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1.
2.
Sentinel-2卫星落叶松林龄信息反演 总被引:1,自引:0,他引:1
林龄结构信息能够有效反映区域森林群落不同生长阶段的固碳能力,对于评估森林生态系统的健康状况具有重要意义。本研究以中国温带典型优势树种落叶松林为研究对象,分别选择其芽萌动期、展叶期和落叶期时段的Sentinel-2影像,采用多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、支持向量机回归(SVR)、前馈反向传播神经网络(BP)以及多元自适应回归样条(MARS)等5种方法依次构建落叶松林龄反演模型。通过相关性分析首先确定最佳遥感反演物候期,并在此基础上根据相关性差异筛选出5个最优特征变量用于模型反演,分别为冠层含水量(CWC),归一化水体指数(NDWI),叶面积指数(LAI),光合有效辐射吸收率(FAPAR)和植被覆盖度(FVC)。研究结果表明,展叶期为落叶松林最佳遥感反演物候期。除植被衰减指数(PSRI)以及落叶期的NDVI、RVI外,落叶松林龄与各指标之间均呈负相关关系,其中与冠层含水量(CWC)的相关性最高,pearson相关系数达到-0.74(p<0.01)。此外,不同模型反演结果表明,随机森林模型(RF)为最佳落叶松林龄估测模型,其平均决定系数R2和平均均方根误差RMSE分别为0.89和2.91 a;多元线性回归模型(MLR)的林龄估测结果最差,其平均决定系数R2和平均均方根误差RMSE仅为0.57和5.69 a,非线性模型能更好的解释林龄与建模变量之间的关系。 相似文献
3.
为探明气候变化下干旱半干旱地区湿草甸参考作物蒸散发(ET0)影响因子,使用FAO 56 P-M模型对科尔沁湿草甸ET0进行模拟,利用涡度相关系统对模型的适用性进行评价,并通过通径分析及指标敏感性分析对ET0的影响因子进行辨识。结果表明:(1)小时尺度模拟精度最高,日尺度次之,月尺度较差,小时尺度上晴、阴、雨3种天气条件下模拟效果不同,晴天最优,阴雨天较差。(2)ET0年内变化呈单峰曲线状,生长季明显高于非生长季,集中在3—10月,占全年89.79%。生长季典型晴天ET0逐小时分布特征遵循倒“U”单峰型变化规律。(3)通径分析结果显示,对ET0的通径系数以及对回归方程估测可靠程度E的总贡献均表现为VPD(饱和水汽压差) > Tmin(最低气温) > Rn(冠层表面净辐射)>u2(2 m高度风速),即VPD为影响ET0最重要的因子;指标敏感性分析中,在去除VPD后引起的E变化最大,说明ET0对VPD的变化最为敏感,其次为u2、Tmin和Rn。 相似文献
4.
大直径宽浅式筒型基础,阻水宽度大,在位工作期间受波浪海流作用,其周围土体易被冲刷。为研究单侧地基土体受冲刷后筒型基础的竖向极限承载力变化,通过引进冲刷率的概念,采用有限元方法研究了不同冲刷率下筒型基础的竖向极限承载力;并基于Meyerhof理论建立了计算不同冲刷率下筒型基础竖向极限承载力的极限平衡方法。研究结果表明,随着冲刷率增大,筒型基础的极限承载力出现不同程度的下降,当冲刷率为0.8时,即筒型基础单侧土体冲刷深度达6.4 m时,筒型基础的竖向极限承载力折减率为3.28%。建立的极限平衡算法可准确计算冲刷条件下筒型基础的竖向极限承载力。 相似文献
7.
混合岩型铀矿是康滇地轴上最有希望取得找矿突破的铀矿类型,海塔地区的铀矿化即是该类型铀矿的典型代表。本文针对区内的长英质脉矿石、富晶质铀矿石英脉矿石和含矿热液石英脉中的石英流体包裹体进行了研究。结果表明,海塔地区混合岩型铀矿的成矿作用可分为2个阶段:早期混合岩化热液成矿阶段为高温、中低盐度流体,流体包裹体均一温度集中在380~540℃,盐度变化范围为16.15%~23.18%NaCl eqv,是区内铀成矿的主要阶段;晚期热液叠加改造成矿阶段为中低温、低盐度流体,流体包裹体均一温度集中在140~220℃,盐度变化范围为5.56%~23.18%NaCleqv,是区内富铀矿的形成阶段。流体包裹体的气相成分测试表明,长英质脉矿石石英包裹体中以CH4、CO2为主,其次为H2O和N2;而富晶质铀矿石英脉及含矿热液石英脉石英包裹体中以H2为主,部分含有CO2、CH4、H2O。氢、氧同位素研究表明,早期混合岩化成矿阶段的成矿流体可能为岩浆水与变质水的混合,而晚期热液叠加改造成矿阶段成矿流体中可能有大气降水的加入。 相似文献
8.
现代金矿勘察主要是通过综合地球化学和地质测量等数字化方法对深部矿床进行研究,所需要的人力物力成本较高。而通过分析积累的金矿规格单元数据,可以建立金矿成矿情况与相关成矿元素含量之间的非线性关系,从已有的勘查数据中寻找金矿成矿的一般规律。本文基于与金矿相关的成矿元素含量数据,分别采用逻辑斯蒂回归、随机森林和决策树方法对原始数据和重采样数据进行训练,综合运用召回率、精确率和准确率对模型进行评价。通过对比发现,在训练和测试原始数据过程中,由于每组之间数据量的巨大差距,导致成矿数据被淹没;而在训练重采样数据过程中,随机森林在召回率和准确率方面均有较好的表现,分别达到了90.63%和70.78%;并最终分析了随机森林模型中不同分类边界对于金矿成矿情况预测结果的影响。利用不同的测量指标对模型进行评价分析,使模型更适用于金矿成矿预测,可有效地提高金矿勘察的效率。 相似文献
9.
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