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基于RS与GIS技术,以2008年甘肃省秦安县SPOT遥感影像为数据源,主要选职斑块面积、斑块数、平均斑块面积、斑块大小变异系数、斑块大小标准偏差、平均形状指数、平均周长.面积比、平均斑块分维数8个景观指数,从居民点用地、规模、形态、分布等方面进行景观空间格局分析。结果表明:秦安县农村居民点分布特点受坡度、坡向、高程、... 相似文献
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介绍一种新的现场测量天然γ放射性的系统。该系统是由一个高效率的BGO闪烁体探测器与全谱数据处理方法(FSA)构成的,这项技术用(几乎)全部的谱形和所谓的标准谱来计算地质体中(沉积岩,其他岩石等)的^40K,^238U,232Th的比活度,同时也介绍了全谱分析方法及如何确定标准谱,构建了在不同几何体上的标准谱,并比较它们的强度与谱形,将该系统的性能与传统的探测系统,即由NaI探测器与窗口分析方法构成的系统进行了对比,野外实验中对具有代表性的计数率在获得相同的精度情况下,应用新的测量系统要快10-20倍。这就缩短了积分时间,即测量时间短或者说有更好的空间分辨率,通过一次航测试验给出了该系统的应用实例。其应用结果与传统的笨重测量系统进行了对比。本文将讨论该系统目前的状况及其未来研究的展望。 相似文献
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近几年来,为贯彻中央"在保护中开发,在开发中保护"和"资源开发与节约并举,把节约放在首位"的资源管理政策,按照省、市政府的要求,平阴县国土资源局以巩固矿业秩序治理整顿成果、实现矿政管理的规范化和科学化为目标,坚持"四个到位",突出"五个重点",层层落实责任目标,采取"政府抓、抓政府"的措施,依法维护了国家对矿产资源的所有权益,促进了全县矿业经济的健康发展. 相似文献
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黎阴厚、孔亮、强凯三同志主编的“磷矿资源战略分析”于1986年9月问世。全书261页,约20万字,由绪论、国内外磷矿资源概况、磷矿的开发和利用、磷矿的产供销及价格、磷的综合利用和环境保护,云贵磷矿的交通运输问题、2000年磷的供需预测、结论与建议、附件(国内12个、国外8个著名典型矿床介绍、三张储量统计表及一张世界著名磷矿床的矿石化学组分表)、附图43幅、附表67份组成。“著作”以经济和社会效益为轴心,立足现实、放眼展望,把矿产地质或资源形势和特点(赋存、成分和组份)与用途、利用和用向、采选冶、产 相似文献
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以赣南青塘—梅窖地区为典型区开展详细的调查研究工作,共采集了表层(0~20 cm)土壤样品889件,农作物样品72件。系统地分析了土壤及农作物中硒元素含量的空间分布特征及其与成土母质、土地利用类型和土壤理化性质的关系。结果表明:研究区土壤硒平均含量为044 mg·kg-1,其中面积比例为4859%的土壤硒含量处于足硒状态,面积比例为4286%的土壤硒含量处于富硒状态。在空间分布上,缺硒和潜在硒不足土壤仅呈零星分布。表层土壤硒含量在一定程度上继承了成土母质硒的含量,不同的土地利用类型土壤中硒含量也存在一定的差异。土壤有机质含量与硒含量呈显著正相关关系,与土壤pH值没有相关性。花生和水稻富硒率较高,其中花生和早稻含量均符合国家食品安全标准,仅晚稻存在一定的重金属超标现象。通过对比富硒土壤和不富硒土壤中晚稻重金属含量的超标率、硒的富集系数和含量,发现在富硒区晚稻中重金属的超标率远远低于非富硒区,说明土壤硒元素会在一定程度上降低晚稻中重金属元素的富集效应。 相似文献
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天宫一号高光谱成像仪遥感应用 总被引:1,自引:1,他引:0
本文重点介绍了天宫一号高光谱成像仪设计、特性、在轨运控支持、地面数据处理技术及应用研究等方面内容,其中高光谱数据的辐射纠正及系统几何校正的精度满足各应用需要,数据产品质量在遥感各个应用领域获得验证.大量用户利用天宫一号高光谱数据在国土资源、海洋、林业、城市环境监测、水文生态监测等方面开展了较好的应用研究工作,取得了一批有价值的应用成果.中国科学院空间应用工程与技术中心作为载人航天空间应用系统的总体单位,负责天宫一号高光谱成像仪的总体研制管理、集成测试验证、在轨运行支持及应用研究的组织推广,为更好地发挥应用效益做出了积极的贡献. 相似文献
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分布式光纤传感器(distributed fiber-optical acoustic sensor,DAS)是一种快速发展的具有巨大应用前景的地震勘探检波器技术.实际DAS地震资料往往会受到大量强能量随机噪声的干扰,通常表现为低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR).这一现象给接下来的成像、反演以及解释带来了巨大的困难,因此如何压制DAS地震资料中的随机噪声并提高其SNR成为一个有待解决的技术问题.卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)已经被证明是一种有效的噪声压制工具.通常情况下,CNN需要一个理论纯净地震数据集来优化网络,这极大地限制了CNN在DAS地震资料处理中的应用.在本文中,我们采用正演模拟的方法来构建理论纯净DAS地震数据集,通过正演模型的参数多样化增强数据集的真实性,从而获得适合DAS地震资料随机噪声压制的CNN去噪模型.此外,在网络结构方面,我们利用泄漏线性整流单元作为CNN的激活函数增强训练后模型对微弱有效信号的恢复能力;在训练过程中,通过能量比矩阵调节噪声片和有效信号片之间的SNR,增强CNN去噪模型对于不同SNR的DAS地震数据的适应性.模拟和实际实验均表明本文提出的这种正演模型驱动的卷积神经网络(forward-model-actuation convolutional neural network,FMA-CNN)能够有效地压制DAS随机噪声同时完整地恢复有效信号. 相似文献
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