【摘 要】
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作为干流高坝水电开发导致鱼类生境丧失的一种补偿措施，支流替代生境近年来被广泛应用于受工程影响河段的土著鱼类保护，但替代支流发挥怎样的保护效果及干流对其的影响仍不清楚。以实施了澜沧江梯级生境替代的支流基独河与罗梭江为研究对象，并选择了邻近的对照支流，通过对鱼类调查数据的分析对比，揭示了各支流鱼类种类组成与群落结构的差异特征，初步阐明了梯级开发下鱼类支流生境替代效果以及干流工程建设对其的影响。结果表明
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作为干流高坝水电开发导致鱼类生境丧失的一种补偿措施，支流替代生境近年来被广泛应用于受工程影响河段的土著鱼类保护，但替代支流发挥怎样的保护效果及干流对其的影响仍不清楚。以实施了澜沧江梯级生境替代的支流基独河与罗梭江为研究对象，并选择了邻近的对照支流，通过对鱼类调查数据的分析对比，揭示了各支流鱼类种类组成与群落结构的差异特征，初步阐明了梯级开发下鱼类支流生境替代效果以及干流工程建设对其的影响。结果表明：澜沧江支流替代生境对干流鱼类具有明显的保护作用，支流生境修复后鱼类物种丰富度明显提高，罗梭江土著鱼类、
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新型城镇化的建设和管理经常涉及到多源异构时空数据的集成和协同应用，其中基础地理数据因具有数据描述信息可被快速识别，有些数据如实时感知数据等，因没有描述信息而难以被识别，使得数据无法及时共享应用。据此，本文分析了不同新型城镇化途径下时空数据共享应用需求，总结了时空数据的时间属性、空间属性和内容属性在共享应用中的作用，并从其可共享性快速识别的角度出发，以时空数据的时间、空间和内容等属性为主要内容设计了
武夷山市地形条件、茶园种植结构复杂,云雨天气多、卫星影像难获取。针对单一影像源茶园难提取问题,以武夷山市新田镇为研究区,综合Sentinel-2影像的光谱信息和Google影像的纹理特征,提出一种基于多源高分辨率卫星影像和多维卷积神经网络(multidimensional multi-source convolutional neural networks,MM-CNN)的茶园分类方法。该方法以一
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