1980-2020年唐山滨海湿地时空格局演变研究

随着城镇化水平的不断提高,频繁的围填海活动导致滨海湿地时空格局发生明显变化。采用面向对象分类方法提取唐山滨海区土地利用数据,对近40年围填海作用下的滨海湿地时空格局变化特征进行统计分析。结果显示,1980-2020年,滨海湿地面积呈现减少趋势,其中1990-2000年滨海湿地面积有少量增加;受围填海活动影响,滨海湿地空间格局由大面积连片化向小面积破碎化转变,且2000-2010年变化较为明显,滨海湿地转为人工表面是滨海湿地类型转移主要方向,大面积浅海水体和滩涂被围填转为坑塘,使坑塘于1990年取代浅海水体成为滨海湿地主要类型;从动态度来看,1980-2020年滨海湿地变化速度呈现波动性下降,但浅海水体面积减少速度逐渐加快,滩涂和沼泽年变化率在1990-2000年分别出现最小值和最大值;频繁的围填海活动导致滨海湿地面积快速减少,其中73%的滨海湿地流失与围填海活动直接相关;国家对滨海区发展的政策实施以及滨海区经济和人口的快速增长,严重影响滨海湿地时空格局。研究结果对唐山滨海湿地国土资源开发管理和保护具有参考价值,为滨海湿地时空格局优化提供一定依据。     

基于卷积神经网络高光谱影像土地利用分类方法研究

土地覆盖/土地利用变化信息是全球环境变化发展的最重要信息来源之一。本文以高分五号高光谱影像为数据源,采用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）方法进行特征提取,并选用前六个主成分作为分类数据,利用基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的分类方法进行分类,并以支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和RF(Random Forest,RF)分类方法进行对比。结果表明,基于CNN的分类方法获得的总体分类精度最高,达到87.67%,Kappa系数为0.84,总体精度相较于基于SVM和RF分类方法的总体精度分别提高了9.00%和8.00%;基于SVM和RF的分类方法的分类结果“椒盐”噪声明显,基于CNN的分类方法可以很好地改善这种情况;基于SVM和RF的分类结果对草地、林地以及其他用地等的分类精度较低,错分比率较高,而基于CNN的分类方法可以有效地改善这种情况。     

太阳能粘贴式台灯

据调研机构数据表明,自2010年以来,国内的LED灯销量平均增幅达35%,且太阳能的使用量也成直线上升趋势。一方面为了响应国家节能减排的号召,另一方面则是解决人们生活需求,本研究设计了一款多功能台灯——太阳能粘贴式台灯。该台灯利用可折叠技术,对台灯外形结构进行可伸缩设计,减少对空间使用面积,方便携带。该台灯具有太阳能蓄电功能,节约能源。该台灯采用粘贴式固定,使用方便。在台灯底座设有USB接口,便于充放电。底座内部装有蚊香片,可供使用者驱赶蚊虫。在台灯顶部装有风扇,在炎炎夏日,台灯不会有发热现象。该款台灯功能需求多样化,实用价值高,可在社会上广泛使用。