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湖南省土地管理事业经历了从无到有、日趋科学完善的发展过程,目前,全省土地使用制度基本实现了两个转变,但依然存在着土地资产国有意识不浓、观念转变不彻底、有偿使用率偏低、竞争机制不完善、利用结构不合理、土地使用效率低等诸多问题.为此,应采取根据地理环境特点划分土地利用功能区、合理配置土地、加大土地有偿使用力度、建立灵活多样的耕地保障体系等举措,为工业化提供经济支持,积极稳妥地推进工业化进程. 相似文献
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一、城市发展概况和特点 (一) 基本情况 四川现有建制市19座。按不同统计口径的城 市人口规模结构如表1。若以中心建成区人口总数定义城市规模,四川有特犬城市2座、中等城市2座,其余15座为小城市。 相似文献
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114.
矿产资源评价过程中,确立一个最佳网格化模型是十分重要的,因为它直接影响资源评价的成果。但如何确立最佳网模,却并非是一件容易的事,由于控矿因素随时、空而变异,所以除了统计实验之外,目前尚无一通用公式可以套用。它必须是建立在测区找矿标志和矿床分布形态的基础上,即以统计实验的方法求得一个尽可能多的包含着找矿信息的最小面积单元。在赤峰南部金矿资源评价中,我们在探索其最佳网模方面作了一次有益的尝试,即以统计识别方法确定其最佳网距为8×8(km)。 相似文献
115.
高光谱--遥感测绘的新机遇 总被引:13,自引:0,他引:13
通过对高光谱遥感技术的主要优势、基本特征和地理空间信息探测潜力的分析,展示了高光谱数据在遥感测绘领域大规模应用的可能性.同时,还分析了围绕高光谱测绘应用相关的一系列问题,包括高光谱数据的测绘需求、面向测绘应用的高光谱影像分析的关键技术、高光谱遥感测绘模式以及实用化系统建立的设想等.通过对这些问题的进一步深化研究,高光谱技术就可充分与现有的遥感测绘手段有机结合,并对地理空间信息的遥感探测技术产生有力的推动. 相似文献
116.
117.
118.
联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类 总被引:1,自引:0,他引:1
针对人工设计的中、低层特征难以实现复杂场景影像的高精度分类以及卷积神经网络依赖大量训练数据等问题,结合迁移学习与集成学习,提出了一种联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类算法。首先基于迁移学习的思想,利用在自然影像数据集上训练好的多个深层卷积神经网络模型作为特征提取器,提取图像多个高度抽象的语义特征;然后构建由Logistic回归和支持向量机组成的Stacking集成模型,对同一图像的多个特征分别训练Logistic模型,将预测概率结果融合构建概率特征;最后利用支持向量机对概率特征训练和预测,得到场景影像的分类结果。利用UCMerced_LandUse和NWPU-RESISC 45两种不同规模的遥感影像数据集进行试验,即使在只有10%的数据作为训练样本情况下,本文方法能够分别达到90.74%和87.21%的分类精度。 相似文献
119.
遥感水深反演具有非接触测量和省时省力等优点,能够为航海、岛礁工程与珊瑚礁生态调查等活动提供重要参考。随着高光谱遥感卫星数量的增长,基于高光谱遥感影像的水深反演具有良好的发展与应用潜力。HOPE(Hyperspectral Optimization Process Exemplar)算法是比较常用的高光谱水深反演算法。鉴于HOPE算法在低遥感反射率海域会出现水深被高估的问题,本文基于Hyperion高光谱遥感影像提出一种改进的水深反演算法。该算法针对危险或难以到达海域往往具有水体光学性质较为均一的特点,利用深水区遥感反射率的观测值来估计整个研究区域内的水体光学性质参数并将其固定,以便减少未知参数数量,解决水深被高估的问题,最终达到提高水深反演整体精度的目的。塞班岛和中业岛的实验结果表明,改进算法能够有效克服常规HOPE算法在低遥感反射率水域高估水深的问题。改进算法能够将平均遥感反射率小于0.0075sr-1(塞班岛)和0.001 sr-1(中业岛)范围内的水域的水深反演平均绝对误差从常规HOPE算法的2.94 m和6.44 m分别降低至2.56 m和4.99 m,从而能够相应地将整体的均方根误差从3.18 m和5.39 m分别降低至2.30 m和3.32 m,而将整体的平均相对误差从32.4%和27.1%分别降低至30.6%和23.9%。因此,改进算法在提高卫星高光谱遥感影像水深反演效果方面具有可行性和有效性。 相似文献
120.
在多云多雨的地区,光学遥感存在着获取无云数据困难的难题,这会导致时间序列应用中可用数据匮乏。因此,本文面向稀疏时间序列遥感数据,根据噪声造成遥感影像上归一化差分植被指数(NDVI)被低估的事实,提出了一种知识引导的拟合方法。首先,在遥感影像预处理的基础上,利用先验知识和时序差分法对噪声进行识别和剔除;然后,采用高斯二阶模型对原始数据进行拟合;最后,根据拟合残差更新权重,进行迭代拟合,重复上述过程直至获得稳定的结果。本文以Landsat 8 OLI作为数据源,对浙江省杭州地区的森林数据进行拟合,结果表明:在稀疏时间序列数据的情况下,本文方法与MODIS数据拟合结果的相关系数达到0.92,关键时点(如NDVI峰值点等)的时间误差在5 d;相比当前主流方法的0.88与8 d具有更高的精度。 相似文献