2m分辨率遥感影像地表覆盖分类误差研究

以贵州省镇远县焦溪镇为研究区,以资源3号(ZY-3)2m分辨率卫星影像为主要数据源,采用面向对象分类技术提取研究区地表覆盖信息,将提取结果与普莱亚(Pleiades)影像,经目视解译并结合实地验证获取的高精度地表覆盖进行对比,分析ZY-3影像提取地表覆盖各类型的精度误差。研究结果表明:ZY-3影像相对于Pleiades数据提取平均总误差为1.56%,其中旱地和建设用地分类误差相对较大,精度误差分别是3.41%和3.08%。而水体分类误差最小,为0.70%,其余地类水田、乔木林、灌木林、草地、裸地提取误差则分别是1.28%、0.53%、0.86%、1.18%、1.47%。     

分类模式在妇幼保健院档案管理中的作用研究

档案管理是医院管理中需要重点管理的内容.随着社会的不断发展,对妇幼保健院档案管理也需要不断的发展才能跟上时代的步伐;对于档案的整体归类的方法需要不断地改善创新,才能帮助医院充分利用好档案,发挥档案自身的价值.其中分类模式主要是指将不同科室的档案分到不同的档案区,使档案更加清晰明了,更加方便应用.下面本研究首先简单介绍了分类模式开展的目的及优势,然后详细分析了妇幼保健院档案管理中分类模式作用以及档案管理中应注意的问题,以供参考.     

北京高校学生生活垃圾源头分类行为及其影响因素研究

生活垃圾源头分类制度的推广受到了社会的广泛关注。结合计划行为理论及相关文献提出5个研究假设,根据对北京市10所大学500余名在校大学生问卷调查的统计结果,分析了影响高校学生进行生活垃圾源头分类的因素,从政策制定、宣传教育、基础设施建设及创新体制机制等方面提出对策建议。     

论体育英语参照语料库建设的三维模式

目的为建设体育英语参照语料库提供一个理论框架和操作指引。方法首先从体育的社会性,主要包括体育的民族性、文化性和经济性3个方面,厘清主要体育项目,明确语料取样的对象和渠道。其次,以语域类型为参考,对体育英语话语进行分类,为体育英语语料库子库的组成提供语言学依据。结果根据语料库语料均衡原则,初步确定了不同体育分类和语域分类的话语权重的差异,语料采样时需体现出这种差异才可以保证语料的均衡性。结论这个"社会-语言-量化"的三维模式,从语料构成和语料大小两方面为建设体育英语参照语料库建设提出了一个整体构想。     

梵净山缺齿鼹的分类学讨论

2015年2月在梵净山国家级自然保护区内采集到一号缺齿鼹标本。为探讨该缺齿鼹的分类学地位,利用形态学及分子系统学方法,并结合国内外所记载缺齿鼹记录与分布于中国台湾和海南的华南缺齿鼹(Mogera insularis)及缺齿鼹属其它物种的形态和系统发育关系进行比较。结果表明该标本与M.insularis在体型以及头骨的测量数据、遗传距离上具有较大差异而与M.latouchei相近,分子系统学分析也支持了梵净山分布的缺齿鼹为M.latouchei,而区别于华南缺齿鼹(M.insularis)。     

城市生活垃圾分类治理中的政府责任探析

为了实现社会的可持续发展,对垃圾进行回收利用已成为必然趋势。作为垃圾治理源头的垃圾分类,具有全局性影响,直接关系着后续处理环节的成效。从国家、市场和社会角度来看,在当前社会环境下,政府对垃圾分类工作有干预的必要性。在此项工作中政府应承担的责任包括领导规划、监督管理、组织动员、教育引导等。为了实现政府责任,摆脱治理困境,应当加强中央政府的督察和评估、完善相关配套建设、提高居民垃圾分类知识以及利用经济杠杆,建立利益联动机制等。     

日韩两国垃圾分类经验对我国的启示

日本、韩国等亚洲发达国家的垃圾分类经历了很长时间的发展，到现在为止已经形成了比较完善的垃圾分类体系。而我国的垃圾分类虽然已经实施了十几年的时间，但仍然处于起步阶段。通过学习借鉴日本、韩国的优秀经验和做法，可以帮助我们少走弯路，有助于尽快建设与完善具有我国特色的垃圾分类体系，进而保护环境，节约资源。     

日本如何做好垃圾分类

日本人的环保意识强烈,在垃圾分类上可见一斑。在小学孩子们就被灌输了垃圾分类的理念,喝完牛奶,必须把牛奶盒的纸盒剪开,冼干净叠好,再将盒子、瓶盖、吸管分别丢入不同的回收箱。日本街道极少安放垃圾桶,据说是为了防止犯罪分子放炸药。所以垃圾都要带回家扔,也因此日本人有随身带塑料袋装垃圾的习惯。在日本,地区政府会在政府网站上公布详细的垃圾分类方法、丢弃方法以     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.