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空间尺度上推方法的精度评价——以内蒙古锡林郭勒盟土地利用数据为例 总被引：2，自引：0，他引：2
不同的空间尺度上推方法会导致不同程度的信息丢失、信息歪曲等后果;但目前少有研究在较长的尺度序列上、对不同尺度上推方法所得成果开展精度分析。本研究首先提出尺度上推方法精度评价的三个准则,即:保持土地类型构成特征、保持土地面积精度、保持土地空间分布格局和斑块形态;继而使用格点中心值、最大面积斑块、最大聚合面积斑块等3种尺度上推方法,配合100 m～50 km土地利用数据开展尺度转化实验;最后基于上述评价准则和尺度上推实验所得的系列输出结果,分析了不同尺度上推方法的精度。研究表明:(1)格点中心值上推方法能更好地保留区域土地类型构成、土地面积精度等特征;(2)锡林郭勒盟地区土地研究的适宜尺度应小于10 km,最大不应超过30 km;(3)在尺度上推过程中,土地斑块的平均面积、形态以及空间分布格局对尺度上推成果精度有着重要影响。 相似文献
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第二松花江干流区地下水信息管理数据库系统开发与研制 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了第二松花江干流区地下水信息管理数据库系统的开发环境及总体设计。在分析与地下水有关的数据信息的基础上,提出了较为合理的地下水信息管理数据库系统的结构。将该系统按其功能分为5个子系统基础子系统、数据信息管理子系统、区域信息管理子系统、动态绘图子系统、水资源评价子系统,并对5个子系统的功能进行了详细阐述。 相似文献
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内蒙古锡林郭勒地区上古生界极低级变质作用:伊利石和镜质体反射率的证据 总被引：6，自引：3，他引：3
本文使用D/max-2500X射线衍射仪研究了内蒙古锡林郭勒地区上古生界泥质岩石伊利石的成因标志,讨论了有机质镜质体反射率对变质温度的表征。研究区上古生界泥质岩石伊利石的标型特征为:伊利石结晶度分布于0.28～>0.77之间,平均值0.40;伊利石(白云母)多型以2M1型为主,2M1+1Md多型和1Md多型相对较少;伊利石(白云母)b0值变化于8.983～9.046之间,平均值9.019,指示其形成于成岩-极低级变质作用。有机质镜质体反射率具有示踪变质温度的作用,应用Barker and Pawlewiez(1986,1994)、Barker and Goldsteinl(1990)和Mullis et al.(2001)建立的镜质体反射率地质温度计,对研究区上古生界泥质岩石变质温度进行了估算,揭示古地温处于136～321℃之间,温度估算值主要分布在180～260℃之间,平均值为245℃,这表明研究区上古生界遭受了成岩-极低级变质作用,变质程度属近变质带。研究区上古生界泥质岩石的Ro值主要分布在1.01%～3.67%之间,表明有机质演化处于成熟-过成熟阶段,泥质岩石具有生烃的能力,部分层位可能具有形成油气资源的潜力。 相似文献
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颗粒有机碳（POC）在海洋生态系统乃至全球碳循环中发挥着重要作用，其准确获取至关重要。目前，元素分析仪测定POC是最准确和常用的分析方法，但取样忽略了水体溶解有机碳（DOC）可能带来的影响。针对空白样品如何获取才能有效去除DOC影响的问题，本文设计比较了5种取样方法对POC测定结果的影响，以及滤膜对数据的影响。结果显示，1）5种样品取样方法所得的结果差异显著，不进行空白校正会对结果产生较大误差；2）文献和本文设计的空白样取样方法均出现了空白值大于样品值的异常情况；3）样品继续抽人工海水100 mL即可有效洗去滤膜上吸附的DOC；4）未过滤的滤膜450℃灼烧5 h后可以有效去除滤膜上吸附的碳，但是存放时间越久滤膜从空气中吸附碳的概率越大。本研究确定的人工海水法可以有效去除DOC对测定结果的影响，样品测定结果重复性、精密度高，可准确用于海水POC样品的测定。 相似文献
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铌主要应用于钢铁的生产,含铌钢材广泛应用于航空航天、海洋工程、汽车与交通、能源化工及工程机械等高端制造领域。中国是当前世界第一大铌资源消费国,供需矛盾极为突出,严重依赖国外资源。为保障中国铌资源供应安全与钢铁产业结构调整提供依据,本文基于恒等式原理构建了钢铁工业铌资源需求预测模型,参考发达国家钢铁工业铌资源消费经验,对中国钢铁工业铌需求进行了定量预测。研究结果表明:(1)中国铌工业和钢铁工业现代化程度明显落后于发达国家;(2)典型发达国家含铌钢产量占粗钢产量比例从最低值增长至最高值呈现出一定的规律性;(3)到2030年,中国钢铁工业铌资源需求将持续增长,2025年钢铁工业铌资源需求为3.3～5.2万t、2030年为4.0～7.1万t,中国铌资源供应安全面临严峻挑战。为此,本文建议持续扩大中国铌资源海外权益产量、提高国内储量、加强铌资源提取和二次资源回收技术研发来保障国内外铌资源稳定的供应,同时推进国内铌相关产业建设。 相似文献
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基于RCNN的无人机巡检图像电力小部件识别研究 总被引：1，自引：0，他引：1
随着无人机（UAV)在电力巡线作业中的应用推广,对无人机巡检图像的信息挖掘或目标识别需求也越来越强烈。传统的电力部件识别流程常使用经典的机器学习算法,如支持向量机（SVM）、随机森林或adaboost,结合梯度、颜色或纹理等浅层特征来对电力部件进行识别,难以充分利用无人机巡检图像的信息,并且难以达到较高的准确率。卷积神经网络（CNN）在目标识别中表现优异,在很多目标识别场景之中成为首选算法。基于区域的卷积神经网络（RCNN）通过使用CNN从图像中提取可能含有目标的区域来检测并识别目标,但是计算复杂,难以满足识别海量电力巡检图片的需求。Fast R-CNN和Faster R-CNN利用CNN网络提取图像特征,后接一个区域提议层,优化了提取可能含有目标区域的方式并改进识别目标的分类器,使目标的检测和识别几乎实时。本文详细描述了Faster R-CNN算法流程,并在无人机电力线巡检图像部件检测中使用,然后分别对DPM、SPPnet和Faster R-CNN识别方法进行了对比分析,利用实际采集的电力小部件巡检数据构建的数据集对3种方法进行测试验证,并讨论了不同参数对识别结果的影响。实验结果表明,基于深度学习的识别方法实现电力小部件的识别是可行的,而且利用Faster R-CNN进行多种类别的电力小部件识别定位可以达到每张近80 ms的识别速度和92.7%的准确率。 相似文献
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对数据仓库、元数据等进行了简单介绍,并针对地理信息系统中元数据的作用、内容进行了阐述,在此基础上,对地理信息系统中元数据的管理方法提出了建议。 相似文献
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地壳尺度多次覆盖的近垂直深地震反射剖面产生大量的单边炮集,因浅层折射波的交互覆盖而产生众多的数据集。我们介绍一种推导浅层速度结构的方法,该方法是通过模拟和反演单边地震折射初至走时数据来实现的。我们将该方法应用于在印度地盾西北新元古代马尔瓦尔盆地进行的炮检距为100m、长12km的剖面上获得的数据集。该方法表明,在描述浅层折射层深度、陡的倾角和速度方面是成功的,即使缺少常规的相遇折射剖面也如此。研究揭示出马尔瓦尔盆地的2层沉积建造、默拉尼火山岩和复杂基底地形,并测量出了所估算模型参数的分辨率和不确定性。发现近道选排的地震截面图在性质上与导出的盆地结构特征相一致。在布格重力剖面上观测到的相对高和低的异常进一步证实了导出的这一速度模型。本文提出的方法对那些只能获得单边、多次覆盖的地震剖面数据集的近海等地区是非常有用的。 相似文献
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