基于无人机遥感与随机森林的荒漠草原植被分类方法

荒漠草原是草原中最旱生的类型,属于草原的极限生态状态,也是气候变化和生态系统演变的预警区。利用无人机高光谱遥感技术快速、准确地提取荒漠草原草地植被类型,对动态监测草原生态安全和合理开发草地畜牧业具有重要意义。以无人机搭载高光谱成像系统采集内蒙古荒漠草原遥感图像,获得具有高空间分辨率和高光谱分辨率的图像;通过光谱连续统去除变换,增强草地植被之间的光谱差异,并构建植被指数;采用分步波段选择法选择荒漠草原植被的特征波段,实现高光谱数据降维;构建融合光谱特征、植被特征、地形特征和纹理特征等24个变量的随机森林分类模型,并与支持向量机(SVM)、K-最近邻(KNN)和最大似然分类(MLC)法进行比较。结果表明,在4种分类方法中随机森林分类算法分类效果最好,总体分类精度达到91.06%,比SVM、KNN和MLC等机器学习算法分别高7.9、15.61、18.33个百分点,Kappa系数达到0.90,比SVM、KNN和MLC算法分别高0.13、0.23和0.26。无人机高光谱低空遥感和随机森林算法的结合为荒漠草原草地植被分类提供了新途径。

小学生自主性德育有效策略研究

自主性德育一种可持续发展的德育，它是以学生的道德思维和道德能力培养为基本目标，通过循序渐进、生动活泼的教育方式，使个体的品德得以完善，成为适应社会发展要求的人的教育活动。通过自主性德育有效途径的探索，旨在研究培养和提高学生自主德育能力的方法、策略；研究如何充分引导和调动学生有效参与自主德育过程，并将德育目标、

中西医结合治疗肛肠疾病的临床分析

目的：对中西医结合治疗肛肠疾病临床治疗效果予以探讨分析。方法 ：随机选取2013年3月~2015年3月在我院接受外科手术治疗的120例肛肠疾病患者,随机分为对照组与观察组各60例,对照组给予肌注亚甲蓝注射液、罗哌卡因注射液进行治疗;观察组在对照组治疗基础上加用川椒坐浴、服用中药进行治疗。比较两组患者的临床治疗效果。结果：两组患者接受治疗后,观察组总有效率为91.67%,明显高于对照组的78.33%,观察组患者的临床不良症状发生情况、疼痛改善程度均明显优于对照组患者,两组比较差异均具有统计学意义（P〈0.05）。结论：中西医结合治疗肛肠疾病能够明显减少患者术后不良反应发生率,有效缓解患者术后疼痛程度,具有较好的临床治疗效果,值得在临床应用中推广。

探究文本,培养学生阅读习惯

课本是教师执教和学生学习的依据，是集科学性、人文性、趣味性为一体的优秀读本。教师在教学时要善于探究课本中的趣味性，激发他们阅读的兴趣，逐步培养他们良好的阅读习惯。

使用复方大承气汤治疗肠梗阻的疗效观察

目的:探讨使用复方大承气汤治疗肠梗阻的疗效。方法:选取我院2013年1月至2014年7月期间收治的60例肠梗阻患者作为研究对象。随机将这些患者分为对照组和观察组,每组各30例患者。为对照组患者在进行常规治疗的基础上使用石蜡进行治疗,为观察组患者在进行常规治疗的基础上使用复方大承气汤进行治疗。然后比较两组患者治疗的效果。结果:经过治疗后,观察组患者治疗的总有效率明显高于对照组患者,差异显著,具有统计学意义(P<0.05)。结论:使用复方大承气汤治疗肠梗阻的效果显著,值得在临床上推广应用。

基于邻域聚合与深度学习的小样本荒漠草原物种分类

随着气候变化和人类活动的影响,内蒙古草原逐渐荒漠化。为了解决传统地面调查的局限性,以及高光谱数据小样本分类难的问题。本文利用无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)高光谱遥感技术对荒漠草原物种进行数据采集,并提出一种邻域聚合算法结合深度学习的小样本分类方法。首先,通过遗传算法(genetic algorithm,GA)与最佳指数因子(optimum index factor,OIF)对高光谱数据进行波段选择;其次,构建高光谱数据邻域特征,采用邻域聚合算法对其进行邻域特征融合;最后,采用多层感知机(multilayr perceptron,MLP)对融合后的特征进行分类。结果表明,邻域聚合算法在每类地物只有10个样本的情况下总体精度可达93.41%,Kappa系数为0.9120;并与SVM和多种深度学习模型对比,邻域聚合算法计算效率高、模型大小最小、分类精度最高。该方法的提出,满足草原物种识别要求,为草原生态系统的动态监测提供新方法。

油田站场完整性管理技术发展探究

本文简略阐述了长庆油田第二采油厂西二联合站站场完整性管理项目的实际情况,分析了在油田站场完整性管理的核心技术和管理体系,并从静设备和动设备两方面着手,针对该项目中油田站场完整性管理技术的应用进行了详细分析,旨在为相关研究人员提供参考,进而精确掌握完整性管理技术应用的各个环节和要点,切实提升油田站场完整性管理水平,推动站场整体的持续平稳运行。

基于无人机高光谱遥感的荒漠草原覆盖度提取方法研究

植被覆盖度(fractional vegetation coverage,FVC)是草地退化评价的重要指标之一,实时、快速、准确地采集FVC是进行草地退化评价的基础。本文以无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)高光谱遥感图像为数据源,提出了3D-ResNet18深度学习覆盖度提取方法,将此方法与回归模型法和ResNet18经典深度学习方法进行比较,并对提取精度进行验证。结果表明,提出的3D-ResNet18方法对荒漠草原FVC展现出较优的提取效果,总体估算精度达97.56%,相比较NDVI、SA-VI、G_CR_NDVI、G_CR_SAVI和ResNet18分别提高了8.32%、5.92%、2.20%、2.14%和1.87%,为荒漠草原FVC信息高精度和高效率的统计奠定基础。

基于无人机高光谱荒漠草原鼠洞识别方法研究

近年,我国草原鼠害有逐年上升的趋势。草原鼠害不仅加剧了水土流失与荒漠化进程,还会引发鼠疫。鼠洞洞口数是我国进行鼠害监测与等级评价的重要指标,目前采用的人工勘察方法存在着精度低、费时费力、调查成本较高、只适用小面积调查等诸多问题,难以满足大面积实时监测和研究的要求。进行实时、动态的鼠洞数量分布监测,是有效地制定灭鼠措施和预防鼠疫发生的重要手段。本研究利用无人机携带高光谱仪对荒漠化草原进行数据采集,提出鼠洞指数(rat hole index,RHI)对草原鼠洞进行识别。研究结果表明,利用RHI识别草原鼠洞,总体精度可达97%,Kappa系数可达0.93,该模型与归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、土壤调节植被指数(soil-adjusted vegetation index,SAVI)、比值植被指数(ratio vegetation index,RVI)等3种植被指数模型相比具有较高的识别精度。RHI的提出,有效地提高草原鼠洞的识别精度和效率,为鼠害防治以及草原退化监测和研究提供有效方法。

基于高光谱遥感的荒漠草原鼠洞识别方法研究

鼠害是造成草原退化、载畜量下降和牲畜流行病的主要根源之一。无植被覆盖的鼠洞亦是加剧草原退化进程中极为重要的因素。我国草原鼠害监测标准与危害分级均以草原鼠洞洞口数为主要依据,然而多年来鼠洞洞口数的获取一直使用着人工调查方法,难以满足大面积草原鼠害监测要求。本文使用高光谱遥感技术通过采集自然光下草原鼠洞的高光谱数据,首次提出了基于高光谱荒漠草原的微斑块指数阈值法(Micro-Plaque Index Threshold,MPI-T)进行草原鼠洞识别。研究结果表明,采用MPI-T法可使草原鼠洞的总体分类精度达到92.7%,kappa系数达到0.855,满足草原鼠洞的高光谱识别要求,克服了草原鼠洞识别精度低的难题。本研究提出的MPI-T法为利用遥感技术进行草原鼠洞的识别及草原鼠害的等级评价提供了新方法。

基于A-Clenet5的荒漠化草原草种识别与分类

草原退化已经成为人类面临的主要生态问题,其标志之一是草原植被群落结构的改变,而草原草种的高光谱识别与分类是利用遥感进行大面积高精度草原退化监测与治理的基础与前提。由于天然草原草种分布的随机性和遥感图像云系情况的复杂性,草种识别精度低的问题未能得到满意的解决。本研究基于深度学习首次提出A-Clenet5法,在天然草原自然光下采集典型牧草高光谱数据,对数据进行预处理,利用A-Clenet5法进行特征挖掘和数据分类。研究结果表明,该方法对草种识别精度可达到92.18%,满足基于高光谱的草原草种的识别要求,为草原退化高精度遥感监测提供了可能。

基于高光谱SMPI法的草原地表微斑块识别与分类

草原地表微斑块特指在高光谱图像上荒漠化草原鼠洞、裸土和植被所表现出的斑块。这些是评价草原退化的重要指标。地表微斑块的识别与分类是基于遥感草原退化监测与评价研究的基础性的工作,对草原区域性规划、系统恢复与重建理起到至关重要的作用。由于高光谱采集及分析诸多方面的原因,目前地表微斑块高光谱的识别研究较少。本研究首次以荒漠化草原实地地表微斑块为研究对象采集高光谱数据,提出了SMPI法(Surface Mini-Patch Index,地表微斑块指数法),实现了草原地表微斑块的高精度识别与分类。研究结果表明,SMPI法可将荒漠化草原地表微斑块进行高精度识别与分类,通过Kappa系数验证,整体验证精度高于96%。此研究为无人机或低空遥感进行草原退化监测与定量反演提供了基础。

基于归一化植被指数对荒漠化草原地面高光谱影像中植被的识别

草原植被的分布与面积是草原退化评定的重要指标。以荒漠化草原植被为研究对象,在内蒙古四子王旗试验区域自然光下采植被的高光谱数据,通过构建植被光谱特征指标阈值对植被覆盖地区与非植被覆盖地区进行识别和分类,为低空高光谱遥感进行大面积的识别及数量统计提供依据,为高效,适时的草原监测和退化评价提供理论和技术手段。选择具有代表性归一化植被指数NDVI分析数据规律。结果表明:荒漠化草原阈值区间为0.01~0.9,其中植被阈值区间为0.4~0.9,非植被阈值区间为0.01~0.4,当NDVI阈值取0.4时对有无植被覆盖分类明显,经Kappa系数验证精度达96.2%。高精度的植被识别为后续无人机高光谱遥感提供数据数据支持及理论基础。

优化石油工程开发方案,保障油田产能

油田产能建设对于油田的经济效益有很大的影响,我们应当致力于石油工程开发方案的优化。石油工程主要分为地面工程、钻井工程、采油工程以及油藏工程等四个子工程,因此石油工程开发方案的优化应从这四个方面着手。本文重点分析我国油田产能建设的制约因素,并提出相关的优化方案,使我国的石油产能得到一定的保障,使石油工业得到更好的发展。