排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
近几十年来,基于遥感影像进行水深反演一直是国内外学者研究的热点。本文使用WorldView-3高分辨率卫星影像,结合卫星测高数据,以中国海南岛附近的蜈支洲岛及其附近海域为主要研究区域,在进行数据预处理、底质分类之后,分别通过多元线性回归模型、Stumpf对数比值模型和BP神经网络集中对岛屿周围0～20 m水域的水深进行反演和结果分析。结果证明,对这3种模型而言,在进行底质分类之后精度都会明显提升。其中,BP神经网络反演水深精度最高(均方根误差范围为0.2～0.7 m),多元线性回归模型次之(均方根误差范围为0.3～0.8 m),对数比值模型精度最低(均方根误差范围为0.6～1.1 m)。 相似文献
2.
为了逆转近年来生态退化趋势，中国实施了一系列国家级生态建设项目，植被恢复是其核心目标。基于MODIS NDVI数据产品、气象站点观测数据及统计年鉴等资料，分析了2002—2016年陕西省植被覆盖时空变化，并采用面板数据固定效应模型进行了归因研究。结果表明：（1）实施退耕还林及天然林保护工程以后，陕西省植被覆盖状况总体呈改善趋势，但存在明显的时间波动与空间差异。（2）生态建设项目对陕西省植被恢复产生了显著正向影响，且存在时滞效应；造林率增加1个百分点，3 a后各县NDVI值将平均增加0.012 3（p<0.01），等同于年降水量增加56 mm的作用。（3）降水、气温的提高对陕西省植被恢复产生了显著正向影响，而人口与经济增长则产生了显著负向影响。因此，陕西省应继续加大生态建设项目投资力度，并加强监督与监测评价；积极推行生态移民政策，缓解人类活动带来的生态压力；调整经济结构、转变经济增长方式，摒弃消耗资源牺牲环境的粗放型发展模式 相似文献
1