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文中利用加拿大环境部气候研究中心研发的惩罚最大t检验方法,选取均一的邻近气象站为参考站,结合元数据信息,对1960-2017年成山头海洋站海表温度序列进行了均一性检验与订正。利用订正后的海表温度序列对成山头海温气候变化特征进行分析。结果表明,订正前后年平均海表温度趋势发生了明显改变,表现出海温上升趋势较订正前加强的特征,增暖趋势由订正前的0.04℃/10 a上升到0.15℃/10 a,其中最暖的5个年份多发生在1980年以后,分别为1973年、1989年、2002年、2007年和2017年。海表温度总体呈显著上升趋势和明显的年代际波动,20世纪60年代至80年代末为偏冷阶段,之后开始增暖,20世纪90年代至今为偏暖阶段。1960-2017年,成山头的海温突变点在1987年,是一次增暖性突变,与中国大陆的气温突变特征和气温变化阶段性特征非常一致。 相似文献
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针对SIFT算法特征向量维数较高,匹配实时性较差的问题,提出一种利用线性判别分析的LDA-SIFT算法。该算法首先利用SIFT算法提取特征点并生成特征向量矩阵;然后将特征向量矩阵转换为种子点向量矩阵并为数据设置标签;接着利用线性判别分析对种子点向量进行降维;最后在低维特征空间将种子点向量矩阵转换为特征向量矩阵并在欧式空间匹配,运用RANSAC算法剔除误匹配。采用多组图像验证该算法匹配的性能,实验结果表明,LDA-SIFT算法能够有效降低特征向量维度,缩短特征匹配时间,匹配精度与降维前相近。 相似文献
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本文以四川盆地及其周缘五峰组—龙马溪组页岩气评价为例,总结了页岩气有利区优选的储层参数、保存参数和压力系数等参数,量化了各关键参数平面分布,运用多元线性回归分析方法计算了参数权重,通过多参数加权叠加公式建立了多元线性回归模型:有利区=-0.317+0.75×埋深+0.285×TOC+0.148×RO+0.093×孔隙度... 相似文献
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Improvement of Urban Impervious Surface Estimation in Shanghai Using Landsat7 ETM+ Data 总被引:2,自引:2,他引:0
Wenze Yue 《中国地理科学(英文版)》2009,19(3):283-290
This paper explores the potential to improve the impervious surface estimation accuracy using a multi-stage approach on the
basis of vegetation-impervious surface-soil (V-I-S) model. In the first stage of Spectral Mixture Analysis (SMA) process,
pixel purity index, a quantitative index for defining endmember quality, and a 3-dimensional endmember selection method were
applied to refining endmembers. In the second stage, instead of obtaining impervious surface fraction by adding high and low
albedo fractions directly, a linear regression model was built between impervious surface and high/low albedo using a random
sampling method. The urban impervious surface distribution in the urban central area of Shanghai was predicted by the linear
regression model. Estimation accuracy of spectral mixture analysis and impervious surface fraction were assessed using root
mean square (RMS) and color aerial photography respectively. In comparison with three different research methods, this improved
estimation method has a higher overall accuracy than traditional Linear Spectral Mixture Analysis (LSMA) method and the normalized
SMA model both in root mean square error (RMSE) and standard error (SE). However, the model has a tendency to overestimate
the impervious surface distribution.
Foundation item: Under the auspices of National Natural Science Foundation of China (No. 40701177) 相似文献
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一种自适应匹配子空间亚像元目标探测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了克服基于线性混合模型的高光谱遥感影像亚像元目标探测方法的缺陷, 提出了一种基于全限制性线性分解的自适应匹配子空间探测方法。首先利用交叉相关光谱匹配技术求得各个像元所含端元类别信息, 然后根据端元类别信息和全限制性分解的结果构造自适应匹配子空间探测算子, 利用端元类别信息在探测中动态选择端元, 降低端元数目估计偏差对探测结果的影响, 提高探测器对目标与背景的可分性。实验证明, 该方法与其他基于线性混合模型的亚像元目标探测方法相比, 可以更好地克服端元数目估计偏差对探测结果的影响, 无论是端元个数低估还是 相似文献
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