电力大数据为小微企业信用精准画像

新冠肺炎疫情暴发以来,国网冀北电力唐山供电公司围绕企业诉求、金融机构需求,充分发挥电力大数据优势,为小微企业信用精准画像,提供信用数据产品,服务唐山市政府“春雨金服”惠企助企行动,以电力数据为“桥梁”,打造供电企业、客户、银行三方共赢的能源互联网生态圈。     

对奖励农民出国观光的质疑

2003年1月19日,眉县王宁贤等5位农民一镢头挖出了27件青铜器,创下了中国考古史上多个第一。这批青铜器被国家领导人及学术界誉为“旷世国宝”。5位农民也因护宝有功被看作“比国宝还受宠”的功臣,曾被邀请出席27件青铜器国宝在京的展览并为开幕式剪彩,并先后受到国家文化部、国家文物局和省委省政府的领导接见,文物部门也对他们进行了重奖。5位护宝农民还喜获2003年度     

衡阳县的两个首富村民小组

衡阳县的两个首富村民小组本刊记者欧阳秋桂衡阳县沐林村乙家岭村民小组和南岳区万福村第１２村民小组，人平纯收入均逾８０００元，摩托车、手提机、程控电话机等现代交通、通讯工具和影蝶机之类的高档文化生活设备，已悄然进入这里的村民家庭，堪称衡阳市的“首富组”。...     

物流工程课程体系探讨

随着物流产业的快速发展，社会十分需要物流管理专业和物流工程专业本科人才。物流涉及的领域很多，有物流管理、物流系统规范、物流经济、物流信息化、物流机械、物流设施、物流自动化等。其中，物流管理专业主要偏重研究物流管理、物流系统规范、物流经济、物流信息化等领域，物流工程专业主要偏重研究物流系统规范、物流机械、物流设施、物流自动化等领域。本文根据社会需要，对物流工程人才培养的课程体系进行了探讨与研究。     

尺度变化对油菜种植面积遥感监测精度的影响

农作物种植面积监测是遥感估产的基础工作之一,监测结果的精度直接影响到数据的可信度和可用性。随着多光谱和多空间分辨率数据集的日益普遍,多尺度遥感数据源的综合应用是进行大范围农作物种植面积遥感监测业务化运行的必然趋势,因此尺度变化对农作物种植面积遥感监测精度影响的研究势在必行。该研究采用高空间分辨率的多光谱遥感影像进行油菜种植面积提取,对其提取结果进行基于简单多数原则的尺度转化,得到不同空间分辨率的提取结果,通过与地面实测样方数据构建误差矩阵进行精度分析,分析不同空间分辨率影像对作物种植面积遥感信息提取精度的影响。运用多种精度评价指标,从不同空间分辨率、不同监测方法、不同遥感监测时相等角度系统分析了农作物种植面积遥感测量中的尺度效应问题。为基于多尺度遥感数据综合应用的农作物种植面积遥感监测业务化运行中的数据选择和精度保证问题提供理论与实验基础。     

农业企业营业收入实现确认标志改变后的思考

在1993年7月1日执行新会计制度以前,国营农场在确认企业营业收入实现标志时,一般是以产品或商品已经发出、不论时间长短,也不论是否取得索取价款的凭据,要在货款到帐的情况下,才能确认营业收入的实现。     

未来资源,环境,社会经济与全球变化

在综述国内外全球变化工作的基础上,分析限未来ＣＯ２加倍、全球变暖对农业与森林、陆地自然生态系统,海平面与海岸带、水资源、能源与人类健康的影响,分析表明：全球变化对上述各方面均会有一定的影响,其中有些影响是有利于人类的生存与发展的,而有些影响不利的。     

管车也要管人——人保临湘支公司努力降低运工险赔付率

运工险赔付率居高不下,一直成为困扰工作的难点。据统计,人保湖南临湘市支公司自1997年以来,连续三年平均赔付率都在70％以上。由于运工业务是龙头业务,其保费收入占公司业务的“半壁河山”,因而解决赔付率高的问题举足轻重。     

农作物面积抽样单元空间变异性及其对抽样外推效率的影响

［目的］联合遥感和传统抽样方法的空间抽样技术是进行大区域农作物面积监测的有效手段。但传统抽样要求抽样单元间相互独立,并未考虑到区域农作物空间变异性的存在对农作物面积空间抽样效率是否有影响及其影响程度如何,从而限制了农作物面积监测的效率和精度。［方法］文章以吉林省德惠市为研究区,利用变异函数分别对10种抽样单元尺度内玉米和水稻种植面积的空间变异性进行定量评价。选择3种空间抽样方案（简单随机抽样、系统抽样、分层抽样）,分别计算不同空间变异程度下的样本容量（n）、抽样相对误差（Re）和总体总值估计量的变异系数（CV（Y︿））作为空间抽样效率的评价指标,定量分析空间变异性对农作物面积空间抽样效率的影响,提出适宜空间变异农作物的空间抽样优化方案。［结果］(1)玉米和水稻面积的空间变异性（反映为基台值C0+C）均随着抽样单元尺度的增加逐渐而减小,其中500m×500m和2 500m×2 500m抽样单元尺度下农作物面积的空间自相关程度相对最小。(2)相同抽样比下,农作物面积在3种抽样方法下的相对误差和变异系数均随着空间变异性的减小（抽样单元尺度增加）逐渐增大,其中玉米和水稻在分层抽样条件下的相对误差和变异系数具有相对最小值,分别限制在10%和20%以内,其次为系统抽样（Re<40%,CV（Y︿）<88%）和简单随机抽样（Re<50%,CV（Y︿）<75%）。 在抽样方法被选定的情况下,两种农作物的分层抽样相对误差变化率随着抽样比的增加迅速降低,当抽样比增至5%时,其相对误差和变异系数的变化率基本趋于稳定,继续增加抽样比来提高抽样精度的效果甚微。 在3 500m×3 500m抽样单元尺度内,按5%抽样比确定的样本容量对玉米和水稻面积进行分层抽样时,可达到95%的抽样精度（Re<5%）。 综合农作物在不同抽样单元尺度下的空间变异特征和空间抽样效率,基于2 500m×2 500m的抽样单元尺度和5%抽样比进行分层抽样的空间变异性农作物空间抽样方案是一种高精度、低成本、代表性强的空间抽样方案。［结论］该研究为区域农作物面积抽样调查方法的改善和抽样效率的提高提供技术支持和参考依据。     

基于星载极化SAR数据的农作物分类识别进展评述

［目的］农作物播种面积信息不仅可为农情监测和作物估产提供重要的数据保障,还是国家制定粮食政策和经济计划的重要依据。快速、准确地获取农作物播种面积信息能为农业生产管理提供决策支持。极化SAR不受云雨天气的影响,在农作物遥感监测方面具有巨大的应用潜力,有效利用极化SAR数据进行农作物识别研究对促进雷达技术在国家农业遥感监测和农业供给侧结构性改革中发挥更大作用具有重要意义。［方法］以星载极化SAR技术的发展过程为论述主线,从单、双极化SAR数据,单、双极化SAR数据结合光学影像,全极化SAR数据三个发展阶段,对极化SAR数据在农作物分类识别中的研究与应用进行总结,并对比分析不同的识别特征、融合算法以及分类算法的优缺点。［结果］以往研究存在以下不足：当前研究多以识别水稻为主,对于难以识别的旱地作物研究较少;目前对旱地作物识别精度不高,平均识别精度不足85%;缺乏对不同作物散射机制及其随时相变化的研究,导致分类算法机理性不足,普适性较差。［结论］在今后的研究中,旱地作物散射机制的定量确定,如何利用散射机制及其变化来提高旱地作物遥感识别精度和普适性;目前分类算法大都是基于光学影像设计,如何利用SAR特殊的成像方式优化设计适用于极化SAR数据的分类算法,得到更高的分类精度;如何更好的跟光学遥感等多源数据（光学数据、GIS数据等）结合来提高精度,将成为未来极化SAR农作物识别中三个亟需重点解决的问题。