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1.
原先认为泥堡金矿床容矿火山岩系中间的"粉砂岩夹层",研究发现其具有与火山碎屑岩的成分与结构构造特征,包括熔蚀石英晶屑和长石板状晶假象,局部还出现大量生物化石碎片,应归属为蚀变凝灰岩。火山岩系的原"粉砂岩夹层"并不存在,只是短暂的火山喷发间隙,整个容矿火山岩系形成从偏基性火山碎屑岩到中基性火山角砾岩的晚二叠世火山喷发旋回。火山岩旋回的早期到晚期,金矿成矿作用强度逐渐增强,印证金成矿作用与火山岩的密切成因联系。 相似文献
2.
农田防护林是农田生态系统的屏障,其健康状况的监测与评估在我国北方农田林网管理中尤为重要。本文以新疆生产建设兵团第三师51团为研究区,使用复合翼无人机CW-20搭载Micro MCA12 Snap多光谱相机获取农田防护林的多光谱影像,经辐射校正、裁剪等预处理,通过优选有效特征和模型比较,提出农田防护林提取的有效方法。首先,基于原始12波段,依据相关性系数矩阵和最佳指数因子(Optimum Index Factor,OIF)选取最优3波段和植被指数特征进行组合,构建8种农田防护林提取方案;然后,通过建立语义分割Deeplabv3+模型进行精度评价,得到最优3波段组合6(波长710 nm)、8(波长800 nm)、 11(波长900 nm)波段为最佳特征组合;最后,以最优3波段为基础,将Deeplabv3+模型与U-Net、ENVINet5模型进行对比分析。结果表明:Deeplabv3+模型能够更深层次的挖掘光谱中潜在的信息,相比其他模型,能够较好地处理正负样本不均衡问题,获得最高MIoU值85.54%,比U-Net、ENVINet5的MIoU值则分别高出21.21%、27.19%。该研究结果可为基于多光谱遥感影像的语义分割在农田防护林提取及健康状况监测的应用提供借鉴和参考。 相似文献
3.
Fatah Zarei Hamid Reza Esmaeili Keyvan Abbasi Golnaz Sayyadzadeh Soheil Eagderi Brian W. Coad 《Marine Ecology》2021,42(1):e12624
To evaluate the specific validity of the Caspian pipefish Syngnathus caspius, we used a comparative molecular species delimitation method on a COI barcode library of Syngnathus, as well as principles of genealogical concordance. Comparative species delimitation allowed us to delineate putative species without a priori assignment of individuals to nominal species, while genealogical concordance extended our species delimitation results to multiple genes, multiple codistributed species, and comparisons with biogeographic evidence. All species delimitation analyses including two topology‐based, one network‐based, and one distance‐based analysis showed genetically isolated lineages of pipefish in the Black and Caspian Sea, corresponding to S. abaster and S. caspius, respectively. Mean evolutionary divergence between the two lineages (0.029) was within the range separating species of Syngnathus (0.024–0.217). The interclade/intraclade ratio of variation was comparable to the operational criterion of divergence between clades greater or equal to 10 × the level within clades to recognize separate species. Our argument on taxonomic validity of S. caspius is also supported by the principles of genealogical concordance as a conceptual basis for recognition of biological species. As a second objective, using a limited number of S. caspius specimens from two semi‐confined water bodies along the Caspian Sea south coastal zone (i.e., Anzali Wetland in the west and Gorgan Bay in the east), we searched for a possible matrilineal structure. The retrieved phylogeographic pattern was characterized by a shallow genealogy and lineage distributions varied, most probably caused by low to modest contemporary gene flow between populations of S. caspius across the southern Caspian Sea that are linked tightly through history. 相似文献
4.
Lucas May Petry Camila Leite Da Silva Andrea Esuli Chiara Renso Vania Bogorny 《International journal of geographical information science》2020,34(7):1428-1450
ABSTRACT The increasing popularity of Location-Based Social Networks (LBSNs) and the semantic enrichment of mobility data in several contexts in the last years has led to the generation of large volumes of trajectory data. In contrast to GPS-based trajectories, LBSN and context-aware trajectories are more complex data, having several semantic textual dimensions besides space and time, which may reveal interesting mobility patterns. For instance, people may visit different places or perform different activities depending on the weather conditions. These new semantically rich data, known as multiple-aspect trajectories, pose new challenges in trajectory classification, which is the problem that we address in this paper. Existing methods for trajectory classification cannot deal with the complexity of heterogeneous data dimensions or the sequential aspect that characterizes movement. In this paper we propose MARC, an approach based on attribute embedding and Recurrent Neural Networks (RNNs) for classifying multiple-aspect trajectories, that tackles all trajectory properties: space, time, semantics, and sequence. We highlight that MARC exhibits good performance especially when trajectories are described by several textual/categorical attributes. Experiments performed over four publicly available datasets considering the Trajectory-User Linking (TUL) problem show that MARC outperformed all competitors, with respect to accuracy, precision, recall, and F1-score. 相似文献
5.
水稻是孟加拉国、印度和缅甸最重要的粮食作物,研究中国超级杂交稻对孟印缅地区的水稻增产潜力,对于保障孟中印缅经济走廊的粮食安全与区域可持续发展具有重要的现实意义。在全面收集孟印缅地区气候、土壤、田间管理信息和农业统计数据的基础上,结合中国籼型杂交稻F优498和丰两优4号的品种信息和区试数据,通过EPIC模型模拟了1996-2005年雨季孟印缅3国在不同情景下的超级稻生产潜力,并分析了孟印缅地区主要胁迫因子对超级稻单产潜力的影响。研究表明:① 中国超级杂交稻在孟印缅地区2000年的灌溉和施肥水平下单产潜力为10.22 t/ha,在充分灌溉且合理施肥的水平下单产潜力为11.33 t/ha。② 孟印缅地区雨季稻的增产空间达22771万t,水稻增产潜力最大的地区是印度的恒河平原东部、印度半岛东南沿海与缅甸的伊洛瓦底三角洲。③ 印度德干高原东北部、西南部和印度大平原西北部需要进一步完善灌溉设备以满足高产水稻用水,缅甸的中南部平原地区和印度的东北地区则需要增施氮肥以满足高产水稻用肥。 相似文献
6.
水平衡下黄淮海平原区耕地可持续生产能力测算 总被引:6,自引:0,他引:6
为缓解黄淮海平原区地下水水位的持续下降,国家提出耕地资源休养生息的战略,而实施耕地资源休养生息的关键,是确保水平衡下的耕地资源可持续生产能力。本文从可持续理论和水平衡的条件出发,将黄淮海划分成12个自然条件、社会经济条件相对均一的农业生态区,采用不同农业生态区代表实验站限水高产的产量和管理经验,以水定产并逐步修正,得到了黄淮海平原区耕地可持续生产能力,并与现实产量对比得到产量差。结果表明:① 水平衡条件下黄淮海平原区耕地的可持续粮食生产能力为1.16亿t/年;② 可持续总产产量差为-67.85万t/年,由于限水灌溉造成的粮食产能损失为小麦331.84万t/年,玉米不存在产能损失;③ 小麦主要压产地区为黑龙港地区、鲁西平原、豫东平原以及京津唐平原,而徐淮低平原、豫东平原以及胶西黄泛平原具有一定的提产潜力。通过测算,进一步认识了黄淮海平原区耕地可持续产能状况,为区域粮食生产的合理布局以及农业限水限产提供可靠依据。 相似文献
7.
8.
森林冠层和林窗的结构及其时空变化是理解森林生态系统格局、动态变化过程的重要基础。在当前生物多样性监测倍受关注的契机下,如何以合适的手段准确描述林窗面积、分布等特征,并与森林固定样地监测数据有效地结合,更好地回答群落构建的理论问题,使森林群落物种多样性维持机制得到更全面的认识,是目前亟待解决的问题。以鼎湖山南亚热带常绿阔叶林20 hm2固定监测样地为研究对象,基于不同遥感影像提取方法对其林窗和林冠表层数据进行提取分析。结果表明:基于监督分类的提取方法适合RGB波段航片林窗的提取,在林窗分类中,应首先确定林窗高度、边界木与最小面积,不同分类方法差异主要表现在林冠分类中,林窗分类生产者精度和用户精度表现都较为一致。无人机航拍识别率受地形因素影响较大,在地形复杂林地应按坡度分区域进行飞行以降低误差。相对于地面调查,MD4-1000无人机航片的林窗识别率为98.7%;大疆Phantom4无人机航片的林窗识别率为72.3%,影像后期处理数据量小,同样适用于森林林窗定量研究,符合生态学、林业等从业人员对大型样地林窗长期监测的要求。无人机航拍南亚热带森林物种识别难度较大,基于MD4-1000无人机搭载的高分辨率相机,在地势平缓区域优选的4 hm2样地中可识别林冠表层物种数17种,共2 706个个体。搭载高分辨率无人机在降低飞行高度的基础上可进行部分物种识别。应用无人机近地面遥感对森林固定样地进行林冠监测,可为后期群落构建研究提供数据基础,有望从新的研究角度探讨森林群落物种多样性维持机制。 相似文献
9.
Journal of Geographical Sciences - Understanding the underlying ecological processes that control plant diversity within (α-diversity) and among (β-diversity) forest gaps is important for... 相似文献
10.
Martin Sudmanns Dirk Tiede Stefan Lang Andrea Baraldi 《International Journal of Digital Earth》2018,11(1):95-112
ABSTRACTThe challenge of enabling syntactic and semantic interoperability for comprehensive and reproducible online processing of big Earth observation (EO) data is still unsolved. Supporting both types of interoperability is one of the requirements to efficiently extract valuable information from the large amount of available multi-temporal gridded data sets. The proposed system wraps world models, (semantic interoperability) into OGC Web Processing Services (syntactic interoperability) for semantic online analyses. World models describe spatio-temporal entities and their relationships in a formal way. The proposed system serves as enabler for (1) technical interoperability using a standardised interface to be used by all types of clients and (2) allowing experts from different domains to develop complex analyses together as collaborative effort. Users are connecting the world models online to the data, which are maintained in a centralised storage as 3D spatio-temporal data cubes. It allows also non-experts to extract valuable information from EO data because data management, low-level interactions or specific software issues can be ignored. We discuss the concept of the proposed system, provide a technical implementation example and describe three use cases for extracting changes from EO images and demonstrate the usability also for non-EO, gridded, multi-temporal data sets (CORINE land cover). 相似文献