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91.
DEM的自由拼接及可视化检查 总被引:1,自引:0,他引:1
DEM是GIS中应用最广泛的基础数据。文中主要研究了将小范围DEM无缝拼接成大区域DEM涉及到的各种技术,并从可视化的角度实现了拼接数据的质量检查。 相似文献
92.
针对Visual C 环境下多边形裁剪算法实际应用中出现的问题,分析了其产生的原因,给出了具体的解决方法。同时指出可以通过判断矢量多边形面积的正负值将多边形的顶点按照顺时针或逆时针方向排序。 相似文献
93.
94.
综述GPS定位中整周糊度求解问题 总被引:1,自引:0,他引:1
GPS定位中确定整周模糊度是关键问题,而在进行短时段的短基线向量的解算时,由于观测值较少以及卫星星座几何形状变化不大等因素,会出现整周模糊度不能固定为整数的现象,本文综述了当前求解整周模糊度的主要方法,并对GPS精密快速定位中整周模糊度定位问题提出了一定看法,可供GPS研究及定位工作者参考。 相似文献
95.
多点输入随机地震动拱坝-地基体系反应分析 总被引:9,自引:0,他引:9
采用等效地基集总参数方法,推导了拱坝-地基体系的简化多点随机输入分析模型,对拱坝-地基动力相互作用体系在多点随机输入地震波作用下的随机响应到进行了分析,并对地基柔度及地震动空间相干性损失对拱坝随机响应的影响进行了讨论。 相似文献
96.
非饱和土中溶质迁移参数反演的HISR方法 总被引:1,自引:0,他引:1
以非饱和土中溶质迁移参数反演问题为背景, 依据正则化方法的思路, 以Itakura Saito距离作为同伦函数中的平凡问题, 将同伦方法引入非线性参数反演问题的求解, 进而提出一种求解非线性参数反演问题的大范围收敛(HomotoyItakura SaitoRegularization, HISR) 方法.为保证迭代稳定性, 并同时削弱观测噪声的影响, 同伦参数的修正采用了连续化修正方法.本文将HISR方法应用于求解带有平衡及非平衡吸附效应的一维非饱和土中溶质迁移参数反演问题, 计算结果表明HISR方法具有大范围收敛性及计算稳健性, 同时有较强的抵抗观测噪声的能力. 相似文献
97.
针对异轨高分辨率卫星影像基高比小、重叠区域弱交会现象,本文提出SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)控制的高分遥感影像区域网平差方法.该方法以高程值为相邻影像连接点的高程控制,进行光束法区域网平差,进行影像RPC(Rational Polynomial Coefficient)参数精化,避免弱交会情况下高程误差放大现象,降低同名点的相对偏移.采用高分一号四景进行实验,结果表明:通过引入高程控制的光束法区域网平差,改善纠正后影像连接区域错开现象,影像平面相对定位精度提高到一个像素以内,满足相邻影像的拼接需求. 相似文献
98.
渤海浮游植物群落结构及与环境因子的相关性分析 总被引:5,自引:0,他引:5
2011年11月25日-12月1日在渤海(37°00′-40°00′N,118°00′-121°00′E)21个站位进行了水文、化学和生物的综合调查,应用Uterm觟hl方法对调查海域的浮游植物群落进行了研究,并将群落数据与环境因子(温度、盐度和营养盐)进行了相关性分析。本次调查共发现浮游植物3门30属65种,主要由硅藻和甲藻组成,还有少量的金藻,生态类型以温带近岸性物种为主,主要优势种为:具槽帕拉藻[Paralia sulcata(Ehrenberg)Cleve]、偏心圆筛藻(Coscinodiscus excentricus Ehrenberg)、梭状角藻[Ceratium fusus(Ehrenberg)Dujardin]、相似曲舟藻(Pleurosigma affine Grunow)、星脐圆筛藻(Coscinodiscus asteromphalus Ehrenberg)和菱形藻(Nitzschia sp.)等。调查区浮游植物细胞丰度介于0.89×103~16.4×103cells/L,平均值为4.36×103cells/L。表层浮游植物细胞丰度分布主要受硅藻刻画,高值区集中在辽东湾南侧和渤海海峡西侧海域,甲藻则主要集中在调查区西部和西北部海域。细胞丰度在水体中的垂直分布为随水深增加先升高后降低。调查区浮游植物群落多样性指数和均匀度指数均在调查区中部海域较高,在外侧海域较低。与历史资料的对比发现,近30年来渤海中部海域浮游植物群落结构由早期的硅藻占绝对优势转化为硅藻和甲藻联合占优。PCA和CCA分析以及与历史资料的对比表明,渤海中部海域营养盐结构的改变可能是造成这种转化的主要原因。 相似文献
99.
100.
人工神经网络在凡纳滨对虾养殖水质预测中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以BP神经网络为基础,建立了凡纳滨对虾养殖水质预测模型。采用3层结构,通过灵敏度分析得到网络的输入变量,在确定了模型的各结构参数后,建立了凡纳滨对虾养殖水质预测模型,并根据整个对虾养殖周期内的水质监测数据对模型进行了训练和仿真。结果显示,水质的实测值与预测值之间的相关系数为0.991 8,预测误差率结果显示,最大误差率为4.37%,最小误差率为0.12%,平均误差率为1.20%,总体预测结果较好。BP神经网络能够以较高精度预测养殖水质状况,为水质恶化的早期预报提供了有效途径。 相似文献