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基于Google Earth Engine云计算平台以及哨兵1号雷达遥感影像等数据,对广东省14个沿海城市2015—2019年规则的陆上人工水产养殖基地进行面向对象方法提取,并对其空间分布变化趋势、高密度分布区域进行定量分析,对该类规则的水产养殖用地面积与各个城市经济发展之间的关系进行分析。对规则人工水产养殖基地的分类结果显示：基于雷达遥感影像提取水产养殖基地具有较高的精度,总体精度为90.5%,Kappa系数为0.81;分类结果表明：2015—2019年内广东省规则的陆上人工养殖基地总面积呈上升趋势,其中陆地岸线5 km范围内集中了80%的规则人工水产养殖基地,海湾和江河入海口的规则水产养殖用地密度最高、规模最大。对比不同城市间的分布模式亦可发现,汕头、潮州、珠海、中山、深圳、湛江、阳江的水产养殖用地向陆地岸线集中效应最强,汕尾、广州、揭阳、江门次之,茂名、东莞、惠州集中程度最低。总体而言,广东省各个沿海城市的水产养殖用地整体上呈现扩张趋势,规则水产养殖基地面积的增长与水产养殖产值呈现出显著的相关性,这进一步说明了人工水产养殖基地的用地扩张依然是目前广东省提高水产养殖产值的主要途径,这样的扩张趋势给海岸带的湿地、耕地和城市用地的分布和可持续利用带来了极大的挑战。 相似文献
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SMAP和SMOS卫星均能提供L波段被动微波亮度温度观测数据，能够获取海冰厚度、海冰密集度和冰面积雪厚度等参数，在北极海冰监测中具有重要作用。本文以北极海洋区域为研究区域，选取2015年—2020年SMAP L1B和SMOS L1C大气层顶表观亮度温度数据，研究SMAP固定入射角为40°的亮度温度和SMOS入射角为37.5°—42.5°亮度温度均值之间的一致性，并分析了极化、海冰类型、季节对一致性的影响，以SMAP亮度温度为基准，采用线性公式逐月对SMOS数据进行定标并得到各月份交叉定标的斜率和截距，并对定标精度进行评估。研究结果表明：（1） SMAP亮度温度整体上低于SMOS亮度温度，水平和垂直极化分别低2.0—3.0 K和3.0—4.5 K，均方根误差分别为4.5—6.0 K和5.0—6.0 K；在冬季，多年冰区域的偏差和均方根误差最小，一年冰次之，开阔水域最大；在夏季，海冰的偏差和均方根误差与开阔水域相近。（2）交叉定标的斜率和截距具有明显的季节特征，且不同月份定标系数的年际变化较小，可以根据月份获取稳定的定标系数。（3）定标后SMOS的亮度温度与SMAP的亮度温度具有较好的一致... 相似文献
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