Identification and mapping of submerged plants in a shallow lake using Quickbird satellite data

Turkey is a country rich in lakes and wetlands--monitoring of all these will require advances in technology such as remote sensing. In this study, the aquatic plants of the large and shallow Lake Mogan, located in Central Anatolia were identified and mapped using high spatial resolution Quickbird imagery. As Lake Mogan is an important bird area the assessment of submerged plant species is of great value for ecosystem conservation and management. Quickbird multispectral image acquired on August 6, 2005 was geometrically corrected and a water mask was used based on strong absorption of Near Infrared (NIR) wavelengths by calm, clear and deep water. The water mask was applied using band reflectance values for a specific pixel satisfying the conditions of band decreasing property (Green>Red>NIR) and NIR相似文献   

广东土壤及其农业利用改良区域

综合论述广东土壤的形成、分类和利用改良分区;阐述了黄壤、红壤、赤红壤、砖红壤和水稻土等主要土类的性质及利用现状;分析了各个地带、各个地区的自然条件、土壤组合以及土壤利用改良的特点。针对这些特点,提出了广东今后土壤资源利用的具体措施。     

中国土地退化的分类与分级

在参照国际上土地退化评价指标体系的基础上,结合中国实际,从代表性、普遍性和可操作性原则出发,提出了中国土地退化的初步分类与分级标准。中国土地退化可划分为风蚀作用下的土地退化、水蚀作用下的土地退化、物理退化和化学退化4类,土地退化程度分为轻度、中度、强度和极强度退化4级,并拟定4类土地退化的评价标准。     

大气环境分类的SVM联合决策方法

目的 实现城市大气环境的精准快速归类预测。方法 基于支持向量机（SVM）构建多分类问题的联合决策算法,将大量城市环境因素数据的主成分聚类结果作为输入,通过机器学习训练,组建大气环境的SVM联合决策模型。结果 该模型根据大气环境因素将数据集91个城市划分为9类,其中河内与海防环境相似度最高,巴东与格尔木差异最大。9个SVM二分类器组建的联合决策模型通过逐点预测在主成分数据空间形成了分区预测云图。结论 SVM联合决策模型可实现城市环境的快速分类辨识,分类预测结果精度高于95%。     

民航人因失误分类框架

人因失误分类是否系统、完整及对人误描述是否一致直接影响人误分析的结果。本文对民航中主要几种人误分析方法进行了详细评述,指出其在考虑人的认知过程和行为外在表现形式方面的不足。在对现有人误理论模型和人误分类方法详细分析的基础上,提出了民航人误分类框架。框架由人的行为过程的四个阶段“获取信息-分析处理信息-决策／计划-执行”和八类人误模式及相应的子模式构成。行为阶段与人误模式可针对具体活动进行组合,框架的使用具有灵活性。框架对保证民航中人误辨识结果的规范性和准确性具有重要意义。     

基于结构和水环境的城市湿地景观健康研究——以西溪湿地公园为例

景观健康是近年来随着生态系统健康研究不断深入而出现的一个新的景观生态学概念,旨在探讨景观尺度下生态健康的问题。论文针对城市湿地公园的特征,构建能够反映其特征的景观功能分类体系,建立景观结构健康和水环境健康的评价模型,并在分析两者之间关系的基础上,对景观健康进行综合评价,探讨西溪湿地公园景观健康的空间异质性。研究结果表明,西溪湿地公园景观总体处于亚健康的状态,景观健康程度由公园内部向周边呈逐渐降低的趋势,说明湿地公园作为“湿岛”,受到周边环境的强烈影响。其中,景观疾病的区域占公园总面积的20.42%;景观不健康的区域占整个公园的20.97%;景观亚健康的区域占整个公园的34.98%;景观健康和很健康的区域占整个公园的23.63%。研究结果有利于西溪湿地公园开展具有针对性的管理工作,且为其他城市湿地公园的规划和建设提供科学依据。     

复合垂直流构建湿地基质微生物类群及酶活性的空间分布

对构建湿地基质微生物类群数目及酶活性的空间分布特点进行了研究，为进一步深入研究构建湿地净化污水的机制提供了可能，研究表明：（1）不同月份构建湿地基质的微生物类群目是不相同的。（2）基层不同层次之间其微生物类群数目不相同，上层数目较中下层多，最多几乎达三个数量级，（3）下行流池中的微生物类群数目较上行流池多。（4）下行流池中的脲酶活性较上行流池高，且上层高于中下层。（5）上行流池中的磷酸酶活性较下行流池为高。     

模糊c-均值聚类法在土壤重金属污染空间预测中的应用

基于93个土壤表层样品重金属Cu、Zn、Cr、Cd、Pb和Hg全量浓度分析数据,应用模糊分类方法结合地统计学手段,对南京市边缘带梅山钢铁厂附近总面积约14 km2样区内的土壤重金属污染状况进行了空间预测.结果显示,样区北部及东北角区域的土壤遭受重金属元素Cu、Zn、Cr、Cd的轻微污染,样区西侧沿长江呈带状分布的土壤由于其重金属环境容量较低,存在潜在污染风险,样区其它区域的土壤未发现由上述重金属元素导致的污染现象.样区东北角土壤Pb、Hg污染严重,并与Cu、Zn、Cr、Cd污染在空间上重叠,是土壤重金属污染控制与土壤修复的重点区域.样区的东部和东北部区域土壤受Pb、Hg中度污染,在梅山集团的北部土壤轻微污染.研究表明,与直接对重金属浓度分析数据实施插值分析的常规克里格方法相比,模糊c-均值聚类结合地统计学方法获得的空间预测结果蕴含信息更加丰富,而模糊集理论及其相关算法在土壤学诸多领域中也具有极大的应用潜力.     

主成分分析法用于厦门西港和香港维多利亚港沉积物样品分类研究

本文利用化学模式识别技术的主成分分析法对厦门西港及香港维多利亚港的１８个沉积物样品进行分类研究。所涉及的变量包括重金属Ｃｕ，Ｐｂ，Ｚｎ，Ｃｄ、有机污染物ＤＤＴ，ＰＡＨ，ＰＣＢ，ＨＣＨ，及碱性磷酸酶活性。正确的分类基于变量的适当选择，即选择代表来源不同的样品之典型特性的变量组合方式。     

大气环境影响评价工作等级划分技术方法探讨

基于HJ2.2-2008《环境影响评价技术导则——大气环境》有关规定,结合大气环评实践案例,对大气环境影响评价工作等级划分技术方法进行深入、系统地研究与探讨,提出等级划分原则性技术要点,进一步探讨了评价工作等级划分方法在环评中的理解和执行的具体问题及解决方案,对做好大气环境影响评价工作具有重要的指导意义。