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利用物种分布模型(species distribution models or modeling,SDM)估计物种的真实和潜在分布区,已成为海洋保护区规划、外来、物种入侵预测、气候变迁或环境改变对物种分布影响等领域的研究热点。此外,在大数据技术迅速发展的背景下,国外已出现多个面向物种分布模型的大数据集以及应用大数据技术进行物种分布模型研究的案例,而我国,海洋方面应用大数据的物种分布模型的研究却寥寥无几。文章首先就物种分布模型、物种分布模型分类以及其研究现状做了较为详细的叙述,讨论了物种分布模型的大数据需求及所需数据类型,主要从大数据价值链的角度讨论了海洋领域物种分布模型与大数据的关系,具体从物种分布数据和环境数据的收集与大数据、物种数据和环境数据的集成与大数据、物种分布模型的预测分析与大数据3个方面展开。文章就物种分布模型所面临的大数据问题,从加强海洋生物多样性大数据平台和生态系统观测网络的建设以及鼓励海洋领域的物种分布模型应用研究项目的开展两方面给出作者的建议,对未来物种分布模型在我国海洋领域的研究和应用的前景作了展望。 相似文献
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随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分:① 通过全连接卷积网络(CNN)对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。 相似文献
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新一代星载激光雷达卫星ICESat-2首次采用了微脉冲光子计数激光雷达技术,由于单光子探测的灵敏性导致数据在大气和地表下层产生了大量噪声,因此对光子计数激光雷达点云数据实现信号和噪声的分离是开展进一步应用研究的前提和基础。本文选择美国俄勒冈州和弗吉尼亚州2个研究区,采用MATLAS数据,根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征,对所构造的特征利用随机森林进行变量筛选,用机器学习方法对光子点云进行分类,并将建立好的模型推广到整个研究区。研究结果表明,本文构建的分类器分类总精度达到了96.79%,Kappa系数为0.94,平均生产者精度和用户精度分别为97.1%和96.8%。在相对弱噪声、平坦地形区域和强噪声、复杂地形区域都取得较好的分类结果。本文结果显示了基于少量样本通过机器学习的方法构建模型,可以推广到较大范围区域的光子点云分类应用中。 相似文献
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红层泥岩是一种典型侏罗系沉积岩,其含有微量黏土矿物,易遇水软化、失水崩解,具有一定膨胀性,是引起兰新高速铁路路基持续上拱变形的一个重要因素,故重新判定该种土体膨胀性对高速铁路无砟轨道设计和施工具有重要意义。为此,选取等效蒙脱石含量、阳离子交换量、自由膨胀率和液限为泥岩膨胀性判别指标,通过兰新高速铁路上拱地段大量钻孔实测资料,提出了泥岩膨胀等级分级标准,采用改进层次分析法、基尼系数法和直觉模糊理论确定了判别指标组合权重,基于逼近理想解排序法(TOPSIS法)建立了泥岩膨胀性直觉模糊综合评价模型。结果表明:直觉模糊综合评价模型将泥岩膨胀性进行了定量化,克服了同一试样不同指标属于不同等级判别缺陷;室内膨胀量试验验证了膨胀等级分级标准和直觉模糊综合评价模型对兰新高铁地基泥岩适用性和准确性。研究成果对地基红层泥岩高速铁路路基长期持续上拱变形风险评估和工程控制措施提供技术支撑。 相似文献
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高分六号卫星具有覆盖广、多种分辨率、波段多的优势,能为遥感解译提供更丰富的信息。为探究高分六号卫星新增波段在森林树种识别上的应用,本文以覆盖根河市阿龙山林业局的一期高分六号宽幅影像为数据源,基于特征优化空间算法(Feature Space Optimization,FSO)和最大似然分类法,分别利用高分六号的前4个波段和所有波段(8波段)的光谱、纹理等特征进行了森林树种分类,并逐一添加新增波段特征确定了各波段的贡献率排名。结果表明:在加入了优选出的均匀性纹理、均值纹理和角二阶矩纹理3种纹理特征后,前4波段和8波段的分类精度比只基于光谱特征时的精度分别高出13.23%和24.63%;利用8波段信息比只利用前4波段在基于光谱特征上的精度高11.88%,在基于光谱+纹理特征上则高23.24%;基于8波段光谱+纹理特征的树种分类精度最高,达到68.74%,新增4波段的贡献率排名为B6>B5>B8>B7,说明新增红边波段对于本次树种分类试验的贡献率最高,能为北方树种识别提供有效帮助。 相似文献
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