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191.
地下管线普查产品的检验 总被引:1,自引:0,他引:1
随着城市地下管线在城市管理、规划及建设发展过程中重要性的逐渐体现,越来越多的城市开展了地下管线普查,但其质量检验与质量评定方法却相对滞后,本文结合实例阐述了地下管线普查产品的检验及质量评定方法,供大家参考。 相似文献
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193.
小黄鱼是我国近海四种最重要的经济鱼类之一,在过去的几十年中小黄鱼种群及其两个地理亚种群经历了巨大的变化。小黄鱼的种群动力学研究,对于维持这一重要渔业的可持续管理是至关重要的。目前仅有的两个小黄鱼种群动力学模型只涵盖了较短的时间,且没有关注其空间差异。本文研究了1968年至2015年间黄渤海和东海小黄鱼的种群动力学模型,包含和不包含空间分层结构的两种贝叶斯模型被用于分析其种群动力学的大尺度空间异质性。本文分析了不同的假设,来研究小黄鱼种群动力学潜在的变化趋势。研究结果表明小黄鱼种群动力学特征具有明显的时间和空间变化。种群的增长速度从20世纪八十年代开始增加,而可捕系数从1981年到2015年增加了两倍多。与黄渤海亚种群相比,东海的小黄鱼亚种群生长速度更快,遭受的捕捞压力也更大。基于最大可持续产量MSY的参考点表明,无论是整个小黄鱼种群还是两个亚种群,近年来都有非常高的过度捕捞风险。因此我国小黄鱼的渔业管理急需更加保守的管理策略,同时考虑其地域差异。本文所用的方法可以应用于其他种类的资源评估和渔业管理,尤其是具有空间异质性和数据有限的种类。 相似文献
194.
针对成都平原落实最严格的耕地保护制度对耕地“非农化”“非粮化”快速、动态监测的需求,本文研究了基于多时相Sentinel-2数据的农作物分类方法,利用主成分分析,降低了冗余信息,提高了分类精度。以2021年成都平原崇州市的7景Sentinel-2多光谱影像为数据源,构建了时序多光谱、时序主成分波段、时序植被指数、典型时相多光谱+时序植被指数等4种分类数据集,开展基于支持向量机的主要农作物分类研究。研究表明:利用主成分分析,能有效提高主要农作物的用户精度,降低农作物分类的错分率;基于典型时相多光谱+时序植被指数的数据集取得了最高的总体精度。 相似文献
195.
对各种古土壤的分类标准进行比较之后,重点介绍了Mack的古土壤分类及其土壤的演变序列。Mack的古土壤分类主要依据稳定矿物和保存在土壤中的古地貌属性,将古土壤划分为9种。在地层序列中古土壤的识别标志主要包括颜色、粒度、生物成因构造(植物生长痕迹)、原生沉积构造退化特征、层次化和边界特征、宏观结构特征、矿物及地球化学特征等。可以通过野外观察、室内显微镜观察、实验室化验及地震、测井资料来进行鉴别。陆相盆地具有很强的分隔性,盆地相变又非常复杂,寻找区域性较稳定的层序界面比较困难。越来越多的研究证实用古土壤划分陆相成因地层层序、解决地区及全球对比具有重要的实用价值。 相似文献
196.
全球及区域模式中陆面过程的地表植被覆盖分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
全球和区域尺度上陆面生态系统与气候密切相关。全球和区域模式的发展对于我们认识气候与陆地生态的变化起到重要作用。在这些模型中,植被覆盖是影响大气-植被间热量、水分和CO2等交换的重要陆面参数。在分析了陆地植被覆盖分类原理基础上,介绍了目前全球不同植被覆盖分类方案,包括基于地基观测的植被分布、基于生物气候特征的分类方案(如:Holdridge的方案);特别近年来陆面过程试验表明,各种遥感数据源(如:NOAA—AVHRR,EOS—MODIS,Landsat—TM)等为我们提供了有利的工具来监测全球植被动态,完善植被分类,并且采用高时空分辨率的全球土地覆盖状况特征,在不同时空尺度揭示植被-大气相互作用。本文分析了代表性的3种基于卫星遥感技术的陆面植被分类方案,分别是BATS(18类)、SIB(9类)、SIB2(12类)和BIOME—BGC(31类)陆地模式的植被覆盖分类方案.最后分析了目前可用于全球植被覆盖分类的新的遥感数据库。 相似文献
197.
2003年2月24日新疆巴楚-伽师地区发生MS6.8地震,出现了唐山地震、海城地震后近30年我国大陆最具规模的砂土液化现象。大量研究显示,巴楚地震液化砂土标贯击数与锥尖阻力指标偏大,采用国内外液化判别方法往往会判为非液化。利用Robertson土质分类图对巴楚地区孔压静力触探试验(CPTU)数据进行土类分层检验,基于以下原则,选定了液化点液化层与非液化点临界液化层。(1)应选取非液化点土层剖面中最易液化层,不能因液化点力学指标偏大而将非液化点临界液化层力学指标选得更大;(2)应结合qc-h与Rf-h图,避免选取黏土为液化层;(3)巴楚地区液化层往往上覆非饱和细砂,形成透水边界,选取液化层时应舍弃存在透水边界的土层。最后,利用我国规范方法构建了巴楚地震静力触探(CPT)液化数据库,并进行了初步的判别分析。 相似文献
198.
强噪声图像去噪一直是图像处理技术应用领域研究的热点,为进一步提高强噪声图像的去噪质量和对图像边缘的保护,针对三维块匹配(Block Matching 3D,BM3D)方法对强噪声图像去噪效果不佳及图像线状奇异性(如边缘)缺乏最优表示的问题,提出了基于二维非下采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST)和BM3D的组合去噪方法。该方法首先对含噪图像进行NSST正变换,得到不同尺度和不同方向高频子带的剪切波系数;然后对每个尺度不同方向的高频子带求取贝叶斯阈值,并利用渐进半软阈值函数对各高频子带进行去噪;最后对低频子带和各去噪高频子带进行NSST逆变换,得到去噪结果。将去噪图像作为BM3D中基础估计阶段的预滤波,能够进一步提高基础估计阶段分组的正确性,为BM3D去噪奠定良好基础。组合去噪方法结合了NSST与BM3D的各自优势,仿真试验结果表明,对于低噪声图像,本方法和BM3D方法去噪效果相同,略优于非局部平均法;对于强噪声卫星影像,本方法去噪效果优于BM3D和非局部平均法。 相似文献
199.
200.