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991.
本文探讨了利用农业系统地图直接对区域经济布局及发展作出规划与预测,并将分析和解译地图的结果直接用于指导生产实践的可行性。结果表明,地图就是客观实际的科学模拟,可以揭示出自然与经济、经济系统内部的规律,是研究农业生产合理的规划和布局,发展区域经济和科学预测的极为有效的科学工具。 相似文献
992.
湿地专题图的更新无论是对湿地研究还是湿地管理和保护都具有重要价值。但是由于湿地本身具有显著的时空动态性和空间异质性特征,使得大空间范围湿地专题图的更新面临着周期长、时效性差的挑战。为应对这一挑战,实现大空间范围湿地地图的快速更新,本文提出一种通过提取历史湿地专题图中的信息,对新遥感影像进行自动化的湿地分类制图方法——\"迭代解译再组织\" IIR (Iterative Interpretation and Reorganization)。针对湿地空间异质性强、稳定样本获取困难等特点,IIR方法通过分别获取不同湿地类型的空间信息和类别属性两个步骤完成湿地的自动更新。为验证该方法在大空间范围湿地图更新中的应用效果,随机选取了位于高海拔地区、高纬度地区、低纬度地区和滨海地区等不同自然地理环境的4个湿地保护区(若尔盖湿地保护区、莫莫格湿地保护区、鄱阳湖湿地保护区和黄河三角洲湿地保护区)进行验证。结果表明IIR方法的湿地制图的总体精度在70%—90%,总体上优于传统监督分类方法。IIR方法对于大的时空尺度背景下湿地专题图更新面临的高时空动态特征具有较好的解决能力。 相似文献
993.
994.
995.
在地理学与地图学的基础上,从灾害系统的角度,探讨了图层约束(LC)和道格拉斯-普克(DP)相结合的线状地图自动综合问题。以铁路线为例,构建了基于地震长期烈度区划、滑坡危险性、泥石流灾害活动程度、多年平均最大积雪深度、水灾频次、沙尘暴年最大日数和湖泊分布等图层信息的约束源数据库,结合铁路密度与综合致灾强度风险矩阵,实现了分区、分段铁路承灾体的自动综合,揭示了多尺度下铁路密度分布的区域规律。 相似文献
996.
在详细研究单剖面的基础上,采用单因素分析、多因素综合作图法,编制了中上扬子地区中三叠世雷口坡期的定量岩相古地理图。通过研究认为,雷口坡期以海相沉积为主。由于海退,研究区整体处于浅水沉积区,不发育盆地和斜坡。西部康滇古陆趋于稳定,东南部华夏古陆上升,使中上扬子呈现东高西低的格局:东部为碎屑岩台地,西部为碳酸盐岩台地。根据研究区沉积背景和该期岩相古地理平面上的展布特征,总结出了中三叠世雷口坡期古地理演化过程及沉积模式。 相似文献
997.
Wang Xuejun Department of Urban Environmental Sciences Peking University Beijing People''s Republic of China 《地理学报(英文版)》1997,(1)
I.IntroductionUsingcomputertomakestatisticalcharthascurrentlybecomeverypopular(LiandZhang,1981),butinmanysocialandeconomicactivitiessuchasnationaleconomicmanagementanddecisionmaking,aconsiderablepartofstatisticaldataiscollectedwithinacertainadministrative… 相似文献
998.
999.
地形图分幅编号解析法优化研究 总被引:3,自引:0,他引:3
依据地形图分幅编号的规律 ,应用测算地面点坐标和语言学的原理 ,从建立解算地形图分幅编号数学模式的坐标系和使数学模式的参数符号概念化两个方面 ,对国家基本比例尺地形图分幅编号的解析法进行优化研究 ,以提高其科学性 相似文献
1000.
Self-organizing feature map neural network classification of the ASTER data based on wavelet fusion 总被引:3,自引:0,他引:3
HASI Bagan MA Jianwen LI Qiqing HAN Xiuzhen & LIU Zhili Laboratory of Remote Sensing Information Science Institute of Remote Sensing Applications Chinese Academy of Sciences Beijing China 《中国科学D辑(英文版)》2004,47(7):651-658
Remote sensing classification methods can be classified as supervised and unsupervised catalogs. The maximum likelihood method (MLH) is a super-vised classification method,which is widely used in the remote sensing data classification and produces good results[1]. In the MLH, the parameters are esti-mated, assuming that the samples are normally dis-tributed in spectral space, to determine the mean vec-tor and covariance matrix of all classes. In most cases, however, the samples are not norma… 相似文献