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21.
对济州岛附近海域表层沉积物中的颗石进行研究,共发现40个种。根据对颗石进行多元统计分析的结果,可将本区划为两个环境区、两个颗石组合。提出海流是控制本区颗石分布的主要因素。 相似文献
22.
海冰是我国冬、春季节发生在渤海、黄海北部海区的一种灾害性水文现象,它严重地影响着海上交通运输、海洋工程开发、滩涂利用、水产养殖和盐业生产,而且对沿海军事活动和海上舰艇活动亦带来较大的危害。一般每年11月下旬至12月下旬由北向南,沿海港口逐渐冰冻,到来年2月下旬至3月中旬开冻,恢复航行。正常历时三个多月。历史上渤海出现过三次大冰封,解放前两次,即1936和1947年,解放后一次,即1969年2月5日至3月6日,是历史上罕见的大冰封,据记载七艘客货轮被海冰推移搁浅,十九艘被海冰夹住不能航行,五艘万吨货轮被海冰挤压,船体变型或船舱进水,损失巨大。多年来,我国海洋科技工作者付出了艰苦的劳动,每年冬天,冒着刺骨的寒风,到沿海定点观测,去海上破冰调查,来探索海冰的秘密,获得了不少的成果,初步掌握了海冰的生消规律,建立了一套海冰预报方法,为海上交通安全作出了贡献。但是天有不测风云,海冰的生消不单随海洋水文要素的变化而变化,而且依赖于气象要素的变化,是多种要素综合影响的结果。它与海区所在的地理环境、海区的水温、盐度、海流的分布状况、大气环流形势及气象要素的变化有关。为此,我们对影响渤、黄海的主要水文气象要素:亚洲环流指数、西太平洋副高指数、黑潮区的水温、营口的气温和积雪 相似文献
23.
本文通过对山东省38座代表性大、中型水库总氮(TN)、总磷(TP)、化学耗氧量、硬度及电导率(λ)五种主要水化因子连续两年(1989~1990)的调查与研究,探讨了水化因子与水库鱼产力的关系。用反映鲢、鳙生长状况的综合生长指数(GI)作为水库鱼产力的指标。它与水化因子相关分析表明,总磷是山东省38座水库鱼产力的主要影响因子。提出GI与总磷、总氮及电导率等水化因子的逐步回归方程关系非常显著。证明利用水化因子作为水库鱼产力的评价指标是可行的。并指出:同一水库的相同水化因子存在年间差异,其主要原因在于降雨量和水库进水量的不同,鉴于此.同一水库鱼产力也存在年间差异。 相似文献
24.
25.
植被波谱空间尺度效应及尺度转换方法初步研究 总被引:8,自引:1,他引:7
基于遥感图像的地物识别需要大量地物波谱数据的支持,而现有地物波谱库中收集到的同一地物的波谱,由于其测量尺度和方法的差异,波谱也存在很大差异.以冬小麦为例,首先介绍了材料波谱、端元波谱和像元波谱这3种不同尺度波谱的概念,并以实验数据分析了不同测量尺度下波谱的差别,以此说明波谱尺度转换的必要性.然后利用物理模型和统计模型建立不同测量尺度下的波谱转换关系.分别验证了SAILH模型和线性光谱混合模型在波谱转换中的精度.研究表明,在大尺度上采用统计模型,在小尺度上采用非线性的物理模型可以解释不同尺度观测植被波谱之间的差异. 相似文献
26.
基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较 总被引:1,自引:1,他引:0
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。 相似文献
27.
28.
29.
线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛。针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果。 相似文献
30.
有色噪声作用下的卡尔曼滤波 总被引:2,自引:0,他引:2
利用GPS载波相位三差观测量进行动态定位(或精密导航),就必须研究有色噪声滤波的理论问题.根据需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的线性系统滤波公式,并证明白噪声卡尔曼滤波是有色噪声卡尔曼滤波的特例,或者说有色噪声的卡尔曼滤波是白噪声卡尔曼滤波的推广. 相似文献