南海表层沉积物中钙质超微化石分布特征

为系统描述钙质超微化石在南海表层沉积中的分布特征,对遍布南海的175个样品进行了实验分析。发现不同地区钙质超微化石绝对丰度相差很大,从0—3.8×1010个.g-1不等。平面上将钙质超微化石丰度分为3个区。共鉴定出钙质超微化石21属28种,以Emiliania huxleyi、Florisphaera profunda和Gephyrocapsa oceanica为优势种,其中Florisphaera profunda占据绝对优势。南海钙质超微化石分布具有两个明显特征:一是14°N线南北两边钙质超微化石的分布存在差异;二是南海钙质超微化石丰度以南沙群岛和西沙群岛两片海域为最高,并有东北-西南走向的分布趋势。对影响钙质超微化石分布的水深、上升流与营养盐、陆源物质稀释作用、碳酸盐溶解作用等因素作了讨论,并根据钙质超微化石随水深的变化推测南海碳酸盐补偿深度应在4 000m左右。     

简化模糊H-ARTMAP神经网络在高光谱遥感分类中的应用

人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。     

基于决策树的我国农业数据挖掘分析

决策树是用于分类的常用建模方法。首先对分类的概念和决策树方法分别进行了总体介绍,在此基础上对我国30个省市自治区的乡村劳动力、耕地面积以及农业总产值信息数据进行了挖掘分析,在运用决策树对数据进行分类过程中对连续数据采用聚类分析的方法进行离散化处理,从而避免了原始经验分类方法的主观性。最后,通过上述决策树分类方法,生成我国农业情况的决策树,获得相关空间分类规则,并对其进行分析说明。结果表明,决策树分类方法适合我国农业情况。     

基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.     

基于语义的地理信息分类体系对比分析

地理信息分类体系之间的语义不一致性,被认为是影响地理信息系统实现在语义层次上信息共享的最大障碍.首先,本文在阐述中国地理信息分类体系之间参照模式的基础上,提出了一种基于语义的地理信息分类体系对比分析方法.其次,对中国现行的几种地理信息标准分类体系进行了详细的对比分析.最后,为中国地理信息分类体系的编制和修订提出了一些建议.     

遥感影像特征提取与选择及在影像分类中的应用

利用模式识别中特征提取和特征选择的相关理论对遥感影像的纹理特征进行遴选和变换处理,得到描述纹理的二次特征。实验证明这些新特征能够提高影像分类精度和分类效率。     

史前连续文化聚落的决策树分类挖掘研究——以郑州-洛阳地区为例

利用C4.5决策树分类算法和GIS组件Super Map Objects,开发实现了基于连续文化序列的空间数据挖掘系统,运用此系统对郑州-洛阳地区史前四个连续文化时期的聚落进行了数据挖掘,提取了聚落遗址面积的分类规则,并根据这些分类规则和聚落的空间分布情况对四个文化时期的I级聚落进行对比分析,得出了I级聚落的空间分布特点,即I级聚落中的一些特大面积的聚落朝着中心聚落的方向发展。     

基于LBV变换的遥感影像多步骤分类法研究

面对与日俱增的遥感数据,如何快速准确地进行影像分类成为遥感领域亟待解决的问题。本文在前人的基础上提出了一种基于LBV变换的遥感影像多步骤分类方法。L:地物的总辐射水平,集中反映了裸地的信息;B:地物的可见-红外光辐射平衡,是地面水分状况和水体存在的一个良好指标;V:地物辐射随波段变化的方向和速度向量,能集中反映地面植被状况。多步骤分类法遵循由易到难的原则,能克服类别之间的互相影响,从而提高分类精度。文章结合LBV变换和多步骤分类法的优点对影像进行了分类,结果表明该方法简单易行,且能达到良好的分类精度。     

遥感图像线性影纹理解专家系统设计与实现

线性影纹信息是遥感图像中的一类重要信息,线性影纹信息自动提取是遥感图像智能解译的重要研究领域。笔者采用基于特征对象的专家系统技术来完成线性影纹信息的简单类别提取,设计并实现了线性影纹理解专家系统;阐明了系统结构,解译规则获取、表达,基于消息的不确定性推理机及解释机的设计;最后利用系统做了线性影纹类别提取实验,结果表明基于特征对象的专家系统用于线性影纹类别自动提取是切实可行的,并具有较高的提取精度。     

红枫湖夏季分层期间pCO2分布规律的研究

在夏季分层期间对红枫湖南、北湖湖心的水样进行分层采集,同时测定了分层水样的温度、pH、HCO₃-浓度、溶解氧(DO)、叶绿素a(Chl-a)及铵根离子(NH₄+)、硝酸根离子(NO₃-)、磷酸根离子(PO₄3-)的浓度,水体中CO₂的分压(pCO₂)由化学平衡及亨利定律求得。研究结果表明:光合作用、有机质降解及水体热分层是影响红枫湖夏季pCO₂分布的主要因素。其中,温水层CO₂欠饱和是光合作用吸收CO₂引起的,温跃层中pCO₂的急剧增加是光合产物降解产生CO₂引起的。静水层沉积物附近pCO₂最高并且还有持续增加的趋势,说明沉积物中有机质降解是静水层中CO₂增加的主要原因,夏季湖底水温较高加快了沉积物中有机质的降解。分层现象使pCO₂在水体中的分布差别明显,并且使静水层中CO₂得到积累。此外,夏季红枫湖水体中pCO₂的变化与NH₄+、PO₄3-的变化密不可分,表现为温水层中光合作用消耗NH₄+、PO₄3-,有机质降解过程伴随NH₄+、PO₄3-的释放。