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历史名人的行为轨迹反映了当时的历史文化背景,通过历史名人行为轨迹的空间化和可视化,可以对历史社会状态进行探索和分析。对历史名人的社交关系网络进行可视化研究,有利于剖析当时的政治背景与人物关系。目前,基于GIS的空间人文社会科学深层次分析方法和工具还很少,根据地理位置对历史人物的社交网络进行分时段的研究也很少。本文以玄奘和欧阳修为例,探索了基于WebGIS的历史人物轨迹空间可视化分析方法,基于核密度估计与标准差椭圆的空间分析方法,分析历史名人轨迹点的空间分布特征,统计迁徙指数、首都距、家乡距、成长地距以分析基于距离的轨迹点移动特点;分时段构建了历史名人的空间社交网络,并结合历史背景、名人事迹、名人作品和空间化结果进行了综合分析。分析结果表明： ① 历史名人的迁移轨迹与当时的历史人口迁移趋势基本是一致的,受社会变动影响较大;② 历史名人在事业上升期有更大的社交网络圈,而在人生没落阶段社交网络圈减小。本文对历史名人轨迹的空间可视化与分析方法进行了探索,可以为空间人文社会科学相关领域的分析研究提供参考。 相似文献
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本文基于MODIS-NDVI遥感数据反演计算了我国陆地2001—2015年地表植被覆盖度的空间分布，讨论了植被覆盖度的时空变化规律，分析了影响植被覆盖度近十几年来动态变化的主要驱动因素。研究结果表明：我国陆地植被覆盖度从2001—2015年，植被覆盖度总体上呈增加趋势，其中淮河流域、华北平原地区、以及黄土高原地区增加趋势显著。根据植被覆盖度在时间序列上的变化特征，可将其变化类型分为持续增长型、先减小后增长等六种类型，其中农业种植区基本为一直增长型，而主要森林覆盖区，特别是西南地区的植被覆盖度在研究时段内表现出波动性的变化特征。降水是驱动华北平原北部，内蒙古，以及西北大部分区域植被覆盖度动态变化的重要因素，东北、青藏高原等地区植被覆盖度受温度的影响较大，而在中国东南沿海地区，光照条件是影响该区域植被覆盖度的主要因素。 相似文献
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船舶压载水携带的微生物对目的海域的污染问题亟待解决。采用电解法,以渤海湾的海水为处理对象,以炭纤维材料为阴极,分别以碳棒、碳板和炭纤维为阳极,首先考察了施电2.00 V下3种阳极炭材料对应的杀菌效果,进而重点考查了碳板为阳极材料时施加不同槽压下的杀菌性能,并对其杀菌机理进行初步分析。结果表明,3种阳极材料对应的杀菌效果先后顺序为碳棒碳板炭纤维,各自的杀菌效果均较为明显,施电18 min时碳板对应的灭活率可达100%;以碳板为阳极时,施加槽压越高杀菌效果越显著,本研究范围内以1.81 V为佳,施电18 min时灭活率在99%以上;不同槽压下体系中氯离子浓度和p H都随时间整体呈减小趋势,一定程度上可用于解释杀菌作用过程。研究结果可为电解法处理船舶压载水提供参考和借鉴。 相似文献
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针对"摄影测量学"课程内容丰富且理论抽象、课时数有限,以及当前应用型本科院校"摄影测量学"课程教学中存在的实验内容单一、考核形式欠科学等问题,从优化教学内容、丰富教学手段、创新教学模式以及改进考核方式等方面逐步实现"摄影测量学"课程的教学改革。结果表明,通过课程改革可激发学生的学习兴趣,增强学生分析和解决实际工程问题的能力,学生综合素质得到提高,取得较好的教学效果。 相似文献
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近年来基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像场景分类成为广泛关注的焦点.由于现有深度卷积神经网络对遥感场景影像的几何形变不具有稳健性,本文提出了一种基于深度迁移可变形卷积神经网络(DTDCNN)的场景分类方法.该方法先利用大型自然场景数据集ImageNet上训练的深度模型提取遥感影像的深度特征,然后引入可变形卷积层,进一步学习对遥感场景的几何形变具有稳健性的深度特征.结果表明:增加可变形卷积后,DTDCNN在AID、UC-Merced和NWPU-RESISC45数据集上的精度分别提高了4.25％、1.9％ 和4.83％.该方法通过对场景中不同目标进行感受野自适应调整,增强了空间采样位置能力,有效提高了遥感场景分类的精度. 相似文献
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基于水稻特征波段的决策树分类研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对种植结构复杂、地形复杂的水稻种植面积遥感提取精度不高现象,结合多时相遥感影像中反映水稻物候规律的特征波段,以南京江宁丘陵山区为例,选择典型水稻物候期时相的TM数据,基于多特征波段构建决策树分类提取水稻种植面积。结果表明:纹理、植被指数、湿度因子、坡度因子等多特征参与决策树分类能够提高总体精度;在具有两期物候数据时提取精度和效率较好,而加入了地形特征的水稻抽穗期数据比水稻灌浆期数据获取效果略好。因此,利用合理的作物物候期数据和该遥感影像的特征波段可有效提高分类精度,为地块破碎区作物种植面积提取提供有效手段。 相似文献
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针对传统手工提取特征方法需要专业领域知识，提取高质量特征困难的问题，将深度迁移学习技术引入到高分影像树种分类中，提出一种结合面向对象和深度特征的高分影像树种分类方法。为了获取树种的精确边界，该方法首先利用多尺度分割技术分割整幅遥感影像，并选择训练样本作为深度卷积神经网络的输入。为了避免样本数量少导致过拟合问题，采用迁移学习方法，使用ImageNet上训练的VGG16模型参数初始化深度卷积神经网络，并利用全局平局池化压缩参数，在网络最后添加1024个节点的全连接层和7个节点的Softmax分类器，利用反向传播和Adam优化算法训练网络。最后分类整幅遥感影像，生成树种专题地图。以安徽省滁州市的皇甫山国家森林公园为研究区，QuickBird高分影像作为数据源，采用本文方法进行树种分类。试验结果表明，本文方法树种分类总体精度和Kappa系数分别为78.98%和0.685 0，在保证树种精度的同时实现了端到端的树种分类。 相似文献
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结合Gabor小波和形态学的高分辨率图像树冠提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
树冠信息的遥感提取能有效辅助森林参数反演、林分长势监测、树种识别等森林调查活动。随着遥感信息自动化提取的需求不断加强,本文基于高空间分辨率遥感数据,以滁州市皇甫山林场为研究区域,设计了一种结合Gabor小波和形态学的树冠提取方法。该方法首先采用Gabor小波提取出纹理特征,其次结合K-means聚类分析方法,对PCA降维后的纹理特征向量提取出阔叶林区,最后基于形态学理论降低影像噪声,并利用前景后景标记的分水岭方法进行单木树冠提取。经过与人工解译的树冠信息结果对比发现,在郁闭度较高的阔叶林区,该自动化方法提取树冠精度较高,分割准确率Ad为79.59%,F测度达到了79.00%能有效提供精确的单木树冠信息,为林业经济调查技术的发展具有一定的实践意义。 相似文献
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探讨了在遥感技术应用课程教学中引入虚拟仿真技术,并对课程的理论进行实际应用仿真。实践证明,这一教学改革注重将仿真技术与专业课程教学相结合,提高了学生在遥感解译方面的实践创新能力,取得了良好的教学效果。 相似文献