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贵州森林的空间格局及组成结构 总被引:16,自引:0,他引:16
利用ArcGIS,对贵州省2000年所作的森林资源连续清查遥感判读样点数据进行处理和分析,提取了森林资源分布图、林龄结构分布图、郁闭度分布图等系列森林景观图;分析结果表明:(1) 贵州森林植被类型多样,但覆盖率相对较低,全省森林覆盖率为25.27 % (不含疏林、灌木林、未成林造林地面积);(2) 森林地理分布不均匀,主要分布在黔东南及北部的遵义地区;(3) 地带性植被常绿阔叶林破坏严重,森林具有明显的次生性,表现为针叶林和灌木林所占比重大;(4) 林种结构的特点是用材林占比重大,防护林、经济林所占比重小;(5) 林龄结构的特点是幼中龄林为主,近成过熟林面积、蓄积比重都相对较小;(6) 贵州森林不能充分发挥森林植被对喀斯特山区生态环境的保护功能。 相似文献
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随着云技术的飞速发展,"一切资源皆服务"成为可能,"数字地球"的实现也不例外。观测技术的快速发展使数据资源变得很丰富,但数据利用率低是普遍存在的现象,如何完成空间数据信息的再加工是亟待解决的问题,在云时代,具有数据处理功能的服务是解决此问题的方法之一,如何描述、发现和集成数据处理服务,从云端服务池中发现最优的服务是其关键所在。为了提高服务的查全率和查准率,引入了本体的概念,服务的语义描述很大程度上提高了空间数据处理服务的应用范围,缓解了非专业用户和专业人员之间的沟通障碍。本文分析了相关领域服务匹配算法的优缺点,结合GP服务自身的特点,提出了本体的GP服务的多层次发现算法:通过包含关系和线索关系完成服务间隐含关系的挖掘,主要是父子关系和前驱后继关系的表述;扩展传统本体表达模型,增加包含和线索关系,为服务的查找做准备;服务的多层次查找,第一次筛选主要针对服务预处理中包含和线索关系的表达查找,第二次筛选利用神经网络的突触原理,结合传统的服务匹配算法,完成服务的准确查找。经试验证明,此方法大大地提高了服务的查准率和查全率,具有重要的实践意义。 相似文献
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94.
95.
Web时空数据挖掘研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
随着互联网的迅速发展,Web已经渗透到人类社会的各个角落,其中蕴含着大量关系社会、经济和生活的信息。从中挖掘出刻画事件时空范围的时空信息,可以为探索社会、自然事件以及行为主体的时空运动规律和知识提供丰富的素材。系统综述了Web时空数据挖掘的理论、方法和应用,首先介绍了Web时空数据挖掘的概念及分类,详细阐述了Web时空信息的特点和提取方法,其次针对3类Web时空数据挖掘的内容、方法及应用进行了综述,最后探讨了Web时空数据挖掘面临的难题、研究热点和未来领域的发展方向。 相似文献
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本文利用格网技术(Fishnet),对龙门山地区"5.12"大地震震后的多期次遥感影像数据及基础地理信息数据进行评价、整合并实现了动态管理,在此基础上得到覆盖整个龙门山构造带的、能够反映不同地物信息的影像群.汶川地震造成了大量山体崩塌、滑坡、泥石流等地震场地灾害,这些灾害体表现为成群、成带分布的特征,并且单一的小灾害体... 相似文献
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地理现象的周期性往往掩盖了许多地学规律,这也是地学数据挖掘的一个主要内容.本文以周期表设计了一种时空层次关联规则挖掘方法--PRules-Miner.模型利用周期表的表现形式对时空数据进行组织,并通过两步挖掘过程发现具有"遥相关"地理事物间的变化模式.模型算法分为3个步骤:(1)过滤周期表内无序数据:逐行地提取多周期内... 相似文献
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研究土地利用变化的方法很多,常见的有统计回归方法、概率统计方法、系统动力学方法、元胞自动机方法以及贝叶斯网络方法等。这些方法都各具特点,并得到了实际应用。虽然有些研究指出了一些方法的优点和不足,但是对其在土地利用变化问题上的适应性研究还比较有限。案例推理(Case Based Reasoning,简称CBR)作为研究土地利用变化的一种新方法,目前同样缺乏适应性方面的研究。因此,本文在土地利用的CBR方法的研究基础上,具体探讨该方法在土地利用变化预测上的适应性问题。研究分别从案例的选取方式、模型指标的选取以及指标权重的设定3个方面开展,通过对比试验以深入讨论3个方面的因素对预测精度的影响。研究结果显示,在历史案例丰富的情况下,通过选择重要的指标,并对其赋予较高权重,可以保证CBR方法在预测土地利用变化时的稳定性。此外,CBR中"地理环境"组分的引入,有效地提高了土地利用变化预测的精度。研究表明,CBR在解决土地利用变化问题上具有简单灵活、适用范围广、预测精度高以及保持形态稳定的特点,是一种解决地学问题的新方法。 相似文献
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