排序方式： 共有8条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1
1.
以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。 相似文献
2.
基于遥感反演参数与双约束空间聚类算法的湖泊营养物生态分区 总被引：1，自引：0，他引：1
中国湖泊营养物水平和富营养化效应存在显著区域分异特征,开展湖泊营养物生态分区研究,是实现湖泊分区控制的前提和基础。本文以云贵高原亚热带湿润区为案例区,通过遥感反演得到研究区域湖泊水体的叶绿素a(Chl-a)、总氮(TP)和总磷(TN)含量,从自然地理要素、生态系统和人类活动3 方面建立指标体系;根据研究区域 DEM数据划分小流域,将各指标因子投影到小流域;在小流域尺度上,采用数理统计方法定量分析各指标分别对 Chl-a/P 与Chl-a/N 的作用,计算两种湖泊营养物生态分区评价分值;采用双约束空间聚类算法对小流域尺度上两种湖泊营养物生态分区评价分值共同进行聚类,形成湖泊营养物生态分区结果。研究发现：①通过遥感反演模型可以将少数呈点状分布的监测数据推演到面上,这在一定程度上弥补了有限的野外监测数据量难以支撑湖泊营养物生态分区的不足;②通过构建各指标因子分别与湖泊水体中Chl-a/P、Chl-a/N 的定量关系,实现了湖泊营养物生态分区中湖泊水体微观指标与湖泊流域宏观指标的有机结合;③采用双约束空间聚类进行湖泊营养物生态分区,保证了分区结果在空间上的连续性和评价分值上的接近性;④根据自然地理条件、土地利用和人类活动强度的不同,将云贵高原亚热带湿润区分为4 个区：北云南高原湖区、滇南河谷山原湖区、桂西-滇东-黔南岩溶湖区、贵州高原东北部湖区。本文提出的基于双约束空间聚类的湖泊营养物生态分区方法也可以作为其它地区乃至国家尺度湖泊营养物生态分区的借鉴。 相似文献
3.
滑坡位移预测是滑坡灾害研究中的一个重要内容，然而现有研究将滑坡视为一个对外界响应稳定的系统，即相同的外界条件下，滑坡的位移变化是相同的。实际上，随着时间的推移，滑坡所处状态不断变化，相同的外界激励下的位移响应相差甚远。从滑坡状态与位移的响应规律出发，提出了一种基于状态划分的滑坡位移预测方法以实现更高精度的滑坡位移预测。采用K均值聚类法对滑坡变形速度和加速度进行了聚类分析，获取了表征滑坡变形程度和变形趋势的状态标签。根据状态标签对监测数据进行了划分，对每一类数据均单独构造一个BP神经网络，并依据上一时刻的状态标签选择对应的预测器来完成滑坡位移预测。将该方法运用到白水河滑坡的工程实例研究中，结果表明此方法具有较高的预测精度。 相似文献
4.
将四极质谱、分子泵和超高真空流体包裹体击碎装置联机,利用冷阱与外置液氮去除部分水蒸气和杂气,建立分阶段提取不同世代流体包裹体并测定其气体成分的实验平台。以锡田钨锡多金属矿床中石英脉型钨锡矿矿石为研究对象,分阶段提取不同世代流体包裹体并测定其气体成分,对比分析矿石中共生石英–黑钨矿矿物对不同阶段释气成分、气体百分含量特征。研究表明初始阶段和后期阶段提取的流体成分一致,以N_2、CO_2和CH_4为主,含少量~(40)Ar、C_2H_6和~4He;但初始阶段N_2、CO_2和~(40)Ar气体浓度高于后期阶段,而CH_4、C_2H_6和~4He气体浓度低于后期阶段,指示初始阶段和后期阶段提取出不同期次的流体包裹体,即初始阶段提取的主要是次生包裹体,后期阶段提取的主要是原生包裹体,而中间阶段是两者的混合,表明四极质谱和超高真空流体包裹体提取装置联用能够实现分阶段提取不同世代流体包裹体且测定其气体成分。其中,次生包裹体富N_2、CO_2和~(40)Ar,而原生包裹体富CH_4、C_2H_6和~4He。 相似文献
5.
湖南锡田钨锡多金属矿床流体包裹体研究 总被引：1，自引：0，他引：1
锡田钨锡多金属矿床是南岭钨锡成矿带的重要组成部分。文章主要针对石英脉型钨锡矿和云英岩型钨矿中的石英流体包裹体进行了显微测温和激光拉曼光谱分析,流体包裹体分为4类:富液相两相水溶液包裹体(L型)、富气相两相水溶液包裹体(V型)、V_(CO_2)-L_(CO_2)-L_(H_2O)三相包裹体(C型)和含子晶三相包裹体(S型)。石英脉型钨锡矿均一温度为240~440℃,ω(NaCl_(eq))为1.4%~9.5%,云英岩型钨矿均一温度为370~470℃,且富锡石样品均一温度(t_h:310~420℃,ω(NaCl_(eq))为4.3%~9.5%)略高于富黑钨矿样品(t_h:240~340℃,ω(NaCl_(eq))为1.4%~7.7%)。流体包裹体气相成分主要为CO_2、CH_4、N_2。结合流体包裹体显微测温、激光拉曼光谱分析结果和野外矿床地质特征,探讨了成矿流体中N_2、CH_4的源区、W和Sn的赋存状态以及其成矿机制。W以一系列钨酸、钨酸根离子、碱金属钨酸盐赋存于流体中,Sn主要赋存状态为Sn(+2价)-Cl络合物。石英脉型钨锡矿因流体上升至花岗岩体或围岩的构造裂隙中,成矿流体与围岩相互反应以及与地壳流体与大气水混合,其p、t急剧下降以及流体pH值变化,导致黑钨矿沉淀,成矿流体从还原环境转为氧化环境致使锡石沉淀成矿。云英岩型钨矿有效成矿机制是流体沸腾或不混溶。 相似文献
6.
基于状态划分的滑坡位移预测方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
滑坡位移预测是滑坡灾害研究中的一个重要内容,然而现有研究将滑坡视为一个对外界响应稳定的系统,即相同的外界条件下,滑坡的位移变化是相同的。实际上,随着时间的推移,滑坡所处状态不断变化,相同的外界激励下的位移响应相差甚远。从滑坡状态与位移的响应规律出发,提出了一种基于状态划分的滑坡位移预测方法以实现更高精度的滑坡位移预测。采用K均值聚类法对滑坡变形速度和加速度进行了聚类分析,获取了表征滑坡变形程度和变形趋势的状态标签。根据状态标签对监测数据进行了划分,对每一类数据均单独构造一个BP神经网络,并依据上一时刻的状态标签选择对应的预测器来完成滑坡位移预测。将该方法运用到白水河滑坡的工程实例研究中,结果表明此方法具有较高的预测精度。 相似文献
7.
红树林是世界上生产力最高、价值最高的湿地生态系统之一。冠层叶绿素含量CCC（Canopy Chlorophyll Content）作为红树林重要的生物物理参量,是估算其生产力和评价其健康状况的重要指标。本文利用珠海一号高光谱卫星（OHS）影像与Sentinel-2A多光谱数据计算传统植被指数与组合植被指数并构建了高维数据集,综合利用正态分布检验、最大相关系数法与变量重要性评价进行数据降维和变量优选;分别基于单一线性回归算法、机器学习回归算法和堆栈集成学习回归算法构建了红树林CCC遥感反演模型,探明北部湾红树林CCC的最佳遥感反演模型,验证OHS高光谱影像与Sentinel-2A数据反演红树林CCC的精度差异,评估SNAP-SL2P算法反演红树林CCC的适用性。研究结果表明：（1）通过数据降维和变量选择处理,从高维度OHS数据集选取了8个特征变量,其中RSI（12,17）、DSI（12,18）和NDSI（6,12）组合植被指数对红树林CCC反演精度的贡献率较高;（2）联合OHS数据和最优堆栈GBRT集成学习回归模型（Score=0.999,RMSE=0.963 μg/cm2）的训练精度优于最优RF机器学习回归模型（RMSE降低了7.531 μg/cm2）,明显优于最优Lasso线性回归模型（RMSE降低了19.383 μg/cm2）;（3）在最优堆栈集成学习回归模型下,OHS数据反演红树林CCC的精度（R2=0.761,RMSE=16.738 μg/cm2）高于Sentinel-2A影像（R2=0.615,RMSE=20.701 μg/cm2）;（4）联合OHS和Sentinel-2A数据的最优堆栈集成学习回归模型反演红树林CCC的精度都明显优于SNAP-SL2P算法（R2=0.356,RMSE=49.419 μg/cm2）。研究结果论证了正态分布检验、最大相关系数法和基于XGBoost的特征选择方法有效降低了高维数据集的维度,并得到了最优特征变量;OHS数据的最优堆栈GBRT集成学习回归模型训练精度最高,是估算红树林CCC的最优反演模型;OHS和Sentinel-2A数据都能有效反演红树林CCC（R2均大于0.61）,而OHS数据的估算精度更高（R2大于0.75）;SNAP-SL2P算法不能有效反演红树林CCC（R2小于0.4）,且对红树林CCC数值存在系统性低估。 相似文献
8.
基于多时相主被动遥感的漓江水面监测与水质参数反演(2016-2020年) 总被引：1，自引：0，他引：1
以漓江流域为研究区域,以2016-2020年Landsat 8 OLI、GF-1、Sentinel-2A及Sentinel-1A逐月影像为数据源,选用归一化水指数(NDWI)、改进型归一化水指数(MNDWI)、增强型水体指数(EWI)、归一化差值池指数(NDPI)、后向散射系数(S)与主被动遥感加权指数(JQ)提取漓江水体信息,采用二类水体区域性近岸海域水色算法(C2RCC)、最大叶绿素指数(MCI)、双波段比值法(Double R)及叶绿素反射峰强度(ρchl)4种方式,反演漓江水体叶绿素a(Chl.a)与总悬浮物质(TSM)浓度.将漓江划分为278个基本评价单元,利用水面变化区域差异值(WDr)、河岸线发育系数(SDI)与水体信息变化动态度(K)等指标定量分析漓江上、中、下游枯水期和汛期的水文和水质信息的年内时空动态变化,得出以下结论:(1)主被动遥感加权指数JQ与NDPI指数的提取效果优于NDWI、MNDWI、EWI指数与后向散射系数,但与JQ指数相比,NDPI指数提取精度更高、可信度更强.(2)基于C2RCC算法反演的Chl.a浓度的均方根误差(RMSE)处于0.18~7.88 mg/m3之间,TSM浓度的RMSE为0.17~12.55 g/m3,可较好地反映漓江水质参数变化情况.(3)基本评价单元的划分可清楚地分析出上、中、下游地区水域水面宽度、水域面积、Chl.a与TSM浓度的连续变化情况,实测数据则依靠站点监测,所得结果较分散,无法进行连续性分析.(4)漓江5-10月降水较多、水体流动性强,大部分地区平均水面宽度在100~250 m范围内,水体富营养化程度低,水质较好,但2月水质最差,水体富营养化程度较高地区主要集中于上、中游的兴安县、灵川县等城镇居民区以及下游旅游开发区较多的兴坪镇. 相似文献
1