Regional soil organic carbon prediction model based on a discrete wavelet analysis of hyperspectral satellite data     

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2020

Most studies have the achieved rapid and accurate determination of soil organic carbon (SOC) using laboratory spectroscopy; however, it remains difficult to map the spatial distribution of SOC. To predict and map SOC at a regional scale, we obtained fourteen hyperspectral images from the Gaofen-5 (GF-5) satellite and decomposed and reconstructed the original reflectance (OR) and the first derivative reflectance (FDR) using discrete wavelet transform (DWT) at different scales. At these different scales, as inputs, we selected the 3 optimal bands with the highest weight coefficient using principal component analysis and chose the normalized difference index (NDI), ratio index (RI) and difference index (DI) with the strongest correlation with the SOC content using a contour map method. These inputs were then used to build regional-scale SOC prediction models using random forest (RF), support vector machine (SVM) and back-propagation neural network (BPNN) algorithms. The results indicated that: 1) at a low decomposition scale, DWT can effectively eliminate the noise in satellite hyperspectral data, and the FDR combined with DWT can improve the SOC prediction accuracy significantly; 2) the method of selecting inputs using principal component analysis and a contour map can eliminate the redundancy of hyperspectral data while retaining the physical meaning of the inputs. For the model with the highest prediction accuracy, the inputs were all derived from the wavelength range of SOC variations; 3) the differences in prediction accuracy among the different prediction models are small; and 4) the SOC prediction accuracy using hyperspectral satellite data is greatly improved compared with that of previous SOC prediction studies using multispectral satellite data. This study provides a highly robust and accurate method for predicting and mapping regional SOC contents.  相似文献   

东北三省全面振兴的社会经济支撑能力评估     

马丽  田华征  康蕾  戚伟 《地理科学》2020,40(6):863-873

在解析支撑能力和东北问题特点的基础上，从“创新、协调、绿色、开放、共享”五大理念出发建立全面振兴社会经济支撑能力评价指标体系和综合评价方法，以地级市为单元对东北三省进行评估。研究发现：各地市社会经济支撑能力差异显著，哈大沿线核心城市的支撑能力较强，西翼城市以及朝阳、七台河、绥化、葫芦岛、铁岭、双鸭山和鹤岗等资源型城市支撑能力较弱。因此未来东北地区在振兴政策的区域分布上应有所侧重，对不同地区施以不同的振兴或扶持政策。在创新、绿色、开放方面需要集中力量重点突破，而在体制机制改革和共享服务建设方面需要全面覆盖，并重点加强黑龙江北部和辽宁、吉林西翼城市的共享能力建设。  相似文献   

基于SPEI的渭河流域干旱时空变化特征分析          下载免费PDF全文

邹磊  余江游  夏军  王飞宇 《干旱区地理》2020,43(2):329-338

以标准化降水蒸散指数（SPEI）作为评估指标，基于渭河流域28个气象站点1961—2017年实测降水量和气温数据，采用Mann-Kendall（M-K）趋势检验、经验正交函数以及小波变换等方法分析渭河流域干旱时空变化特征，并研究渭河流域干旱与6种大尺度气候因子之间的相关关系，进一步探讨主要气候因子对流域干旱时空分布特征的潜在影响。研究表明：渭河流域在1961—2017年间整体呈现出变旱的趋势。通过经验正交函数分解，渭河流域干旱分布场主要有3种典型模态类型，分别为全局型、西北—东南反向分布型以及东—西反向分布型；同时，大尺度气候因子南方涛动指数SOI与流域干旱分布场具有更好的相关关系，对该区域内干旱变化有较强的影响。  相似文献   

基于住房需求意愿的广州市中产阶层住房区位选择     

边艳  周春山  胡锦灿 《热带地理》2020,40(5):832-842

以2014年广州市中产阶层聚居区24个街道、50个社区进行的问卷调查和深度访谈资料为数据源，从住房需求意愿与区位选择方面分析了广州中产阶层住房选择，并运用多元Logistic回归分析法对其影响因素进行研究。研究发现：1）广州市中产阶层住房区位选择表现出明显的“向中心城区”性；2）现居住现状（人均住房面积、现小区区位、现小区建成年代、现居住时间）、家庭生命周期（年龄、家庭规模、子女数量）和经济水平（家庭年总收入、个人年总收入、私家车拥有量）等因素对中产阶层住房需求意愿具有显著影响；3）家庭生命周期（年龄、家庭规模）、个体因素（教育程度、户籍地）等要素对中产阶层住房区位选择具有显著影响。4）制度因素、区位因素和个体因素共同影响着广州市中产阶层住房区位选择。  相似文献   

Post-earthquake economic resilience and recovery efficiency in the border areas of the Tibetan Plateau: A case study of areas affected by the Wenchuan Ms 8.0 Earthquake in Sichuan,China in 2008     

Zhou  Kan  Liu  Baoyin  Fan  Jie 《地理学报(英文版)》2020,30(8):1363-1381

Journal of Geographical Sciences - The border areas of the Tibetan Plateau and the neighboring mountainous areas have a high incidence of earthquakes with a magnitude greater than Ms 5.0, as well...  相似文献   

Satellite-based Estimates of Canopy Photosynthetic Parameters for an Alpine Meadow in Northern     

NIU Ben  HE Yongtao  ZHANG Xianzhou  SHI Peili  DU Mingyuan 《资源与生态学报(英文版)》2020,11(3):253-262

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基于GIS分析法识别城区水安全敏感区研究     

熊凡轶  吴星杰 《岩土工程技术》2020,(2):92-96,101

近年来,随着海绵城市建设的推进,我国学者对于城市雨洪管理方面的研究日益加深。然而海绵城市的建设相关问题也日益凸显,首要问题就是对于城区大范围积水分析、水安全分析等技术相对薄弱,使得大范围海绵城市的建设流于形式。以宜良县建成区为例,查阅相关文献并对积水点实际调研。借助ArcGIS工具的强大功能对城区的各项指标进行综合分析,得出宜良县建成区水安全敏感区分布图,从而使得海绵城市建设可以根据各区域水安全敏感情况制定不同策略,对今后海绵城市的建设具有借鉴意义。  相似文献   

基于遗传算法优化BP神经网络的玉米遥感估产方法     

于海洋  陈圣波  杨北萍  安秦 《世界地质》2020,39(1):208-214

以内蒙古自治区开鲁县玉米作物为研究对象,将生育期内玉米遥感影像所提取的多种植被指数和实地采样点的测产数据作为训练值,利用BP(back propagation)神经网络和遗传算法优化BP(GA-BP)神经网络估产模型,得出网络预测的玉米产量数值。通过决定系数R 2和均方根误差RMSE,比较实测产量与预测产量之间的精度,BP神经网络模型R^2为0.8452,RMSE(%)为28.37;遗传算法优化BP神经网络模型R^2为0.9850,RMSE(%)为6.70,表明遗传算法优化BP神经网络估产模型具有一定可行性和可信度。  相似文献   

中国企业R&D国际化:时空格局与区位选择影响因素     

胡曙虹  杜德斌  范蓓蕾 《地理研究》2019,38(7):1733-1748

基于中国企业海外R&D投资数据和零断尾负二项回归分析方法,探讨了1998—2015年中国企业R&D国际化的时空格局特征,并从东道国角度分析影响其区位选择的主要因素。结果表明：研究期内中国新建海外R&D机构数量快速扩张;海外R&D投资区域分布广泛,呈现分散和集聚并存的特征;以华为为例分析了典型中国企业海外R&D投资的空间布局特征,认为目前华为海外R&D投资呈现集中布局在欧洲,零散分布在亚洲、美洲、非洲的空间特征,主要是由其以全球技术升级和满足多样化的市场需求等R&D国际化的战略动机所决定。回归分析结果表明,中国企业对发达国家和发展中国家进行R&D投资的影响因素有共同点但也存在一定的差异：① 现阶段东道国的R&D需求不是影响中国企业对其进行R&D投资的主要因素;② 代表中国与东道国经济往来密切程度的关联要素是影响中国企业R&D投资的重要决策因素;③ 发达国家吸引中国企业对其进行R&D投资主要是因其创新能力强、R&D资源数量多,而政策及制度供给是影响中国企业对发展中国家进行R&D投资的主要因素;④ 地理距离对中国企业R&D“走出去”的阻碍作用主要体现在对发展中国家的R&D投资中。  相似文献   

基于水利益共享的跨境流域水资源多目标分配研究——以澜沧江-湄公河为例   总被引：2，自引：1，他引：1  

刘艳丽  赵志轩  孙周亮  王国庆  金君良  王高旭  鲍振鑫  刘翠善  贺瑞敏 《地理科学》2019,39(3):387-393

以水利益共享代替分水的理念有利于充分发挥水资源效益和减少区域矛盾冲突,但由于缺乏具体可实施的分配模式一直停留在设想阶段。基于水利益共享理念,建立跨境流域水资源多目标分配指标体系,并结合澜沧江-湄公河流域跨境水资源利用现状及需求,提出澜沧江-湄公河流域跨境水资源多目标分配模型。为基于水利益共享的跨境水资源多目标分配提供了具有充分可操作性的指标体系和分配模型,有助于推进跨境流域水利益共享的实施,实现区域双边或多边在水资源利用上的共赢和发展目标。  相似文献