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571.
针对目前湿地信息提取中存在的“同物异谱”、“同谱异物”问题,以黄河三角洲自然保护区为实验区,采用在信息提取方面具有优势的典型相关森林算法,将Sentinel-1A雷达影像和Sentinel-2A多光谱影像作为基础数据,考察分别应用多光谱影像、合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)和多光谱二者综合、SAR纹理特征以及植被指数对湿地信息提取的效果和适用性。研究结果表明:(1)基于Sentinel-2A多光谱影像,在分类方法上,典型相关森林(canonical correlation forest,CCF)的总体精度最高,达到94.32%,与支持向量机和随机森林分类算法相比分别提高了6.55%和5.47%;(2)基于Sentinel-2A多光谱影像和Sentinel-1A后向散射系数的CCF总体精度达到了94.89%,与只利用多光谱影像相比,3种算法的总体精度和Kappa系数均得到了提升;(3)在SAR和光学联合的基础上加入SAR纹理特征后总体精度和Kappa系数均略有下降,分别为94.72%和0.935 3;(4)在SAR和光学联合的基础上加入归一化差分植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、差值植被指数(DVI)、归一化差分红外指数(NDII)和差分红外指数(DII)5种植被指数后,总体精度达到了最高为95.35%,7种地物的生产者精度有所提高,有效提高了对黄河三角洲湿地信息的提取能力。实验结果可为黄河三角洲湿地的合理开发和有效保护提供科学支持。  相似文献   
572.
选取华南地区深圳市、西南地区攀枝花市两个不同气候区的当地医院上呼吸道感染发病逐日就诊病例数据和同期气象数据,采用随机森林方法和RNN(Recurrent neural network)深度学习方法,通过对两地上呼吸道感染发病特征及其与气象条件关系进行细致研究,分别构建了两地上呼吸道感染发病风险预测模型。研究结果表明:(1)深圳市上呼吸道感染就诊人数峰值每年出现在6-8月期间,谷值出现在1-2月期间,呈现以热不舒适的效应为主;而攀枝花市上呼吸道感染就诊人数峰值则出现在每年11月到次年的1月期间,谷值出现在每年3-7月期间,呈现以冷不舒适效应为主。(2)逐日平均气温的变化对两地上呼吸道感染发病的影响最明显,当日平均气温高于25℃或者低于10℃时,两地上呼吸道感染发病风险明显上升。(3)日平均风速影响次之,它与日平均相对湿度和日平均气温一起,通过对气候舒适度产生影响,进而影响上人群上呼吸道感染发病情况。(4)在对上呼吸道感染与气象要素关联性分析及预测方法优选的基础上,基于RNN深度学习方法构建的两城市上呼吸道感染发病风险预测模型,可为当地相关疾病风险预测及防控提供重要科技支持。  相似文献   
573.
利用湖南省2008-2017年10年森林火灾数据、卫星MODIS和VIIRS监测资料及常规气象资料,统计分析了湖南省森林火灾时空分布特征,分析结果表明:近10年湖南省森林火灾高发月份是2、3、4月, 3月最多,总次数为3800次,森林火灾在邵阳发生次数最多,郴州、长沙和永州次之。森林火灾受灾面积最大的是永州市、怀化市、邵阳市,达6800-7500公顷。重点分析了2018年2月14-19日湖南致灾严重的森林火灾过程与气象条件的关系,结果表明,森林火灾期间,气温偏高、相对湿度较小,降水量少,平均风速一般超过0.5m/s,火灾严重时段最大风速增大到6m/s左右,风向以偏东风和偏南风为主,湖南高低空受上下一致的西南风气流控制,天气形势较稳定。  相似文献   
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