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一边是蒜苗、菠菜、生菜等各种时令蔬菜,一边的猪圈内有五头将要出栏的肥猪.猪圈旁边是沼气池,沼气池为水泥结构,圆锥形,上边留一个直径有半米的圆孔以便向内填充植物垃圾和秸秆,其余的地方用土填好以后还可以种上菜,墙根没有硬化的地方,还零落地留着苦瓜、南瓜的枯藤.这是日前笔者在修武县城关镇河北辛庄村民范庆河家中看到的景象. 相似文献
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学文 《资源导刊(河南)》2007,(9)
这是一个令人振奋的喜讯. 据河南省国土资源厅于2007年9月5日召开的新闻发布会透露,截至8月底,全省已有4个省辖市、53个县(市、区),在经历了一年多的艰苦、细致工作后,终于关闭了辖区内的所有砖瓦窑厂,与"秦砖汉瓦"彻底告别.让我们记住吧,记住这4个省辖市的名字.它们分别是:漯河市、安阳市、鹤壁市、焦作市.让我们记住吧,记住这53个县(市、区)的名字.它们中有:舞阳县、临颍县、召陵区、文峰区、淇滨区、修武县、孟州市、伊川县等. 相似文献
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修成国 《资源导刊(河南)》2007,(3)
法国有许多在世界上驰名的标志性建筑或胜地,仅巴黎就有卢浮宫、凡尔赛宫、凯旋门、埃菲尔铁塔、巴黎圣母院等.笔者这里要说的是那条尽人皆知的香榭丽舍大街. 一些历史性的建筑往往标志着一个城市或地区的文化含量.而一条大街则常常标志着这一个城市或地区经济上的繁荣.如美国纽约的华尔街金融大街;日本的银座和日本桥商业街;我国北京的王府井商业大街,都成为这个城市甚至国家的代表.香榭丽舍大街则是巴黎乃至法国的代表. 相似文献
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浙东大地,河山锦绣,景奇色美.其中许多景区藏而不露,少为世人所知,东海之滨的桃渚便是一例.
桃渚景区是8000万年前火山喷发而形成的独特的火山遗迹地貌,即喀斯特地貌.山上古洞幽壑遍布,奇岩秀石突兀,断崖索桥点缀,处处皆是大自然的神来之笔,令人叹为观止.与天台、雁荡等名山大川相比,亦毫不逊色.怪不得当年文天祥逃出元军的囚禁,落荒从海道经桃渚时,被桃渚雄奇瑰丽的风景所感动,情不自禁赋诗赞美:"海上仙子国,邂逅寄孤蓬.万象图画里,千崖玉界中." 相似文献
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于文 《资源导刊(河南)》2007,(3)
亲爱的读者朋友,正所谓"春风送佳音,百花迎宾来".当您在办公室里、在田间地头、在行进的火车上捧起本期杂志时,您可能会有一个惊奇的发现:几年来,您一直热情关注和钟爱的《河南国土资源》杂志,经国家新闻出版署批准,已正式更名为《资源导刊》了.我国期刊园林又盛开了一朵鲜艳的花朵. 相似文献
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嵌入式技术以及信息技术的发展使得越来越多的设备接入网络成为可能,这两项技术的融和具有广泛的应用前景.首先分析了嵌入式系统网络化的需求,结合对嵌入式操作系统Vxworks和对ARM芯片的研究,分析了相关网络协议,最后提出构建嵌入式WebServer的软硬件解决方案. 相似文献
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A field monitoring system was established in an active river bank landslide in the Three Gorges area, China, and a consecutive monitoring for about 5 years were conducted to understand the displacement characteristics of flexible piles and the surrounding soil. It was found that piles deformed elastically under reservoir operation, and the soil in front of piles was gradually separated from piles. The movement of the pile heads exceeded that of the soil between and behind piles. This phenomenon was further studied by a large-scale physical model test to gain insights into the pile-soil interaction. The displacement relationship between pile heads and the surrounding soil is in good agreement with the field data. The physical model test shows that the deformation process of pile-reinforced landslides can be divided into two stages: firstly, when the piles head movement exceeds soil movement, the soil arching is mainly affected by the deflection of the piles, the arches between and behind piles bent upwards;but when the soil movement exceeds piles head movement, the arches near the upslope and downslope bent downwards and upwards, respectively. Furthermore, the different deformation of two adjacent piles and the pile stiffness influenced the arch’s shape and formation;the flexible piles exhibit great coordinated deformation with the landslide, and caused the soil arch on the downslope. 相似文献
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在嵌入式产品开发中,除操作系统之外,开发人员关注最多的一个系统软件组件就是图形支持系统.只要是面向人机交互的嵌入式产品,就涉及到文字或者图形的输出.通过比较各种嵌入式Linux平台上的GUI系统的结构和特点,最终选定了MiniGUI作为研究对象.重点研究并实现了MiniGUI在嵌入式Linux上的移植以及Thttpd的GUI控制界面的实现方法及过程,最终在MagicARM2410开发板上成功实现了Thttpd的GUI控制界面.通过GUI界面能够实现对Thttpd的启动、停止、重新启动的功能,实现了GUI控制界面的用户登录限制而且允许用户在登录后更改用户密码. 相似文献
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不透水面作为反映城市发展程度和表征城市生态环境的重要指标,在城市化研究中成为重要的数据源。当前,不透水面信息的获取通常基于遥感数据来开展,包括不同分辨率的遥感数据。这些遥感数据在高精度提取城市不透水面的能力具有较大的差异,会因尺度不同而带来提取精度的偏差。因此,理解不同遥感数据源在不透水面提取上的差异尤为重要。本文利用Landsat/OLI光谱数据和VIIRS/DNB夜间灯光数据分别采用线性光谱混合分析法和大尺度不透水面指数法提取珠江三角洲研究区的不透水面信息,并从不透水面总体精度、不同密度精度对比分析2类数据源提取不透水面的差异。结果表明：① Landsat/OLI和VIIRS/DNB两者提取不透水面的总体精度差异不大,Landsat/OLI提取不透水面的精度总体上略高于VIIRS/DNB。2种数据提取不透水面的均方根误差RMSE分别是0.18和0.21,系统误差SE分别是0.12和0.13,决定系数R 2分别是0.76和0.67。② Landsat/OLI和VIIRS/DNB数据对不同密度不透水面分布区域的提取能力不同：VIIRS/DNB在低密度不透水面区域提取精度高于Landsat/OLI;而Landsat/OLI在中、高密度不透水面区域提取精度均高于VIIRS/DNB。通过2种数据提取精度差异的对比,以期为不同密度的不透水面分布区域提取找到最佳尺度的数据源,提高不透水面提取的效率和精度。 相似文献
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城市不透水地表格局通过改变城市下垫面结构,引起地表反照率、比辐射率、地表粗糙度的变化,从而对地表辐射和能量平衡产生直接影响。不透水地表能增强地表显热通量,导致地表波文比升高,因此地表波文比的空间差异可推算城市人工不透水表面的分布。本研究选择北京市为实验区,应用Landsat TM卫星热红外遥感数据,采用PCACA模型及理论定位算法,对城市地表波文比进行反演,进而计算遥感地表波文比空间分布数据与城市不透水表面比例数据之间的相关关系,构建回归方程,实现北京市城区与近郊区人工不透水表面百分比分布的定量估算,最后以高分辨率遥感数据获取的城市人工不透水表面比例数据进行结果验证。结果表明,采用PCACA模型定量反演城市地表波文比数据,利用地表波文比数据与不透水表面比例数据之间的相关关系可实现城市人工不透水表面百分比数据的定量估算;波文比值不仅可在遥感像元水平定性判定不透水像元,还可对混合像元中的不透水比例进行较高精度的定量反演,其相关系数R²值为0.731。此方法有效地揭示了城市不透水下垫面对地表热通量影响的机制以及空间定量关系。 相似文献
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不透水面是城市区域中一种典型的土地覆盖类型,是衡量城市环境质量和城市化水平的重要标志之一。与传统基于像元级的遥感研究方法相比,不透水面百分比（Impervious Surface Percent,ISP）的估算可以进入像元内部,获得更准确的城市信息。本文应用Cubist模型树,对Landsat TM的原始波段变量（除热红外波段）,建立ISP估算的基础模型（Base Cubist-ISP）。通过基于模型树的集成学习优化算法和加入相邻时相影像的波段变量中值,以削弱噪声的影响。然后,优选热红外波段和各种衍生变量,并进行属性精简,继而应用集成学习算法得到的参数和精简后的变量建立ISP估算的优化模型（Optimal Cubist-ISP）。对广东省广州市海珠区的实验结果表明,Optimal Cubist-ISP模型估算不透水面的整体均方根误差（RMSE）为12.98%,决定系数（R2）为0.90,精度明显优于Base Cubist-ISP模型,RMSE降低约5.03%,ISP在透水面区域被高估和高密度不透水面区域被低估的现象得到改善。本文提出的基于Cubist模型树建立ISP遥感估算的模型及优化方法可以适用于城市区ISP的提取。 相似文献
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光谱混合分析能够提取亚像元信息,被广泛地应用于遥感影像目标探测之中。本文针对MODIS积雪遥感影像,基于光谱混合分析框架,利用渐进辐射传输模型建立不同粒径大小的雪反射率光谱库,提出了一种考虑端元变化及二次辐射的雪盖面积反演算法。此算法首先利用渐进辐射传输模型建立不同粒径大小积雪的反射率光谱库,然后使用序贯最大角凸锥方法获取植被、土壤与岩石、阴影的光谱库。在建立各种地物反射率光谱库之后,利用均方根误差最小的方法获取最优端元组合。在此基础上,考虑端元独立辐射以及积雪与其它地物的二次辐射过程,利用稀疏光谱混合模型获取积雪面积与雪粒径大小。实验结果表明：此方法能够同时反演雪粒径与积雪面积,反演的雪粒径相比单波段的渐进辐射传输模型小,反演的积雪面积相比MOD10A1产品精度略微提高。 相似文献
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基于随机森林算法的近地表气温遥感反演研究 总被引：1，自引：0，他引：1
近地表气温是城市热环境的重要表征,是改变和影响城区气候的重要因素。为获得空间上连续的近地表气温,本文以北京市为研究区,利用Landsat5/TM数据计算分别得到地表温度、归一化植被指数、改进的归一化差异水体指数、地表反照率、不透水面盖度,并结合气象站点气温和高程作为输入参数建立随机森林模型反演近地表气温。结果表明,随机森林反演的近地表气温平均绝对误差（MAE）为0.80 ℃,均方根误差（RMSE）为1.06 ℃,与传统多元线性气温回归方法相比,平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）分别提高0.06 ℃和0.09 ℃。研究表明,利用随机森林模型反演近地表气温是可行的,并且具有一定的优越性。此外,对随机森林模型的输入参数进行重要性分析,地表温度对气温反演模型的影响最大,其次为高程。 相似文献
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城市暴雨内涝模拟模型优化与精度验证 总被引：2，自引：0，他引：2
本文采用“Vegetation-Impervious Surface-Soil”模型和线性光谱混合分解方法,获取像元中不透水面、植被、土壤覆盖信息,用于计算SCS模型产流参数综合CN（Curve Number）值;基于土地利用类型,采用经验值与数值实验逐步求精相结合的方法,确定水动力汇流模型参数曼宁系数,并用实测积水数据验证两次参数修正的模拟效果。以上海中心城区为例进行验证,研究结果表明：①将采用V-I-S模型得到的不透水面、植被、土壤信息设定CN值,能够降低积水分布的极值化现象,提高SCS产流模型产流量和产流分布精度;②采用经验法和数值模拟逐步求精法,按土地利用类型设定曼宁系数,使各时段最大积水深度高于原模型,说明曼宁系数是汇流模型的敏感参数。 相似文献
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The sub-pixel impervious surface percentage(SPIS) is the fraction of impervious surface area in one pixel,and it is an important indicator of urbanization.Using remote sensing data,the spatial distribution of SPIS values over large areas can be extracted,and these data are significant for studies of urban climate,environment and hydrology.To develop a stabilized,multi-temporal SPIS estimation method suitable for typical temperate semi-arid climate zones with distinct seasons,an optimal model for estimating SPIS values within Beijing Municipality was built that is based on the classification and regression tree(CART) algorithm.First,models with different input variables for SPIS estimation were built by integrating multi-source remote sensing data with other auxiliary data.The optimal model was selected through the analysis and comparison of the assessed accuracy of these models.Subsequently,multi-temporal SPIS mapping was carried out based on the optimal model.The results are as follows:1) multi-seasonal images and nighttime light(NTL) data are the optimal input variables for SPIS estimation within Beijing Municipality,where the intra-annual variability in vegetation is distinct.The different spectral characteristics in the cultivated land caused by the different farming characteristics and vegetation phenology can be detected by the multi-seasonal images effectively.NLT data can effectively reduce the misestimation caused by the spectral similarity between bare land and impervious surfaces.After testing,the SPIS modeling correlation coefficient(r) is approximately 0.86,the average error(AE) is approximately 12.8%,and the relative error(RE) is approximately 0.39.2) The SPIS results have been divided into areas with high-density impervious cover(70%–100%),medium-density impervious cover(40%–70%),low-density impervious cover(10%–40%) and natural cover(0%–10%).The SPIS model performed better in estimating values for high-density urban areas than other categories.3) Multi-temporal SPIS mapping(1991–2016) was conducted based on the optimized SPIS results for 2005.After testing,AE ranges from 12.7% to 15.2%,RE ranges from 0.39 to 0.46,and r ranges from 0.81 to 0.86.It is demonstrated that the proposed approach for estimating sub-pixel level impervious surface by integrating the CART algorithm and multi-source remote sensing data is feasible and suitable for multi-temporal SPIS mapping of areas with distinct intra-annual variability in vegetation. 相似文献
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基于遥感的城市热环境研究通常通过分析植被、不透水面和地表温度（Land Surface Temperature, LST ）的关系来进行。虽然植被的降温作用和不透水面的增温作用已受到普遍认可,但缺少针对降温和增温效率的定量研究,本研究采用地表降温率（Land Surface Cooling Rate, LSCR）和地表增温率（Land Surface Warming Rate, LSWR）量化植被降温效率和不透水面增温效率并对2017年江苏省南京市城市热环境进行分析。以Landsat 8 OLI 4期遥感影像为数据源,利用线性光谱混合分析法（Linear Spectral Mixture Analysis,LSMA）获取亚像元植被覆盖度（Fractional Vegetation Coverage, FVC）、不透水面覆盖度（Impervious Surface Percentage, ISP）并利用高分Google影像进行精度验证。结合地表温度（Land Surface Temperature, LST）反演结果计算各季总体LSCR和LSWR,分析不同LST对总体LSCR和LSWR的影响。最后,将FVC和ISP分别按照阈值平均划分为4个区间,计算各区间的LSCR和LSWR,并在此基础上分析不同区间LSCR和LSWR的变化情况。研究结果表明： ① LST与整体LSCR、LSWR正相关,夏季植被降温效应和不透水面增温效应最强,LSCR和LSWR分别为5.6%和5.1%;② 夏季各区间LSCR与FVC正相关,FVC为75%~100%时LSCR达到最大值7.5%;各区间LSWR与ISP负相关,ISP为75%~100%时LSWR达到最小值2.4%;③ 当FVC为0~25%,ISP为75%~100%时,可以充分发挥植被的降温效应,抑制不透水面的增温效应,是最佳的植被和不透水面组合方案。本研究采用的LSCR和LSWR分析方法可以从抑制地表温度上升的角度选择最佳的FVC和ISP区间,未来可基于此横向对比不同城市,并结合纬度、地形、气候、树种等因素对LSCR和LSWR的影响,进一步探索LSCR和LSWR的影响因子和变化规律。 相似文献
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不透水面是衡量城市生态环境状况的重要指标。城市土地利用的复杂性和不透水表面材料的多样性,导致直接从高分辨率遥感影像中提取不透水表面具有挑战性。针对城市尺度高分辨率遥感影像的不透水面提取要求,本文提出基于深度学习的城市不透水面提取模型。首先,利用深度卷积神经网络对影像特征进行提取;然后,根据其邻域关系构建概率图学习模型,进一步引入高阶语义信息对特征进行优化,实现不透水面的精确提取。本文选取武汉市为实验区,以高分二号卫星遥感影像作为数据源,完成了不透水面专题信息提取,其中自动提取准确率在建成区为89.02%、在城乡结合部为95.55%。与随机森林（RF）和支持向量机（SVM）等经典方法对比,结果表明深度学习不透水面提取方法有较高的提取精度和细节准确性,建成区的总体精度相比于RF和SVM算法分别提升2.18%和1.68%。最后,对武汉市各主要行政区不透水面信息进行统计和分析,结果表明其中江汉区和武昌区2个核心主城区不透水面占比超过60%,并对武汉市现状和发展规划特点进行了讨论。本文研究成果可为海绵城市和生态城市的建设提供基础技术支撑和数据参考。 相似文献
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混合像元作为遥感信息的不确定性,一直是定量遥感科学研究的核心领域之一,干旱区由于下垫面均匀、气象条件单一等先天条件,已成为定量遥感产品真实性检验的理想场所。本文以塔里木盆地北缘的库车河绿洲为研究区,首先,针对不同地物类型分别采用不同方法进行地物端元提取;然后,以端元均方根EAR(Endmember Aver-age RMSE,EAR)和最小平均波谱角(Minimum Average Spectral Angle,MASA)值来选取最优端元;最后,用多端元光谱混合分析(Multiple Endmember Spectral Mixture Analysis,MESMA)模型进行光谱混合分解,并对结果作了精度评价与比较分析。结果表明:MESMA模型能有效提高像元内基本组分丰度信息精度,从而为典型地物高精度提取提供了科学方法。 相似文献