检索结果-内蒙古大学图书馆

金属矿山 2024年第8期 206-215页

作者：何柳赵月刘伟陈隽敏张刚高佳杨富淋孟丹中国能源建设集团广东省电力设计研究院有限公司广东广州510663 广东科诺勘测工程有限公司广东广州510663 广东省海上风电智慧工地及生态环境保护工程技术研究中心广东广州510663 首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地北京100048 东北师范大学环境学院吉林长春130117

以广西武宣三里沙安尾矿库及周边区域为研究区,整合实测数据与遥感数据,在兼顾尾矿库及周边区域植被、地表湿润程度、地表温度及地表裸露度和建筑用地信息的基础上,考虑了选矿厂、尾矿库及周边区域的土壤重金属污染情况,将土壤重金属污... 详细信息

以广西武宣三里沙安尾矿库及周边区域为研究区,整合实测数据与遥感数据,在兼顾尾矿库及周边区域植被、地表湿润程度、地表温度及地表裸露度和建筑用地信息的基础上,考虑了选矿厂、尾矿库及周边区域的土壤重金属污染情况,将土壤重金属污染指标纳入遥感生态指数RSEI中,从而构建改进的遥感生态指数IRSEI,并结合移动窗口算法与主成分分析模型,构建了一种改进的遥感生态指数IRSEI_mw。结果表明:增加内梅罗综合指数有利于更精细地对金属矿区及周边区域的生态环境质量进行评估;相比于整体研究区,尾矿库内部生态质量整体较差,整个研究区内RSEI、IRSEI及IRSEI_mw的均值分别为0.53、0.52和0.58,尾矿库内三个生态指数的均值分别是0.29、0.27和0.22;相比RSEI及IRSEI,IRSEI_mw指数计算的区域生态质量结果的区分度有所增加,尾矿区内生态质量等级为差的区域范围大幅增加,尾矿区外部等级为优的面积大幅增加。总体而言,IRSEI_mw指数可有效量化尾矿库及周边区域生态环境质量,有利于更精细地对金属矿区及周边区域的生态环境质量进行评估。

关键词：遥感生态指数移动窗口内梅罗指数尾矿库土壤重金属

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基于改进的两步移动搜寻法的贫困区小学教育资源空间可达性分析——以重庆市黔江区为例

引用

地理信息世界 2014年第2期21卷 22-28页

作者：任若菡王艳慧何政伟赵文吉成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室四川成都610059 成都理工大学地球科学学院四川成都610059 首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室北京100048 首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室北京100048 首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地北京100048

针对贫困区基础教育资源分布中出现的教育资源空间配置不合理等问题,以连片特困区——武陵山片区的重庆市黔江区为例,以自然村尺度进行测算,重点研究并解决了贫困区教育资源空间布局现状的评估技术,以及两步移动搜寻法在农村贫困山区的... 详细信息

针对贫困区基础教育资源分布中出现的教育资源空间配置不合理等问题,以连片特困区——武陵山片区的重庆市黔江区为例,以自然村尺度进行测算,重点研究并解决了贫困区教育资源空间布局现状的评估技术,以及两步移动搜寻法在农村贫困山区的关键技术改进和实现,并从供给和需求角度出发评价了教育资源的空间可达性。结果表明两步移动搜寻法适用于评估贫困山区教育资源的空间配置状况和分布情况;研究区教育可达性较高的地区不及需求总数的30%,分布在地形相对平坦,海拔较低的地区,服务范围内的学校多为中心校和实验小学,师资和占地面积优势大,但整体可达性并不理想。为相关部门有效配置教育资源,提出了"跑教"提升师资力量和恢复原有教学点等合理化建议。

关键词：贫困山区教育资源改进的两步移动搜寻法空间可达性 GIS

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人工神经网络在高分影像防沙带识别中的应用

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地理空间信息 2021年第1期19卷 13-17,I0005页

作者：尼加提·穆合塔尔周迪余洁朱琳首都师范大学资源环境与旅游学院北京100048 首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地北京100048 首都师范大学地球空间信息科学与技术国际化示范学院北京100048 首都师范大学三维信息获取与应用教育部重点实验室北京100048 首都师范大学资源环境与地理信息系统北京市重点实验室北京100048

基于高分一号(GF-1)遥感影像,利用人工神经网络方法对新疆和田洛浦县沙漠边缘村庄周围的防沙带进行识别,并与目视解译的防沙带结果进行对比,验证识别精度。将人工神经网络方法的识别结果与传统的最大似然法进行对比分析,并利用图像识别... 详细信息

基于高分一号(GF-1)遥感影像,利用人工神经网络方法对新疆和田洛浦县沙漠边缘村庄周围的防沙带进行识别,并与目视解译的防沙带结果进行对比,验证识别精度。将人工神经网络方法的识别结果与传统的最大似然法进行对比分析,并利用图像识别领域中的准确率、召回率和F值3个指标对两种方法进行精度评价。结果表明,人工神经网络方法识别防沙带的准确率为79%、召回率为83%、F值为81%,最大似然法的准确率为74%、召回率为82%、F值为78%,人工神经网络方法的3个评价指标均高于最大似然法。

关键词：人工神经网络方法 GF-1号最大似然法防沙带

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一种高效、快速提取建筑物方法的研究——以唐山市为例

一种高效、快速提取建筑物方法的研究——以唐山市为例

引用

2011 International Conference on Fuzzy Systems and Neural Computing(FSNC 2011)

作者：王坤翁白莎王凌河首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地中国水利水电科学研究院水资源研究所天津大学建筑工程学院大连理工大学建设工程学部水利工程学院

目前遥感技术是对城市增长进行监测的主要手段和有效途径。其中,如何提高利用遥感技术提取建筑物信息的速度也是当前的研究热点之一。本文首先通过对1992年、1999年、2006年和2009年的唐山市TM影像可见光波段的分析,基于TM影像的第一波... 详细信息

目前遥感技术是对城市增长进行监测的主要手段和有效途径。其中,如何提高利用遥感技术提取建筑物信息的速度也是当前的研究热点之一。本文首先通过对1992年、1999年、2006年和2009年的唐山市TM影像可见光波段的分析,基于TM影像的第一波段建立了提取建筑物信息的规则,并提取和分析了这四个时相的建筑物时空分布和变化情况;然后与传统的人工解译和先进的归一化插值不透水面指数法相比,本文提出的方法对建筑物的提取速度明显快于其他。实验结果表明,利用TM影像的第一波段提取建筑物信息简便、快捷、准确,但提取结果的精度对遥感影像的质量有较高的依赖性,云层、山地、裸地等都会对建筑物的提取结果产生影响;对唐山市建筑物时空分布变化的研究表明,近17年来,唐山市建筑物的面积增加了182.05 km2,并且新增速度也越来越快。

关键词：遥感建筑物 TM影像唐山

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一种高效、快速提取建筑物方法的研究——以唐山市为例

一种高效、快速提取建筑物方法的研究——以唐山市为例

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2011 AASRI Conference on Artificial Intelligence and Industry Application (AASRI-AIIA 2011)

关键词：遥感建筑物 TM影像唐山

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