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11.
利用NCEP再分析资料,分析了影响2011年春夏季长江南部中下游地区发生旱涝急转的异常大气环流特征及影响因素。发现:长江南部中下游地区旱涝急转发生与西北太平洋副热带高压的变化有密切关系。副热带高压由弱到强的变化为降水提供了水汽条件,高空急流的变化则为降水提供了上升运动条件。进一步分析表明,西太平洋副热带高压西伸加强的原因与副热带高压加强前一候时间内孟加拉湾地区的异常对流加强有密切的关系。急流的变化则与陆地气温的季节变化和中纬度西太平洋强经向海表面温度(SST)梯度异常存在密切的联系。本文的研究表明:2011春夏季长江中下游地区旱涝急转现象的发生,是局地大气环流变化,南北半球大气相互影响以及海洋对大气环流影响的共同作用造成。 相似文献
12.
为提高高分辨率遥感影像变化检测精度,提出一种以领域知识为优化策略的深度学习变化检测方法。利用改进的变化矢量分析和灰度共生矩阵算法获取影像的光谱和纹理变化,设定合理阈值获得变化区域待选样本;引入领域知识中图斑形状特征指数与光谱知识,筛选得到高质量的训练样本;构建并训练了深度置信网络模型,使用优化策略对深度学习变化检测结果进行优化,以减少“椒盐”噪声和伪变化区对检测精度的影响。通过高分二号与IKONOS影像的变化检测实验表明,该方法较优化前准确率与召回率最大增幅分别为7.58%和14.69%(高分二号)、17.08%和23.87%(IKONOS),虚警率和漏检率最大降幅为30.22%和23.30%(高分二号)、17.08%和23.87%(IKONOS),能够有效提高变化检测精度。 相似文献
13.
The fundamental principle for differentiating water masses is a strict consideration of their "relative interier homogeneity" and obvious exterior differences with others in characteristics. The conceptions of water type, water mass and water system are dealt with on the basis of the theory of fuzzy sets, A proposal to apply the theory of fuzzy sets to define the water mass and its core, independent area, boundary and mixing area is put forward.As an example, the membership function of the surface water masses in the Yellow Sea and East China Sea in August, 1979, are considered. Their cores, independent areas, boundaries, mixing areas and the approximation degrees between different water masses are calculated respectively. The water masses are ranged according to their fuzzy degrees. 相似文献
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16.
研究城乡土地利用变化规律与驱动机制,有利于实现区域土地资源可持续发展。本文以长春市为例,以监督分类与人工解译相结合的方式对1997、2007和2017年Landsat卫星影像进行分类,总体精度分别为93.06%,90.70%和94.12%。1997-2017年,草地、耕地和其他土地面积分别减少354.74、922.11和55.35 km2,建设用地、水域和林地面积分别增加1 154.14、70.38和107.54 km2,整体表现为建设用地向周边扩张,侵占其他用地类型面积。利用未来土地利用模拟(future land use simulation,FLUS)模型,以2007年分类数据为基础,结合地形、交通区位和社会经济等土地利用变化驱动因子,仿真2017年土地利用格局,仿真结果与真实情况吻合较好,仿真精度达85.10%,Kappa系数为0.821 2,验证了模型和驱动因子精度可靠,符合土地利用变化趋势。以此模型因子预测2027年土地利用格局,结果表明:在城镇周围,建设用地将持续侵占耕地、林地、草地和其他土地的面积,但趋势减缓,同时林地面积和水域面积增加。 相似文献
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18.
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20.
遥感图像分类是提取图像有效信息过程中重要的一部分,为了探寻最优的分类方法,许多机器学习算法逐步应用于遥感分类中。极限学习机(extreme learning machine,ELM)以其高效、快速和良好的泛化性能在模式识别领域得到广泛应用。本文采用训练速度快、运算量小的极限学习机算法与支持向量机(support vector machines,SVM)算法和最大似然法进行分类对比,对高分辨率遥感图像进行分类,分析极限学习机算法对于遥感图像分类的准确度等性能。选取吉林省长春市部分区域的GF-2遥感数据,将融合后的影像设置为原始数据,利用3种方法进行分类。研究结果表明,极限学习机算法分类图像总体分类精度达到85%以上,kappa系数达到0.718,与其他分类方法相比分类准确度较高,且极限学习机运行时间比支持向量机运行时间约短2 480 s,约为支持向量机运行时间的1/8,因此具有良好的性能和实用价值。 相似文献