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531.
基于高分数据的村级地块面向对象分类方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对农作物对地抽样调查工作中村级抽样单元野外调查工作量大的问题,研究了一种基于高分数据的村级农作物种植面积提取方法。以辽宁省北镇市孟家村SPOT5遥感影像为实验数据(主要包括农田、裸地、道路、大棚、水体、房屋等类型),基于eCognition平台,根据局部方差法筛选地物最优分割尺度,按照最优分割尺度从大到小组织实验区地物分割次序,结合影像对象的光谱、形状等特征,建立分类规则,完成了村级农作物种植面积的提取。该方法有效避免了在影像分割时参数反复试错带来的复杂性和随机性,提高了农作物种植面积面向对象分类精度和效率。通过野外调查样地进行精度验证表明,精度达到90.4%,为提高农作物种植面积对地抽样调查工作效率,减少野外调查的工作量提供技术支撑。  相似文献   
532.
利用2017年合肥市污染监测站点PM_(2.5)浓度数据、气象数据以及土地利用类型数据,结合随机森林算法(RF)与土地利用回归模型(LUR),模拟合肥市PM_(2.5)浓度空间分布,并利用主成分分析法对PM_(2.5)影响因素进行分析。结果表明:(1)合肥市PM_(2.5)浓度日变化特征大致呈双峰变化,春季、夏季及秋季的峰值多出现在8∶00~9∶00,而冬季的峰值则出现在10∶00~11∶00。低谷值大致都出现在15∶00~17∶00。全年PM_(2.5)浓度变化趋势与春季类似。夏季PM_(2.5)浓度变化最为平稳。(2)2017年合肥市PM_(2.5)浓度分布由城市中心向外减弱,形成北高南低,西高东低的空间分布格局。(3)影响因素方面,PM_(2.5)浓度变化与降水、风速以及相对湿度等呈负相关关系,日照对PM_(2.5)浓度的影响较大,气压及其他污染物与PM_(2.5)浓度呈正相关关系,其中NO_2对PM_(2.5)浓度的影响力度较大。  相似文献   
533.
“十四五”时期是安徽省全面贯彻落实习近平总书记对安徽发展的定位要求和建设美好安徽的关键时期。本文总结了“十三五”时期安徽省生态环境保护的进展,分析了“十四五”时期安徽省生态环境保护面临的机遇与挑战,提出了聚焦“一个关键”、狠抓“两个重点”、强化“三个兼顾”、提升“四个能力”的总体思路,以及全面推动绿色转型、深入打好污染防治攻坚战、协同实施区域共保联治以及加快推进生态环境治理体系与治理能力现代化等重点任务。  相似文献   
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