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991.
青海省对流层顶若干统计特征 总被引:4,自引:0,他引:4
主要利用青海省7个探空站1970~2001年高空观测资料,运用统计学方法,对各站各类对流层顶的时空分布、季节变化和趋势等进行了分析,揭示了对流层顶的分布特征及其高度、温度变化的基本事实和规律。结果表明:由于不同类型对流层顶在各站的位置随着季节有明显的南北进退,因此,出现频率各异;两类对流层顶的高度不仅有明显的差异,而且还具有明显的季节性变化,极地类对流层顶高度在春季最高,夏季最低,而热带类对流层顶高度在夏季最高,秋季最低;最高对流层顶与低温相对应,最低对流层顶与高温相对应;热带类对流层顶年平均高度变化呈上升趋势,年平均温度变化呈下降趋势。这与近几年来,平流层内臭氧减少,温度降低,对流层高度抬升有关。 相似文献
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以AutoCAD软件为处理平台,根据大比例尺地形图图式规范和台州市数据建库要求,本文介绍了大比例尺地形图数据处理与质量控制方法,对通过大比例尺地形图生产GIS数据具有一定借鉴意义。 相似文献
995.
为提高土地覆被分类精度,采用非参数权重特征提取(nonparametric weighted feature extraction,NWFE)结合纹理特征的支持向量机(support vector machines,SVM)的分类法,对新疆玛纳斯河流域绿洲区2006年的土地覆被进行分类,并将该方法与主成分分析(principal component analysis,PCA)结合纹理特征的SVM分类、原始波段结合纹理特征的SVM分类进行对比。结果表明,NWFE结合纹理特征的SVM分类结果优于其他2种分类结果,不仅反映了土地覆被分布的整体情况,而且使不同土地覆被类型得到较好的区分,总体分类精度达89.17%。 相似文献
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1000.
BP神经网络具有收敛速度快和自学习、自适应功能强的特点,能最大限度地利用样本集的先验知识,自动提取合理的模型。本文采用Landsat TM遥感图像作为数据源,以山西省定襄县为研究区,通过主成分分析方法来压缩输入数据,并结合NDVI和纹理特征来建立BP神经网络的土地利用分类模型,将分类结果与基于光谱单元信息的神经网络分类和基于纹理特征的神经网络分类结果进行定性和定量比较分析。结果表明:该方法总精度达到了80.50%,分别比基于光谱单元信息的神经网络分类和基于纹理特征的神经网络分类提高了18.89%和6.23%,能够有效地解决地物光谱混淆、分类精度不高等问题。 相似文献