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91.
利用面向对象程序设计技术,在中文窗口平台下,设计开发了功能齐全、界面友好、操作灵活、信息丰富,具有很强实用性的白山、丰满水库群实时洪水联合调度系统,可迅速完成从实时遥测降雨信息的采集到两库产、汇流预报和洪水联合调度方案的制定、评价、选择的全过程,简要介绍了系统开发策略及系统设计中的一些主要关键技术及其实现过程,对开发其它水库及水库群防洪调度系统具有重要参考价值。  相似文献   
92.
马利群  李理  刘俊杰  孙九林  秦奋 《测绘科学》2021,46(3):80-86,95
针对GLAS地学激光测高系统是冰、云和陆地高程卫星(ICESat)的唯一监测工具,能够记录地表光斑内的地物信息,是否能应用于黄土高原土地覆盖分类的问题进行了研究。利用粒子群和最小二乘法相结合的方法对GLAS波形数据进行高斯分解,获取高斯波个数、波形总能量、波形信号起始和信号结束位置4个波形参数;基于波形自动分类方法对黄土高原水体、森林、城市用地、其他地类(裸地、低矮植被等)进行分类。通过基于覆盖相同研究区域的30 m地表覆盖数据(Globe Land30),验证分类的准确性。结果表明,GLAS大光斑波形数据对黄土高原的4种地类能够很好地进行区分,总分类精度高达87.68%,Kappa系数为65.79%。研究表明,GLAS波形数据可以作为获取土地覆盖信息的有效数据源,为研究黄土高原土地覆盖变化提供更丰富的数据支持。  相似文献   
93.
杨昊  杨壮  孙迪 《测绘与空间地理信息》2021,44(z1):168-170,176
利用简译遥感信息提取软件,以资源三号高分辨率卫星影像为数据源,选取老挝首都万象市为研究区,采用分层信息提取思想,在道路、建筑等地表覆盖要素人工提取结果的基础上,对未分类地物(水田、旱地、林地、工矿用地),利用最小距离算法和深度学习算法进行信息提取研究.研究结果表明,基于最小距离算法的总体分类精度为85.7%,Kappa系数为0.8165;基于深度学习算法的总体分类精度为89.29%,Kappa系数为0.8634,都可以达到很好的智能化提取效果.  相似文献   
94.
1956-2011年黑龙江省龙卷风气候特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用富士达—皮尔森强度分类法对1956—2011年黑龙江省229个龙卷风样本进行分类,分析龙卷风事件的时空分布特征,探讨典型龙卷风个例的环流背景及形成机制。结果表明:1956—2011年黑龙江省龙卷风灾害具有明显的时空分布特征,20世纪60—80年代龙卷风活动频繁,90年代龙卷风发生频次最少,2001—2011年龙卷风发生频次略增加。龙卷风主要集中发生在夏季,以7月发生最多,且多出现在午后至傍晚。对龙卷风空间分析发现黑龙江省绥化地区是龙卷风多发区,与该地区的地理位置、气候条件和大气环流特征有关。不稳定的形势场是龙卷风产生的基础,暖湿气流的输送和冷暖空气的强对流运动为龙卷风的产生提供了有利条件。  相似文献   
95.
后装配组件的分析与设计方法是为如何方便组装、拆卸和替换组件而提出的,它是建立在面向对象和基于组件的软件工程基础上,把组件的概念引入到需求分析中,建立起组件与具体需求的映射关系。该方法能根据用户需求变化直接确定要维护的组件,从而提高组件的适应能力。  相似文献   
96.
利用遥感技术,使用eCognition软件的面向对象分类技术,对RAPIDEYE卫星影像进行分类识别,从而快速、准确的监测小麦种植面积,为冬小麦财政补贴提供数据和技术支持。以兖州市为例,行政区面积6.501 9万hm2,小麦监测面积3.1715万hm2,小麦面积监测精度达到了90.5%。  相似文献   
97.
面向对象的连云港海岸带土地利用变化及驱动力分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
以连云港海岸带为研究区,基于1978年和2010年两期Landsat影像,提取土地利用信息,分析土地利用特征及其动态变化过程;面向土地利用变化基本单元,进行土地利用变化驱动力分析。结果表明:研究期初,该地区的主要土地类型为耕地和盐田,共占研究区面积的67.14%;32 a间共有37.17%的土地发生了变化,盐田和耕地面积快速减少,水产养殖区和工矿企业用地快速增加,有限的林地资源在减少,滩涂围垦达面积46.55 km2,土地利用程度加深;变化的土地中,38.95%由经济结构调整驱动,发展潜力大;27.75%由政策驱动,存在诸多的社会和生态问题;20.49%由政策或者经济结构调整与生产力水平共同驱动,取得较好经济和社会效益;12.81%的土地由政策、人口及经济发展共同驱动。连云港海岸带土地利用存在诸多不足之处,也具有巨大的发展空间。本研究对连云港市提高土地利用的社会效益和生态效益具有重要意义。  相似文献   
98.
面向对象规则和支持向量机的天宫一号高光谱影像分类   总被引:2,自引:2,他引:0  
传统的高光谱分类方法通常基于单一像元的光谱或纹理特征,很少考虑地物空间结构信息与空间相关特征.本文将面向对象规则与基于像元的分类进行融合,利用对象的空间结构特征和光谱特征进行混合分类,旨在克服像元层次分类的不足.本文尝试性的提出了两种混合分类方法:(1)基于分形网络演化的多尺度分割支持向量机分类(2)基于多层分水岭分割的SVM分类,并将这两种方法应用到天宫一号高光谱数据上.结果表明:基于面向对象规则的混合分类方法有效地提高了分类精度,不仅能够改善同谱异物现象,而且解决分类结果中地物破碎的问题.  相似文献   
99.
100.
为了挖掘国产单极化SAR数据在自动化识别尾矿库中的作用,辅助光学数据以提高锰渣尾矿库的识别精度,针对锰渣尾矿库及其在光学遥感图像中容易混淆的目标,从定性的角度分析了二者的散射特性以及在SAR图像中的差异特点;并开展锰渣尾矿库自动化识别研究;利用面向对象的方法对光学遥感图像进行分割;选取典型锰渣尾矿库及其易混淆目标,进行纹理特性计算。实验结果表明:可以通过纹理特征有效地建立锰渣尾矿库在雷达图像中的识别规则,为实现光学遥感数据和雷达数据相结合的计算机自动识别锰渣尾矿库提供基础。  相似文献   
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