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371.
基于电磁场正演理论编制高频大地电磁法正演程序,采用自适应有限元方法模拟起伏地形对高频大地电磁数据的影响,在10~105Hz频率范围内,通过地堑、地垒、任意起伏地形3种模型,分析总结起伏地形对高频大地电磁法TM和TE两种极化模式的视电阻率和阻抗相位曲线的影响规律,所揭示的规律可为山区高频大地电磁勘探外业布置与数据分析解释提供参考。  相似文献   
372.
三维地理信息建模是测绘地理信息行业近年来发展的新技术,其建立的三维城市模型已经是数字城市、智慧城市地理空间框架数据的核心内容之一。本文主要介绍了三维地理信息建模的3种典型建模方法及其建模步骤,并以具体图片展示其建模结果,最后结合3种方法的各自特点分析了其优缺点及其适合的建模应用领域。  相似文献   
373.
在高精度卫星数据处理中,卫星钟差数据的插值是一项重要的工作,其插值精度直接影响到卫星定位的精度,而传统的插值和拟合方法各有一定的局限性. 本文尝试将广义延拓插值法应用在北斗卫星导航系统(BDS)卫星钟差数据的处理中,通过把5 min历元间隔的钟差数据插值为30 s,再与30 s的精密钟差数据进行对比,并对其插值精度进行评估.讨论三个参数不同的取值组合与其插值结果精度之间的关系,得到最优参数组合,在该参数组合条件下与传统的Lagrange插值法的插值结果进行对比,得出的结果表明:利用广义延拓插值法对BDS卫星钟差数据进行插值时,其精度能够满足要求且略高于Lagrange插值法.   相似文献   
374.
采用薄层色谱法对益肾片中制何首乌、白芍进行定性鉴别。方法:通过考察不同的展开条件对益肾片中制何首乌、白芍定性鉴别的影响,确定其薄层色谱鉴别方法。结果:在薄层色谱中,供试品与对照品在相应的位置上,有清晰的相同颜色斑点,阴性无干扰。结论:本方法有较好的专属性,重现性好,准确度高,操作简便,可作为益肾片的鉴别方法。  相似文献   
375.
蓟县地区雾迷山组风暴硅质岩沉积序列   总被引:2,自引:0,他引:2  
从岩石学和沉积学方面对蓟县雾迷山组硅质岩沉积序列的研究表明,蓟县雾迷山组硅质岩沉积为典型的风暴沉积.蓟县雾迷山组广泛发育风暴沉积,在硅质条带状白云岩中发育的硅质砾屑具奇特的菊花状构造,这种构造形成于成岩作用后期,在岩石尚未完全固结成坚硬的岩石时期,遭遇风暴破坏,将原有的水平层理打碎,继而被风暴流搅起,风暴流的涡动使得岩石碎片或直立,或呈发散状,后经成岩作用保留了这种构造形态,与上下岩层形成典型的风暴沉积序列.通过野外与镜下观察并结合有机地球化学分析得出,蓟县地区雾迷山组硅质岩来源于海底热水活动.风暴硅质岩有两种沉积环境,对于异地搬运再沉积的风暴硅质岩,其沉积环境为潮上坪低能环境,即开阔台地中的泛溢沉积;而对于原地型的风暴硅质岩,其沉积环境应该是潮间带,因此推测其沉积环境为碳酸盐岩台地前缘斜坡.  相似文献   
376.
金丽宏  伍丰丰  戢锐 《测绘科学》2023,(2):77-84+91
针对无高质量的数据对传统的虚拟点质量模型对重力数据改正时,易受系统误差影响及解算不稳定的问题,该文将海空重力数据中的系统误差用非参数分量表达,对点质量模型进行改进,建立了虚拟点质量的半参数模型,引入核估计方法,利用偏残差估计方法,进行三步拟合估计,得到了系统误差和点质量参数的估计值。在分离系统误差的基础上,引入正则化方法改善病态,将建立的模型与正则化方法相结合,建立了综合半参数核估计和正则化方法的点质量融合模型,可在无外部重力时估计系统误差,同时完成多源数据融合。基于EGM2008位模型产生海空重力异常数据,采用线性项和周期项系统误差进行仿真实验,结果表明改进后的点质量模型能够有效利用外部数据,在改善病态和分离系统误差方面提升精度效果明显。并以北卡罗来纳实测海空重力异常数据验证该文方法的有效性,结果表明在无外部数据时,该文方法能有效地分离系统误差,并且精度与引入外部数据改正后的正则化方法相当。  相似文献   
377.
张永显  马国锐  訾栓紧  门行 《测绘学报》2023,(11):1906-1916
针对多源遥感影像之间非线性辐射和几何畸变的差异严重影响配准质量的问题,本文提出一种具有双向一致性变换适用于多源遥感影像的配准方法。首先,利用微调的ResNet101网络模型提取多源遥感影像学习型特征,在特征匹配阶段,为提高同名特征匹配的可靠性,设计了一种双向一致性特征匹配网络模型;然后,基于小型轻量级网络加权回归变换模型参数,实现多源遥感影像稳健可靠的配准。试验利用Google Earth影像、卫星影像、无人机影像、Google Earth-卫星-无人机混合影像4种不同数据源对本文方法进行测试,并与具有代表性的多种方法进行比较,结果表明本文方法在配准精度、效率、稳健性方面具有优势,基本实现了2像素以内的自动配准精度。  相似文献   
378.
针对无人机大视角差影像之间存在仿射变形大、遮挡严重、视角差异显著等问题导致的同名点匹配存在多解和大量误匹配难题,本文提出了一种适用于大视角差影像稳健匹配方法。利用改进的具有双头通信机制的D2-Net卷积神经网络提取倾斜影像的学习型特征,在之后的同名点匹配搜索阶段,为解决唯一匹配点受到较多潜在可行解干扰的问题,设计了一种由粗到精的提纯策略,在稳健匹配同名点对的同时大幅降低匹配开销成本。将HPatches数据集中多组不同场景的影像序列和实地采集的无人机大视角差影像序列作为数据源对提出的方法进行测试,并与具有代表性的基于手工设计的ASIFT方法和基于深度学习的多种方法进行了比较。结果表明,本文方法能够提取稳健的大视角差影像序列仿射不变学习型特征,在正确匹配点数、匹配点正确率、匹配点均方根误差和匹配时间开销方面具有优势。  相似文献   
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