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81.
网格划分是电离层层析的重要一环,也是影响层析精度的重要因素之一。然而,现有研究更多地关注如何通过反演算法及模型来提高精度,较少关注格网划分这一手段。本文拟从格网划分这一角度来对电离层层析方法进行优化。先利用若干试验研究了格网分辨率与层像精度的关系,然后在此结论基础上提出了一种通过降低非感兴趣区域格网分辨率来提高感兴趣区域层像精度的方法。为验证本文方法的可行性,分别开展了两个不同的层析试验。两个试验同时表明:相对于传统的格网划分方法,本文方法在均方根误差、平均绝对误差、68%及95%百分位、标准差等多个精度指标上均具有优势。根据本文试验,利用本文方法均方根误差及平均绝对误差可望分别减少15%至40%。 相似文献
82.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献
83.
84.
本文利用电子探针对南海西沙群岛琛航岛珊瑚礁底部火山碎屑岩中的单斜辉石矿物的化学特征进行了研究。结果表明,该单斜辉石属于富钙透辉石,部分有正环带结构,从核部到边部Ca、Fe、Ti的含量逐渐增加,是岩浆正常结晶顺序的反映,说明该区域的岩浆演化是向着富Ca、Fe、Ti方向发展的。主量元素数据显示,单斜辉石具有低Si高Al的特征(SiO2=41.40%~48.44%,Al2O3=5.54%~10.20%),且AlⅣ含量较高,说明母岩浆为不饱和碱性岩浆系列;此外,单斜辉石Ca含量偏高,Ca/(Ca+Mg+Fe)值在46.1%~51.4%之间,推测是母岩浆的高Ca含量导致了大量高钙辉石的产出。结合西沙海域的地震和构造资料,推测琛航岛珊瑚礁的基底是玄武质火山碎屑岩组成的平顶状海山,系岩浆穿过断裂发育的岩石圈层在西沙群岛的海底喷发,随后火山碎屑物质经过堆积、固结作用而形成;该火山碎屑岩的原岩为板内碱性玄武岩。 相似文献
85.
地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明:不同岩性、不同地形地貌的地形因子(组合)之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数(MTI)以及微观曲率指数(MCI)对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。 相似文献
86.
87.
针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。 相似文献
88.
针对高分辨率遥感影像场景复杂,现有的目标识别算法检测率较低且速度较慢的问题,提出了一种改进的RFB Net模型。算法在RFB Net模型的基础上构建特征金字塔网络,融合高层语义信息和低层特征信息,提高了网络识别能力。为验证该算法性能,以遥感影像中飞机目标为例进行了实验验证。以油罐和立交桥目标为例,对该算法的推广性进行了实验验证。结果表明,改进的RFB Net模型在遥感影像目标识别中精度较高、速度较快,且具有较好的推广性。 相似文献
89.
为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的数据进行更加抽象的建模,从而能够对影像中的空谱联合特征进行更为抽象的表达。通过在Pavia University和Indian Pines两个数据集上进行验证,实验结果表明,所构建的网络模型能够有效提高分类精度,在减少训练样本的条件下仍具有较好的分类性能。 相似文献