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近海卫星测高波形分类与判别 总被引：1，自引：0，他引：1
针对近海测高数据可用率低下以及传统重跟踪技术的局限性,该文提出了基于动态聚类分析的测高波形分类方法以及基于移动最小距离的波形判别方法,并给出了确定最佳分类数的有效性指标。实现了海洋波形与非海洋波形正确识别,为处理海量测高波形以及根据波形研究最佳重跟踪算法提供了便利。以穿过台湾海峡和台湾近岸的TOPEX/Poseidon波形数据为例进行试验,结果表明,测高波形分为海洋波形、尖锥波形和其他散射波形3类时聚类效果最佳。与OCOG、移动相关系数和β-5等方法的分类结果对比分析表明,本文提出的方法具有一定优势。 相似文献
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卫星测高在开阔海域的回波信号符合Brown模型,其测距和求得的海面高精度较高。由于受多种因素的影响,在非开阔海域(如中国近海、南极海域等)求得的海面高精度偏低,限制了测高在这些区域的应用。本研究从波形理论出发,在系统分析不同类型反射面的波形重构算法基础上提出了基于波形分类的波形重构数据处理流程,探讨了适合不同反射面的波形重构算法;分别对南极Amery冰架近海、中国近海Envisat测高波形数据进行了重构处理;利用重构后的测高海平面变化数据,分析了中国近海海平面变化上升速率与周期特性;构建了神经网络模型对中国近海海域未来10~15年的海平面变化非线性趋势进行了预测。 相似文献
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以贝加尔湖为例,利用Jason-1测高卫星7年(2002—2008)、Jason-2测高卫星8年(2009—2016)的波形数据,采用极值法对波形进行重定,计算贝加尔湖水位异常时间序列。通过重定前后提取的湖面水位时间序列与4个实地测量站数据进行对比,发现波形重定前后的卫星测高水位变化数据与测量站数据差值的平均值能提高2 cm左右,波形重定后标准差相较波形重定前能提高40%左右,表明采用极值波形重定算法能显著提高卫星测高数据精度,可以作为一种计算波形改正数的方法。 相似文献
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顾及陆湖反射差异的卫星测高监测湖泊水位的波形分析与重定 总被引：1，自引：0，他引：1
以Jason-2卫星雷达测高数据监测洪泽湖水位为例,分析了湖泊水位沿卫星轨迹呈"V"字形分布的原因。分析发现：由于湖泊面积相对较小,受陆地影响,测高波形中陆地反射信号占主导地位,水面反射产生的上升前缘非常小,导致波形跟踪出错。解释了波形形成的机制、造成水位计算错误的原因,结合遥感影像证明了解释的正确性,并给出了相应的波形重定算法。结果表明,该重定算法优于常用的波形重定算法,剔除异常值后水位标准差为0.09 m,为湖泊区域的测高数据处理提供了一种参考。 相似文献
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针对不同时空分辨率测高数据对测高垂线偏差计算结果的影响,联合使用Jason1波形数据和Cryo-sat数据,在对波形重跟踪处理和海面时变效应消弱预处理后,采用Sandwell方法和加权最小二乘法计算了三个典型区域的垂线偏差分量。研究结果与EGM2008模型检核表明,低轨道倾角的Jason1大地测量任务数据能有效提取垂线偏差东西分量信息,联合高轨道倾角的Cryosat测高数据可以提升垂线偏差计算精度,而引入重力场模型作为参考场可以进一步改进垂线偏差计算结果。 相似文献
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Geosat／GM波形重跟踪反演中国沿海区域重力异常 总被引：1，自引：1，他引：0
利用Geosat/GM测高波形数据,在中国海域内(117°E～129°E,21°N～41°N)比较了阈值法、Beta5和改进阈值法三种重跟踪算法.分析表明,改进阚值法优于其他两种重跟踪方法.由改进阈值法的测高数据.分别采用最小二乘法(least sqlilare collocation,LSC)和逆Vening-Meinesz(IVM)计算了卫星测高重力异常,并与船测重力数据进行了比较.结果显示,LSC的精度优于IVM.与KMS02和Sandwell & Smith V15两个重力场模型相比较,本文结果在东海优于这两个模型,在台湾海域结果稍差,需要融合ERS-1等其他数据进一步提高精度. 相似文献
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海洋重力场模型反演的质量主要依赖于采用测高数据的精度、空间分辨率和数据分布密集程度。本文联合Geosat GM/ERM、ERS-1 GM/ERM、TOPEX/Poseidon、Envisat、Cryosat-2、Jason-1 ERM/GM和SARAL/AltiKa等多种测高观测数据集,深入比较了多种波形重跟踪算法的效果,回波数据重跟踪处理后的沿轨海面高标准差。统计表明,Sandwell算法优于MLE-4算法、Davis阈值法、改进阈值法和β参数拟合法;基于不同测高数据波形重采样的结果给出了沿轨海面梯度计算中低通滤波的参数选择方法,并采用Sandwell提出的垂线偏差法,反演了全球海域1′×1′的重力场模型。检核表明,反演结果与DTU13和SIO V23.1模型检核的差值均方根分别为3.4、1.8 mGal,与NGDC船测数据的检核精度为4~8 mGal,且本文模型在部分典型海区内精度更优。 相似文献
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复杂海域ERS-1卫星测高波形的波形分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
分析表明海域的两类基本波形类型为镜面和散射波形,提出了波形移动相关分析,用于复杂海域波形分类。在近海和南极海域实验区,对ERS-1回波信号波形分类。结果表明,脉冲峰值、-β5和波形移动相关分析均可进行波形分类。 相似文献
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针对GLAS地学激光测高系统是冰、云和陆地高程卫星(ICESat)的唯一监测工具,能够记录地表光斑内的地物信息,是否能应用于黄土高原土地覆盖分类的问题进行了研究。利用粒子群和最小二乘法相结合的方法对GLAS波形数据进行高斯分解,获取高斯波个数、波形总能量、波形信号起始和信号结束位置4个波形参数;基于波形自动分类方法对黄土高原水体、森林、城市用地、其他地类(裸地、低矮植被等)进行分类。通过基于覆盖相同研究区域的30 m地表覆盖数据(Globe Land30),验证分类的准确性。结果表明,GLAS大光斑波形数据对黄土高原的4种地类能够很好地进行区分,总分类精度高达87.68%,Kappa系数为65.79%。研究表明,GLAS波形数据可以作为获取土地覆盖信息的有效数据源,为研究黄土高原土地覆盖变化提供更丰富的数据支持。 相似文献
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全波形机载激光雷达系统采集的波形数据蕴含着丰富的地物信息,因此,这些地物信息的提取方法具有很大的研究价值。本文通过对全波形数据的去噪平滑以及LM参数优化算法实现了波形分解,并利用其结果生成的点云数据与系统点云数据进行对比,结合部分点云剖面图分析其给实际生产应用所带来的帮助,实验表明,本文所用方法可以有效地提高数据中地物信息的质量。 相似文献
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长江口EnviSat测高数据的波形分类重构分析 总被引：1，自引：1，他引：0
采用波形分类重构算法处理EnviSat卫星从2002年10月至2010年5月在长江口近岸海域28°N~32°N、121°E~125°E范围内的波形数据。该区域内海洋波形、波形后缘前端出现峰值的波形、波形后缘后端出现峰值的波形、似镜面波形和复杂波形分别占89.03%、2.95%、0.45%、3.31%和4.26%。根据不同的波形类别采用不同波形算法进行波形重构。同时,分析了不同重构算法之间的系统偏差,并据此确定OCOG算法、Threshold算法和子波形算法的最优阈值水平分别为65%、45%和50%。重构结果表明,波形分类重构算法优于其他波形重构算法,能有效改善原始海面高的精度,改善程度在16.62%~53.86%之间。此外,重构后交叉点差值小于重构前的交叉点差值,与轨迹P089、P411形成的交叉点的海面高差值由1m降低到25cm左右,其余交叉点的差值均在2~6cm。 相似文献
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全波形LiDAR数据分解的可变分量高斯混合模型及RJMCMC算法 总被引：1，自引：1，他引：0
传统激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)数据处理均采用固定数的波形分解方法,容易遗漏部分重叠的返回波,降低波形拟合精度。为了实现可变数波形分解,本文提出了一种自动确定波形分解数的方法。假定波形数据服从混合高斯分布,并以此建立理想的波形模型;定义用于控制理想模型与实际波形拟合程度的能量函数,用吉布斯分布构建或然率;根据贝叶斯定理构建刻画波形分解的后验概率模型;设计可逆跳转马尔科夫链蒙特卡洛(reversible jump Markov chain Monte Carlo,RJMCMC)算法模拟该后验概率模型,以确定波形分解数并同时完成波形分解。为了验证提出算法的正确性,分别对不同区域的ICESat-GLAS波形数据进行了波形分解试验,定性和定量分析结果验证了本文方法的有效性、可靠性和准确性。 相似文献
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采用Levenberg Marquardt的逐步递进波形分解方法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对机载全波形Li DAR波形数据分解问题,提出一种采用Levenberg Marquardt的逐步递进波形分解方法。该方法基于Levenberg Marquardt的非线性最小二乘拟合算法,选取高斯函数模型并采用逐步递进的波形分解方式得到准确的模拟波形。对Riegl数据中的2条典型波形进行分解实验,并与普通非线性最小二乘方法的结果进行对比分析,证明该方法是可行有效的。 相似文献
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近年来,新兴机载全波形Li DAR技术在摄影测量与遥感领域受到广泛关注。其相比传统机载Li DAR的优势在于它对后向散射回波信息进行了完整的数字化记录。波形分解是波形数据处理的重要环节,通过波形分解不仅仅可以得到高质量的三维点云产品,还能够提高DEM的生成精度并辅助点云的精确分类,随着研究的不断深入,全波形数据将在更多领域发挥更大的实用效益。 相似文献
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改进的EM模型及其在激光雷达全波形数据分解中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
随着数据存储能力和处理速度的提高,小光斑机载激光雷达系统已经可以通过数字化采样来存储整个反射波形,而不仅仅是由系统提取出来的三维坐标(即离散点云).分析波形数据最重要的优点之一是可以在后处理过程中让使用者自己来提取三维坐标.一般的分解方法基于非线性最小二乘的多项式拟合,或者有设备厂商提供的简单阈值法,无法获得高精度的分解结果.本文使用改进的EM脉冲检测算法得到回波脉冲的位置和宽度,证明是一种性能可靠、精度较高的波形分解算法. 相似文献
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机载小光斑Li DAR是近年来遥感领域的新兴技术,它对回波脉冲进行全数字化的记录,通过分解返回波形能够得到更加丰富的信息。针对传统LM波形分解算法容易陷入局部最优的问题,引入改进LM模型,采用信赖域技巧使得参数解全局收敛。实验证明,该方法相比传统LM能够得到更加可靠的波形分解结果,并且对城区、郊区和山地区域适应性好,具有较强实用价值。 相似文献
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林木空间格局对大光斑激光雷达波形的影响模拟 总被引：5，自引：1，他引：5
激光雷达是近年来国际上发展十分迅速的主动遥感技术，在森林参数的定量测量和反演上取得了成功应用。激光雷达具有与被动光学遥感不同的成像机理，对植被空间结构和地形的探测能力很强。大光斑激光雷达系统一般指光斑直径在8—70m、连续记录激光回波波形的激光雷达系统。由于大光斑连续回波的激光雷达的光斑尺寸通常大于林木冠幅，波形中往往包含了森林冠层和许多森林元素的信息而不仅仅是单株树的信息。对于搭载在ICESAT卫星上的GLAS而言，光斑直径为70m，因此光斑对应着一片森林，包括很多棵树，在GLAS的激光光斑内树木的空间分布会有一定变化。同时激光雷达发射的脉冲信号在激光光斑内的分布也不均匀，而是从中心到边缘呈递减的分布。因此树木空间分布模式的变化对波形会产生一定的影响。通过对几种典型的树木空间格局进行模拟（包括规则分布、均匀（随机）分布和集群分布），假定激光光斑内能量呈高斯分布，模拟了各种树木分布模式林分的激光雷达信号。从模拟结果可见，森林的空间分布模式对大光斑激光雷达波形有明显的影响，对于波形面积（AWAV）和波形半能量高度（HOME），规则分布〉随机分布〉团状分布。其中对于HOME而言，规则分布和随机分布十分接近，而对于AWAV而言，聚集中心的变动不太敏感。 相似文献