行政事业单位会计信息披露问题探讨

行政事业单位不同于企业等其他单位,作为市场经济中的公共服务部门,在维护社会稳定以及推动市场经济的良好运作上发挥着重要作用。它具有明显的非经营性和非盈利性的特点。但是,随着我国各项经济改革的进一步发展同时又受到多方因素的影响,不少行政事业单位会出现各种会计信息披露问题,因此更需要探讨和改善行政事业单位的会计信息披露问题。     

基于GF-1与MODIS时空融合的南方丘陵区水稻提取研究

[目的]水稻在我国粮食生产中占有重要的地位,针对南方低山丘陵区地形复杂多样,地块破碎的环境特点,利用遥感数据时空融合方法对水稻分布进行提取研究对作物精准估产和政府决策具有重要意义。[方法]以衡阳县为研究区,基于增强型时空数据融合模型(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model,ESTARFM)将MODIS数据分别和GF-1WFV、Landsat 8影像进行数据融合,构建高时空分辨率的NDVI时间序列集,对NDVI序列进行滤波并获取各地物物候参数,采用决策树分类方法提取水稻种植面积。[结果](1)ESTARFM能有效融合MODIS和GF-1WFV、Landsat 8影像,其中Landsat 8数据的单波段融合效果(R_(NIR)=0.92,R_R=0.82)优于GF-1WFV融合结果(R_(NIR)=0.82,R_R=0.75),但NDVI结果相关性差异不大(Landsat:R_(NDVI)=0.93,GF-1WFV:R_(NDVI)=0.89);(2)利用决策树分类法进行地物分类,基于GF-1WFV融合数据的分类结果优于Landsat融合数据分类结果,其中GF-1WFV数据得到的分类结果总精度达到86.37%,单、双季稻的精度分别为62.26%与86.70%,Kappa系数达到0.80;而Landsat数据的分类总体精度为80.96%,单、双季稻精度分别为56.87%和70.74%,Kappa系数为0.72。[结论]GF-1WFV融合数据可用于获取精细的水稻种植分布;针对南方低山丘陵区,特别是地形复杂度较高的区域,GF-1 WFV数据比Landsat数据在水稻提取方面更具有优势。