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于2013年5月到2014年6月,在大亚湾大鹏澳牡蛎区及邻近海域开展了为期14个月的采样调查,利用高效液相色谱(HPLC)法对表层水体中微微型浮游植物(0.7—2.7μm)光合色素进行测定,并应用色素化学分类软件CHEMTAX对自养微微型浮游生物(aototrophicpicoplankton,APP)功能类群进行分析。结果表明,该海域APP中共检出了15种光合色素,其中青绿藻素(Pras)和玉米黄素(Zea)是微微型色素中浓度最高的2种特征色素,均具有明显的季节变化特征:Pras主要出现在低温季节(牡蛎养殖期),而Zea主要出现在高温季节(非牡蛎养殖期)。CHEMTAX分析表明,大鹏澳海域APP最主要的类群是硅藻、蓝藻和青绿藻,而甲藻、隐藻、定鞭金藻、绿藻和金藻生物量较低。温度和营养盐浓度是影响大鹏澳海域APP的时空分布的重要因素,青绿藻主要出现在低温季节(主要在冬季牡蛎养殖期间),且其生物量与溶解无机氮呈显著正相关;而蓝藻则主要出现在高温季节,与温度呈显著正相关。另外,贝类养殖也是能够影响APP空间分布的重要因素,在大鹏澳海域牡蛎养殖期间,青绿藻生物量在养殖区明显高于非养殖海域。  相似文献   
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洪涝灾害是我国最严重的气象灾害之一,及时准确的洪灾监测是防灾减灾的重要前期工作和基础。本文利用sentinel-1B雷达数据,以黑瞎子岛为研究区,联合使用OSTU阈值分割法和随机森林面向对象分类法针对像素统计单波形、双波形、多波形SAR影像提取洪水要素,实现对洪灾淹没面积的时序监测,为灾情监测提供数据和技术支撑。  相似文献   
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为保证海上风电升压电站建设的经济合理与安全可靠,合理确定海上风电升压电站平台高程十分必要。文中从波浪与潮位的遭遇组合、最大波高取值与现行相关标准的比较、最大波峰高度计算的合理性等方面,全面分析了确定海上风电升压站平台高程各组成项取值标准的合理性,研究认为现行标准明显偏高。建议海上升压站平台底部高程按"100年一遇极端高水位+重现期50年波列累积频率1%的最大波峰高度+安全超高"确定。结合工程实例计算分析,按本文建议可使海上升压站平台高程明显降低,从而节省工程造价,还可减轻升压站工程对周边风机的遮蔽影响,以达到多发电量的效果。  相似文献   
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本文提出一种保持局域特征的多源海冰图像融合方法,并在此基础上进行海冰分类。本文提出的多源海冰图像融合方法包括保持空间局域融合和保持特征局域融合两方面。首先,通过学习得到投影矩阵和相似矩阵。投影矩阵将多源像素进行投影变换,得到保留像素空间局域特性的融合向量。相似矩阵度量像素特征间的相似性,通过拉普拉斯特征分解,得到保留像素特征局域相似性的融合向量。然后,将空间融合向量和特征融合向量进行像素综合,得到融合图像。在此基础上,本文设计一种滑动集成分类方法进行融合图像像素分类。提出的分类方法利用滑动集成的特点,在分类时增强刻画了海冰局域特性。由于本文的保持局域融合框架不仅刻画了海冰在物理空间中的邻接关系,而且考虑不同海冰类型的特征关系,因此其在多源图像(多光谱和合成孔径雷达(SAR)图像)的海冰分类任务中表现优异。实验结果表明本文提出的基于保持局域特征融合的多源海冰图像分类方法有效提升了海冰分类精度。  相似文献   
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地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明:不同岩性、不同地形地貌的地形因子(组合)之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数(MTI)以及微观曲率指数(MCI)对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。  相似文献   
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机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。  相似文献   
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朱德辉  杜博  张良培 《遥感学报》2020,24(4):427-438
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   
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