Descriptive Analysis and Classification of Benthic Communities in Some Mediterranean Coastal Lagoons (Central Italy)   总被引：3，自引：0，他引：3  

M. F. Gravina  G. D. Ardizzone  F. Scaletta  C. Chimenz 《Marine Ecology》1989,10(2):141-166

Abstract. Benthic samples were taken seasonally at 32 stations in five coastal lagoons of Central Italy (Fogliano, Monaci, Caprolace, Fondi, and Lungo) during a two-year period (1982–1984). Composition and distribution of benthic populations in each lagoon as well as seasonal trends of species richness, density, diversity, and redundancy are presented and discussed.
The faunal differentiation appeared to be mainly due to the different degree of water exchange, both with marine and continental systems.  相似文献   

红树林遥感智能分类方法研究   总被引：13，自引：0，他引：13  

滕骏华  刘宇 《台湾海峡》1997,16(3):331-338

利用ＧＩＳ信息中的红树林地域分布规律作向导，充分利用械树林区的光谱信息进行红树林植被信息提取。在对比研究常规的红树林图象自理方法的基础上，提出了适用于红树林植被信息遥感监测的智能分类方法。  相似文献   

利用X射线衍射测定单斜辉石中硬玉组分含量     

王文正  韩宗珠  安英杰 《海洋湖沼通报》1993,(4):45-48

硬玉是单斜辉石中十分重要的端元组分,是单斜辉石分类的主要基础。利用x射线衍射分析确定的硬玉组分含量计算式为Jd(％)=[A-2.235]×25.741,其中Jd为硬玉组分百分含量,A为2—Theta角为30°(d=2.97)时峰值的相对强度Ⅰ与半高宽的乘积,其计算误差仅6.32％。  相似文献   

用于数值分类的聚类分析   总被引：24，自引：0，他引：24  

么枕生 《海洋湖沼通报》1994,(2):1-12

这里所谓聚类分析包括传统的聚类分析和作者提出的聚类统计检验分析。传统的聚类分析是常用的重要数值分类方法。但是，这个方法由于缺乏显著性检验，在国际上已长期公认是一个在多元统计中并不完整的方法。本文把聚类统计检验分析在其具有显著性检验的优越性上，和传统聚类分析作了对比分析。聚类统计检验分析区分有均匀聚类与中心聚类。前者用（１６）作为聚类判据，后者则用（２７），并且各用相应的公式（１７）－（２１）与（２  相似文献   

Extremely Shallow-water Morphobathymetric Surveys: The Valle Fattibello (Comacchio, Italy) Test Case     

Luca Gasperini 《Marine Geophysical Researches》2005,26(2-4):97-107

  相似文献   

盐田水体遥感分类方法研究   总被引：3，自引：1，他引：3  

王晶晶  张鹰  陶菲 《海洋技术学报》2005,24(1):67-71

以连云港台北盐场为研究区，介绍了监督分类法和神经网络分类法及其在盐田水体遥感分类中的具体应用。研究结果表明，用神经网络分类法进行遥感影像自动分类，其分类精度高，显示了其在遥感领域较为广阔的应用前景。  相似文献   

利用极化SAR数据进行土地覆盖分类研究     

余海坤  张永红  汪云甲 《海洋测绘》2006,26(3):34-38

基于相关矩阵特征向量的目标分解将地物回波复杂的散射过程分解成相互独立的三种单一散射分量:单向散射、双向散射和交叉散射,分别对应各自的目标相关矩阵。目标分解技术降低了散射回波之间的相关性,有利于分析地物散射机理,有助于提高分类精度。对荷兰F levoland地区全极化数据进行分解,经过试验和相关性分析,选用7种数据形成多参数数据组合,对其进行最大似然监督分类,同时进行常规三种极化加相位差的分类和基于复W ishart分布的最大似然分类,逐像元计算混淆矩阵,分析对比三种分类结果的精度,试验表明:相对于常规数据组合分类,基于复W ishart分布的监督分类可以小幅度提高分类精度,而利用目标分解得到多参数组合数据进行分类则有大幅度的提高。  相似文献   

简化模糊H-ARTMAP神经网络在高光谱遥感分类中的应用     

张伟  杜培军  尹作霞 《测绘科学》2008,33(5)

人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。  相似文献   

基于决策树的我国农业数据挖掘分析     

GAO Yi-yang 《测绘学院学报》2008,(5)

决策树是用于分类的常用建模方法。首先对分类的概念和决策树方法分别进行了总体介绍,在此基础上对我国30个省市自治区的乡村劳动力、耕地面积以及农业总产值信息数据进行了挖掘分析,在运用决策树对数据进行分类过程中对连续数据采用聚类分析的方法进行离散化处理,从而避免了原始经验分类方法的主观性。最后,通过上述决策树分类方法,生成我国农业情况的决策树,获得相关空间分类规则,并对其进行分析说明。结果表明,决策树分类方法适合我国农业情况。  相似文献   

基于MODIS数据的浒苔信息提取方法研究   总被引：6，自引：0，他引：6  

刘振宇  江涛 《测绘科学》2008,(Z1)

浒苔是一种大型绿藻,大量浒苔爆发会严重影响景观,干扰旅游观光和水上运动的进行。本文利用NASA提供的MODIS02的250m分辨率影像,分别采用了比值法、归一化植被指数法和监督分类中的最小距离分类,提取了浒苔的信息,实验结果表明,三者都可以提取浒苔信息,但是比值法提取的结果最好,最小距离分类很难与薄云区分,必须加入人工目视解译,归一化植被指数可以区分出薄云,但是遗漏较多。  相似文献