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71.
随着教育与科技的发展,我国众多高校的课程体系都开设了"遥感图像解译"或"遥感原理与应用"等课程.遥感图像的监督分类,是遥感类课程不可或缺的教学内容.然而,在目前相关课程的实验教学中,存在教学内容陈旧、更新频率较低等问题.为了充实高校遥感类课程的实验教学,本文介绍了一套基于随机森林的遥感图像分类实验教学软件,包括软件开发与相关实验的设计.鉴于随机森林算法在遥感领域得到了广泛应用,本实验教学软件旨在使学生掌握更新的遥感数据处理技能,提升其在相关行业中的竞争力. 相似文献
72.
针对现有单站电离层行波扰动指数(Single Receiver TID Index,SRTI)探测中尺度电离层行波扰动时探测周期范围有限的问题,本文提出了一种改进的SRTI方法,以提高探测扰动周期的适用范围.介绍了利用SRTI和改进的SRTI探测中尺度电离层行波扰动的原理,从理论上分析比较了二者探测扰动周期范围的能力,并采用美国加州南部的5个IGS站2012年年积日189的GPS观测数据,对电离层扰动进行了分析.结果显示在21:30—23:00 LT时,扰动观测序列存在周期为15 min和39 min的扰动波,但是现有SRTI方法只探测到了前者,而改进的SRTI法很好地探测到了两个周期的扰动波,表明其对短周期和较长周期的扰动均具有较好的灵敏性.利用改进的SRTI法计算的扰动观测序列,应用傅里叶变换相位差分法估计了电离层扰动的传播参数,其结果总体上与前人研究成果一致,这表明改进的SRTI法完全可以应用于电离层行波扰动的研究中,而且由于计算简单,在处理大量数据时具有一定优势. 相似文献
73.
74.
风浪扰动是影响湖泊生态系统的重要环境因素之一.为了解扰动方式对微囊藻群体大小的影响,在实验室可控条件下,模拟不同扰动方式(持续扰动和间歇扰动)对太湖水华微囊藻(Microcystis flos-aquae)群体大小的影响.结果显示,间歇扰动组水华微囊藻群体从35.09 μm迅速增大至43.73 μm,实验第17天时为59.00 μm;而持续扰动组水华微囊藻群体大小先从35.07 μm增大到43.51 μm,实验第17天时减小至13.95 μm;不扰动组整个实验期间群体大小相对稳定,实验初为35.38 μm,实验第17天时为33.67 μm.方差分析显示,间歇扰动组群体大小显著大于持续扰动组和不扰动组,持续扰动组显著小于不扰动组.实验第17天时间歇扰动组藻细胞密度(1.675×106 cells/ml)显著高于持续扰动组(0.344×106 cells/ml)和不扰动组(1.461×106 cells/ml).研究结果表明,适当强度下的间歇扰动能促使水华微囊藻群体显著增大和生长,而长时间的持续扰动则会抑制水华微囊藻群体的聚集和生长,该结果有助于人们对太湖微囊藻水华暴发机理的认识. 相似文献
75.
从球坐标(Spherical coordinate)非地转、正压水平无辐散大气运动微扰方程出发,推导出球面Rossby波方程,证明球面Rossby波的物理机制仍然是绝对涡度守恒与卢效应,但基本气流以涡度形式参与了卢效应。因球面Rossby波偏微分方程不存在经向-纬向传播的"双向简谐波(传统Rossby波)"解,则将它做经向-纬向求导分离,从而得到关于球面经向风扰动的二阶偏微分方程及与之相应的仅作纬向传播的简谐波解,但待解的二阶偏微分方程不归于数理方程中的任何特殊函数,即证明不存在以连带Legendre函数为通解的Haurwitz波。采用传统Rossby波两个通解,当作球面Rossby波两类特解,做诊断分析表明,传统Rossby波正确反映球面Rossby波的(β-平面近似)"线性部分",但球面Rossby波及其纬向波速和群速都带有地球曲率性,并且存在奇点,其中,球面谐波扰动Rossby波仍然保持槽与脊纬向对称性,但"正弦扰动"与"余弦扰动"Rossby波有一定差别,而球面指数扰动Rossby波槽与脊不具备纬向对称性,后者可以解释东、西风带槽与脊一般为纬向非对称,还可以解释台风的纬向非对称结构。 相似文献
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78.
79.
饶谦 《资源导刊(河南)》2019,(7):10-10
4月3日,河南省自然资源厅党组迅速召开厅党组专题会议,传达学习习近平总书记对四川凉山州木里县森林火灾重要批示精神,贯彻落实王国生书记、徐光副省长重要批示精神,全面安排部署近期森林防火工作,用真功夫、动硬措施坚决打好森林火灾防控攻坚战。 相似文献
80.
黑土层厚度与农田土壤肥力和质量密切相关,准确刻画东北松嫩典型黑土区耕地黑土层厚度的空间分布对黑土地保护和农业可持续发展具有重要意义。然而,常用的预测模型在平原漫岗地区进行数字制图具有较大的难度,如何准确预测黑土层厚度的空间分布特征是亟待解决的问题。选取东北地区松嫩典型黑土区作为研究区,以研究区内106个剖面点和45个环境因子为基础数据,通过因子重要性排序和相关性剔除法筛选变量,利用多元线性回归(Multiple Linear Regression,MLR)、随机森林(Random Forest,RF)、梯度提升树(Gradient Boosting Decsion Tree,GBDT)、极端梯度提升(Extreme Gradient Boosting,XGBoost)、随机森林回归克里格(Random Forest-Regression Kriging,RF-RK)和堆叠泛化模型(Stacking)对黑土层厚度进行空间预测制图,评估不同模型预测精度并研究影响黑土层厚度空间分布的最优协变量,并基于较优模型绘制东北黑土区耕地黑土层厚度分级图。结果表明:(1) Stacking组合多种模型的... 相似文献