前兆水位数据处理中的小波基及其参数选择方法研究

在分析不同小波基函数特征的基础上, 详细阐述了前兆水位数据处理中小波基及其参数的选择问题, 针对多个水位测项进行了实例分析和比较。 得到如下结论: ① 在检测前兆水位数据的突变点或不规则的突变部分, 选择db6、 bior2.6、 rbio2.6、 sym4和sym6小波基效果较好, 其中选用双正交小波bior2.6效果最佳; ② 在小波变换分解层数的选取方面: 第1～2层多适用于突变异常信号的获得, 第5～6层多适用于缓变异常信号的提取; 对于数据跳变异常显著的时间段, 第4～6层能较好地还原被高频信息掩盖的趋势变化过程。     

吹气预富集-离子选择电极法测定海水及天然水中的硫化物

海水中硫化物的测定方法有比色法离子选择电极法、气相色谱法和阴极溶出伏安法等。比色法测定的灵敏度较低，远不能满足海水中ppb级或亚ppb级硫化物的测定；气相色谱法需要一定的仪器设备条件；离子选择电极法设备简单，方法简便、快速，可测至10^-6M的硫化物，有些自制的电极可测到ppb数量级，     

卫星云图、雷达回波在人工增雨时机选择中的应用

概述了干旱期间选择飞机和高炮人工增雨作业时机的方法，以2000年6～7月哈尔滨地区特大干旱期间进行的飞机和高炮人工增雨作业为例，利用卫星云图和雷达回波资料选择的作业时间和作业区域应是比较有利的。因为从卫星云图中的水汽图、红外和可见光云图上可分析出云系中的含水量、云顶温度、云系强度，在此基础上利用天气雷达跟踪订正，可直接指挥飞机和高炮在有利的区域和时间内进行作业，获得了明显的效果。     

层次分析法在彩票抽奖方案选择中的应用

采用层次分析法对29种彩票抽奖方案进行排序,较为科学地解决了比较多种方案优劣程度的问题,得到了彩票抽奖方案选择问题的优化解.     

浅谈清华山维EPS2003软件的应用

文章重点介绍了EPS2003软件在全野外数字化生产实践中的作业方法,并概括了其现有优势、尚存缺陷及改进设想。     

区域主导产业选择方法研究进展

区域主导产业一直是地理学与经济学共同研究的热点,已有的各种选择方法广泛应用于不同等级地域单元主导产业的确立和培育.在全球化和区域一体化背景下,区域内涵发生变化,区域主导产业呈现出新的特点,区域主导产业选择方法也在快速发展.其方法体系正在形成.文章总结了不同发展阶段区域主导产业的内涵,归纳出13种区域主导产业选择方法.根据选择基准的特点划分了两类选择模型:单基准模型和多基准模型,并结合具体案例对其中比较典型的DEA模型、钻石理论修正模型、灰色聚类模型和层次分析模型进行了对比分析.研究发现:DEA模型能较客观精确地分析区域主导产业:钻石理论模型在理论上有所突破,是今后区域主导产业选择方法发展的新方向:灰色聚类模型和层次分析模型是现有较准确刻画区域主导产业选择的模型.但目前的区域主导产业选择理论与方法都不完善,从发展趋势看,基于功能分区理论和GIS技术的研究应用将得到加强.     

上海市居民居住迁移的区位选择及其影响因素研究

随着中国住房改革的推进,城市居民通过居住迁移进行住房调整的行为日趋频繁。居住迁移作为城市空间分异和重构的微观机制在城市地理学、住房研究中得到了广泛关注,然而现有研究主要考察居住迁移的发生概率和驱动因素,较少论及居住迁移中的区位选择。论文基于2018年“上海市居民住房和生活空间调查”问卷,采用生命历程和时间地理学视角,刻画居民居住迁移的时空轨迹,并使用多项逻辑斯蒂回归模型探究居住迁移前后居住区位变化的影响因素。研究发现,上海市居民居住迁移的主要区位选择为跨环线向外迁移,但不同世代、不同户口、不同住房产权的居民的居住区位选择有较大差异。生命历程中的年龄、可达性中的工作单位区位以及住房属性中的产权性质都是影响居住迁移区位选择的重要因素。     

对地观测卫星地面站的站址选择和布局分析

现代小卫星技术是近些年来迅速发展起来的航天领域高新技术，利用该技术为地球观测服务是一件远景可观、意义深远的事情。在对地观测卫星的诸多关键技术之中，地面站的设计是一个很重要的方面。本文主要对对地观测卫星地面站的站址选择与布局进行了详细的讨论。     

机载多光谱影像语义分割模型在农田防护林提取中的应用

农田防护林是农田生态系统的屏障,其健康状况的监测与评估在我国北方农田林网管理中尤为重要。本文以新疆生产建设兵团第三师51团为研究区,使用复合翼无人机CW-20搭载Micro MCA12 Snap多光谱相机获取农田防护林的多光谱影像,经辐射校正、裁剪等预处理,通过优选有效特征和模型比较,提出农田防护林提取的有效方法。首先,基于原始12波段,依据相关性系数矩阵和最佳指数因子（Optimum Index Factor,OIF）选取最优3波段和植被指数特征进行组合,构建8种农田防护林提取方案;然后,通过建立语义分割Deeplabv3+模型进行精度评价,得到最优3波段组合6（波长710 nm）、8（波长800 nm）、 11（波长900 nm）波段为最佳特征组合;最后,以最优3波段为基础,将Deeplabv3+模型与U-Net、ENVINet5模型进行对比分析。结果表明：Deeplabv3+模型能够更深层次的挖掘光谱中潜在的信息,相比其他模型,能够较好地处理正负样本不均衡问题,获得最高MIoU值85.54%,比U-Net、ENVINet5的MIoU值则分别高出21.21%、27.19%。该研究结果可为基于多光谱遥感影像的语义分割在农田防护林提取及健康状况监测的应用提供借鉴和参考。