重庆市城区水域和水系水路的GeoJSON资源是地理信息系统（GIS）领域中常见的数据格式，用于存储地理空间数据。GeoJSON是一种轻量级的、开放的格式，它以JSON（JavaScript Object Notation）为基础，专门用于表示地理坐标和几何对象，如点、线和多边形。这些数据在城市规划、环境保护、交通管理和灾害响应等方面具有广泛应用。 GeoJSON文件的扩展名为`.geojson`，其结构主要包括三部分：类型（type）、坐标系统（crs）和特征集合（features）。在这个案例中，我们有两个文件：`500100.geojson`和`500100_2.geojson`，它们可能分别代表了重庆市城区水域的不同层面或者不同时间点的数据。 1. 类型（type）：GeoJSON文件通常以`{ "type": "FeatureCollection" }`开始，表示这是一个特征集合，包含一个或多个地理特征。 2. 坐标系统（crs）：这个属性定义了坐标系，通常用WGS84（世界大地坐标系）表示，即`{ "crs": { "type": "name", "properties": { "name": "urn:ogc:def:crs:OGC:1.3:CRS84" } } }`。这意味着坐标是基于经度和纬度的。 3. 特征集合（features）：这是GeoJSON的核心部分，包含一系列的地理特征，每个特征有类型（如点、线或多边形）、ID、属性（metadata）和几何对象（geometry）。例如： ``` "features": [ { "type": "Feature", "id": "1", "properties": { "name": "长江" }, "geometry": { "type": "LineString", "coordinates": [ [106.59, 29.56], [106.61, 29.57] ] // 坐标点列表 } } ] ``` 在`500100.geojson`和`500100_2.geojson`这两个文件中，可能包含了重庆市城区的河流、湖泊、水库等水域的边界信息，以及相关的水系线路。每个特征的`properties`字段可以包含如水域名称、面积、水深等附加信息。通过解析这些文件，我们可以获取到具体水域的精确位置、形状和相关属性，进一步进行数据分析、地图渲染或其他GIS操作。 对于开发者来说，可以使用各种GIS库（如JavaScript的turf.js、Python的geopandas等）来读取、处理和可视化这些GeoJSON数据。在实际应用中，这些数据可以帮助我们分析城市水资源分布、规划防洪措施、评估环境影响，甚至为公众提供地图服务，展示城市水系的美丽景观。

Landsat8卫星的OLI传感器新增的穿透力强的深蓝波段,为近海水质监测提供了重要的数据资料.然而,深蓝波段用于近海泥沙水质监测的效果有待验证.本研究选取了渤海湾近海海域的一景少量云覆盖的Landsat8-OLI多光谱影像,经过裁剪得到海岸带和近海区域.利用不加入深蓝波段的六个波段和加入深蓝波段的七个波段对近海泥沙水体分类效果和精度进行对比研究.研究结果表明:深蓝波段参与分类对于中度泥沙海水的分类精度有显著提高,比深蓝波段未参与分类的中度泥沙海水的分类精度提高约12个百分点;深蓝波段参与分类对于泥沙海滩和轻度泥沙海水的制图精度没有显著影响.

内容概要：2024 河流湖泊 shp 数据全面且精准地呈现了各类水域信息，涵盖了大小河流与湖泊的水域面和水域线。数据采用 shp 格式，具有高兼容性，方便在常见地理信息系统（GIS）软件中读取与处理。其精度高，能够清晰界定水域边界，且更新及时，有效反映 2024 年河流湖泊的最新状态。 适用人群：地理信息系统（GIS）专业人员用于地图制作与空间分析；城市规划者规划滨水区域与水资源管理；生态学家研究水生态系统与生物栖息地；水利工程师开展水利设施规划与洪水风险评估；科研人员进行水文地理相关课题研究。 使用场景及目标：在城市规划场景中，辅助规划滨水景观、确定防洪堤位置，保障城市建设合理利用水资源；生态研究方面，分析水域生态变化，监测水生生物栖息地，为生态保护提供数据依据；水利工程领域，帮助规划水库、堤坝建设，评估水流对工程的影响，提升水利设施安全性和有效性。 其他说明：该数据可通过专业地理数据平台获取，下载时需注意数据格式的兼容性与完整性。使用时建议搭配专业 GIS 软件，如 ArcGIS、QGIS 等，以便充分发挥数据的分析和可视化功能。数据遵循相关的地理数据使用规范，在合法合规的前提下可

在北大西洋IODP极点U1314（56°21.9'1N，27°53.3'W）的南加尔达漂移（Gardar Drift），观测到钙质纳米化石在上新世气候过渡后期（2.55至2.88 Ma）重建了地表水条件。 偏光显微镜观察鉴定出14属24种。 可可石组合由具有不同（大小确定的）形态型的网孔菌属（Reticulofenestra）属的种主导。 因此，古海洋条件的变化通过网状网眼标本的大小变化来显示。 在〜2.76 Ma之前，研究的时间间隔的特征是存在大量的较大的Reticulofenstra群。 它表示温暖的贫营养和稳定的地表水。 在〜2.76 Ma时，大的网纹藻的丰度突然降低，并与小的网纹藻交替出现，这表明在强混合条件下海面稳定性下降。 这一事件与中美洲航道（CAS）的最终关闭以及北半球冰川（NHG）的加剧有关。 随后，Reticulofenestra标本的尺寸变化呈现出与冰间-冰期循环一致的连续模式。 该模式始于冰期之间，大小逐渐向上增加，表明为富营养性和稳定状态，而结束时，冰河中的砾石大小突然减小，表明为富营养或强混合状态，海面水位不稳定。

在本文中，我们分析了2005年至2017年浙江省月度，季节和年度盐度变化及其与海表温度（SST），降雨的关系。选择了SST和降雨作为主要影响因素。 降雨与盐度之间存在反比关系。 SST与盐度呈正相关，略有季节差异。 检查从表面到150米深度的垂直变化，建议使用50 m作为盐度变化的分隔层。 我们发现，不同深度的海水中盐度的每月变化更大。 该地区盐度的季节性变化很大。 冬Spring节气温低，蒸发量小，降雨少，盐度相对较高。 夏季和秋季频繁的台风以及来自长江的大量淡水输入导致盐度降低。 对于年度变化，我们发现整个表层和次表层都有增加的趋势。 此外，我们最初发现浙江省盐水的分层使地下盐度更高。

目标检测基于YoloV5进行水域游泳者检测，附完整数据集+代码

基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码+数据集.zip数据集说明 数据集存放在项目根路径的 myDataSet 文件夹内在实际训练时，请按照作者要求的目录机构组织数据集的位置，即让数据集和项目位于同级目录下。 基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码+数据集.zip数据集说明 数据集存放在项目根路径的 myDataSet 文件夹内在实际训练时，请按照作者要求的目录机构组织数据集的位置，即让数据集和项目位于同级目录下。 基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码+数据集.zip数据集说明 数据集存放在项目根路径的 myDataSet 文件夹内在实际训练时，请按照作者要求的目录机构组织数据集的位置，即让数据集和项目位于同级目录下。 基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码+数据集.zip数据集说明 数据集存放在项目根路径的 myDataSet 文件夹内在实际训练时，请按照作者要求的目录机构组织数据集的位置，即让数据集和项目位于同级目录下。 基于YOLOV5的水域中游泳者检测识别系统源码+数据集.zip数据集说明 数据集存放在项目根路径的 myDataSet 文件夹内

1.领域：matlab，CNN卷积神经网络图像分割算法 2.内容：基于CNN卷积神经网络的图像中水域分割matlab仿真,仿真输出训练过程以及分割结果 +代码操作视频 3.用处：用于CNN卷积神经网络图像分割算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

YOLOv5进行水域游泳者检测系统， 编写数据集配置文件 修改位于 models/yolov5s_swimmer.yaml 的文件内容。 主要是修改 ==nc== 参数的值，这里我们有 ==person== 和 ==swimmer== 两种类型的目标，所以 nc 设置为 2。 # parameters nc: 2 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple width_multiple: 0.50 # layer channel multiple # anchors anchors: - [10,13, 16,30, 33,23] # P3/8 - [30,61, 62,45, 59,119] # P4/16 - [116,90, 156,198, 373,326] # P5/32 # YOLOv5 backbone backbone: # [from, number, module, args] [[-1, 1, Focus, [64, 3]], # 0-P1

养殖水域生态学复习资料归类.pdf