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1.
近年来随着我国经济建设的不断加快以及城市化的快速发展,工业和人口的大规模聚集造成了不透水表面的快速扩张,这对城市生态环境产生了严重的影响。作为城市化水平的关键指示因子,不透水表面已经被广泛应用在城市生态环境评估中。为了定量的分析洱海流域不透水表面拓展的时空动态特征规律,本文以大理市所在的洱海流域为研究对象,利用2005年至2017年的大理市Landsat 5、Landsat 8遥感影像,提取归一化水体指数(MNDWI)和归一化差值不透水表面指数(NDISI)对洱海流域的城市、道路进行空间分析并提取出不透水表面信息进行空间格局分析。研究结果表明:2005~2017年间,随着城市化的快速发展,洱海流域的植被覆盖率和水体等自然地物覆盖率处于下降状态,而不透水覆盖率从11.6%上升到19.8%,呈现快速持续上升趋势。由洱海水质和其流域内不透水覆盖率线性拟合结果可以得到两者具有一定的负相关性。可以预见洱海水质未来发展中随着不透水覆盖率的增长而下降。因此,在城市发展的同时,应该注重对洱海的综合治理,不能任水质自行调节。本研究结果为洱海流域内城市规划管理和流域(水)环境治理提供参考信息,具有重要的现实意义。  相似文献   
2.
为了提高通用掩密分析技术的检测性能,针对基于加性噪声的空域掩密技术设计了一种通用掩密分析算法,通过分析LSB、+-k(k=1,3,5)和SM算法所引入的掩密噪声对图像差分直方图产生的影响,提出分别利用差分直方图分布的高阶统计矩和差分直方图曲线下特殊区域之间的面积比值作为分类特征的掩密分析特征选择算法,分别利用该算法和Farid的通用算法对由LSB、+-k(k=1,3,5)算法掩密后的图像进行检测,实验结果表明,对于不同的嵌入消息比例,该算法的掩密检测率较Farid的算法都有了大幅度的提高。  相似文献   
3.
简述了目前中文丛书题名著录和标目选取中存在的问题,分析了产生这些问题的原因,提出了规范化著录中应注意的问题。  相似文献   
4.
陈意  王芳 《科技情报开发与经济》2007,17(15):216-217,221
剖析了医疗事业单位固定资产管理工作中存在的问题及其产生的原因,提出了医疗事业单位加强对固定资产进行规范化管理的若干建议。  相似文献   
5.
针对视觉运动目标的鲁棒跟踪问题,提出了一种基于局部分块和背景加权的跟踪算法。首先对目标的前景和背景区域进行分块采样,然后利用基于积分直方图的局部快速穷搜索算法计算每一个分块在当前帧中的后验概率图,最后对后验概率图确定的对应分块的搜索结果赋予不同的权值,进而计算出目标在当前帧中的位置。实验结果表明:基于局部分块加权的跟踪算法比单纯的背景加权跟踪和分块跟踪具有更高的跟踪精度和成功率,且算法复杂度较低。  相似文献   
6.
关于Hadamard矩阵的若干结果   总被引:4,自引:0,他引:4  
研究了著名的Hadamard猜想,对任一正整数K,给出了4K×4K阶Hadamard矩阵存在的一些必要条件。  相似文献   
7.
为全面分析用于数字信号的最小均方(LMS)算法性能,提出了一种新的性能评估参数-误码率,为了提高LMS算法性能,提出了一种新的变步长归一化LMS自适应算法,该算法长在启动阶段主要由瞬时误差控制,以加速收敛,在收敛阶段主要由其历史值来决定,以获得低的误码率,而切换条件是基于短时均方误差值,与已有类似的变步长LMS算法相比,在几乎不增加算法复杂度的情况下,具有更快的跟踪速度,更低的比特误码率,特别是其控制参数在观测噪声强度发生变化时不需重新调整,计算机仿真效果支持了理论分析。  相似文献   
8.
设F是域,n为正整数,GLn(F)表示域F上的n级一般线性群,A,B为两个平延,当A与B不可交换时,P∈GLn(F),使P-1AP=T12(1),P-1BP可表为5种简单形式。  相似文献   
9.
一种新的彩色图像降维方法   总被引:5,自引:1,他引:5  
徐志节  杨杰  王猛 《上海交通大学学报》2004,38(12):2063-2067,2072
基于内容的图像检索(CBIR)是图像检索的重要分支,而基于颜色的特征提取是CBIR的常用方法之一.如果对图像颜色的特征数提取过多、维数过大,则不利于对图像的快速匹配.本文将图像的色彩直方图作为输入向量,然后采用局部线性映射(LLE)算法对原始数据进行降维,并分别在4种色彩空间下对降维后的彩色图像进行分类.实验证明,在处理非线性数据降维时,LLE较主成分分析(PCA)具有明显的优势.  相似文献   
10.
退化图片的图像增强方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用直方图均衡和灰度匹配变换的图像增强方法对退化图片细节进行了增强处理,在灰度匹配变换中分别采用单映射(SML)规则和组映射规则(GML),并对它们的特点进行了比较分析.实验结果表明,用SML和GML能更好地增强细节.特别是GML能有效减小其匹配后的直方图与匹配函数之间的误差.  相似文献   
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