XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System植被
拉杰马哈尔煤田土地利用/植被覆盖测绘...
2.6.1 几何校正、纠正与地理参考 2.6.2 图像增强 2.6.3 训练集选择 2.6.4 签名生成与分类 2.6.5 在 GIS 中创建/叠加矢量数据库 2.6.6 分类图像的验证 2.6.7 最终土地利用/植被覆盖图的准备 3.0 土地利用/植被覆盖制图 18-31 3.1 简介 3.2 土地利用/覆盖分类 3.3 数据分析 3.3.1 植被覆盖 3.3.2 采矿区 3.3.3 农业用地 3.3.4 荒地 3.3.5 定居点 3.3.6 水体 4.0 结论与建议 32-33
探索气候变化对西班牙（西班牙）植被覆盖的水资源的影响
摘要：在不久的将来，地中海地区可能会发生气候变化，从而改变植被的水资源。然而，在西班牙西南部的某些地区，例如Extremadura，未来各种情况对植被水资源的影响尚未得到广泛的研究。这项研究的重点是量化植被覆盖的水资源的定量和空间分布，并分析了未来气候变化情景对这些水资源的影响。在两种共享的社会经济途径（SSP-2.45和SSP-5.85）之后，在四个未来的时期（从2021年到2100个），在四个未来的时期（从2021年到2100）中使用了耦合模型对比的五个缩小的全球气候模型（CMIP6）。将这些预测与历史基线期（1970-2000）进行了比较，以获得水资源的变化。结果显示，与历史基线期间观察到的所有情况相比，所有分析的场景和周期的水资源下降。SSP2-4.5的2041–2060以上最小的下降被发现，该地区的几乎74％的减少在15％至18％之间（平均为16.4％）。SSP5-8.5的最大减少量超过2081–2100，其中90％的水资源下降了超过50％。在最后的情况下，三个广泛的植被覆盖（脱粘，草地和农作物的农业毛发系统）在其水资源的55％约为55％（从≈203到≈93毫米）上的下降量约为55％，而四分之一的植被覆盖，森林覆盖，森林覆盖，从49％降低了49％（从49％降低了49％），至≈2611约有约133.约133.oun约133.约133.oun约133.约有约133.约133.oun约133.oun约133.oun约133.oun约133 MM；如果未来的任何预测发生，水资源的下降可能会改变这些依赖水的生态系统的森林组成和结构，从而损害其维护和生态，文化和经济功能。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。
动态全球植被模型二氧化碳去除的工程解决方案
这项工作是根据劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（Lawrence Livermore National Laboratory）根据合同DE-AC52-07NA27344进行的。
基于影像对象的植被制图分类不确定性空间变化的影响因素
摘要 人们花费了大量精力来研究基于像素的分类精度和相关因素的空间变化。在过去的几年中，基于对象的分类引起了越来越多的关注。本文研究了影响基于对象的植被制图中分类不确定性空间变化的因素。我们研究了基于对象的分类中的六类因素：一般成员资格、地形、样本对象密度、空间组成、样本对象可靠性和对象特征。首先，使用引导方法得出分类不确定性（基于每个案例的分类精度）。然后，用分类或连续变量量化六类因素。在此步骤中，还讨论了计算样本对象空间组成指标的适当半径。最后，使用混合线性模型将分类不确定性建模为这些因素的函数。确定了重要因素，并从限制性最大似然拟合中估计了它们的参数。建模结果表明，海拔、样本对象大小、样本对象可靠性、样本对象密度和样本空间组成显著影响基于对象的分类不确定性。其中许多因素与基于对象的方法密切相关。本研究的结果有助于理解分类错误，并建议进一步改进分类。
植被控制工作的人员电气安全守则在实时电力线附近
植被管理工作是指修剪，切割，修剪或砍伐或应用除草剂，植被和协助修剪，剪切，切割，修剪或跌倒或将除草剂应用于植被，植被的任何部分都在内部或可能内部，或者需要任何人，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，工具，设备或距离，以确保普通人的距离。
遥感监测土壤和植被中的重金属和准金属：综述
摘要：重金属污染土壤和植被因其毒性和持久性而成为一个重大问题。对植被的毒性作用不仅包括生长受损、产量降低甚至植物死亡，还包括生物多样性丧失和生态系统退化。解决这一问题需要全面的监测和补救措施，以减轻对环境、人类健康和生态的影响。本综述探讨了用于检测和监测土壤重金属污染及其对植被的后续影响的遥感应用的最新方法和进展。通过综合当前的研究成果和技术发展，本综述深入了解了遥感监测陆地生态系统重金属污染的有效性和潜力。然而，目前的研究主要集中在回归和人工智能方法上，将光谱反射率和指数与重金属浓度联系起来，这对其他区域、时间、光谱离散化和重金属元素的可移植性有限。我们得出结论，一个重要的前进方向是更彻底地了解和模拟土壤和植物中相关的物理化学过程及其对光谱特征的影响。这将为针对个别情况的遥感应用提供深厚的基础，并允许将重金属效应与干旱或土壤盐度等其他压力因素区分开来。
明尼苏达州咨询团队针对本地植被和生物多样性建立和管理的建议
政策咨询小组委员会Jason Beckler BWSR MEGAN BENAGE MN DNR DNR CHELSEY BLANKE大学Minnevieve Brand Mnnr Dnr Dnr Dnr Dnr Kirdin Girdin Greatir River Great River Great River Great River Great Green Green Green Rachel crownhart Shakopeee Shakopeee Mdewakanton Sioux Community Brad Gordon Greats Brad Gordon Great河绿色Angela Gupta Umn扩展詹妮弗·哈恩（Jennifer Hahn）bwsr karin jokela nrcs/xerces协会塔拉华盛顿保护区安迪·克兰兹·克兰兹·克兰兹·克兰兹·梅特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·马特·埃尔恩·洛夫来·埃尔·洛夫勒·洛夫勒·贝基·贝基·贝基·马蒂·马蒂·马蒂·马蒂·埃里克·马特森·赖特。 SWCD SARA NELSON DAKOTA县Wes Olmschenk Mn Mn本地景观Tony Randazzo南华盛顿水域地区Sara Reagan BWSR RHEES RHEES BWSR BWSR RYAN RYAN ROTHSTEIN Stearns Swcd Dan Swcd Dan Shaw Shaw Shaw Shaw Shaw BWSR BWSR John John John John City of John City of John City伯恩斯维尔·杰西·斯特林·射击星星杰米·蒂博多（Jamie Thibodeaux