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地表沉降不仅影响社会经济的可持续发展,还威胁人类的生命安全.高精度的地表沉降预测对人类预防地质灾害具有重要意义.现有的预测方法因模型参数难以获取或相关数据的缺乏而难以得到可靠的预测结果,针对此问题,本文提出一种基于深度学习的地表沉降预测方法.首先采用多主影像相干目标小基线干涉技术MCTSB-InSAR获取大区域高精度地表形变时序反演结果;其次利用循环神经网络作为网络架构,用长短期记忆(LSTM)模型进行地表沉降特征学习;最后采用网格搜索的方法调整模型参数,进而获取最优的模型参数组合方案.实际观测结果显示,相较于现有地表沉降预测方法,本文提出的预测模型平均绝对误差(0.3 mm)至少降低了27.3％,差分沉降量平均预测精度至少提高了8.9％.空间格局分析的结果表明,LSTM模型对于大区域时序形变的短期预测是有效的. 相似文献
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基坑地表沉降预测是城市化进程中的难点问题,由于地表沉降的影响因素众多,使用单一模型预测难度较大.提出一种基于傅里叶级数残差修正的TDGM(1,1)模型(线性时变参数离散灰色模型),利用TDGM(1,1)模型对前期沉降数据进行建模,得到初始预测值和残差后,利用傅里叶级数对残差进行修正,以此修正预测结果.分析对比2组实验,结果表明,改进模型能够有效提高地表沉降预测精度. 相似文献
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地表温度LST（Land Surface Temperature）是全球气候变化研究的关键参数,遥感是获取全球和区域尺度地表温度的一种切实可行手段,但现有的单一传感器无法提供高时空分辨率的LST数据,限制了遥感地表温度数据的深入广泛应用。现有的降尺度方法难以生成无缝高时空分辨率的地表温度数据,且降尺度效果易受高空间分辨率LST数据缺失及有效时刻分布影响。本文提出了一种基于地表温度日变化模型DTC（Diurnal Temperature Cycle）偏差系数解算的地表温度降尺度方法,采用FY-4A、MODIS和Landsat 8的LST数据生成晴空及多云条件下逐小时100 m的无缝LST数据。方法主要包含4部分：（1）利用空值重建方法获取无缝的FY-4A的LST数据;（2）建立FY-4A LST数据的DTC模型;（3）采用时空融合模型对MODIS的LST数据进行空间降尺度;（4）解算DTC模型偏差系数,获取逐小时100 m分辨率的无缝LST数据。实验结果表明,本文提出的方法具有较高的降尺度精度,可获得晴空及多云条件下无缝高时空地表温度数据,且高空间分辨率的地表温度数据缺失和有效时刻分布对本文方法降尺度结果影响较小。 相似文献
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针对单一的地表物质组成并不能充分反映城市地表热环境特点这一问题,该文基于热混合影像,利用线性光谱分解方法获取地表组成信息,然后利用光谱分解热混合、线性回归、决策树方法估算地表温度。结果表明:只研究单一地表组成对地表温度的影响,有可能扩大其环境效应;决策树模型在不同规则下能更好地模拟地表温度的空间异质性;光谱分解热混合模型只需要两组数据即可估算出不同地表覆盖下的地表温度,且估算精度较其他模型高;光谱分解热混合模型和多元回归模型结合4种地表组成监测其对地表温度的影响,决策树方法通过不透水面、水体、植被预测地表温度,前两者估算精度比后者高,因此综合考虑城市典型地表组成能更好反映其对地表温度的作用。 相似文献
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地表反照率是研究地表能量收支平衡、中长期天气预报和全球气候变化的一个重要参数。利用卫星数据估算地表反照率需要地表二向反射特征知识的支持，目前针对中低分辨率卫星数据的反照率反演算法相对成熟，且发布了不同分辨率和精度的全球产品。随着全球高分辨率对地观测技术的不断发展，特别是中国高分系列卫星的发展，为高分辨率地表反照率精确估算提供了丰富的数据源。然而高分辨率地表反照率遥感估算面临着观测角度数据不足、波段信息少等有效数据缺失的问题，国内外学者开展了一系列针对高分辨率地表反照率估算方法的研究。本文首先简述了地表反照率遥感估算的基本原理与目前存在的主要问题，总结并分析了近几年高分辨率反照率估算的相关算法，并对未来高分辨率反照率估算的进一步发展提出了展望和设想。论文研究可为高分辨率反照率算法研究和产品发展提供理论支持。 相似文献
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全球地表覆盖高分辨率遥感制图 总被引：1，自引：0，他引：1
全球地表覆盖分布及变化是气候变化研究、生态环境评估、地理国情监测、宏观调控分析等不可或缺的重要基础信息。国际上现有全球五套地表覆盖数据产品的空间分辨率为1km或300m,数据精度、分类体系、时空分辨率等均存在不足。为了满足全球变化研究与地球模式模拟的需求,应该研制具有较高时空分辨率、更符合全球变化需要、精度较好的全球地表覆盖数据产品。本文简要介绍了全球地表覆盖遥感制图的情况和数据产品的不足,讨论了对新一代地表覆盖数据产品的需求,介绍了我国研制全球30m地表覆盖数据产品的863重点项目。 相似文献
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静止卫星地表温度数据是研究昼夜气候和环境变化的重要参数。但现有发布的静止卫星地表温度数据由于受到云等大气因素的影响,往往出现数值缺失现象。针对该问题,提出基于昼夜变化模型的风云静止卫星地表温度空值数据的稳健修复方法。由多项式、傅里叶函数和高斯函数构建新的昼夜变化模型,并利用LevenbergMarquardt算法进行模型参数的求解与优化,进而实现空值修复。以风云2号F星数据(FY-2F)为例,模拟不同类型的像元缺失情况进行修复,并将不同模型修复结果与真实温度值比较,同时也对真实数据进行了测试。结果表明:本文提出的修复方法能有效对温度空值数据修复,且优于传统方法。 相似文献
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选取广东省29个国家级开发区作为研究对象,通过2017、2018年度高分辨率遥感影像,利用ArcGIS软件对开发区地表覆盖进行全面采集.通过计算各开发区内部2017—2018年度地表覆盖程度指数以及不同地表覆盖类型变化动态度指数,对开发区内部地表覆盖空间演变进行分析,得到各开发区当下开发程度和速度,掌握开发区利用情况.结果显示,2017—2018年广东省国家级开发区整体地表覆盖程度指数呈上升趋势,增加量为4.4912,说明开发区整体地表覆盖处于发展期,主要表现为构筑物和人工堆掘地面积的增加.从不同类型地表覆盖动态度看,荒漠与裸露地表和人工堆掘的动态度较高. 相似文献
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地表发射率不同的估算方法对地表温度的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
随着遥感技术的日益成熟,用热红外波段反演地表温度的方法也日趋完善,其中一个关键参数--地表发射率的估算,直接影响着地表温度的反演结果。基于TM6的热红外波段,分别采用最常用的Van的地表发射率估算方法和综合了覃志豪与Sobrino的估算方法,对北京地区的地表温度进行了反演,并在此基础上对这2种估算方法所得结果进行了比较,从而为找出更为有效的地表发射率估算公式提供依据。结果表明,对于农林地2种估算方法都比较适合,但是对于水体和城市等人口密集地区,则需要和当地的实测数据进行比对,从而确定更为合适有效的估算方法,以得到更为精确的地表温度结果。 相似文献
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以成都市为研究区,定量分析了各地表特征参数与地表温度之间的线性关系。通过对地表温度与归一化植被指数(NDVI)、归一化建筑指数(NDBI)、归一化水汽指数(NDMI)进行局部区域逐像元分析和总体区域统计分析,结果表明NDVI,NDMI,NDBI与地表温度间都存在明显的线性关系,可用于说明地表温度的动态变化,在3月份,NDMI与地温的相关性更优于NDVI。对传统城市热现象研究中,NDMI与NDBI能够用来以NDVI作为分析地表温度随季节而变化的互补的度量标准。 相似文献
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以甘肃省金昌市金川区西坡光伏电场为例,利用多景Landsat系列影像,采用辐射传输方程法(radiative transfer equation,RTE),对光伏电场建设前后的地表温度进行了反演,提取电场不同缓冲区范围内的地表温度均值。研究结果表明,光伏电场会对占地范围和不同缓冲区范围内的地表温度产生降温的作用。其占地区域降温幅度为2.12 K,100 m缓冲区降温幅度为0.94 K,随着距离的增加这种影响逐渐减弱,400 m后影响会变得十分微弱,研究结果为客观地评价光伏电场对环境的影响提供借鉴。 相似文献
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连续运行卫星定位服务系统(简称为CORS)已经在国内外广泛建立,CORS在维护区域大地测量基准和城市测绘工作中得到了非常广泛的应用。但在城市地面沉降监测方面,仍存在基准站的稳定性、测量精度对平面及高程形变影响等问题。这里提出了一套完整的基于CORS系统变形监测网的稳定性分析的方法和流程。采用秩亏自由网平差,以位移向量一次性范数最小原则求取监测网点最合理的位移量及权阵。采用正态分布函数对监测点的位移显著性进行检验。结合武汉市地面沉降监测项目,分析评价了武汉市连续运行卫星定位服务系统(简称为WHCORS)用于城市地表形变监测的可行性。 相似文献
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区域性CORS系统监测地表形变的可行性 总被引：1，自引：0，他引：1
连续运行卫星定位服务系统(简称为CORS)已经在国内外广泛建立,CORS在维护区域大地测量基准和城市测绘工作中得到了非常广泛的应用.但在城市地面沉降监测方面,仍存在基准站的稳定性、测量精度对平面及高程形变影响等问题.这里提出了一套完整的基于CORS系统变形监测网的稳定性分析的方法和流程.采用秩亏自由网平差,以位移向量一... 相似文献
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气象站点稀疏会导致观测到的近地表气温空间不连续,基于地表温度数据结合辅助变量估算气温成为获取气温空间分布的有效方式。目前,已有多种地表温度产品,但鲜有研究评估多源地表温度数据在估算气温时的精度及其适用性。针对该问题,首先,利用Google Earth Engine平台和随机森林算法,基于Landsat、中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)、全球陆面数据同化系统（global land data assimilation system,GLDAS）3种地表温度数据源估算了黄河流域近地表气温的最大值、最小值和平均值;然后,结合站点观测分析了多源地表温度估算气温的精度及适用性。结果表明,3种地表温度数据源估算夏季气温平均值时精度差异较小;对于气温极值估算,GLDAS数据显著优于MODIS和Landsat数据;每种数据源估算气温极值的精度低于其估算气温均值;此外,地表温度的时间分辨率会显著影响近地表气温的估算精度。该成果可以为长时序气温产品估算提供科学参考。 相似文献
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利用ATSR—2数据提取地表组分温度 总被引：7，自引：0，他引：7
发展了一种迭代算法，能够利用ATSR－2双角观测同时进行大气校正和反演地表的组分（植被和土壤）温度。在算法中，全球通用二次方（QUAD）算法用于进行大气校正，LSF模型用于计算等效方向发射率，通过迭代的方法，同时反演地表组分温度和进行大气校正。结果表明，在可接受的范围内，土壤温度和植被温度可以被分离开来，而且，反演出的两个方向发射率的差和经过大气校正后的两个方向亮温的差有很好的相关性。更进一步的敏感性和不确定性分析表明，如果利用USM进行分阶段反演，可以得到更好的结果。 相似文献