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11.
中国沿海星虫动物门名录   总被引:2,自引:0,他引:2  
取1980~1989年间在我国沿海进行星虫动物区系调查的标本和有关资料做了整理、鉴定,共39种,分隶于2纲,4目,6科,12属。其中1种在我国为首次记录。  相似文献   
12.
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   
13.
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   
14.
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   
15.
用于数值分类的聚类分析   总被引:24,自引:0,他引:24  
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   
16.
17.
传统的基于象元的分类方法在处理海岸带这类动态多变、混杂度大的地物时常出现“椒盐现象”,难以矢量化形成专题图。提出了一种新的遥感图像分类方法——基于分割图斑的分类法,即选择一个合适的尺度,利用光谱信息按照一定的策略将图像分割为一系列的图斑,并确保图斑内大多数象元的光谱特征相近,分别对图斑内诸象元进行统计,求出各个波段的均值,用该均值替换图斑内所有象元的原始亮度值,这样分类时可以确保同一图斑内的所有象元被分到同一个类别中,从而有效地避免了“椒盐现象”,使分类结果便于矢量化成图,也便于对特定地物的提取。实验结果表明,该方法还能在一定程度上提高分类精度。  相似文献   
18.
以蓬莱西海岸西庄至栾家口岸段作为研究区,利用机载成像高光谱数据,对比航空垂直影像图和野外调查结果,通过分析砂质、黑泥砂质和黄泥砂质3种海岸类型的光谱特征,建立分类识别模型,完成了对3种海岸类型的分类处理,确定出湿滩和干滩范围,并进一步提取出高潮潮位线和低潮潮位线。  相似文献   
19.
盐田水体遥感分类方法研究   总被引:3,自引:1,他引:3  
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   
20.
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   
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