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更新時間：2024.12.28
濃差電池 (2)

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第 1 頁，共 17 頁 2020屆高考化學(xué)二輪題型對題必練 ——濃差電池 1. 當(dāng)電解質(zhì)中某離子的濃度越大時，其氧化性或還原性越強(qiáng)，利用這一性質(zhì)，有人設(shè) 計出如圖所示“濃差電池” (其電動勢取決于物質(zhì)的濃度差，是由一種物質(zhì)從高濃 度向低濃度轉(zhuǎn)移而產(chǎn)生的 )。其中，甲池為 3mol·L－ 1 的 AgNO 3溶液，乙池為 1mol·L －1 的 AgNO 3溶液 A、B 均為 Ag 電極。實(shí)驗(yàn)開始先斷開 K 1，閉合 K 2，發(fā)現(xiàn)電流計 指針發(fā)生偏轉(zhuǎn)。下列說法不正確的是 A. 實(shí)驗(yàn)開始先斷開 ,閉合 ,此時 向 B 電極移動 B. 斷開 ,閉合 ,一段時間后電流計指針歸零 ,此時兩池銀離子濃度相等 C. 當(dāng)電流計指針歸零后 ,斷開 ,閉合 ,一段時間后 B 電極的質(zhì)量增加 D. 當(dāng)電流計指針歸零后 ,斷開 ,閉合 ,乙池溶液濃度增大 2. 濃差電池中的電動勢是由于電池中存在濃度差而產(chǎn)生的。

結(jié)合變差紋理特征的極化SAR建筑物震害信息提取

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快速評估建筑物地震災(zāi)害信息對地震應(yīng)急救援工作有著指導(dǎo)意義；而極化SAR具有全天候、全天時的特點(diǎn)；因此利用極化SAR圖像提取震害信息已逐漸成為研究熱點(diǎn)；雖然極化SAR具有豐富的極化信息；但其紋理信息不可忽略；尤其是完好的人工建筑物在圖像上呈現(xiàn)規(guī)則的紋理特征；而倒塌建筑區(qū)域紋理分布雜亂；因此結(jié)合紋理信息也可以很好地提取建筑物信息；以2010年玉樹地區(qū)的全極化SAR數(shù)據(jù)為研究對象；首先；利用Yamaguchi分解的體散射分量PV提取了SAR圖像中的建筑物區(qū)域以及道路、水系等非建筑物信息；在此基礎(chǔ)上；對相干散射矩陣T11分量中倒塌建筑物、完好建筑區(qū)域進(jìn)行變差計算；根據(jù)變差曲線確定變程a后；再對建筑物區(qū)域采取窗口m*m(m=3*a)進(jìn)行變差計算得到變差紋理信息；最后利用FCM算法對變差紋理信息分別提取完好建筑物和倒塌建筑物區(qū)域；為了對比分析；文章利用Yamaguchi分解的二次散射分量PD提取完好建筑物區(qū)域；與震后光學(xué)遙感圖像對應(yīng)樣本點(diǎn)進(jìn)行人工驗(yàn)證；得到完好建筑物的提取精度為80.18%；倒塌建筑物的提取精度為84.54%；道路水系的提取精度為77.58%；

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