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题名基于AHP的深圳市森林火灾风险评估与区划研究
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作者
何雨恒
古洛炜
陈世清
林娜
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机构
华南农业大学
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出处
《森林防火》
2025年第1期9-14,共6页
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基金
基于高碳汇目标的造林树种筛选和林分结构研究(2023KJCX001)。
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文摘
基于深圳市2012至2021年森林火灾数据,以街道为区划单位,构建以可燃物、气象因子、地形因子和野外火源为准则层,包含14个指标的森林火灾风险评估指标体系,探讨深圳市逐月森林火灾风险区划方法,为森林防火精准化提供理论依据。利用层次分析法(AHP)、专家打分法和判断矩阵法计算各指标权重,以森林资源一张图、森林火灾风险普查数据为基础,计算各街道森林火灾风险指数;通过ArcGIS自然断点法将指数分为5个等级,包括极低、低、中、高和极高风险区。结果表明:深圳市森林火灾风险区划数量呈中风险区>低风险区>高风险区>极低风险区>极高风险区,汛期森林火灾风险水平整体低于非汛期。
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关键词
层次分析法
深圳市
森林火灾风险
评估
区划
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Keywords
The analytic hierarchy process
Shenzhen
Forest fire risk
Assessment
Division
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分类号
S762.3
[农业科学—森林保护学]
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题名一种基于图像邻域灰度变化的角点检测改进方法
被引量：6
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作者
杨佳豪
董静静
袁彤
何雨恒
杨丹
石美红
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机构
西安工程大学计算机科学学院
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出处
《纺织高校基础科学学报》
CAS
2019年第3期337-344,共8页
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基金
国家级大学生创新创业训练计划项目(201810709018)
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文摘
针对经典角点检测算法存在角点检测准确性或抗噪性不佳的问题,根据常见的X型、T型、Y型3类角点的分布特点,提出一种基于图像邻域灰度变化的角点检测改进方法。首先利用图像灰度变化自相关性,初筛角点。然后采用USAN(Univalue Segment Assimilating Nucleus)模板遍历筛选角点集,基于模板内的分布离散度,进行角点二次定位。最后采用非极大值抑制法,精准定位角点。采用模拟几何图像和真实图像进行角点检测,并与Harris算法、SUSAN算法和基于灰度差分与模板的Harris角点检测算法对比。结果表明,本文改进算法的角点检测准确性(ACU)和一致性(CCN)均有明显提升,具有较好的综合检测性能。
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关键词
角点检测
灰度变化
HARRIS算法
SUSAN算法
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Keywords
corner detection
grayscale change
Harris algorithm
SUSAN algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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