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1.
2.
随着频率使用率的提高, 射电天文台址地面或空间存在强电磁干扰致使望远镜接收机系统处于非线性状态. 为减少强电磁干扰的影响、提高天文观测效率, 提出了一种基于望远镜远场区域的强干扰源规避方法. 首先, 通过仿真分析确定的射电望远镜远场方向图, 结合望远镜与干扰源之间的位置关系, 分析了强电磁干扰到达射电望远镜焦点处的功率响应, 并依据接收机第2阶中频放大器性能参数, 确定射电望远镜处于非饱和状态的规避角度计算方法. 其次, 采用该方法计算分析了民航飞机对射电望远镜的影响, 若民航飞机上有主动发射的干扰源, 且不经过反射等传播现象, 当射电望远镜主波束轴偏开一定方向后, 可有效降低对射电望远镜的干扰强度.  相似文献   
3.
4.
To monitor chalk cliff face along the Normandy coast (NW France) which is prone to erosion, we tested the potential of cliff face 3D reconstruction using pairs of images with high angle of incidence at different dates from the agile Pléiades satellites. The verticality aspect of the cliff face brings difficulties in the 3D reconstruction process. Furthermore, the studied area is challenging mainly because the cliff face is north-oriented (shadow). Pléiades images were acquired over several days (multi-date stereoscopic method) with requested incidence angles until 40°. 3D reconstructions of the cliff face were compared using two software: ASP® and ERDAS IMAGINE®. Our results are twofold. Firstly, despite ASP® provides denser point clouds than ERDAS IMAGINE® (an average of 1.60 points/m² from 40° incidence angle stereoscopic pairs on the whole cliff face of Varengeville-sur-Mer against 0.77 points/m² respectively), ERDAS IMAGINE® provides more reliable point clouds than ASP® (precision assessment on the Varengeville-sur-Mer cliff face of 0.31 m ± 2.53 and 0.39 m ± 4.24 respectively), with a better spatial distribution over the cliff face and a better representation of the cliff face shape. Secondly, the quality of 3D reconstructions depends mostly on the amount of noise from raw images and on the shadow intensity on the cliff face (radiometric quality of images).  相似文献   
5.
On 25th January 2019, the tailings dam of the Brumadinho iron mine operated by Vale S/A failed catastrophically. The death toll stood at 259 and 11 people remained missing as of January 2020. This tragedy occurred three years after Mariana’s tailings dam rupture – the most significant tailing dam disaster in Brazilian history. Thus far, a systematic investigation on the cause and effect of the failure has yet to be conducted. Here, we use satellite-driven soil moisture index, multispectral high-resolution imagery and Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) products to assess pre-disaster scenarios and the direct causes of the tailings dam collapse. A decreasing trend in the moisture content at the surface and the full evanescence of pond water through time (2011–2019) suggest that the water was gradually penetrating the fill downwards and caused the seepage erosion, saturating the tailings dam. Large-scale slumping of the dam (extensional failure) upon the rupture indicates that the materials of the fill were already saturated. InSAR measurements reveal a dramatic, up to 30 cm subsidence in the dam (at the rear part) within the past 12 months before the dam collapse, signifying that the sediments had been removed from the fill. Although the information on the resistance level of the tailings dam to infiltrations is not available, these pieces of evidence collectively indicate that the seepage erosion (piping) is the primary cause for the chronic weakening of the structure and, hence, the internal “liquefaction” condition. Upon the collapse, the fully saturated mud tailings flowed down the gentle slope area (3.13 × 106 m2), where 73 % were originally covered by tree, grass or agricultural tracts. The toxic mud eventually reached the Paraopeba River after travelling 10 km, abruptly increasing the suspended particulate matter (SPM) concentration and the toxic chemical elements in the river, immediately affecting the local livelihoods that depend on its water. The Paraopeba River is a major tributary of the San Francisco River, the second-longest river in Brazil reaching the Atlantic Ocean. We anticipate that the environmental repercussions of this toxic seepage will be felt throughout the entire basin, especially riverine communities located downstream.  相似文献   
6.
地表植被覆盖度是的一种应用广泛的定量遥感产品,在水文、生态、区域变化等方面都具有重要的意义。像元二分模型是应用最多的一种遥感估算地表覆盖度的方法。目前,用遥感的方法进行地表植被覆盖度估算没有完整、系统的工具,用户只能逐步进行操作,效率低下,鉴于上述情况,本文运用IDL交互式数据语言,基于ENVI二次开发了一个植被覆盖度估算程序,取得了一定的成效,对遥感定量产品的生产、应用具有一定意义。  相似文献   
7.
Himawari-8静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,对于火点检测具有很强优势。对Himawari-8卫星的3.9μm和11.2μm两通道亮温进行了连续时相变化研究,得出两通道的亮温在时间上的变化差值稳定且规律明显。根据两通道的亮温时相特征,考虑白天可见光对3.9μm通道的影响,并结合火点产生时引起的亮温变化特征,提出了适用于晴空条件下改进的火点检测算法。在多处进行了此算法的实验,例如2018-11-27 T 16:40(UTC时)河北张家口市桥东区一化工厂附近发生的严重爆炸起火事件以及2019-02-28澳大利亚西南部发生的火灾事件,均快速有效的检测到了火点。实验表明,改进的火点检测算法能很好的进行火点检测,并能解决晨昏交界、冰雪下垫面、常规火源点、太阳耀光等火点检测的难题。  相似文献   
8.
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   
9.
刘敏  姜会明  姜天龙 《地理科学》2020,40(12):2037-2045
按照粮食的产销情况,将全国划分为3类粮食功能区域,利用固定效应模型和门槛效应模型分析了农机投入对农业绿色全要素生产率(GTFP)的影响及门槛效应的区域差异。结果表明:农机投入对农业GTFP的影响程度存在区域异质性,农机投入对粮食主销区农业GTFP提升的促进作用最大,粮食产销平衡区次之,粮食主产区最小;农机投入对农业GTFP的影响路径亦存在区域差异,粮食主产区和产销平衡区的农机投入通过促进农业技术效率和农业技术进步进而推动农业GTFP提升,粮食主销区的农机投入通过促进农业技术进步推动农业GTFP提升;农机投入对粮食主产区农业GTFP的影响存在双门槛效应,对粮食主销区和产销平衡区农业GTFP的影响存在单门槛效应。  相似文献   
10.
基于 SRP 概念模型的祁连山地区生态脆弱性评价   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
基于生态敏感性-生态恢复力-生态压力度(SRP)概念模型,从地形、气候、植被和社会经济 因子选取 8 个评价指标,利用遥感和 GIS 技术,采用主成分分析方法求取权重,对祁连山地区启动 水源涵养区生态环境保护和综合治理规划研究前后近 10 a 的生态脆弱性程度进行系统、定量地评 估,旨在揭示生态脆弱性的分布特征、时空演变及动因,为区域生态保护、资源利用和可持续发展 提供参考。结果表明:(1)从研究区生态脆弱性分布来看,祁连山地区主要以轻度和重度脆弱为 主,脆弱性程度从西北向东南地区逐渐减弱,西北地区植被覆盖度小,海拔高,生态环境较为恶劣 是导致脆弱性程度较高的原因;(2)祁连山地区 3 期生态脆弱程度呈逐渐下降趋势,综合指数分别 为 3.307、3.118 和 3.103;2005 年 生 态 脆 弱 性 较 高 ,极 度 脆 弱 面 积 为 28 610 km2,2010 年 下 降 为 11 723 km2,2015 年降低为 6 174 km2,极度脆弱面积逐渐减少;(3)从祁连山地区生态脆弱性演变动 因来看,8 个指标对生态脆弱性影响均较为显著,但在不同的时间影响程度各不相同,2005—2015 年 3 期数据中对生态脆弱性影响最大的均为植被指数,降水次之,地形因子影响最小。总体来看, 近年来祁连山地区生态脆弱性程度有所降低,但仍然需要加强保护力度,促进生态环境可持续 发展。  相似文献   
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