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1.
快鸟影像是目前世界上空间分辨率达到亚米级的商用卫星之一,辐射亮度级为2048级、11 bit,将其转换为256级、8 bit,然后在ERDAS软件中进行多光谱、全色分辨率的融合,输出能够被MATLAB软件接受的JPG图形格式文件;基于快鸟影像有4个波段,彩用最佳指数(OIF)进行最佳组合波段的选择,经计算4、3、2组合波段的OIF值最大为76.53684,作为下一步自组织分类的图像;自组织神经网络分类在MATLAB中完成,选择函数newsom,待地物类别数为5类,网络训练最大次数为100次,对分类结果计算出了总体分类精度为83.21%,Kappa系数为78.66%.  相似文献   
2.
在以人口为指标的城市化水平预测时,采用了灰色理论与遗传算法相结合的方法,由灰色遗传算法求得了发展系数a=-0.0396,绝对值小于1,可以用于中长期预测,其拟合结果残差平方和为0.924 1优于最小二乘法的1.506,对2006年的中国城市化水平进行预测其精度为95.67%大于最小二乘法的95.24%.两种方法的预测精度都大于95%,预测精度均很高.  相似文献   
3.
Logistic模型与McDill-amateis模型的参数有明确的生物学意义,能较好的反映林木的生长过程,其参数的拟合有多种方法,应用基于实数编码的遗传算法目标适应函数采用误差平方和比例数取得了理想的结论.  相似文献   
4.
通过对日本落叶松临时祥地中优势木高生长与龄组关系的研究,综合不同林分中空间因子对林木生长的影响,从而提取出日本落叶松林中的空间信息:海拔、坡向、坡度、林分密度、土层厚度、坡位的分布情况。  相似文献   
5.
通过对天然林分中3个主要树种的地统计学分析,发现马褂木(Lirlodendron chinese)、华山松(Pinus armandi)的变异函数理论模型为指数型,呈聚集分布,华山松的聚集强度最大,区域空间连续性强度分别为50.1%、71.3%,均大于50%;杉木(Cunningharnia Lanceolata)为纯金块模型,呈随机分布,空间异质性最低,主要由随机部分组成,分数维最大,空间分布结构复杂;变程以马褂木最大,分数维最小,空间分布结构简单,说明3树种虽然生长在同一林分中,其空间格局是有差异的.  相似文献   
6.
以凉水林场地形图,林相图、航空像片、1989年的小班调查薄等资料为基础建立了以栅格数据为基础的数字化高程模型,产生了具有栅格数据结构的坡度、坡向数据文件、并和以林班号、小班号为标识符的属性数据文件一体化,然后应用二倍的公息服从于X^2分布进行因子筛选,以信息增量为相似系数作为天然次生林地分类的量化指标,进行地类的归属。  相似文献   
7.
应用人工智能技术编制了高岩子林场的具有部分专家系统功能的林分经营系统,该系统包含知识库、推理机以及空系统,知识库与推理机可据不同的经营对象而变化,将空系统转变成实系统,任何一种计算机高级语言均可实现该功能。  相似文献   
8.
以地理信息系统中栅格数据结构为基础,建立数字地形模型(DEM),然后以从地形图上读取的各栅格点的高程值为准,求算出格栅格点的地形特征值坡度、坡向,以便对所研究地区的地形概况有全面的了解,可在计算机上显示三维立体图。  相似文献   
9.
长岭岗林场日本落叶松人工林立地指数表的编制   总被引:4,自引:0,他引:4  
用150株日本落叶松优势水平均树高--年龄资料,根据树高生长过程特性,在比较多个树高生长模型的基础上,选择Richards生长方程H=a(1-e^-bA)^c作为日本落叶松树高生长模型;通过优势木解析木资料分析,确定基准年龄为20年,立地指数级距为2m,在10-22m范围内划分7个指数级;用比例法展开导向曲线编制立地指数表。检验结果表明,所编立地指数表精度高,适应性强,能客观地评价长岭岗林场日本落叶松人工林生境质量。  相似文献   
10.
对洪家河流域植物群落相似性与聚类分析结果表明,有些群落如黄心夜合毛椿木荷林与化香枫香林、马尾松丝栎栲林、杉木马尾松林等之间的Jaccard指数、Sorenson指数为0.0,它们完全不相似,另一些群落如构栲丝栎栲山楠林与枫香杉木林、锥栗丝栎栲蓝果树林、马尾松锥栗林等之间的Jaccard指数在0.70以上,它们大体相似,其它群落之间的Jaccard指数在0.10-0.69之间;群落相似性指数的大小反映了该流域人为干扰对森林群落的影响.对群落主林层优势种重要值进行聚类分析,结果表明洪家河流域森林群落有6种类型,主要是黄心夜合毛椿木荷群落、构栲丝栎栲山楠群落、化香枫香群落、锥栗马尾松化香樱桃杉木短柄枹群落、枫香栓皮栎白栎马尾松群落和以马尾松、杉木、柏木和构栲、枫香、灯台、锥栗等为主要优势种构成的针阔混交林群落.  相似文献   
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