远景设立法
㈠ 远景将在法国建动力电池工厂 雷诺成最主要客户
易车讯 据国外媒体报道，动力电池公司远景动力（Envision AESC）将在法国落地动力电池工厂，根据产能推断，总投资或将达29亿美元，到2030年的总体规划产能约43GW·h，其中一半将提供给法国本土汽车制造商。新建电池工厂的官方消息将于下周一由法国总统埃马纽埃尔·马克龙 (Emmanuel Macron) 宣布。
早在2020年11月，马克龙曾同远景动力董事局执行主席张雷召开视频会议，沟通法国如何通过绿色和数字产业发展引领经济振兴的建议。此前也曾有外媒报道，远景动力将扩大欧洲电池工厂产能。
新的电池工厂将落地法国北部的杜埃(Douai), 该地点也是雷诺下一代全新电动汽车的研发中心所在地，足以见雷诺的电动转型决心。
外媒分析，此举将加速欧洲汽车制造商之间动力电池产能之争。截止目前，法国本土并无建成的动力电池工厂，根据市场研究公司的预测，至2023年，欧洲对电动汽车电池的需求预计为406GWh，而供应预计为335GWh，短缺约18%；到2025年这种情况将恶化，供应短缺约40%。
㈡ 你好能告诉我远景的注册方法吗 需要填远景的域名！
建网站，主机域名要选好哦，我知道一家叫一佰互联的公司还不错了，有优惠建站套餐，省了不少麻烦，值得去看看。
㈢ "远景规划"或者"远期规划"相关的法律法规对这个名词是如何界定的
你好！
我赞同
专门养狗
|
六级
的回答：这个词不是法律专用（有）名词，所以不存在如何界定的问题。
如有疑问，请追问。
㈣ 三远景图法
=begin
使用的话，建议先下载范例工程，看着容易懂一些。
这种方法相对于数据库的设置方法，应该说是更加简便了。只要制作远景图_3，所有能通行的地方涂上白色，不能通行的地方涂上黑色，就可以了。并且此方法可以和录像中讲的方法并用。
除了简便的方法，通行也可以制作得更加复杂（比如那个椅子边缘，左边一格只能下左，右边一格只能下右，类似于屏风或者小沟什么的）。
算法原理：
把一个32×32的格子分成3×3总共9个格，往每一个方向通行的话，至少要求：
1、5号格是白色
2、相邻方向至少要有中间一格和旁边一格两个通行（必须向左，则要求1、4格通行或者4、7格通行）。
上面说的数字参考小键盘。
请参考录像教学，http://www.66rpg.com/news.asp?class=14
这个脚本在出的时候算是比较特色了，后来VIP又推出更好的版本，是这个：
http://bbs.66rpg.com/forumTopicRead.asp?id=12968
=end
# 脚本的功能：
#
# 1、设置第二层远景，做遮挡
# 2、设置第三层远景，做通行判定
# 这个通行判定，以图的判定为最高，如果要求某地通行，请把那个地方擦白。
# 本通行判定和录像中讲的方法并不冲突
#==============================================================================
# ■ Spriteset_Map
#------------------------------------------------------------------------------
# 处理地图画面活动块和元件的类。本类在
# Scene_Map 类的内部使用。
#==============================================================================
class Spriteset_Map
#--------------------------------------------------------------------------
# ● 初始化对像
#--------------------------------------------------------------------------
def initialize
# 生成显示端口
@viewport1 = Viewport.new(0, 0, 640, 480)
@viewport2 = Viewport.new(0, 0, 640, 480)
@viewport3 = Viewport.new(0, 0, 640, 480)
@viewport2.z = 200
@viewport3.z = 5000
# 生成元件地图
@tilemap = Tilemap.new(@viewport1)
@tilemap.tileset = RPG::Cache.tileset($game_map.tileset_name)
for i in 0..6
autotile_name = $game_map.autotile_names[i]
@tilemap.autotiles[i] = RPG::Cache.autotile(autotile_name)
end
@tilemap.map_data = $game_map.data
@tilemap.priorities = $game_map.priorities
# 生成远景平面
@panorama = Plane.new(@viewport1)
@panorama.z = -1000
@panorama2 = Plane.new(@viewport1)
@panorama2.z = 3000
# 生成雾平面
@fog = Plane.new(@viewport1)
@fog.z = 3000
# 生成角色活动块
@character_sprites = []
for i in $game_map.events.keys.sort
sprite = Sprite_Character.new(@viewport1, $game_map.events[i])
@character_sprites.push(sprite)
end
@character_sprites.push(Sprite_Character.new(@viewport1, $game_player))
# 生成天气
@weather = RPG::Weather.new(@viewport1)
# 生成图片
@picture_sprites = []
for i in 1..50
@picture_sprites.push(Sprite_Picture.new(@viewport2,
$game_screen.pictures[i]))
end
# 生成计时器块
@timer_sprite = Sprite_Timer.new
# 刷新画面
update
end
#--------------------------------------------------------------------------
# ● 释放
#--------------------------------------------------------------------------
def dispose
# 释放元件地图
@tilemap.tileset.dispose
for i in 0..6
@tilemap.autotiles[i].dispose
end
@tilemap.dispose
# 释放远景平面
@panorama.dispose
@panorama2.dispose
# 释放雾平面
@fog.dispose
# 释放角色活动块
for sprite in @character_sprites
sprite.dispose
end
# 释放天候
@weather.dispose
# 释放图片
for sprite in @picture_sprites
sprite.dispose
end
# 释放计时器块
@timer_sprite.dispose
# 释放显示端口
@viewport1.dispose
@viewport2.dispose
@viewport3.dispose
end
#--------------------------------------------------------------------------
# ● 刷新画面
#--------------------------------------------------------------------------
def update
# 远景与现在的情况有差异发情况下
if @panorama_name != $game_map.panorama_name or
@panorama_hue != $game_map.panorama_hue
@panorama_name = $game_map.panorama_name
@panorama_hue = $game_map.panorama_hue
if @panorama.bitmap != nil
@panorama.bitmap.dispose
@panarama2.bitmap.dispose
@panorama2.bitmap = nil
@panarama.bitmap = nil
end
if @panorama_name != ""
if $panorama3 != nil
$panorama3.dispose
end
$panorama3 = Sprite.new
$panorama3.bitmap = RPG::Cache.panorama(@panorama_name+"_3", @panorama_hue)
$panorama3.visible = false
@panorama.bitmap = RPG::Cache.panorama(@panorama_name, @panorama_hue)
@panorama2.bitmap = RPG::Cache.panorama(@panorama_name+"_2", @panorama_hue)
end
Graphics.frame_reset
end
# 雾与现在的情况有差异的情况下
if @fog_name != $game_map.fog_name or @fog_hue != $game_map.fog_hue
@fog_name = $game_map.fog_name
@fog_hue = $game_map.fog_hue
if @fog.bitmap != nil
@fog.bitmap.dispose
@fog.bitmap = nil
end
if @fog_name != ""
@fog.bitmap = RPG::Cache.fog(@fog_name, @fog_hue)
end
Graphics.frame_reset
end
# 刷新元件地图
@tilemap.ox = $game_map.display_x / 4
@tilemap.oy = $game_map.display_y / 4
@tilemap.update
# 刷新远景平面
@panorama.ox = $game_map.display_x / 4
@panorama.oy = $game_map.display_y / 4
@panorama2.ox = @panorama.ox
@panorama2.oy = @panorama.oy
# 刷新雾平面
@fog.zoom_x = $game_map.fog_zoom / 100.0
@fog.zoom_y = $game_map.fog_zoom / 100.0
@fog.opacity = $game_map.fog_opacity
@fog.blend_type = $game_map.fog_blend_type
@fog.ox = $game_map.display_x / 4 + $game_map.fog_ox
@fog.oy = $game_map.display_y / 4 + $game_map.fog_oy
@fog.tone = $game_map.fog_tone
# 刷新角色活动块
for sprite in @character_sprites
sprite.update
end
# 刷新天候图形
@weather.type = $game_screen.weather_type
@weather.max = $game_screen.weather_max
@weather.ox = $game_map.display_x / 4
@weather.oy = $game_map.display_y / 4
@weather.update
# 刷新图片
for sprite in @picture_sprites
sprite.update
end
# 刷新计时器块
@timer_sprite.update
# 设置画面的色调与震动位置
@viewport1.tone = $game_screen.tone
@viewport1.ox = $game_screen.shake
# 设置画面的闪烁色
@viewport3.color = $game_screen.flash_color
# 刷新显示端口
@viewport1.update
@viewport3.update
end
end
#==============================================================================
# 本脚本来自www.66rpg.com，使用前请参考制作录像
#==============================================================================
#==============================================================================
# ■ Game_Map
#------------------------------------------------------------------------------
# 处理地图的类。包含卷动以及可以通行的判断功能。
# 本类的实例请参考 $game_map 。
#==============================================================================
class Game_Map
attr_accessor :map
attr_accessor :map_id
#--------------------------------------------------------------------------
# ● 可以通行判定
# x : X 坐标
# y : Y 坐标
# d : 方向 (0,2,4,6,8,10)
# ※ 0,10 = 全方向不能通行的情况的判定 (跳跃等)
# self_event : 自己 (判定事件可以通行的情况下)
#--------------------------------------------------------------------------
def passable?(x, y, d, self_event = nil)
# 被给予的坐标地图外的情况下
unless valid?(x, y)
# 不能通行
return false
end
martix = [false,false,false,false,false,false,false,false,false]
for panorama_x in 32*x..32*x+10
next if panorama_x %2 == 0
for panorama_y in 32*y..32*y+10
next if panorama_y %2 == 0
color = $panorama3.bitmap.get_pixel(panorama_x,panorama_y)
if color.green.to_i==0
martix[0] = true
break
end
end
break if martix[0]
end
for panorama_x in 32*x+10..32*x+22
next if panorama_x %2 == 0
for panorama_y in 32*y..32*y+10
next if panorama_y %2 == 0
color = $panorama3.bitmap.get_pixel(panorama_x,panorama_y)
if color.green.to_i==0
martix[1] = true
break
end
end
break if martix[1]
end
for panorama_x in 32*x+23..32*x+32
next if panorama_x %2 == 0
for panorama_y in 32*y..32*y+10
next if panorama_x %y == 0
color = $panorama3.bitmap.get_pixel(panorama_x,panorama_y)
if color.green.to_i==0
martix[2] = true
break
end
end
break if martix[2]
end
for panorama_x in 32*x..32*x+10
next if panorama_x %2 == 0
for panorama_y in 32*y+10..32*y+22
next if panorama_y %2 == 0
color = $panorama3.bitmap.get_pixel(panorama_x,panorama_y)
if color.green.to_i==0
martix[3] = true
break
end
end
break if martix[3]
end
for panorama_x in 32*x+10..32*x+22
next if panorama_x %2 == 0
for panorama_y in 32*y+10..32*y+22
next if panorama_y %2 == 0
color = $panorama3.bitmap.get_pixel(panorama_x,panorama_y)
if color.green.to_i==0
martix[4] = true
break
end
end
break if martix[4]
end
for panorama_x in 32*x+23..32*x+32
next if panorama_x %2 == 0
for panorama_y in 32*y+10..32*y+22
next if panorama_x %y == 0
color = $panorama3.bitmap.get_pixel(panorama_x,panorama_y)
if color.green.to_i==0
martix[5] = true
break
end
end
break if martix[5]
end
for panorama_x in 32*x..32*x+10
next if panorama_x %2 == 0
for panorama_y in 32*y+23..32*y+32
next if panorama_y %2 == 0
color = $panorama3.bitmap.get_pixel(panorama_x,panorama_y)
if color.green.to_i==0
martix[6] = true
break
end
end
break if martix[6]
end
for panorama_x in 32*x+10..32*x+22
next if panorama_x %2 == 0
for panorama_y in 32*y+23..32*y+32
next if panorama_y %2 == 0
color = $panorama3.bitmap.get_pixel(panorama_x,panorama_y)
if color.green.to_i==0
martix[7] = true
break
end
end
break if martix[7]
end
for panorama_x in 32*x+23..32*x+32
next if panorama_x %2 == 0
for panorama_y in 32*y+23..32*y+32
next if panorama_x %y == 0
color = $panorama3.bitmap.get_pixel(panorama_x,panorama_y)
if color.green.to_i==0
martix[8] = true
break
end
end
break if martix[8]
end
pass_up = true
pass_down = true
pass_left = true
pass_right = true
#---------------------------------------------------------------------
# 注意，如果打算严格要求，则把and前加井号。我测试感觉放松似乎更自然一些，看情况吧。
# 这种算法是把一个小格分为9个格（参考小键盘）
#
# 放松要求是2，4，6，8格决定能否通行
# 而严格要求则是2，4，6，8格并且要求至少附带临近旁一格才能通行
#---------------------------------------------------------------------
if martix[1] and (martix[0] or martix[2])
pass_up = false
end
if martix[3] and (martix[0] or martix[6])
pass_left = false
end
if martix[7] and (martix[6] or martix[8])
pass_down = false
end
if martix[5] and (martix[2] or martix[8])
pass_right = false
end
if martix[4]
pass_up = false
pass_down = false
pass_left = false
pass_right = false
end
pass_up = pass_up== false ? 0 : 1
pass_left = pass_left== false ? 0 : 1
pass_right = pass_right== false ? 0 : 1
pass_down = pass_down== false ? 0 : 1
pass = pass_down * 1 + pass_left * 2 + pass_right * 4 + pass_up * 8
pass = 15-pass
# 方向 (0,2,4,6,8,10) 与障碍物接触 (0,1,2,4,8,0) 后变换
bit = (1 << (d / 2 - 1)) & 0x0f
# 循环全部的事件
for event in events.values
# 自己以外的元件与坐标相同的情况
if event.tile_id >= 0 and event != self_event and
event.x == x and event.y == y and not event.through
# 如果障碍物的接触被设置的情况下
if @passages[event.tile_id] & bit != 0
# 不能通行
return false
# 如果全方向的障碍物的接触被设置的情况下
elsif @passages[event.tile_id] & 0x0f == 0x0f
# 不能通行
return false
# 这以外的优先度为 0 的情况下
elsif @priorities[event.tile_id] == 0
# 可以通行
return true
end
end
end
# 从层按从上到下的顺序调查循环
for i in [2, 1, 0]
# 取得元件 ID
tile_id = data[x, y, i]
# 取得元件 ID 失败
if tile_id == nil
# 不能通行
return false
# 如果障碍物的接触被设置的情况下
elsif @passages[tile_id] & bit != 0
# 不能通行
return false
# 如果全方向的障碍物的接触被设置的情况下
elsif @passages[tile_id] & 0x0f == 0x0f
# 不能通行
return false
# 这以外的优先度为 0 的情况下
elsif @priorities[tile_id] == 0
# 可以通行
#p pass
if pass & bit != 0
return false
elsif pass & 0x0f == 0x0f
return false
end
end
end
# 可以通行
return true
end
end
#==============================================================================
# 本脚本的用途请参考制作录像
#==============================================================================
㈤ 远景近景属于什么写作手法吗
远景近景属于环境描写方法。
远景是视野深远、宽阔，主要表现地理环境、自然风貌和开阔的场景和场面。
近景是表现成年人胸部以上部分或物体局部的画面，它的内容更加集中到主体，画面包含的空间范围极其有限，主体所处的环境空间几乎被排除出画面以外。
其他延伸概念：特写：
局部的刻画人物或事物的景别处理方法。运用这类镜头，能够准确地传达故事情节，直接地反映出剧中主人公的心理状态和情绪。同时，也能间接地影响观众的心理反应，特写不一定只是刻画人物表情的，手、脚、道具等与剧情有关的物体，只要需要，都可以用特写来表现。
㈥ 区域遥感成矿远景评价
随着多通道、高分辨率的卫星图像技术的发展及其在成矿预测应用中取得的进步和日臻完善，利用遥感技术和遥感资料在高海拔、地形切割复杂、植被覆盖严重及交通条件差的义敦岛弧区进行成矿远景评价、寻找内生矿产资源产地已成为在现有条件下降低成本、缩短预测周期的有效方法之一。
（一）遥感远景评价流程
笔者对区内成矿远景区的评价研究主要集中在：区内典型矿床（点）的地面波谱、多种不同比例尺卫星图像解译分析及TM数据的计算机处理等3个方面，其相互关联及预测流程可用图7-2示之。
图7-2 义敦岛弧及邻区遥感成矿远景评价流程
（二）遥感地质成矿预测
1.红山地区的遥感地质定位预测
（1）矿床TM数据采集及其地面波谱识别模型
广义的TM数据应包括地物的地面波谱及其TM图像亮度数据两部分。红山地区内已知矿床的地面TM波谱数据系笔者在野外实测，为保证实测数据可靠，用高精度的IRIS谱仪对测值做了稳定性检查，然后据波谱反射率及其统计值计算公式，将已知矿床地面波谱测值计算整理（表7-1）。
据区内雪鸡坪铜矿、红山铜矿和休瓦促钼矿的地面波谱研究及其地面波谱特征，笔者在红山子区建立了三类矿床地面波谱识别模型（图7-3），即休瓦促式（图7-3a）、红山式（图7-3b）和雪鸡坪式（图7-3c）。休瓦促式（图7-3a）地面波谱识别模型呈典型的双峰式分布，双峰之间为反射谷。石英脉型钼多金属矿体反射率最低，位于识别模型谷底，强蚀变二长花岗岩反射率最高，形成双反射率，弱蚀变二长花岗岩反射略低，形成分居双峰外侧的峰坡带，TM5、7分模型的双反射峰上出现强羟基团（1.85μm吸收带）和碳酸盐化蚀变（2.20μm吸收带）产生的特征谱叠置。这类双峰式地面波谱识别模型出现在高反射率背景上，代表了红山子区石英脉型钼多金属矿床地面波谱特征。红山式（图7-3b）地面波谱识别模型呈峰-谷相映式分布，即TM1、2分模型呈单谷式分布，TM3、4、5、7分模型呈单峰式分布，其峰—谷转换映面位于TM2和TM3之间。单谷式分模型中，谷底由反射率低的矽卡岩铜矿体形成，谷坡由反射较高的矽卡岩形成，谷坡外侧高反射台地由角岩和大理岩产生。单峰式分模型中，反射峰由铜矿体产生，反射峰两侧吸收凹陷由正常矽卡岩形成，分居两吸收凹陷外侧的反射凸起系反射率略低于矿体的角岩生成，TM5、7分模型上还出现有羟基团和基团特征谱叠置。这种峰—谷相映式地面波谱识别模型多出现在低反射率背景中，代表了红山子区矽卡岩型铜多金属矿床的波谱特征。雪鸡坪式（图7-3c）地面波谱识别模型总体呈冠式分布，TM1、2分模型相同，反射率低的矿体形成反射谷、反射率高的弱蚀变石英闪长玢岩形成双反射凸起分居反射谷两侧。TM3、4、5、7分模型的反射谷与矿体对应，反射谷两侧的反射台地由矿体两侧强蚀变石英闪长玢岩形成，分居双反射台地外的双反射峰则由弱蚀变石英闪长玢岩形成，TM5、7分模型的反射峰、反射谷和反射台地上有强基团和羟基团特征谱叠置。这种冠式地面波谱识别模型往往出现在中等偏低的反射背景中，是红山子区内典型斑岩铜矿床的波谱特征。上述三类矿床地面波谱识别模型基本涵盖了红山子区已知矿床地面波谱特征，并构成该子区地空相关图像的成矿作用波谱识别模型。
（2）TM数据的回归分析及地空相关模型
理论上可以证明，地物的地面反射亮度与TM图像的亮度呈线性相关，由于实测条件和大气物理假设前提一致则地物反射亮度与其反射率亦呈线性相关，因此TM图像亮度值DN与地物反射率ρ也呈线性相关。
从实测的已知矿床地面波谱反射率和TM图像像元亮度值DN的对比（表7-2），不难看出两者呈明显的线性相关。鉴此，以已知矿床地面波谱平均反射率为因变量（y），对应的TM图像亮度为自变量（x）作回归分析。计算时用已知矿床地面波谱反射率ρ-值为纵坐标，TM图像亮度值Rij为横坐标，作ρ-对Rij的散布图，用最小二乘法建立回归方程，并分别计算回归方程的回归系数和相关系数。经 TM数据的回归分析，在红山子区的 TM4、5、7三波段（即最佳波段组合）共建立9个回归方程。对9个回归方程作r检验证实，各波段的r值均大于r 0.05的最大值（0.878），说明9个回归方程相关性显著，即9个回归方程都具实用价值。据此，红山子区可建立9个已知矿床TM数据的地空相关模型：
表7-1 红山子区已知矿床地面波谱反面射率、统计值及其TM图像亮度值
表7-2 西支沟子区已知矿床地面波谱反射率、统计值及其TM图像亮度值
图7-3 红山子区三类矿床地面波谱识别模型
雪鸡坪铜矿区TM图像亮度值DN与其地面波谱反射率相关模型为：
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
红山铜矿区TM图像亮度值DN与其地面波谱反射率相关模型为：
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
休瓦促钼矿区TM图像亮度值DN与其地面波谱反射率相关模型为
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
（3）TM数据的地空反演及相关图像
据红山子区上述9个地空相关模型，将子区选定的3个最佳TM波段（TM4、5、7）在计算机图像处理系统上反演成3个地空相关图像。采样分析表明，单波段地空反演后效果不甚理想。在上述基础上，笔者再将TM4、5、7三个单波段地空相关图像分别赋予R、G、B三基色并编码合成红山子区彩色地空相关图像。经采样计算，该彩色地空相关图像的亮度值DN与矿区各地物在TM4、5、7波段的地面波谱平均反射率ρ的关系为：
雪鸡坪矿区：
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
红山矿区：
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
休瓦促矿区：
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
以上三式中，ρ为已知矿床各地物TM4、5、7波段平均反射率相关的地面反射率，DN为彩色地空相关图像亮度值，r为相关系数。研究表明，由已知矿床地面波谱反射率产生的地空相关图像，在找矿定位预测应用中有很好的效果。
（4）遥感定位预测的应用效果
彩色地空相关图像不仅增强了与成矿作用有关的图像信息，还可提取、识别不同波谱特征的图像异常类别。据红山子区比值、反差扩展和二次KL变换处理后图像分析，共识别出10个与成矿作用有关的图像异常（图7-4）。经红山子区彩色地空相关图像分析，证实该10个与成矿作用有关的图像异常存在无疑。
图7-4 红山子区TM处理图像提取的矿化图像异常
以彩色地空相关图像为新图像文件，用子区内已知矿床地面波谱模型对上述10个图像异常识别表明，丹迈杂莫南坡（HA-3）、铁皮丁南（HA-7）和那华西北（HA-8）3个图像异常属雪鸡坪式波谱模型，在地空相关图像上为中等偏低反射背景中呈现的冠式波谱分布特征；辛喀东北（HA-1）、潜水东南（HA-4）、迈伊格南坡（HA-5）和色列牛场南（HA-10）4个图像异常则表现为低反射率背景中峰—谷相映式波谱分布特征，属典型的红山式波谱模型；潜水东北（HA-2）和纳玻牛场东南（HA-9）2个图像异常在地空相关图像上显示为中等偏低反射背景中呈现的台—谷相映式波谱分布特征，属夏塞式波谱模型；烂泥塘北（HA-6）图像异常情况较特别，目前尚未定论其归属，采样分析表明该异常波谱特征值内既有红山式特征值成分，又有夏塞式特征值成分，是否属于过渡型异常还有待进一步研究。
2.西支沟地区遥感地质定位预测
（1）典型矿床TM数据采集及其地面波谱识别模型
西支沟子区已知矿床地面波谱反射率采集系本次研究中用RS-Ⅱ谱仪在野外条件下实测。已知矿床TM图像亮度数据采集在图像处理系统上完成，即由图像处理系统在计算机上获得已知矿床各测点的图像亮度数据（表7-2）。
据子区内夏塞、连龙和南支沟等已知矿床地面波谱研究，在西支沟子区建立了两类矿床地面波谱识别模型（图7-5），即夏塞式（图7-5a）和连龙式（图7-5b）。夏塞式地面波谱识别模型（图7-5a）呈台—谷相映式分布，即TM1分模型呈以矿体反射台为中心形成的三台夹两谷波谱分布，TM2、3、4、5、7呈以矿体反射谷为中心形成的两台夹一谷波谱分布，其台—谷转换映面位于TM1和TM2之间。转换映面以下的分模型（即TM1）中，中部反射台由矿体产生，双反射谷由强蚀变砂板岩形成，位居双反射谷外侧的双反射台地则由反射率略高的弱蚀变砂板岩形成。转换映面以上的5个分模型中，前3个分模型（TM2、3、4）形态相同，呈明显的两台夹一谷形态，中部反射谷系矿体产生，弱蚀变砂板岩形成双反射台；后2个分模型（即TM5、7）总体仍保两台夹一谷的分布特征，所不同的是双反射台由强蚀变砂板岩产生，双反射台外侧还出现有纹层砂板岩形成的双反射低带，双反射台上出现有强基团和羟基特征谱叠置。这类台—谷相映式地面波谱识别模型多出现在中等偏低反射率背景中，代表了西支沟子区热液脉充填交代型多金属矿床的地面波谱特征，南支沟矿床亦具此特征。连龙式地面波谱识别模型（图7-5b）总体呈单峰式分布，位居中部的单峰由反射率高的细粒花岗岩形成，单峰两侧的双反射肩带由灰岩和大理岩化灰岩形成，双反射肩带外侧的双反射谷则由反射率低的矿体产生。TM4、5 分模型的峰、谷上有强水分子、羟基和粘土形成的特征谱叠置，TM7 分模型则在其反射谷底出现强碳酸盐特征谱叠加。这种单峰式地面波谱识别模型往往出现在低反射率背景中，代表了西支沟子区矽卡岩型锡多金属矿床的地面波谱特征。上述两类矿床的波谱模型基本上代表了子区主要已知矿床的地面波谱分布特征，可将其作为西支沟子区地空相关图像的成矿作用识别波谱模型。
图7-5 西支沟子区两类矿床地面波谱识别模型
（2）TM数据的回归分析及地空相关模型
在合理的大气物理假设前提下，笔者已推导出地物波谱反射率ρ与TM图像亮度DN呈线性相关，西支沟子区内实测的矿床地面波谱反射率与其TM图像亮度亦存在这种线性相关性（表7-3）。据此，可以已知矿床地面波谱平均反射率为因变量（y），对应的TM图像亮度值为自变量（x）作回归分析。首先用已知矿床地面波谱反射率ρ为纵坐标，其TM图像亮度值Rij为横坐标，作-Rij的散布图，用最小二乘法建立回归方程：
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
并分别计算回归方程的回归系数（a，b）和相关系数（r），子区内该系数现列入表7-4。据表7-4的回归系数，在西子沟子区的TM4、5、7三波段（即仅次于TM5、6、7的优选择段，因其分辨率高，故用其进行地空相关反演）共建立9个回归方程，经对该9个回归方程的r检验证实（表7-4），9个回归方程的相关性显著（表7-4中的R皆大于rα），表明9个回归方程都具实用意义。鉴此，西支沟子区可建立9个TM数据的地空相关模型：
夏塞矿区TM图像亮度值DN与其地面波谱反射率相关模型：
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
连龙矿区TM图像亮度值DN与其地面波谱反射率相关模型：
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
南支沟矿区TM图像亮度值DN与其地面波谱反射率相关模型：
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
表7-3 西支沟子区回归系数与相关系数
表7-4 西支沟子区回归方程的显著性检验结果
上述TM数据的地空相关模型中，ρ4、ρ5、ρ7分别为已知矿床在0.76～0.90μm、1.55～1.75μm、2.08～2.35μm地面平均波谱反射率，DNTM4、DNTM5、DNTM7分别为已知矿床在TM4、5、7波段的图像亮度。
（3）TM数据的地空反演及相关图像
据西支沟子区上述9个TM数据的地空相关模型，用计算机和图像处理系统将该子区内选定的TM4、5、7三个单波段图像分别反演成三个地空相关图像。经单波段地空相关图像分析，其与成矿作用有关的信息显示仍不够理想。在单波段地空相关图像基础上，笔者将TM4RE（即4波段地空相关图像，下同）→R、TM5RE→G、TM7RE→B并编码合成彩色地空相关图像。经采样计算，该彩色地空相关图像的亮度值DN与矿区地物的地面波谱平均反射率ρ关系为：
夏塞矿区
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
连龙矿区
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
南支沟矿区
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
上三式中，ρ为已知矿区地面波谱平均反射率，DN为彩色地空相关图像亮度，r为相关系数。研究表明，此彩色地空相关图像的示矿信息效果较好。
（4）遥感定位预测的应用效果
据西支沟子区TM图像预处理（最佳波段选择、大气散射因子剔除）后的图像信息增强（比值增强，高斯滤波增强）、TM数据的KL变换及其地空反演图像（彩色地空相关图像）分析，子区共识别出7个图像异常（图7-6）。对子区彩色地空相关图像的深入分析表明，不仅证实该7个图像异常存在，各异常还表现出与已知矿床某些相似的波谱分布特征。如白玉县独立柯两个图像异常（XA-2和3）及白玉县境内麻贡嘎山5608高地东南坡图像异常（XA-4）属连龙式波谱识别模型，在地空相关图像上呈单峰式波谱分布特征并出现在低反射率背景中；白玉县亥隆纳东400 m（XA-6）和措普牧场西4820高地西北坡（XA-7）两个图像异常则表现为中等偏低反射率背景中台—谷相映式波谱分布特征，属夏塞式波谱识别模型；白玉县麻贡嘎山5608高地北西坡（XA-1）和阿冬放牧点西北3 km处（XA-5）两图像异常的波谱成分较复杂，两者都出现在燕山晚期花岗岩体中，各种处理图像均有异常显示，经图像识别其波谱成分即有休瓦促式（双峰式波谱分布）特征值成分，又出现红山式（峰—谷相映式波谱分布）特征值成分（峰谷转换映面位于TM2、TM3之间），图像异常类型目前尚难定论，值得野外查证。
图7-6 西支沟子区TM处理图像提取的矿化图像异常
3.亚金地区遥感地质定位预测
（1）典型矿点TM数据采集及其地面波谱识别模型
子区已知矿床地面波谱反射率是笔者在野外实测获得的，其TM图像亮度数据采集则在图像处理系统上由卫星记录磁带读取。矿点地面波谱反射率用RS-Ⅱ野外波谱仪实测并用高精度IRIS谱仪对实测值作了稳定性检查，图像处理系统上获取的已知矿点图像亮度数据，系以矿体为中心的3×3矩阵像元加权平均亮度值。子区各矿床的地面波谱反射率及其TM图像亮度值列入表7-5。
表7-5 亚金子区已知矿床（点）地面波谱反射率、统计值及其TM图像亮度值
据子区已知矿点青达、亚金桥以及休瓦促矿床（已出子区范围）等地面波谱研究，笔者在亚金子区建立了两类矿床地面波谱识别模型（图7-7），即青达式（图7-7b）和亚金桥式（图7-a）。其中，青达式地面波谱识别模型（图7-7b）呈双峰式分布，表现为双峰夹一谷的波谱分布形态。这种双峰式识别模型的双反射峰、反射谷位置稳定，模型中部反射谷由矿体产生，分居反射谷两侧的双反射峰由蚀变砂板岩形成，TM5、7两分模型的双反射峰上有较强羟基团和基团特征谱叠置。该类识别模型往往出现在中等偏低反射率背景中，代表了区内热液脉型多金属矿点（床）的地面波谱特征。亚金桥式地面波谱识别模型（图7-7 a）呈双谷式分布，表现为两谷夹一台的波谱分布形态。该模型中部的反射高台由含矿石英脉（矿体）形成，其位置在各分模型中稳定；模型中反射谷出现迁移现象，TM1～3分模型的反射谷谷深小、对称性好且由绢云板岩形成，TM4～7 分模型的反射谷谷深加大，随波长增加向反射高台迁移且由蚀变较强的硅质板岩形成；矿体（含矿石英脉）在TM7分模型反射高台上出现有基团谱和强羟基团谱叠置。这类双谷式地面波谱识别模型多出现在中等反射率背景中。上述两类矿点（床）和休瓦促矿床的波谱识别模型（参见图7-3 a）基本上代表了亚金子区主要矿床或矿化点的地面波谱分布特征，可将其作为该子区地空相关图像的成矿作用识别波谱模型。
图7-7 亚金子区两类矿床地面波谱识别模型
（2）TM数据的回归分析及地空相关模型
鉴于亚金子区已知矿床实测地面波谱反射率与其TM图像亮度亦明显表现出线性相关性（表7-6），故可对子区内矿点（床）TM数据进行回归分析及地空相关研究。首先将已知矿点（床）地面波谱反射率ρ为因变量（纵坐标），TM图像亮度值Rij为自变量（横坐标）作ρ-Rij的散布图，用最小二乘法建立回归方程，并分别计算回归方程的回归系数（a，b）和相关系数（r）（表7-7）。据表7-7内的回归系数，在亚金子区的TM4、5、7三个波段可建立9个回归方程，经9个回归方程的r检验（表7-7）证实，9个回归方程的相关性显著（表7-7中的r值皆大于rα值），表明子区建立的9个回归方程都具实用意义。据此，亚金子区可建立9个TM数据的地空相关模型：
表7-6 亚金子区回归系数（a，b）与相关系数（r）
表7-7 亚金子区回归方程的显著性检验结果
青达矿点TM图像亮度值DN与其地面波谱反射率相关模型：
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
亚金桥矿点TM图像亮度值DN与其地面波谱反射率相关模型：
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
休瓦促矿区TM图像亮度值DN与其地面波谱反射率相关型：
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
上述9个TM数据的地空相关模型中，ρ4、ρ5、ρ7分别为已知矿点（床）在0.76～0.90μm、1.55～1.75μm、2.08～2.35μm地面平均波谱反射率，DNTM4、DNTM5、DNTM7分别为已知矿点（床）在TM4、5、7波段的图像亮度值。
（3）TM数据的地空反演及相关图像
据上述9个TM数据的地空相关模型，用计算机图像处理系统将亚金子区的最佳波段TM4、5、7分别反演成TM4RE（即TM4波段地空相关图像，下同）、TM5RE、TM7RE3个地空相关图像。经单波段地空相关图像分析，其与成矿作用有关的信息显示仍不尽人意。在单波段地空相关图像处理基础上，再将TM4RE、TM5RE、TM7RE分别赋色R、G、B并编码合成彩色地空相关图像。经采样计算，该彩色地空相关图像的亮度值DN与矿点（床）地物的地面波谱平均反射率ρ关系为：
青达矿点
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
亚金桥矿点
三江义敦岛弧碰撞造山过程与成矿系统
上二式中，ρ为已知矿点地面波谱平均反射率，DN为彩色地空相关图像亮度，r为相关系数。研究表明，此彩色地空相关图像的示矿信息效果较好。
（4）遥感定位预测的应用效果
据亚金子区TM图像预处理（最佳波段选择、大气散射校正）后的图像信息增强（比值）、TM数据的KL变换、IHS变换及其地空反演图像（彩色地空相关图像）分析，该子区共提取出3个图像异常（图7-8）。这3个图像异常在信息增强、KL变换、IHS变换和彩色地空相关图像上都显示得较好。YA-1异常位于措冈崩雄（4067高地）东2 km处，异常显示不全，YA-2异常位于仲达北北西约2.5 km处，YA-3异常位于陇金冬正北1.2 km处，其中YA-1、3两异常与地面分散流异常吻合，YA-2异常为此次研究所识别。子区内诸多矿点如豆改多金属矿、洪措铜钼矿、务尼岗钼矿和热冲多金属矿点等都有程度不同的异常显示，为突出图像识别效果，这些小矿点形成的异常皆未在图7-8中示出。子区提取出的3个图像异常经彩色地空相关图像采样识别分析，YA-1异常在各单波段相关图像上呈高反射背景上的双峰式波谱分布特征，属休瓦促式地面波谱识别模型，推测可能是花岗岩内含矿（钼铜多金属）石英脉形成的图像异常；YA-2异常在各单波段相关图像上呈现出中等反射背景上的双谷式波谱分布特征，TM7RE图像显示的反射高台上有基团和羟基团特征谱叠置现象，属典型的亚金桥式地面波谱识别模型；YA-3 异常在各单波段相关图像上呈现出中等偏低反射背景上的双峰式波谱分布特征，属青达式地面波谱识别模型。值得指出，各类TM处理图像（如比值彩色、KL变换和IHS变换）在热公—黑达的硕曲河西岸断续出现蚀变信息异常带。其中尤以热曹考—亚金桥南一段蚀变信息异常最强，但经子区两类已知矿点（床）地面波谱模型识别分析，地空相关（单波段或彩色）图像上除个别已知矿点（如豆改、亚金）有波谱特征显示处，该蚀变信息异常带的波谱分布形式仍很平静，带内既无与已知地面波谱识别模型类同的图像异常显示，也无过渡型（或异常型）地面波谱成分出现，其深层次地质内涵与成因尚待深入研究。
图7-8 亚金子区TM处理图像提取的矿化图像异常
㈦ 吉利远景用现行市价法怎样评估
吉利远景有新车价格，建议您用成本法评估。如必须市场法，那就选取3个市场案例，对车辆的主要部件和里程进行修正，得出估值。
㈧ 党的十九届五中全会上提出到二〇三五年的远景目标是什么
十九届五中全会上提出的《二〇三五年远景目标建议》，从九个方面勾画了2035年基本实现社会主义现代化远景目标。
——我国经济实力、科技实力、综合国力将大幅跃升，经济总量和城乡居民人均收入将再迈上新的大台阶，关键核心技术实现重大突破，进入创新型国家前列；
——基本实现新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化，建成现代化经济体系；
——基本实现国家治理体系和治理能力现代化，人民平等参与、平等发展权利得到充分保障，基本建成法治国家、法治政府、法治社会；
——建成文化强国、教育强国、人才强国、体育强国、健康中国，国民素质和社会文明程度达到新高度，国家文化软实力显著增强；
——广泛形成绿色生产生活方式，碳排放达峰后稳中有降，生态环境根本好转，美丽中国建设目标基本实现；
——形成对外开放新格局，参与国际经济合作和竞争新优势明显增强；
——人均国内生产总值达到中等发达国家水平，中等收入群体显著扩大，基本公共服务实现均等化，城乡区域发展差距和居民生活水平差距显著缩小；
——平安中国建设达到更高水平，基本实现国防和军队现代化；
——人民生活更加美好，人的全面发展、全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展。
㈨ 近景远景属于什么手法
摄影手法。
远景是视野深远、宽阔，主要表现地理环境、自然风貌和开阔的场景和场面。
近景是表现成年人胸部以上部分或物体局部的画面，它的内容更加集中到主体，画面包含的空间范围极其有限，主体所处的环境空间几乎被排除出画面以外。
其他延伸概念：特写：
局部的刻画人物或事物的景别处理方法。运用这类镜头，能够准确地传达故事情节，直接地反映出剧中主人公的心理状态和情绪。同时，也能间接地影响观众的心理反应，特写不一定只是刻画人物表情的，手、脚、道具等与剧情有关的物体，只要需要，都可以用特写来表现。