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针对近海表层沉积物粒度组分空间变异的尺度差异性,提出了基于广义回归神经网络残余kriging的沉积物粒度组分空间预测方法,并以海州湾沉积物粒度数据为基础,分析了其在沉积物粒度组分空间预测和底质类型制图中的应用效果。结果表明,广义回归神经网络残余kriging方法能够获得比普通kriging方法更高的沉积物粒度组分空间预测精度,并且其底质类型的总体空间预测精度达到85%以上,相应的Kappa系数也在0.8以上,显示底质制图的预测类型与样本的实测类型具有较高的一致性。新方法对于开展定量化的沉积物粒度组分空间预测和底质类型制图具有参考价值。 相似文献
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利用车载LiDAR点云数据提取城市道路规则多边形 总被引：2，自引：2，他引：0
随着自动驾驶高精地图的发展，准确高效地提取道路规则多边形成为必要。本文以苏州市某城市快速路为研究对象，通过使用徕卡车载激光移动测量系统获得城市道路点云数据，观察了解车载点云数据各类属性信息，根据观察结果组合利用点云数据高差、点云灰度差值、点云强度差值，在此基础上再利用网格密度法实现道路规则多边形的提取，然后通过对目标的矢量化得到三维矢量规则多边形。最后对提取的矢量化结果进行精度评定。试验结果表明：该方法在提取道路规则多边形方面能得到较好的结果且能满足高精地图需求。 相似文献
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大米草室内叶片光谱特征参数与叶绿素浓度关系研究 总被引：1，自引：0，他引：1
本文通过分析大米草叶片反射光谱特征,并提取红边位置、红边斜率和红边面积三个红边参数以及叶面叶绿素指数(LCI)、水分指数(WI)、三角植被指数(TVI)、结构相关色素指数(SIPI)四个高光谱植被指数,利用线性、对数、倒数、二次函数和三次函数曲线模拟算法得到大米草叶片叶绿素a浓度的高光谱估算模型。研究结果表明:叶绿素a浓度与红边斜率和红边面积在0.01水平上显著负相关,与LCI、WI和TVI在0.01水平上显著正相关。基于红边斜率、红边面积、TVI三个参数,选用倒数法构建叶绿素a浓度的估算模型精度明显高于其他算法。基于LCI和WI参数,应用三次函数法构建的叶绿素a浓度的高光谱检测模型精度明显高于其他算法。比较R2和模型估算误差,利用WI水分指数应用三次函数构建叶绿素a浓度的高光谱检测模型精度在所有模型中最高。因此,利用叶片光谱技术可以较高精度地估算叶绿素a浓度。 相似文献
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突发刑事安全事件是危害区域人民生命安全、造成群众恐慌、导致社会财产流失的重要危害性事件。本研究结合GIS空间分析技术,通过对连云港市区道路分布数据、警务部门及刑事案件易发地点等数据的分析,利用缓冲区分析和叠置分析优选了警局的最佳分布区域,并对目前警局分布现状进行评价,再通过GIS网络分析对突发刑事安全事件发生后的紧急出警做出实时响应。旨在为连云港警力资源科学分布及接警后警务部门如何做出最快速的响应提供分析和决策依据,也为我国突发刑事案件解决提供科学参考。 相似文献
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近海底质类型图在近海工程和经济活动中有着广泛的应用价值。针对传统制图方法中存在的问题，本文提出了一种基于非参数指示Kriging的底质类型图生成方法。该方法能够有效地规避制图过程中的主观性，且对取样数据的平稳性和统计分布没有特殊要求，并能对制图结果的不确定性进行定量评价。该方法在连云港南部海域的应用实践表明，在相同的条件下，该方法可获得比传统方法更为精确地的制图结果，具有一定的实用价值。 相似文献
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客观定量地确定沉积动力环境分区是理解区域沉积动力过程的重要基础。本文以黄河水下三角洲表层沉积物的粒度分析数据为基础,运用模糊c均值聚类（FCM）等方法对该区域的沉积动力环境进行了分类、识别、分区及制图表达。结果表明,研究区域的沉积动力环境可分为3个类别,分别代表了冲刷、冲淤混合和淤积3类不同形式的沉积动力环境。各类别沉积动力环境的隶属度分布图具有指示其在不同空间位置处出现的可能性大小及其优势分布区的作用,而由模糊隶属度值生成的沉积动力环境分区图也与研究区域实际的沉积动力空间格局有着较高的吻合度,表明制图结果是合理和有效的。研究结果可为黄河三角洲滨海区地貌演变趋势分析和海岸防护提供重要的参考价值。 相似文献