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中国西部环境与生态科学数据中心:面向西部环境与生态科学的数据集成与共享 总被引:1,自引:1,他引:0
国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学研究计划”自2001年启动以来,有力地推动了西部区域环境演化、陆地生态过程和人类活动对环境的影响等方面的研究,积累了丰富的基础数据。国家自然科学基金委员会“中国西部环境与生态科学数据中心”承担“西部计划”项目数据产出的收集、管理、集成,并面向西部环境与生态科学的各个领域提供科学数据服务。“西部数据中心”的总体框架是以“西部计划”和地球系统科学发展的科学需求为导向,建成以数据共享、知识积累、合作交流和数据科学为主要内容的集成平台,为“西部计划”多学科的交叉研究和成果的综合集成及地球科学发展的长远目标服务。以共建共享的指导思想集成针对西部环境与生态现状与变化的基础背景数据、环境与生态观测数据、模型数据集、数据工具及数据文档;并以完全与开放的数据共享原则为用户提供推送式数据服务。目前,“西部数据中心”已完成了数据共享平台、知识积累平台与合作交流平台的开发和集成,初步形成了科学数据平台,整理并发布了大量的西部环境生态科学所需的关键数据集。 相似文献
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基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
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华北安鹤煤田煤储层特征与煤层气有利区分布 总被引:3,自引:2,他引:1
通过对安鹤煤田采集煤样的煤质、显微组分、煤相、显微裂隙分析,等温吸附、低温氮比表面及孔隙结构和压汞孔隙结构测试,研究了该区煤层气赋存的地质条件、煤层气生气地质特征和煤储层物性特征。并采用基于G IS的多层次模糊数学评价方法计算了该区的煤层气资源量,预测了煤层气有利区分布。研究结果表明,该区煤层气总资源量为1 115.73×108m3,煤层气资源丰度平均为1.18×108m3/km2,具有很好的煤层气资源开发潜力。在煤田中部的四矿到八矿之间的地区以及北部的水冶镇附近地区,煤层累计有效厚度大、煤层气资源丰度高、煤层埋深适中、煤储层孔裂隙系统发育、渗透性高,是该区煤层气勘探开发的最有利目标区。 相似文献
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