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刘涛 《测绘与空间地理信息》2007,30(4):116-120
结合工程实例论述了国内外精密单点定位技术的研究现状,采用精密单点定位软件TriP处理静态观测数据,分析结果表明精密单点定位技术的定位精度和作业方法非常适合1∶10 000比例尺地形图测绘工作,将在新疆基础测绘工作中得到广泛应用。 相似文献
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本文简述了精密单点定位技术的定位概念,阐述了精密单点定位与RTK基本差异,通过项目实例说明精密单点定位技术可满足如土地利用变更调查和农用地发证外业测量等低精度测绘项目要求,可提高GPS接收机利用效率和节省成本。 相似文献
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基于精密单点定位技术的GPS辅助航测技术的推广应用,节约了传统像片控制测量的作业成本,优化了传统空三加密工序的技术流程,缩短了航测成图周期。以1∶25000地形图测绘生产为例,介绍了并进行基于精密单点定位的GPS辅助空三试验,分析并比较了空三方法的加密精度,得出了基于精密单点定位的GPS辅助摄影进行中小比例尺航测成图时新的像控布点、像控测量以及GPS辅助空三加密的方法。 相似文献
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介绍了GPS精密单点定位和动对动实时差分定位技术,提出了基于GPS精密单点定位的动对动定位方法,实现了分米级的定位精度。 相似文献
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提出了一种将精密单点定位计算的结果进行数据后处理的方法,该方法不但可提高精密单点定位计算结果的精度,还有效地解决了精密单点定位技术无法给出测站间相对精度的这一应用中的不足,可实现不同观测框架、不同观测历元基准下采用精密单点定位技术获得的成果基准的统一,具有一定的应用参考价值。 相似文献
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概述了精密单点定位的原理,结合困难地区重力调查的实际情况详细介绍了利用精密单点定位获取该地区重力测点平面坐标和正常高的技术路线及方法,为精密单点定位应用于重力调查困难地区提供参考。 相似文献
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高光谱图像端元提取算法研究进展与比较 总被引：2，自引：0，他引：2
高光谱图像中混合像元的存在不仅影响了基于遥感影像的地物识别和分类精度,而且已经成为遥感科学向定量化方向发展的主要障碍。本文分析和研究了现有的典型端元提取算法,在此基础上,对这些算法进行归纳总结,从是否假定纯像元存在角度将其分为两类：端元识别算法和端元生成算法,并就两种分类方法选取了具有代表性的6种典型端元提取算法：N-FINDR、VCA、SGA、OSP、ICE和MVC-NMF算法进行分析和实验。通过对这6种方法的实验比较,得出两种端元提取分类方法的优点与不足,并对今后的研究工作提出展望。 相似文献
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由于数据量大,目前大多数端元提取算法均需较长的计算时间,限制了这些算法的有效应用。本文提出了以光谱梯度特征为搜索条件的快速端元提取方法,其核心包括基于光谱梯度特征的候选端元快速筛选和基于光谱解混误差的端元识别两部分。由于能够从影像中快速筛选出少量的像元光谱作为候选端元,故具有较好的计算性能;同时由于避免了非端元光谱参与端元识别,使得识别的结果具有更高的精度。试验表明,相比经典的IEA算法和ECHO算法,该算法不仅能大幅度提高端元提取速度,而且具有更准确的端元识别能力。同时,基于该算法原理,也可对现有各种算法进行改进,提升现有的各种端元提取算法的运算速度。 相似文献
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纯净像元指数改进的N-FINDR高光谱端元提取算法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了有效解决遥感影像中普遍存在的混合像元导致遥感影像定量解译精度低的问题,对两种不同混合像元端元提取算法进行了比较分析。纯净像元指数算法随着迭代次数的增加时间效率大大降低,而经典的N-FINDR算法初始端元数目选择的任意性会导致像元解混的精度不一,因此本文提出了一种基于纯净像元指数改进的N-FINDR算法。改进的N-FINDR算法相较于传统的N-FINDR算法能够准确构建候选端元集合并求得最优解。该算法结合高光谱影像数据的特点,首先利用纯净像元指数求取备选端元数目;然后以此为基础运用经典的N-FINDR算法求解最大的单形体顶点,将求解后顶点作为纯净像元,并完成丰度反演;最后使用ENVI产品中自带的经过大气校正的航空高光谱数据cup95eff.int对算法进行验证。试验结果表明,以纯净像元指数改进的N-FINDR算法在整体精度方面优于传统的N-FINDR算法。 相似文献
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针对非负矩阵盲信号分离(NMF)用于混合像元分解易陷入局部极小值的不足,将非监督端元提取与盲分解方法相结合,构建了一种基于目标端元修正的混合像元盲分解模型(ATGP-NMF)。ATGP-NMF模型利用非监督正交子空间投影算法(ATGP)和非负最小二乘法(NNLS)获取NMF盲分离的初始值,然后将获得初始目标端元光谱与丰度输入NMF模型,通过迭代运算不断逼近优化目标而得到最终的端元光谱和端元丰度。为了检验模型对于各类数据的有效性和适用性,将ATGP-NMF与传统NMF分别应用于模拟仿真数据、室内控制数据和真实遥感影像3类实验数据进行分析验证。结果表明,ATGP-NMF模型具有较好的适用性,在没有先验信息、先验信息很少,以及纯像元假设不存在情况下都能较好地分解混合像元,且能够更好克服局部极小问题,提高混合像元分解的精度。 相似文献
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二级并行独立成分分析端元提取算法 总被引：1，自引：0，他引：1
在多对称处理器集群体系结构下进行独立成分分析并行算法研究,在共享内存模型一级并行算法基础上,通过同步、异步迭代两种方式并行计算固定点函数,分别提出具有两级并行特性的二级同步、二级异步并行端元提取算法,并结合两者的优势,进一步提出二级分组并行算法。实验评价表明,二级同步、分组并行算法在保持原算法精度的同时,大大提高了原算法的效率,体现出良好的并行计算性能,而二级异步并行算法可在节点数较少的情况下适用。 相似文献
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针对无约束最小二乘混合像元分解算法提取地物端元丰度出现的局限性问题,通过野外实地采集的地物光谱数据建立研究区典型的地物波谱库,以Landsat OLI影像作为主要数据源,在经过Gram-Schmidt(GS)影像融合的基础上,利用纯净像元指数(PPI)及基于几何顶点的端元提取技术提取研究区典型地物端元,最后通过完全约束的最小二乘混合像元分解算法完成对研究区典型地物端元丰度的提取。结果较好地解决了无约束最小二乘混合像元分解算法提取的端元丰度信息出现负值的情况,并且提高了典型地物丰度信息提取的精度。完全约束最小二乘混合像元分解算法的RMSE误差均控制在0.174 913左右,在很大程度上提高了混合像元分解精度及实用性。 相似文献
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针对高光谱非线性混合模型中的共线性问题,提出了一种非监督的增强型非线性自编码网络方法 ENAE(Enhanced Nonlinear Autoencoder)。通过结合自编码网络在挖掘数据内在结构、提取特征方面的优势,引入端元正则项减弱端元间的共线性效应,从而提高高光谱混合像元分解精度。ENAE方法的实现步骤主要包括两部分:一是网络结构初始化,二是非线性分解。网络结构初始化是确定编码器的节点数以及端元和丰度的初值;非线性分解则主要是实现损失函数的最小化。通过模拟数据、城市区域真实数据和高分五号卫星高光谱数据的实验,得到了相较于传统非线性分解方法更高的精度,证明了ENAE方法的鲁棒性。 相似文献