新旧国家标准地理信息分类体系的对比分析

从分类体系和语义一致性两个方面,利用定性和定量分析的方法,对比分析了新旧国家标准地理信息分类体系之间的差异,指出了新标准存在的主要问题,并提出了一些可行性的修改意见。     

城市化进程中平原河网地区河流结构特征及其分类方法探讨

平原河网地区河流结构发育受到自然条件和城市化的双重影响。依据遥感解译数据,围绕城市化水平、河流形态、河流结构和河流调蓄功能四个维度,就建成区面积比例、河流长宽分布、河系分维、河流调蓄能力等具体指标,分析了城市化水平和土地利用特征不同区域的河流空间形态、结构特征和功能状态,探讨了城市化进程中平原河网地区河流结构的可能演化轨迹,尝试建立了城市化影响下平原河网地区河流结构分类方法,提出了城市河流综合整治过程中应充分重视保护自然河流结构,注重发挥河流综合功能等观点。     

可拓分类方法及其在流动单元分类中的应用

可拓学是研究事物拓展的可能性和拓展规律与方法的科学,它可以广泛的应用于各种矛盾和对立问题的解决.可拓分类方法是利用可拓学理论对事物类型归属进行研究的动态分类方法.为了解决储层流动单元分类中现存误判率较高的问题,本文利用可拓分类方法对储层流动单元分类进行了研究,并把利用可拓分类获得的流动单元分类结果与灰关联聚类法判别分析结果进行了比较,发现可拓分类方法具有更强的判别能力,具有实用性强、误判率低的特点,判别准确率可比灰关联聚类法提高15%.这种方法不仅仅适用于流动单元分类,对于油气勘探开发的很多环节都将具有适用性.     

云南边境生态环境数据组织管理研究

生态环境数据合理有效地组织与管理,对于开展区域生态环境研究意义重大。本文首先探讨了生态环境数据组织管理的基本流程。在此基础上,指出生态环境数据分类编码与元数据的规范化,以及生态环境模型的设计是实现生态环境数据组织管理的难点所在。随后,笔者以云南边境地带生态环境数据为例,提出了生态环境数据分类编码与元数据方案。并且在深入剖析生态环境数据特征的基础上,重点研究了生态环境数据的建模方案,提出了生态环境辅助数据模型(EcoADM)。最后,简要介绍了云南边境生态环境数据库管理原型系统的建设。     

结合遗传算法的LVQ神经网络在声学底质分类中的应用

学习向量量化（Learning Vector Quantization,LVQ）神经网络在声学底质分类中具有广泛应用. 常用的LVQ神经网络存在神经元未被充分利用以及算法对初值敏感的问题,影响底质分类精度. 本文提出采用遗传算法（Genetic Algorithms,GA）优化神经网络的初始值,将GA与LVQ神经网络结合起来,迅速得到最佳的神经网络初始权值向量,实现对海底基岩、砾石、砂、细砂以及泥等底质类型的快速、准确识别. 将其应用于青岛胶州湾海区底质分类识别研究中,通过与标准的LVQ神经网络的分类结果进行比较表明,该方法在分类速度以及精度上都有了较大提高.     

区域生态环境综合信息图谱的分类与案例分析——以福建省为例

生态环境图谱类型的划分是自然资源合理开发利用和治理及地学信息图谱研究的基础。该文采用系统分析的思路,在总结对比分析前人对土地利用/土地覆被、植被、地貌、景观以及生态环境等的分类研究的基础上,依据地学信息图谱的方法论,借助遥感和地理信息系统等技术,构建生态环境综合信息图谱分类的系统,并以福建省为例,提出福建省生态环境图谱的分类系统。     

基于SOLO分类评价的要素综合进阶培养教学实践——以“冰川对气候变化的响应”为例

从地理学科属性和学生思维结构出发实施教学,理清从两个要素的相互关系进阶到多个要素的联结耦合,能够有效提高复习效率。本文整合有关“冰川对气候变化的响应”的高考真题,基于SOLO分类评价实施教学,探讨如何在高三复习中实践“要素综合”进阶培养的教学过程。     

泥炭沼泽湿地研究的若干基本问题与研究简史

泥炭沼泽湿地是一种独特的生态系统,因其巨大的碳储量备受关注.关于泥炭沼泽湿地的文献记录可追溯到17世纪末,中国学者对于泥炭沼泽湿地的关注始于20世纪40年代末.随着对泥炭沼泽湿地研究的不断深入,其研究态势和研究范式也随之改变.文章通过对泥炭沼泽研究的专著和文献进行分析,从学科发展的角度出发对沼泽湿地研究历史沿革与态势进...     

基于随机森林特征选择的城市绿化乔木树种分类

城市绿化在改善空气、水和土壤质量,吸收和减少二氧化碳及各种污染物,缓解城市热岛和减少雨水径流等方面发挥着重要作用。及时准确地获取树种信息是城市规划与绿化管理的先决条件,对进一步改善城市生态环境也具有重要意义。基于遥感技术,使用高空间分辨率的WorldView-2卫星影像,采用光谱、纹理、指数以及几何等多种特征相结合的面向对象方法,并通过随机森林进行特征选择,对福州大学旗山校区北部的榕树、杧果、香樟、重阳木、羊蹄甲、垂叶榕以及木棉7种主要绿化乔木进行树种分类。实地验证结果表明：通过特征选择可以减少或规避数据冗余以及休斯效应的产生,该方法可以提高现有同类型树种分类的精度,当淘汰全部特征的20%,利用34个特征（包括15个光谱特征、6个纹理特征、8个指数特征和5个几何特征）进行分类时,总精度最高,可达74.95%,Kappa系数为0.67。其中,光谱平均值的特征重要性最高,而各波段的标准差的重要性较低。WorldView-2卫星影像的4个新增波段,特别是黄光和红边波段及其构建的指数特征重要性较高,也说明这些波段在植被遥感,特别是树种分类中极具应用前景。     

近20年京津唐地区不透水面变化的遥感监测

不透水面是衡量城市化程度的重要指标之一,对京津唐城市群的不透水面进行深入研究,可以量化城市群扩张过程及其影响,对该区域多城市协调发展及规划布局具有重要意义。本文结合高分辨遥感影像、生长季及落叶季的Landsat TM遥感影像和夜间灯光数据等,采用分类和回归树（Classification and rRegression Tree, CART）算法,构建了适于京津唐地区不透水面盖度提取的技术方案,获取了京津唐地区1995-2016年共5期地表不透水面盖度专题信息,并分析了地表不透水面的时空演变规律,结论为：① 适于京津唐地区不透水面盖度提取的CART算法的最佳输入变量组合为：生长季和落叶季的Landsat TM图像以及对应的夜间灯光数据;其次为生长季Landsat TM遥感图像和夜间灯光数据组合方案。利用该组合方案,ISP估算输出结果的交叉验证精度R值可以达到约0.85,可以满足地表不透水面纵向对比分析的需要。② 从地表不透水面总面积数量值来看,1995-2016年京津唐主体城市区域整体上呈增长趋势,其中2011-2016年地表不透水面积增加愈加明显;③ 从地表不透水面盖度值的高低来看,1995-2016年京津唐中、高盖度不透水面的占比都是在不断增长的,低盖度不透水面占比存在少量下降现象,且京、津、唐3城市的主体城区各阶段变化差异较大,反映出了各城市扩张具有各自不同的时空演变特征。