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富营养化的太湖水体叶绿素a浓度模型反演 总被引:8,自引:0,他引:8
半经验模型反演叶绿素a浓度是目前遥感反演水体叶绿素a浓度的主要方法。但是,大量研究结果表明,太湖水体浑浊,富营养化严重,各种半经验模型的反演精度和模型适用性有较大差异。因此,研究一种既满足一定精度要求,又具有时间普适性的叶绿素a浓度反演算法,对提高模型适用性,促进遥感的反演应用具有重要意义。本研究通过2005年6-10月地面实测数据,建立太湖叶绿素a浓度一阶微分反演模型、波段比值反演模型和三波段反演模型,对比各模型反演效果,认为波段比值模型与三波段模型具有较好的反演效果。运用2006年11月和2007年11月实测数据对这三种模型加以检验,结果表明,三波段模型反演高富营养化的太湖水体,不仅精度高,平均误差仅为实测浓度差的8.3%,而且适用性较强,不同年份数据的检验结果证明平均误差均低于实测浓度差的20%。因此,三波段模型是这三种反演模型中效果最好的一类模型。 相似文献
655.
基于HYDROLIGHT光学模拟软件模拟水表面以下辐照度比R(0~-)和参数f值,着重分析多次散射作用对f值的贡献率以及太阳天顶角、风速和b_b/(a+b_b)对贡献率的影响,结果表明:多次散射作用对参数f的贡献率受到太阳天顶角、风速和b_b/(a+b_b)的共同影响,使得多次散射作用具有一定的时空差异;贡献率P_(ms)在太阳天顶角从0(°)~85(°)的范围内,随太阳天顶角的增加呈现波动状态,但这种波动随b_b/(a+b_b)值的增加而减弱,P_(ms)在0m/s到4m/s的范围内存在较大的波动,而当风速增加到4m/s时,几乎不随风速的变化而变化;多次散射作用对参数f的贡献率最大值可以达到24.41%,因此在内陆湖泊高散射特性水体中必须考虑多次散射作用对R(0~-)的影响. 相似文献
656.
基于太湖实测散射系数数据估算水下平均散射次数,结合Hydrolight软件模拟水下平均余弦,对二者的相关关系进行分析;根据单个样点、各个水层求算的水下平均余弦经验模型,确定水下平均余弦估算的最佳模式为二次方程,利用二次方程的二次项、一次项和常数项系数与平均散射次数的高度相关性,建立了利用平均散射次数估算二次方程系数的模型,从而建立了利用平均散射次数计算水下平均余弦的经验模型.模型检验表明:0.6m深度平均误差不高于1.712%,0.9m深度平均误差不高于1.982%,1.2m深度平均误差不高于2.05%,1.5m深度平均误差不高于4.22%,4个深度总的平均误差不高于2.491%. 相似文献
657.
为了充分发挥西安多普勒天气雷达在服务经济建设和防汛减灾工作中的作用 ,使市、县气象局能够方便及时地获取和使用雷达信息 ,在省气象局的组织下 ,由省、市、县三级业务技术人员合作开发了统一的、面向市县级气象局等低端用户的多普勒天气雷达监测信息系统 ,投入使用后收到了良好的效果。1 系统结构分析与传统的 71 1、 71 3等天气雷达相比 ,多普勒天气雷达有非常丰富的监测输出产品。从产品的要素类型来看 ,有基本反射率、平均径向风速和速度谱宽三种基本要素 ,以及大量的二次计算产品。从观测时间密度上来看 ,每隔 6min一次梯扫 ,2 4 h… 相似文献
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基于深度神经网络的多源遥感影像目标识别系统已逐步在空天遥感情报侦察、无人作战自主环境认知、多模复合末制导等多个军事场景中广泛应用。然而,由于深度学习理论上的不完备性、深度神经网络结构设计工程上的强复用性、以及多源成像识别系统在复杂电磁环境中易受到各类干扰等多因素的影响,使得现有识别系统在对抗攻击鲁棒性方面评估不足,存在极大安全隐患。本文首先从深度学习理论不完备性和识别系统攻击样式两个方面分析了潜在安全风险,并重点介绍了深度识别模型对抗样本攻击基本原理和典型方法。其次,针对光学遥感影像和SAR遥感影像两类典型数据形式,从鲁棒正确识别率和对抗攻击可解释性两个方面开展多源遥感影像深度识别模型对抗攻击鲁棒性评估,覆盖了9类常见深度识别网络架构和7类典型对抗样本攻击方法,验证了现有深度识别模型对抗攻击鲁棒性普遍不足的问题,分析了对抗样本与正常样本的多隐层特征激活差异,为下一步设计对抗样本检测算法和提升模型对抗鲁棒性提供参考。 相似文献
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雷达组网拼图算法是强对流天气短时临近预报系统(Severe Weather Automatic Nowcasting,SWAN)的重要基础方法之一。提高拼图算法的效率,不仅可以提升现有SWAN临近算法序列的时效性,也能更好地应用高分辨率雷达数据,具有重要的实际意义。采用中央处理器(central processing unit,CPU)和图形处理器(graphics processing unit,GPU)混合架构设计并行雷达拼图算法,其中CPU负责雷达数据的解析和调度GPU并行模块,GPU负责大规模数据的并行计算。通过分析计算统一设备架构(compute unified device architecture,CUDA)算法的并行开销和拼图算法的特点,提出并实现了GPU内存管理优化和数据交换流程优化方案,提高了组网拼图算法的效率。对比试验结果表明,基于CUDA的GPU并行拼图算法和SWAN中30线程并行的CPU算法相比,在全国1 km和500 m分辨率的拼图任务上,加速比分别达到3.52和6.82。综上,基于CUDA的并行拼图算法不仅可以提高SWAN短时临近算法序列的时效性,也为更高分辨率雷达资料的拼图提供了技术支持。 相似文献