简介:为了掌握洪湖水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生,建立了一个BP神经网络水质指标预测模型。利用洪湖1990~2014年的水质指标实测数据作为学习样本,选取了pH、溶解氧(DO)、铵态氮(NH4+—N)、硝态氮(NO3-—N)、总氮(TN)、总磷(TP)6项指标作为预测参数,建立了BP神经网络模型,并运用该模型对洪湖水质指标进行了预测,同时引入一元线性回归模型与GM(1,1)灰色预测模型与该模型进行对比。结果表明,BP神经网络模型预测的水质指标的相关性系数都在0.998以上,平均相对误差都控制在2.5%以内,对单个指标的预测相对误差也都小于9%,明显优于一元线性回归模型和灰色预测模型;BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够相对准确地预测大部分水质指标,可以有效地应用于洪湖以及其它水域水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。
简介:(2018年9月21日吉林省第十三届人民代表大会常务委员会第六次会议通过)第一章总则第一条为了加强测绘地理信息管理,促进测绘地理信息事业发展,保障测绘地理信息事业为经济建设、国防建设、社会发展和生态保护服务,维护国家地理信息安全,推动数字吉林建设,根据《中华人民共和国测绘法》和有关法律、法规,结合本省实际,制定本条例。
简介:在区域尺度下,探索提取不同林分结构和滩涂裸露状况下红树林空间分布遥感信息的适用方法。选择ALOSPRISM/AVNIR-2为数据源,以广西北部湾两个红树林典型分布区作为实验区,第一个实验区是红树林茂密、滩涂裸露的区域,第二个实验区是红树林稀疏、低矮和滩涂不完全裸露的区域,分别采用了植被指数、监督分类、非监督分类和面向对象分类方法,进行实验。研究结果表明,在第一个实验区,用RVI、NDVI、SAVI、DVI、监督分类、非监督分类和面向对象方法进行遥感分类的总体精度分别为95.3%、94.3%、92.3%、93.3%、96.0%、97.0%和94.0%,说明这几种方法都可以较精确地提取红树林信息,其中非监督分类的结果相对较好;在第二个实验区,植被指数不能精确提取红树林信息,监督分类、非监督分类和面向对象分类的总体精度分别为92.7%、85.7%和89.3%,以监督分类的结果最好。因此,监测区域尺度的红树林,必须根据具体海湾或地段红树林的林分结构特点、成像时刻的潮位高度、红树林在遥感图像上的表征,选用适合的方法,才能确保红树林信息提取精度。在采用多源遥感数据进行红树林动态监测中,综合运用植被指数、监督分类、非监督分类、面向对象分类和图像解译方法,可以准确提取红树林信息。此外,对于斑块破碎、林木低矮且相当部分稀疏的广西北部湾乃至南中国海红树林遥感信息提取,适用的遥感图像空间分辨率应小于5m,以小于3m更适宜。
简介:本文应用山仔水库2003~2006年叶绿素a浓度、总磷浓度、总氮浓度、水温、溶解氧浓度、高锰酸盐指数、pH值7个参数监测数据对人工神经网络模型进行训练,在此基础上应用1997—2002年除叶绿素a浓度外其他6个参数监测数据,推算出1997~2002年间缺失的叶绿素a浓度,并对1997—2006年春末夏初的叶绿素a浓度动态进行分析,结果表明:山仔水库1997年建库初期,叶绿素a浓度处于较高水平,2000年以后叶绿素a浓度开始降低,近几年基本保持稳定.2003—2006年叶绿素a浓度呈季节周期性变化,春末经夏季到初秋,叶绿素a浓度持续升高,冬季下降明显,春季又开始回升;说明近几年山仔水库水体春末夏季秋初处于富营养化水平,秋末冬季处于中营养水平.本研究结果将为山仔水库的富营养化防治提供科学依据.
简介:湿地被称为"地球之肾",具有独特的生态结构与功能.中国湿地面积约占全球湿地面积的10%,但近年来湿地面积逐渐萎缩,已造成了极为严重的生态恶果.因此总结以往湿地研究成果,确立包括遥感在内的各种湿地信息提取方法,形成包含各种湿地信息的湿地数据子库和管理操作这些数据的湿地信息系统,并确立湿地信息的共享与发布机制,从而加快湿地科研步伐,成为湿地与遥感科技工作者共同关注的问题.WebGIS技术是GIS融合Internet技术发展起来的新技术,具有对大批量数据进行有效的分析管理和快速的查询检索功能.基于WebGIS技术的中国沼泽信息系统的建立有效地满足了湿地科研和开发保护的需要.
简介:湿地与周边水文系统通过复杂的水文过程相互联系和影响,具有整体性和复杂性。研究湿地与周边水文系统相互作用过程和机理,对湿地保护和恢复起着重要的作用。以美国奥克弗诺基(Okefenokee)流域为案例,构建包含沼泽地表水、沼泽地下水、高地地表水和高地地下水4个水文子系统的流域水文网络模型,采用生态网络分析方法中的效用、控制和单位元分析研究水文单元间作用关系。控制分析的结果显示,高地地表水和地下水两个子系统对沼泽地表水和地下水子系统的支持程度达到100%。无论是沼泽还是松林高地,其地表水和地下水之间存在高度的相互依赖和互补性。效用分析结果表明,沼泽地表水和高地地下水之间存在着互利的水文关系。而单位元分析结果显示,沼泽地下水深层渗漏和高地松树生态系统的蒸散过程是袭夺流域湿地系统水资源的重要一环。上述结果表明,生态网络分析方法可以有效地分析水文单元之间的作用过程、描述水文单元之间直接和间接的水文关系,可以用于流域湿地水资源管理。
简介:单独利用遥感影像光谱信息进行近海水产养殖信息提取时,养殖水体与自然水体易混淆,而单独利用遥感影像纹理信息提取近海水域水产养殖信息时,单一大块养殖水体与自然水体又难以区分。针对上述问题,利用OLI影像数据,提出了一种综合遥感影像光谱与纹理信息进行水产养殖信息提取的方法。首先,在对研究区养殖水体类型进行光谱特征分析的基础上,采用主成分变换方法,对OLI影像光谱信息进行压缩、挖掘和选取;其次,分析灰度共生矩阵窗口尺寸和纹理特征统计量对研究区水产养殖区域的区分能力,完成纹理特征的选取,并将选取的纹理信息和光谱信息进行特征协同;最后,对特征协同数据进行多尺度分割,根据各水体类型间的光谱特征和纹理特征的差异,构建研究区3种养殖水体的模糊逻辑隶属度函数,实现对研究区水产养殖信息的自动提取。研究结果表明,该方法能较好地提取研究区水产养殖信息,总体分类精度达到97.93%。