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511.
利用DFT相位的矢量地理空间数据水印方法 总被引:1,自引:0,他引:1
基于矢量地理空间数据自身的特点,运用离散傅立叶变换(DFT)技术研究了基于DFT相位的矢量地理空间数据数字水印算法。由于DFT相位的较小变化也会导致原始数据的较大改变,因此引入自相关检测来辅助判定数字水印的存在。实验表明,DFT相位水印算法在抗矢量地理空间数据处理中常见的删点、数据格式转换、平移、旋转等攻击方面具有较好的效果,并且针对浮点型数据的效果要明显优于整数型数据的结果。 相似文献
512.
应用ArcGIS系统实现了对内蒙古赤峰市翁牛特旗地区地质遗迹资源的调查。在野外实地调查前、中、后三个阶段,全面应用了该工具进行数据处理、辅助决策、图件制作及数据库初步建设;在地质遗迹资源调查与保护工作中,初步探讨了应用ArcGIS工具的具体方法及在实际工作中的流程。为以后同类工程应用提供借鉴。 相似文献
513.
514.
省级主体功能区划的交通优势度的分析与应用——以河北省为例 总被引:2,自引:0,他引:2
交通是联系地理空间和社会经济活动的纽带.在我国主体功能区划评价中,交通优势度是其中一项重要指标.本文利用最新的基础地理数据及相关统计资料,以河北省147个县域为基本评价单元,进行了GIS空间分析.其构建了河北省交通优势度评价模型,运用层次分析法确定了交通网络密度、交通干线影响度、区位优势度三个因子的权重:0.267、0... 相似文献
515.
516.
棉花是中国重要的经济作物,在新疆大面积种植。及时、准确获取棉花种植面积,对农业政策制定与农业经济发展有重要意义。以渭干河—库车河三角洲绿洲棉花为主要研究对象,利用2018—2020年(1景/1月)36景哨兵2号(Sentinel-2)数据,构建归一化植被指数(Normalize difference vegetation index,NDVI)和红边归一化植被指数(Red edge normalize difference vegetation index,RENDVI783)时序数据;采用Savitzky-Golay(S-G)滤波法对时序数据进行平滑、重构并提取11个物候特征;利用袋外误差法对11个物候特征进行特征优选;在此基础上利用重构后的时序数据(NDVI Fit)、(RENDVI783 Fit)、物候特征(RENDVI783 Ph)、物候特征优选组合构建6种不同的特征数据集,利用随机森林分类(RFC)方法分别进行分类和提取,并采用最大似然分类方法和支持向量机分类方法对分类效果进行验证。结果表明:(1) NDVI和RENDVI783时序数据变化趋势较为一致,棉花在5月(苗期)到8月初(开花盛期)有明显的上升趋势,在8月末至9月(花铃期)达到峰值。相比NDVI,红边波段构成的RENDVI783时序曲线峰值从0.7提高到0.9,棉花区分效果更佳。(2) 11个物候特征中拟合函数最大值、生长季长度、生长季振幅、生长季结束、生长季大积分和生长季小积分对分类的贡献性最大,重要性得分分别为1.43、1.40、1.23、1.16、1.02和1.01。(3) RFC方法对特征数据集(RENDVI783 Fit+物候特征优选组合)分类精度最佳。总体精度和Kappa系数分别为92.20%和0.92。(4) 研究区内棉花分类精度达到了91.02%,种植面积约为3424 km2,占研究区总面积的24.67%。 相似文献
517.
法向恢复系数(Rn)作为落石灾害预测及分析中最为关键的输入参数,由于其受控因素较多,如何确定准确合理的Rn值仍然是一个难题。为探究多因素对Rn的联合影响规律及机理,首次采用响应曲面−中心复合试验设计方法对Rn的7因素联合影响展开测试。通过对试验结果进行回归和方差分析,遴选的7个因素对Rn影响均较显著,显著程度依次为碰撞角(θ)>试块硬度(H1)>转速(ω)>形状因子(η)>入射速度(V)>坡面硬度(H2)>尺寸(d)。许多交互参数对Rn亦表现出了显著影响,依次为d−θ > H1−d > V−η > H1−ω > d−η > η−ω > H1−η。对于单因素参数,Rn随d、V、η、θ减小和H1、H2、ω增大,呈增大趋势;对于交互参数,d和ω对Rn影响较弱仅表现在H1较小时,随H1增大,影响逐渐增强;η在H1较小时对Rn影响较显著,随H1增大,影响明显减弱;η较小时,Rn随V或d减小显著增大,η较大时,这种影响不显著;θ较小时,Rn随θ增大减小较快,θ较大时,减小趋势放缓;相比较小η值试块,较大η值试块的ω对Rn影响更为显著。这些获得的结论可为落石Rn计算模型的构建提供重要参考,进而为落石灾害的精准预测及防护提供依据。 相似文献
518.
519.
520.
根据采自青海湖流域天峻地区树木年轮样本,建立了该地1061a树木年轮年表序列。通过响应函数计算得出,该年表对青海湖区5~7月气温和前一年年降水量反映敏感,由其重建了该地的年降水量序列,并应用交叉检验方法对校准方程进行了检验,证明重建方程稳定,重建的年降水变化比较可靠,具有一定的代表性。在10a时间尺度上年降水经历了11个偏多和偏少时段,其中6(7)个显著的偏少(多)时段分别是1001~1060、1131~1320、1411~1510、1691~1740、1811~1850年和1911~1940年(961~1000、1061~1110、1321~1410、1511~1650、1741~1790、1881~1910年和1941~2000年)。平均约53a发生一次突变,13~14世纪是年降水的多变时期,12、17和20世纪是年降水的相对稳定时段。 相似文献