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基于NOAA/AVHRR影像和地理空间数据的中国东北区景观分类研究 总被引：6，自引：3，他引：6
在借鉴前人工作的基础上,以地理空间数据和NOAA/AVHRR复合影像解译为基础,采用高程、坡度、土壤侵蚀强度等指标对中国东北区进行了景观分类:①根据≥10℃积温与干燥度将研究区划分为3个自然带、9个景观区;②通过地理空间数据与遥感信息的复合,对东北区NOAA/AVHRR影像进行解译,得出16种土地覆盖类型;③在各景观区内,将依据DEM和坡度数据进行划分的地貌类型和参照全国土壤侵蚀分类系统进行划分的土壤侵蚀类型,与土地覆盖类型叠加,再通过制图综合得到各区景观类型图;④将各区景观类型图进行接边处理,得到整个东北区的景观类型图.从分类结果可看出,平原和中、低山丘陵构成了东北区自然景观的主要特色,与实际状况基本吻合.丘陵地带多无侵蚀或微度侵蚀;平原周围山前台地大部分遭受轻、中度水蚀,高台地和熔岩高原所占比例较少.以土壤侵蚀强度作为景观类型划分指标,突出了景观类型在自然与人为干扰下的动态变化和潜在问题,有助于未来发展趋势的预测和对策的提出.运用地理空间数据辅助NOAA影像解译可以有效地提高精度,使NOAA/AVHRR数据在大尺度景观研究的深度和广度大大提高. 相似文献
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本文结合国家“七五”科技攻关项目——三江平原依兰示范区低山丘陵次生林区生态经济复合体研究,论述了生态气候在低山丘陵区森林生态立地分类中的应用。 首先,拟在用遥感信息和地理信息对研究区立地条件进行综合分析基础上,认定以水热状况为代表的生态气候要素为主导立地因子。为此,应用生态气候研究方法,对研究区生态气候进行了深入分析,并划分了生态气候类型,为森林生态立地分类打下了地理气候学基础;然后,选取水热状况并依据地貌、土壤、植被等特征,采用多因子综合分析,通过相关信息复合获取了7个森林生态立地类型;最后,根据景观生态建设原则和生态经济理论,提出了研究区森林生态立地资源合理利用的建议。 相似文献
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本文结合国家“七五”科技攻关项目——三江平原依兰示范区低山丘陵次生林区生态复合体研究，论述了生态气候在低山丘陵区森林生态立地分类中的应用。首先，拟在用遥感信息和地理信息对研究区立地条件进行综合分析基础上，认定以水热状况为代表的生态系后要素为主导立地因子。为此，应用生态气候研究方法，对研究区生态气候进行了深入分析，并划分了生态气候类型，为森林生态立地分类打下了地理气候学基础；然后，选取水热状况并依据地貌、土壤、植被等特征，采用多因子综合分析，通过相关信息符合获取了7个森林生态立地类型，最后，根据景观生态建设原则和生态经济理论，提出了研究区森林生态立地资源合理利用的建议。 相似文献
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乡村景观分类的方法探析
——以北京市海淀区白家疃村为例 总被引：10，自引：1，他引：10
景观分类既是景观结构与功能研究的基础,又是开展景观评价、规划与设计的前提条件,是景观生态学理论与实践相结合的桥梁和纽带.但是,目前国内外对景观分类理论和方法的研究还不够,对乡村景观分类的详细探讨更是不足.本文在借鉴国内外景观分类理论和方法的基础上,针对乡村景观规划的要求和我国乡村景观的特点,提出了一种乡村尺度的景观功能形态分类方法,即采用景观区、景观类、景观亚类和景观单元四级分类体系.在此基础上,以地貌类型和土地利用方式比较典型的北京市海淀区白家疃村为实例进行了详细的景观类型划分,共划分了1个景观区、3个景观类、9个景观亚类和28个景观单元,并借助于GIS,进一步编制了白家疃村景观分类图.结果表明,该方法能够反映实际存在的各种景观类型,充分考虑到了影响乡村景观类型的自然因素和人为因素,能够满足大比例尺的乡村景观制图和乡村景观规划的需要,体现了乡村景观的特点,是一种比较综合的实用性方法. 相似文献
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针对目前基于主题图的中文自动分类的空缺,文章在总结Ontopia对英文和挪威文自动分类的技术基础上,结合中文特殊性,构建了一个基于主题图的中文分类原型系统。该系统通过借助POI、PDF、SAX作为文档文本解析器提取文本,采用盘古分词对文本进行分析,以Java为系统实现主要语言,达到了基于主题图的中文自动分类的目的。 相似文献
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本文设计了一种新型的专业分类表-<中国图书馆图书分类法畜牧专业分类表>.除了传统的分类表以外,它还增加了分类号--主题词对照索引和KWIC型入口词索引.文中详细阐述了该表的性能、特点和编制方法,讨论其在自然语言检索和自动分类中的作用. 相似文献
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中国1∶100万地表覆被制图分类系统研究 总被引：2，自引：1，他引：2
景观生态图属国家基础图件之一,其分类研究是制图的基础,而地貌和地表覆被是两个最主要的因素.该文在总结前人研究土地利用、植被、地貌等专题图件、乃至景观分类系统的基础上,详细对比分析了目前国内常用的土地利用和植被分类体系,以卫星遥感为基础数据源,以地理信息系统为技术,将FAO土地覆被、土地利用和植被三者的分类方法和体系有机地结合起来,研究并提出了全国适用于遥感影像数据(Landsat TM和ETM)的1:100万地表覆被分类系统,将全国陆地地表覆盖分为森林、草地、荒漠、水体和湿地、稀疏及无植被地、农田、人工建筑(一级类)七大类,并划分出第二、三级类型,拟定了相应的编码体系.该研究为利用中高分辨率卫星数据编制并完成全国1:100万地表覆被图奠定了坚实的基础,同时对研究和制定全国地貌和景观生态分类体系,编制全国地貌图和景观生态图具有很好的借鉴意义. 相似文献
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矿产资源开发活动不可避免地会对矿山地质环境产生或重或轻的影响与破坏,为了有效支撑国土资源部门矿山地质环境监管的新职能,为矿山地质环境保护与治理提供科学依据,2001年中国地质调查局首次在全国部署了《西北地区不同类型矿产开发环境地质研究》工作,2007年下达了编制我国首份《中国矿山环境地质图（1/400万）》的项目任务书。项目的主要目标任务是开展西北地区不同类型矿产资源开发环境地质研究,探索多矿种多问题为一体的点状矿山地质环境问题的编图方法,编制《中国矿山环境地质图》,为矿山地质环境防治规划及科学研究提供依据。项目实施之前,我国没有区域性矿山地质环境综合研究及小比例尺的图件编制工作,因此项目是集矿山地质环境调查及编图方法创新、理论研究为一体的探索性工作,具有立典性和示范性。上述两个项目均由中国地质调查局西安地质调查中心实施,主要完成人有徐友宁、何芳、张江华、刘瑞平、乔冈、陈华清。项目成果《区域性矿山环境地质研究及编图方法实践》获2014年度国土资源科学技术二等奖。 相似文献
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使用计算机编制列车运行图不仅可以大量减轻编图人员的劳动强度，缩短时间，提高编图质量还可以使其结果在铁道部与铁路局、铁路局与铁路局、或与其它有关部门之间达到资源共享。 相似文献
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Text mining techniques for patent analysis 总被引：1，自引：0，他引：1
Patent documents contain important research results. However, they are lengthy and rich in technical terminology such that it takes a lot of human efforts for analyses. Automatic tools for assisting patent engineers or decision makers in patent analysis are in great demand. This paper describes a series of text mining techniques that conforms to the analytical process used by patent analysts. These techniques include text segmentation, summary extraction, feature selection, term association, cluster generation, topic identification, and information mapping. The issues of efficiency and effectiveness are considered in the design of these techniques. Some important features of the proposed methodology include a rigorous approach to verify the usefulness of segment extracts as the document surrogates, a corpus- and dictionary-free algorithm for keyphrase extraction, an efficient co-word analysis method that can be applied to large volume of patents, and an automatic procedure to create generic cluster titles for ease of result interpretation. Evaluation of these techniques was conducted. The results confirm that the machine-generated summaries do preserve more important content words than some other sections for classification. To demonstrate the feasibility, the proposed methodology was applied to a real-world patent set for domain analysis and mapping, which shows that our approach is more effective than existing classification systems. The attempt in this paper to automate the whole process not only helps create final patent maps for topic analyses, but also facilitates or improves other patent analysis tasks such as patent classification, organization, knowledge sharing, and prior art searches. 相似文献
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[目的/意义]针对技术功效图构建过程中的主要问题和薄弱环节,提出了一种基于SAO结构和词向量的专利技术功效图构建方法。[方法/过程]利用Python程序获取专利摘要中的SAO结构,从中识别技术词和功效词;结合领域词典与专利领域语料库,运用Word2Vec和WordNet计算词语间的语义相似度;利用基于网络关系的主题聚类算法实现主题的自动标引;采用基于SAO结构的共现关系构建技术功效矩阵。[结果/结论]实现了基于SAO结构和词向量的技术功效图自动构建,该构建方法提高了构建技术功效主题的合理性和专利分类标注的准确性,为技术功效图的自动化构建提供新的思路。 相似文献
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《International Journal of Information Management》2016,36(3):451-475
ContextNowadays the concept of knowledge mapping has attracted increased attention from scientists in a variety of academic disciplines and professional practice areas. Among the most important attributes of a knowledge map is its ability to increase communication and share common practices across an entire organisation. However, despite being a promising area for research, the knowledge maps community lacks a widespread understanding of the current state of the art.ObjectiveThe objective of this article is to explore the world of knowledge mapping by reviewing and analysing the current state of research and providing an overview of knowledge mapping’s concepts, benefits, techniques, classifications and methodologies, which are precisely reviewed, and their features are highlighted. In addition, we offer directions for future research.MethodBased on the systematic literature review method this study collects, synthesises, and analyses numerous articles on a variety of topics closely related to a knowledge map published from January 2000 to December 2013 on six electronic databases by following a pre-defined review protocol. The articles have been retrieved through a combination of automatic and manual search, hence extensive quantitative and qualitative results of the research are provided.ResultsFrom the review study, we identified 132 articles addressing knowledge maps that have been reviewed in order to extract relevant information on a set of research questions. We found a generally increasing level of activity during this 5-year period. We noted that while existing research covers a large number of studies on some disciplines, such as systems and tools development, it contains very few studies on other disciplines, such as knowledge maps adoption. To aid this situation, we offer directions for future research.ConclusionsThe results demonstrated that a knowledge map is an imperative strategy for increasing organisations’ effectiveness. In addition, there is a need for more knowledge maps research. 相似文献
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一种基于词上下文向量的文本自动分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了传统文本自动分类方法的不足、词上下文向量的含义及其在自动分类中的作用,提出了一种基于词上下文向量的文本自动分类方法,该方法利用词上下文向量来生成分类器的类别中心向量和待分类文本的文本向量,使分类质量有所提高。 相似文献
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【目的/意义】政府机构的数据规模在数字时代得到了空前的增长,这也为多类目政务数据的自动化处理工
作带来了挑战。在此背景下,本文通过引入多层次文本分类方法,对进出口商品的自动归类问题进行了探索。【方
法/过程】基于HS编码的层次结构,构建了一个包含三个层次的分类模型,通过逐层判别进而累加的方式进行文本
分类;同时,对SVM与TextRNN等算法的分类效果进行了对比。【结果/结论】多层次分类模型对于解决商品归类问
题的总体效果较好;在数据充分的情况下,TextRNN 比 SVM 的效果相对较好（第 1 层 93.00%>92.90%,第 2 层
96.46%>96.38%）,而在学习不充分的环境下,SVM具有较大优势（第3层92.49%<95.92%）;SVM取得了85.88%的最
佳叠加正确率。【创新/局限】本研究尝试基于多层次分类方法解决商品自动归类问题,但数据规模及应用场景仍有
待拓展。 相似文献
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研究了中文词自动分类问题。针对传统的蚁群算法中文词语分类精确度低等问题,提出了一种将蚁群算法应用到了中文词语自动分类中。方法建立在首先对大规模语料文本进行统计和计算的基础上,得到词的一元和二元信息,然后采用了蚁群算法对该信息进行词的分类。实验结果表明,提出的算法有效提高了词语分类的精确度。 相似文献
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基于量子自组织网络的Web文本自动分类方法 总被引：3，自引：0，他引：3
针对Web信息挖掘中的文本自动分类问题,提出了一种基于模糊特征向量和量子自组织特征映射网络的分类方法.该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的Web位置信息,构造出模糊特征向量,使自动分类原则更接近手工分类方法. 相似文献
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针对图书、期刊论文等数字文献文本特征较少而导致特征向量语义表达不够准确、分类效果差的问题,本文提出一种基于特征语义扩展的数字文献分类方法。该方法首先利用TF-IDF方法获取对数字文献文本表示能力较强、具有较高TF-IDF值的核心特征词;其次分别借助知网(Hownet)语义词典以及开放知识库维基百科(Wikipedia)对核心特征词集进行语义概念的扩展,以构建维度较低、语义丰富的概念向量空间;最后采用MaxEnt、SVM等多种算法构造分类器实现对数字文献的自动分类。实验结果表明:相比传统基于特征选择的短文本分类方法,该方法能有效地实现对短文本特征的语义扩展,提高数字文献分类的分类性能。 相似文献
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This article introduces a Chinese text automatic classification method, including its principle and classification process. The article focuses on some key theoretical problems, such as word classification, keyword collection and keyword matching. 相似文献
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用比TMDM更丰富的语义发现技术和现有研究方法,从信息查询动机、分面选择、原型结构、主题图探索等角度,对基于分面主题图探索式搜索分析。评价自动选择分面导航点,论证如何整合基于分面主题图探索式搜索功能,探讨用户如何在缺乏专业知识领域采用探索式搜索实现查询信息的目的。 相似文献