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851.
本研究将地物高光谱遥感技术应用于室内实验,从而得到小球藻和铜绿微囊藻的高光谱特征.通过多种半经验方法,如单波段、波段比值和微分法,建立了两藻种最优的Chl-a高光谱定量模型,并与室外情况进行了对比.结果表明:小球藻的最优定量模型为Chl-a=174.6 1138292(R703) 2.3(109[(R703)]2(p<0.01),相应的方法适宜性为:一阶微分法>单波段法>波段比值法;铜绿微囊藻的最优定量模型为Chl-a=5299164(R757)1.9773(p<0.01),相应的方法适宜性为:单波段法>波段比值法>一阶微分法;从高光谱特征来看,小球藻在540 nm和700 nm附近存在明显的特征波峰,其位置随Chl-a浓度增大而向长波方向偏离,铜绿微囊藻在530 nm、660 nm和700 nm附近存在3个较强的特征波峰,在610 nm和680 nm附近存在明显的波谷;与以往室外研究不同的是铜绿微囊藻的反射率在400-500 nm之间的R值并不低,是因为没有非藻类颗粒物的影响,总吸收明显降低. 相似文献
852.
853.
利用湘东南东江流域1959~2006年共48年的历史资料,采用统计分析方法,对东江流域历年雨水集中期的气候规律以及2006年雨水集中期的特征及成因进行了分析。分析结果表明:东江流域历年的雨水集中期多出现在6月和8月;东江流域雨水集中期的出现,受台风的影响较大。2006年由于04号台风"碧利斯"的影响导致了本年的雨水集中期出现在7月中旬,其特征是降水强度强、强降水范围广、过程降雨量大,而大尺度引导气流、南海季风对"碧利斯"的西行路径及降水强度影响较大。 相似文献
854.
855.
入侵检测系统能发觉入侵行为并且采取相应的措施。它通过对计算机网络或计算机系统中的若干关键点收集信息并对其进行分析,从中发现网络或系统中是否有违反安全策略的行为和被攻击的迹象。该文通过对WIN2000下的入侵检测的一个实例进行分析,总结了几点应对入侵的具体措施,旨在为网络管理员提供借鉴。 相似文献
856.
857.
Landslide susceptibility modeling based on ANFIS with teaching-learning-based optimization and Satin bowerbird optimizer 总被引:1,自引:0,他引:1
As threats of landslide hazards have become gradually more severe in recent decades,studies on landslide prevention and mitigation have attracted widespread attention in relevant domains.A hot research topic has been the ability to predict landslide susceptibility,which can be used to design schemes of land exploitation and urban development in mountainous areas.In this study,the teaching-learning-based optimization(TLBO)and satin bowerbird optimizer(SBO)algorithms were applied to optimize the adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS)model for landslide susceptibility mapping.In the study area,152 landslides were identified and randomly divided into two groups as training(70%)and validation(30%)dataset.Additionally,a total of fifteen landslide influencing factors were selected.The relative importance and weights of various influencing factors were determined using the step-wise weight assessment ratio analysis(SWARA)method.Finally,the comprehensive performance of the two models was validated and compared using various indexes,such as the root mean square error(RMSE),processing time,convergence,and area under receiver operating characteristic curves(AUROC).The results demonstrated that the AUROC values of the ANFIS,ANFIS-TLBO and ANFIS-SBO models with the training data were 0.808,0.785 and 0.755,respectively.In terms of the validation dataset,the ANFISSBO model exhibited a higher AUROC value of 0.781,while the AUROC value of the ANFIS-TLBO and ANFIS models were 0.749 and 0.681,respectively.Moreover,the ANFIS-SBO model showed lower RMSE values for the validation dataset,indicating that the SBO algorithm had a better optimization capability.Meanwhile,the processing time and convergence of the ANFIS-SBO model were far superior to those of the ANFIS-TLBO model.Therefore,both the ensemble models proposed in this paper can generate adequate results,and the ANFIS-SBO model is recommended as the more suitable model for landslide susceptibility assessment in the study area considered due to its excellent accuracy and efficiency. 相似文献
858.
859.
860.
南海中沙天然气水合物资源远景区海底沉积物的物理力学性质研究 总被引:3,自引:0,他引:3
根据南海中沙天然气水合物远景区沉积物样品的分析资料,从物理力学特征各方面对本区海底沉积物进行了综合工程地质特征研究。结果表明,本区海底沉积物类型全部为淤泥,工程地质性质相近,以高含水率、高孔隙比、低密度及高塑性为主要特征,抗剪强度很小,压缩系数均大于0.5。土体沉积环境为水动力强度较弱的深海半深海环境。 相似文献