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密云区不仅是北京市重要的水源地,也是北京市重要的生态屏障,开展密云区湿地资源调查和生态评价具有重要意义。在密云区湿地类型和分布调查的基础上,利用主成分分析方法评价了密云区26个湿地的生态质量。结果表明:评价为"优"的湿地有5个,分别是密云水库、安达木河自然保护小区、汤河自然保护小区、白马关河自然保护小区和清水河自然保护小区;评价为"良"的湿地有12个;评价为"一般"的湿地有5个;评价为"差"的湿地有4个。评价为"优"和"良"的湿地共17个,占湿地总数的65.39%,"一般"和"差"等级的湿地占总数的34.61%。研究结果可为北京市和密云区的湿地保护与合理利用提供科技支撑。 相似文献
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为减少电气设施对湿地景观的破坏,降低对野生动植物的干扰,达到保护、管理和技术的统一。基于湿地保护的角度,以新疆乌什托什干河国家湿地公园为例,提出湿地公园电气设施的布局原则、布局设计和技术要求,形成一套科学合理的电气设施空间布局思路,为湿地公园规划管理、电气设施建设提供参考。 相似文献
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针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类。该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类。实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点。 相似文献
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融合时间序列环境卫星数据与物候特征的水稻种植区提取 总被引：3，自引：0，他引：3
获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义。区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度。为此,提出适应于中国南方多雨云天气地区,基于国产环境卫星(HJ-1A/1B)与MODIS融合数据的水稻种植面积提取的新方法。以洞庭湖区为实验区,利用STARFM模型融合环境卫星NDVI数据与MODIS13Q1数据,获取时间序列的环境卫星NDVI数据,利用水稻关键期的NDVI数据结合物候特征参数对水稻种植区域进行提取。结果表明,该方法能有效提取区域水稻种植的面积,水稻种植面积提取的总体精度与Kappa系数分别达到91.71%与0.9024,分类结果明显优于仅采用多光谱影像或NDVI数据。该研究为中国南方多雨云天气地区水稻种植面积提取提供了有效的方法。 相似文献