土地利用动态变化的空间测算模型研究

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1、土地利用动态变化的空间测算模型研究[土地利用动态变化的空间测算模型研究]ThespatialcalculatinganalysismodelisbasedonGISoverlay.Itentalizethelandinresearchdistrictintothreespatialtypes:unchangedparts,convertedpartsandincreasedparts.Bythismethodericalmodelanddynamicdegreemodelforcalculatingland-usechangerates.Furth

2、ermore,thepaperraisesthepossibilityofrevisingthecalculatinganalysismodelofspatialinformationinordertopredicatemorepreciselythedynamicchanginglevelofalltypesoflanduses.Inthemostconcreteterms,themodelisusedmainlytounderstandchangedareaandchangedrates(increasingordecreasing)ofdif

3、ferentlandtypesfrommicrocosmicangleandestablishspatialdistributionandspatio-temporalprinciplesofthechangingurbanlands.Andicsituations.Theresultindicatesthecalculatinganalysismodelofspatialinformationcanderivemoreaccurateprocedureofspatialtransferenceandincreaseofallkindsofland

4、frommicrocosmicangle.Bythismodelandtechnologyporalstructureevolutionmoresystematicallyandmoredeeply,andcanobtainasatisfactoryresult.TheresultanagementofurbanlanduseofdevelopedcoastalareasinChinainthefuture.作者：张新长潘琼赵元ZHANGXinchangPANQiongZHAOYuan作者单位：张新长,赵元,ZHANGXinchang,ZHAOYu

5、an(DepartmentofRemoteSensingandGISEngineering,SunYat-SenUniversity,Guangzhou510275,China)潘琼,PANQiong(MapPressHouseofGuangdongProvince,Guangzhou510075,China)刊名：地理学报（英文版）ISTICSCI英文刊名：JOURNALOFGEOGRAPHICALSCIENCES年，卷(期)：200414(3)分类号：P9关键词：landusedynamicchangespatialcalculatingana

6、lysismodel土地利用动态变化的空间测算模型研究2　　第2篇利用曲波变换的SVM非线性激光荧光光谱油种实时识别方法　　〖预览〗摘要：提出一种非线性激光荧光光谱实时识别方法,首先利用离散曲波变换对预处理的荧光谱进行分解,得到不同角度和尺度的变换系数,并利用三层分解中的低频系数形成特征向量；然后构建重油、柴油、原油等船舶常见油种的支持向量机进行训练；最后利用训练好的支持向量机进行油膜光谱分类.结果表明,采用基离散曲波变换和支持向量机的分类方法,不依赖大样本训练,输入向量为曲波分解后的低频系数部分,训练样本少,支持向量数量大幅降低,从而缩短运算时间

7、,具有实时性,与传统方法比较,更为有效,识别率更高.李颖陈澎兰国新于纯妍Author：LIYingCHENPengLANGuo-xinYUChun-yan作者单位：大连海事大学环境信息研究所,辽宁大连,116026期刊：光谱……土地利用动态变化的空间测算模型研究3　　第3篇经典作家关于利用资本主义的理论及其当代发展　　〖预览〗摘要：马克思、恩格斯对俄国、中国等革命前资本主义发展的情况进行了描述和肯定.十月革命后特别是在苏俄新经济政策时期,列宁明确地形成和提出了利用资本主义促进社会主义的理论.在当代,中国共产党正确地说明了国内资本主义经济成分与社会主

8、义经济成分的关系,并且指出有些经济措施或经济形式资本主义和社会主义都可以利用,同时将经济上的利用与政治上的团结相结合,丰富