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澳大利亚联邦政府正在研究澳大利亚的海洋保护区,以计划实施国家管理体系。不久前本国的The Conversation网站研究了海洋保护区背后的科学以及如何保护我们的海洋等问题。虽然澳大利亚的学者们经常关注海洋公园的生物多样性目标,但是公众和政治辩论往往会关注另一件事情,这就是渔业。 相似文献
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常规波束形成技术以其稳健性好、计算量低等特点得到广泛应用,但其空间分辨率受阵元个数限制,不能突破瑞利限。因此,常规波束形成技术应用于高精度浅水多波束测深仪时,存在空间分辨率不足和旁瓣干扰等问题。对比研究了最小方差无失真(MVDR)及多重信号分类(MUSIC)波束形成在浅水多波束测深仪中的应用,给出了浅水多波束测深仪的常规波束形成、MVDR和MUSIC处理方法,并结合能量法和相位法两种底检测测深算法,处理了iBeam8120浅水多波束测深仪外场数据,验证了本文方法的性能。 相似文献
74.
秦岭山区地形因子是影响植被分布的重要因素。选取2001、2009和2017年MODIS陆地产品MOD13Q1数据和DEM数据,从DEM中提取地形因子,高程、坡度和坡向,与MODIS的NDVI数据结合,分析了地形对秦岭地区植被空间分布影响。研究结果表明:(1)NDVI随着高程的增大而逐渐增大,在高程1800 m左右时达到最大值,随后又随着高程的增大而减小;(2)NDVI在坡度0°~5°间逐渐增大,在5°~40°呈稳定趋势,从40°开始缓慢减小,60°达到乔木能够生长的坡面倾角临界值,当坡面倾角大于60°时植被指数开始快速减小;(3)受太阳辐射的影响,坡向在NW 270°~360°,SE 240°~270°之间的植被长势较好,其余坡向上长势一般。 相似文献
75.
提出了一种基于深度学习技术的遥感分类方法,它能有效解决中分辨率影像在分类过程中出现的像元混分问题。研究选用2016年5月12日武汉市Landsat 7 ETM+遥感影像,基于GoogleNet模型中的Inception V3网络结构,借助迁移学习方法,构建出遥感分类模型,实现了对武汉市主城区4类典型地物(不透水层、植被、水体和其他用地)的自动分类提取,并将分类结果与传统最大似然分类(ML)结果进行了对比分析。研究表明:基于深度学习方法的遥感影像总体分类精度高达88.33%,Kappa系数为0.834 2,明显优于传统ML方法总体分类精度83%和Kappa系数0.755 0,而且有效抑制了地物在分类过程中出现的像元混分现象。 相似文献
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针对高分屏上公共服务电子地图显示出现注记模糊、线划锯齿化等问题,该文提出了一种面向高分屏的公共服务地图瓦片分类插值超分辨率重建方法。实验结果表明:所提算法不仅可以有效地改善公共服务电子地图瓦片的可视化效果,而且对瓦片访问速度的影响甚小。研究成果在不改变现有地理信息应用系统技术流程和技术架构的基础上,显著提升了公共服务地图瓦片的显示效果,具有很强的应用推广价值。方法将公共服务地图瓦片中的像素分为3类,根据像素特征选择插值方法,增加瓦片文件的像素数量,使其在高分屏上显示时,有更多的采样点,从而获得清晰、稳定的视觉效果,是一种快速、有效的提升公共服务地图瓦片显示效果的方法。 相似文献
80.
基于DEM的流域特征提取,受数据源、分辨率、重采样技术等因子影响。为系统地评价不同地貌类型对各影响因子的敏感程度,本文提出一种多指标因子分析模型,综合分析不同因子对流域特征,如流域面积、河流分叉比、河网密度、流域长度、流域坡度、流域高程、流域形状等的客观影响。实验过程选取山地、丘陵、平原地形的中小流域为研究区域,以ASTER 30m重采样生成的40—100m分辨率DEM,ASTER 30m、SRTM 90m和GMTED2010 250m的3种数据源及4种重采样技术生成的DEM场景为实验数据。结果表明:分辨率对流域特征影响最敏感,数据源次之,重采样技术不太敏感。山地地形下的流域特征变化趋势性显著,适合山地中小流域的分辨率为最高分辨率,数据源为SRTM,重采样技术为最邻近分配法。丘陵、平原地形评价结果具有随机性。 相似文献