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121.
基于图像分割的SAR图像匹配方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对单一背景的海岛合成孔径雷达(SAR)图像,提出一种基于图像分割的图像匹配方法.该方法采用静态小波对原实时图分解滤波,抑制噪声;利用最大类间方差阈值法分割图像,分割出特定目标;选择结构元素进行形态腐蚀和膨胀,去掉细小背景杂波干扰;对二值化的图像进行面积统计,搜索出面积最大的目标.在原实时图中,以最大面积目标的外切矩形裁剪图像作为新的实时图.实践证明,利用裁剪的新实时图进行匹配,可以有效去除背景对匹配的不利影响,弥补了传统方法匹配精度低、实时性差的缺点. 相似文献
122.
123.
基于2005~2014年西北五省人口-经济-水环境质量相关数据,构建耦合协调评价指标体系。运用统计学和GIS方法对近10年来西北地区人口-经济-水耦合协调发展的时空演变进行分析,发现2005~2014年,耦合类别变化情况为勉强耦合-初级耦合-中级耦合,耦合协调度持续上升表明三个子系统之间的协调促进作用增强,系统逐步由无序走向有序;近10年来,西北五省耦合协调度均有不同程度提升,其中青海省提升幅度最大,达到了0.44,陕西省提升幅度为0.044,是五省中提升幅度最小的省区;不论是区域整体还是区域内部各个省份,经济和人口对系统的推动作用均逐步增强,而水环境质量则逐步失去对各区域发展的推动力,表明区域发展的动力逐步由资源转向经济和人口,发展的可持续性增强。 相似文献
124.
草地不合理的利用方式是造成植被退化的主要原因,掌握不同利用方式对植物叶片功能性状的影响,可为区域草地合理利用提供基础资料.试验以贝加尔针茅草原为研究对象,研究围封、放牧和刈割,3种利用方式下,贝加尔针茅(Stipa baicalensis)、羊草(Leymus chinensis)、羽茅(Achnatherum sib... 相似文献
125.
以CNKI和Web of Science数据库中2000—2022年核心级以上中英文文献作为研究样本,通过CiteSpace科学文献计量知识图谱方法,对国内外伟晶岩的研究进展进行了可视化分析.研究表明:(1)2000—2022年国内伟晶岩研究论文成果增速远高于国外,有助于伟晶岩研究的未来发展;(2)中国地质科学院矿产资源研究所与俄罗斯科学院发文量分别在国内外处于领先地位,其核心研究团队与研究机构之间合作网络体系基本成型;(3)关键词共现与聚类可视化结果显示国内外伟晶岩研究主要集中在伟晶岩地质特征、岩石矿物结构、地球化学分析、花岗岩与岩浆演化以及稀有金属成矿等方面;(4)国内外研究具有热点重合度一般,同步性不强等特点,虽然都开展了伟晶岩理论与稀有金属成矿等研究,但是国内研究更侧重于Li-Be-Nb-Ta等稀有金属成矿规律研究,国外研究更重视花岗伟晶岩的起源与演化;(5)对当前及未来伟晶岩研究可从伟晶岩的岩石成因、稀有金属成矿以及喜马拉雅花岗岩等几个方面开展,可能成为未来研究的热点与前沿. 相似文献
126.
Co纳米线阵列膜热处理前后的结构与磁性研究 总被引:8,自引:0,他引:8
在具有纳米级孔洞的多孔氧化铝模板上,用电化学方法成功地制备出钴纳米线有序阵列复合膜。分别用透射电子显微镜(TEM)、扫描电子显微镜(SEM)、选区电子衍射(SAED)、X射线衍射仪和振动样品磁强计(VSM)对样品进行了测试表征。形貌和物相分析表明,模板中的Co纳米线均匀有序,彼此独立,相互平行,每根纳米线由一串微晶粒构成。Co纳米线属六方密堆积结构,有很好的结晶取向,晶体的C轴沿纳米线轴定向排列。热处理能优化Co纳米线的结晶取向。磁性研究显示,纳米线长到一定程度后,长度的增加不再影响它的矫顽力。纳米线短和纳米线长时,存在两种不同的磁化反转机制,对短纳米线,磁化反转机制为旋转型。在这种机制中,热处理导致矫顽力增大。对长纳米线,反磁化机制为畴壁位移。在这同制中,热处理引起矫顽力减小。微磁学计算模拟证明了它们的磁化反转机理。 相似文献
127.
128.
采用电子万能拉伸试验机对CuZnAl形状记忆合金进行了拉伸试验.试验结果表明。拉伸曲线的骨架曲线与滞回曲线因为残余马氏体量不同而形状不同.由于马氏体开始转变温度的不同.CuZnAl形状记忆合金的骨架曲线模型与滞回曲线模型的参数稍有区别,因此,不同相变温度的CuZnAl形状记忆合金的模型需要作修正.另外,马氏体状态记忆合金的力学曲线模型为双线性模型. 相似文献
129.
中蒙典型草原既是气候变化的敏感区又是生态系统的脆弱区,放牧是其主要的生产方式,而植被作为生态系统的关键指标,在不同放牧方式下有其独特的演替规律.因而探讨不同放牧方式下的草场植被变化,对草地植被恢复及生态畜牧业可持续发展有重要的科学意义.在基于遥感数据和地面样方调查数据基础上,利用像元二分模型和统计分析方法,分别对草场植... 相似文献
130.
对于终身主题模型而言,先验知识的正确性对后续的建模任务起到了至关重要的作用.因此,提出了一种基于语义相似度改进的少样本终身主题模型SS-AMC(Semantic Similarity-AMC),利用BERT获取共现词对的词向量,计算其语义相似度,通过设置相似度阈值进而优化知识库中的先验知识,以提升少样本终身主题模型的性能.在中英文数据集上的实验结果表明,SS-AMC模型的主题一致性较基线模型有了明显的提升. 相似文献