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2.
中国草畜平衡状态时空演变指示的草地生态保护格局 总被引:2,自引:0,他引:2
中国草原牧区作为重要生态安全屏障和草地畜牧业生产基地,其草畜平衡状态直接影响草地退化与恢复,进而影响草地生态系统服务能力的强弱。本文分析了2000—2015年主要草原牧区草地植被覆盖、牧草供给、草畜平衡状态的时空变化特征,深入探讨草地退化与恢复及载畜压力下草地生态系统保护与恢复空间格局。结果表明:过去16年主要草原牧区草地面积净减少约163万hm2,6.7%的草地出现植被覆盖退化,而5.4%的草地呈现植被覆盖明显恢复。天然草地牧草供给量以增加为主,年增率约0.3 kg/hm2,然而其载畜压力亦持续增加,不考虑补饲的载畜压力指数高达3.8,除内蒙古东北部、青藏高原中部仍有载畜潜力,其余多处于超载状态;考虑实际冷季补饲的载畜压力指数约3.1,内蒙古中东部有所缓解;假设冷季全额补饲则载畜压力指数减至1.9,内蒙古、青藏高原等区域明显缓解。叠加上述数据,本文针对自然保护地、牧区、半农半牧区和农区等不同区域的草地生态保护格局,提出了平衡草地生态保护与畜牧生产利用的不同发展策略。 相似文献
3.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
复合表达模型结合了锥形模型与方向关系矩阵模型的优点,较好地顾及了目标的形状、大小和距离对方向关系的影响,但该模型仅能对两目标之间的方向关系进行定性描述,对于两目标间的方向关系相似性尚未进行研究。本文在对复合表达模型的方向关系矩阵进行优化的基础上,建立一种基于复合表达模型的面目标方向关系相似性计算模型,将该模型的相似值计算转化为交通运输最小代价问题求解。通过认知实验验证了算法的科学性,同时比较实验说明该算法精确度更高。 相似文献
4.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
针对用户对高精度电离层延迟产品的迫切需求,研究了基于局域参考站网络进行高精度电离层延迟的估计和内插方法,分析讨论了应用获取的电离层延迟进行单频单站数据处理的精度。结果表明,通过局域参考站观测可以实现优于7 cm的高精度电离层延迟服务。采用高精度的电离层延迟产品,单频单站用户2 h静态观测在N、E和U这3个方向的精度可分别达到3.5、5.5和8.6 cm。动态定位结果表明,受电离层延迟内插结果与解算模式影响,模糊度参数收敛速度较慢,但收敛之后,N、E和U这3个方向的均方根可分别达到3.1、5.2和7.0 cm。研究成果可为高精度电离层延迟的解算与产品服务提供理论依据与技术保障,并为单频单站用户在导航定位中的应用提供参考。 相似文献
5.
6.
提出一种使用非差非组合精密单点定位(PPP)估计和分析接收机DCB短时时变特征的方法。首先利用非差非组合PPP得到包含接收机DCB的重构电离层参数估值;然后通过IGS电离层GIMs格网模型内插剥离各历元站星斜向电离层距离延迟;最后通过最小二乘约束得到各历元接收机DCB解。由于格网本身精度(2~8 TECU)和插值精度限制,解算出来的接收机DCB并不能真实反映其短期时变特征。为此,提出利用站间单差或者历元间差分的方法还原其真实的变化态势。实验结果表明,所提出的方法能够正确估计接收机DCB,并能真实还原其短期时变特征,具有良好的适用性。 相似文献
7.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
星间单差法是常用的精密单点定位PPP模糊度固定方法,但是要面临基准星转换的问题。为此,提出了一种逐级模糊度固定模型,采用法国CNES发布的整数相位钟差产品,在PPP非差观测模型基础上逐一选取两颗卫星进行模糊度固定;得到多组单差模糊度固定解后,再以此构成约束条件进行滤波得到其他参数。实验选取了8个IGS站共48个观测时段进行模糊度固定实验。结果表明,模糊度成功固定后,位置三维误差平均值由5.60 cm减小到2.72 cm;位置误差标准差由3.64 cm减小到1.50 cm。仿动态条件下,模糊度固定后位置误差由6.02 cm降至4.75 cm。 相似文献
9.
10.
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。 相似文献