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7月13日，全省垦区国土资源系统工作研讨会在北安市召开。会议代表围绕规范行政权力运行这一主题开展广泛深入讨论，为确保垦区国土资源事业健康、有序发展建言献策。[第一段] 相似文献
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2月2日,省国土资源厅党组成员、副厅长杨志伟率领调研组赴农垦北安管理局,就管理局与北安市共同建设绿色食品产业园的有关事宜进行工作调研。 相似文献
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农作物种植结构是农业生产活动对土地利用的表现形式。及时精确地获取农作物的空间分布信息对指导农业生产、合理分配资源以及解决粮食安全问题等具有重要意义。目前农作物信息提取研究大多局限于中低分辨率遥感影像的NDVI时间序列,影响了作物空间分布信息提取的准确性。随着Sentinel-2A卫星成功发射,为高分辨率NDVI时间序列的构建提供了可能。本文以黑龙江省北安市为研究区,基于覆盖完整生育期的Sentinel-2A多光谱数据,构建10 m分辨率的NDVI时间序列数据集,利用 Savitzky Golay (S-G) 滤波器对 Sentinel-2A NDVI时间序列数据进行平滑。基于典型时相的多光谱数据和NDVI时间序列构建面向对象决策树分类模型进行作物类型遥感识别。通过对样本的NDVI时间序列曲线分析,可以得出NDVI时间序列能够清晰地区分作物物候差异。此外,本文还利用面向对象分类和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）分类两种方法,对典型时相的多光谱数据进行了作物分类对比实验,并对结果进行了对比分析。研究结果表明：① 典型时相多光谱数据引入平滑重构后的NDVI时间序列能够更好地描述作物的物候特性,能够准确刻画研究区作物发育情况,有效区分各类作物;② 通过对比分类实验发现,典型时相多光谱数据引入NDVI时间序列特征,增强了不同作物之间的光谱差异,提高了作物分类精度,总体精度和kappa系数较典型时相多光谱数据进行分类的结果分别提高了7.7% 和0.055;③ 基于面向对象的决策树分类模型在作物分类的结果中精度最高,总体精度为96.2%,kappa系数为0.892。本研究的方法为其他大区域农作物的分类提供了重要参考和借鉴价值。 相似文献
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1引言通过对北安市自动站与人工观测对比分析,发现自动站降水量与人工观测降水量数据存在差异,根据这些差异分析其出现差异的原因,观测员逐步掌握差异的规律,以便在工作中取得更准确 相似文献
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地下水是重要的水资源,伴随着现代工业和人类社会的发展,人类对水资源的需求也日益增长,为了满足工农业和生活用水的需要,人们不断增加对地下水的开采。故对各城市地下水可开采量进行评价就显得十分重要。 相似文献
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