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Calculating Pollution Indices by Heavy Metals in Ecological Geochemistry Assessment and a Case Study in Parks of Beijing 总被引:4,自引:0,他引:4
Pollution index is a powerful tool for ecological geochemistry assessment. The commonly used pollution indices by heavy metals in soils and sediments were classified as two types of single index and integrated index in an algorithm point of view. Four single indices of contamination factor (or concentration factor), ecological risk factor, enrichment factor, and index of geo-accumulation were illustrated, and the reference values for calculating single indices were distinguished into background levels and threshold pollution values. Eight integrated indices were divided into two groups. One group is suitable for the normal distribution single indices including the sum, average, weighted average,vector modulus, and Nemerow pollution indices, and the other for log-normal distribution including the product, root of product, and weighted power product pollution indices. Using background levels as reference values, five contamination classes were divided, and the terminologies are suggested for the single and integrated indices to unify the assessment results. Software of EGAPI was developed in a single document interface to calculate the four single and eight integrated indices by heavy metals to assess the quality of soil and sediment ecological geochemistry. Pollution indices by heavy metals of Cu,Pb, and Zn in soils in parks of Beijing were calculated using EGAPI software, and these five contamination classes and terminologies suggested in this study were evaluated and used. Results ofintegrated indices of Cu, Pb, and Zn in soils indicated that the soil qualities are unpolluted as a whole and varied from low polluted to unpolluted status from the center to the outskirts of Beijing City. 相似文献
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阐述了岛屿综合的内容和原则。介绍了双向缓冲区算法的概念并给出了双向缓冲区算法的定义,研究并证明了双向缓冲区算法的特性。分析了利用双向缓冲区算法综合海图岛屿的原理,并通过实验验证利用双向缓冲区算法综合海图岛屿具有较好的效果。 相似文献
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基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献
120.
基于LBV变换的遥感影像多步骤分类法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
面对与日俱增的遥感数据,如何快速准确地进行影像分类成为遥感领域亟待解决的问题。本文在前人的基础上提出了一种基于LBV变换的遥感影像多步骤分类方法。L:地物的总辐射水平,集中反映了裸地的信息;B:地物的可见-红外光辐射平衡,是地面水分状况和水体存在的一个良好指标;V:地物辐射随波段变化的方向和速度向量,能集中反映地面植被状况。多步骤分类法遵循由易到难的原则,能克服类别之间的互相影响,从而提高分类精度。文章结合LBV变换和多步骤分类法的优点对影像进行了分类,结果表明该方法简单易行,且能达到良好的分类精度。 相似文献