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以北海市红树林分布区为研究区,设置调查样地,采用灰色统计分析与美景度评价相结合的方法,探讨了北海市红树林景观美景度及其影响的主要因素。研究结果表明,在研究样地中,木榄(Bruguiera gymnorrhiza)群落、桐花树(Aegiceras corniculatum)群落、红海榄(Rhizophora stylosa)群落、桐花树+秋茄(Kandelia candel)群落、白骨壤(Aricennia marina)+秋茄群落、海漆群落(Excoecaria agallocha)、白骨壤+拉关木(Laguncularia racemosa)群落、桐花树+无瓣海桑群落(Sonneratia apetala)、白骨壤群落的平均美景度值依次减小;北海市红树林景观美景度的影响因素为潮汐、鸟类活动、滩涂完整性、红树林与海堤结合状况和红树林斑块面积,其对红树林景观美景度的贡献率依次变小。 相似文献
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提出基于背景噪声波速测量的综合预测指标法,将测震资料更好地应用于震情跟踪和地震短临预报。利用滇西北5个台站2012-01~2020-11宽频带连续波形资料,基于背景噪声互相关及傅立叶变换等方法,提取10个台站对当天经验格林函数与参考经验格林函数的直达瑞利波走时偏移时间序列,设定±1.5倍标准差作为异常阈值,并以其间发生的6次M≥5.0地震为样本,采用R值评分法对每个台站对的映震能力进行效能检验,最后基于自适应加权综合预测方法提取适合于滇西北地区的地震短临异常识别指标（综合指标）。结果表明,利用该综合指标对滇西北2012年以来发生的6次M≥5.0地震进行90 d短临预报,异常指标共出现8次,其中准确预报地震5次,漏报1次,虚报4次,预报效能评分R为0.692,R0为0.475。该综合指标的地震对应率为62.50%,概括率为83.33%。 相似文献
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改进的P-SVM支持向量机与遥感数据分类 总被引：2，自引：0，他引：2
本文介绍了将P-SVM算法引入多光谱/高分辨率遥感数据的分类, 并且展示了卫星ASTER和航空ADS40数字影像分类的技术过程和结果验证。结果表明：P-SVM方法的分类精度不低于SVM, 并减少了时耗。 相似文献