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随着广东省农村地籍调查的全面推动,数据成果的质量检查工作也随之展开。传统的检查一是人工检查工作量大,检查工作中存在大量的人工判读工作;二是针对不同检查步骤或检查项频繁使用不同的检查软件和工具;三是人为因素对检查结果影响比较大,尤其是对那些任务重、时间比较紧迫的检查任务表现得更加突出。所以研发能够统一、快速、标准化地检查农村地籍调查数据质量的检查软件显得非常有必要。 相似文献
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监测和了解海岸线的动态变化对海岸带防护、海岸资源的合理开发和利用具有重要意义。本文以Landsat TM/OLI影像为数据源,通过Canny边缘检测算子提取1990年、2000年、2010年和2015年的海南岛海岸线,获取岸线长度以及陆地面积变化等信息,分析了海南岛25 a年来的海岸线时空变化特征。结果表明:1990—2015年海南岛海岸线总长度增加33.58 km,海岸线总体向海推进,沿岸陆地面积呈增加的趋势;岸线变迁主要集中在北岸和东岸,人工岸线长度增长显著,淤泥质岸线等自然岸线长度减少;海岸线变化主要受人为因素影响,海岸开发方式呈现出多样化,以围垦养殖、城镇建设和港口码头建设为主。 相似文献
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海面高度异常 (SSHA) 作为重要的海洋要素,对研究海洋温盐剖面、海洋涡旋等海洋动力现象具有重要意义。然而,传统的海洋预测技术存在着预测时效过短、预测过程复杂等诸多问题,现有的机器学习预测方法也只针对几个点或区域
进行平均,忽略了很多重要信息。因此,本文提出了一种基于经验正交函数和 BP 神经网络 (一种机器学习方法) 的 SSHA预测模型 (EOF-BPNN) 来实现对起报时刻后 30 天的南海 SSHA 预测。首先,对 1993 年 1 月 1 日—2013 年 12 月 31 日的逐日 SSHA 数据进行距平归一化预处理,构建相关系数矩阵,并对该矩阵进行 EOF 分解,获取主成分。然后将主成分输入 BP神经网络进行训练,实现对主成分的预测。最后将主成分预测值与相应的空间模态结合,获取 SSHA 预测值。结果表明,相较于惯性预报和气候态预报,EOF-BPNN 模型不仅能够提供提前 30 天的较为精确的 SSHA 和相应的涡旋演化过程预报,且在整个南海区域拥有更高的 SSHA 相关系数,证明了 EOF-BPNN 模型具有较好的预测性能。 相似文献
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软地基条件下沉降监测网的点位精度及可靠性分析,是保证变形处理数据准确性的重要条件.利用3种平差数学模型(基准)进行观测基准网的解算精度比较,结合实例,提出了选用拟稳平差,处理软地基条件下沉降监测网的解算方案. 相似文献
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珠江口盆地东部开平凹陷中深层断裂非常发育,这些断层不仅控制圈闭的发育,而且对油气输导运移成藏也起着关键作用,因此断层的识别和刻画对于该区勘探开发尤为重要.由于该区地质背景、构造演化比较复杂和特殊,又加上中深层地震资料受采集处理各种因素影响(信噪比较低、品质较差),运用常规的相干体方法识别断层效果很差,构造很难落实.这里... 相似文献
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870.