排序方式： 共有202条查询结果，搜索用时 500 毫秒
31.
32.
33.
34.
地表信息提取是地理国情监测和环境保护的重要环节,本文选用Landsat-8 OLI遥感影像为主要数据源,针对分类样本数据少这一问题,在对2015年和2017年全球地表覆盖数据优化处理的基础上,将其作为分类的先验知识,以最大似然法、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和随机森林(Random Forest,RF)机器学习方法,以及基于VggNet-16和ResNet-18模型的深度学习方法,对黄河三角洲区域进行地表信息提取方法的应用研究.结果表明,在利用粒子群优化遗传算法进行特征优化的基础上,RF和SVM模型分类总体精度较高,其中RF和SVM模型分类总体精度最高可达87.3％、86％;VggNet-16和ResNet-18两种模型的分类精度较机器学习方法有较大提升,其中以ResNet-18分类精度最佳,最高总体精度可达94.1％,Kappa系数为0.91.本文的研究方法在中分辨率遥感地物分类时具有较好的适用性和推广价值. 相似文献
35.
针对卫星钟差不能被精确模型化的问题,将具有较强记忆功能和强大计算能力的Elman神经网络运用到卫星钟差预报中,提出适用于卫星钟差预报的Elman模型。首先对原始钟差数据进行一次差处理,然后选择合适的神经网络结构建立预报效果最佳的Elman钟差预报模型,最后选用国际GNSS服务（IGS）提供的精密钟差数据进行GPS卫星钟差预报,并与二次多项式模型、附加周期项的多项式模型和灰色系统模型进行对比分析。结果表明,Elman模型进行1 d、7 d和30 d钟差预报的精度得到显著提高,分别达到亚ns、ns和μs级,表明该模型的钟差预报性能优于3种常用模型,在卫星钟差预报中具有可行性。 相似文献
36.
37.
海洋声速剖面严重影响着水下声传播特性,近实时地获取声速剖面对水下声通信、水下定位、鱼群探测等都有重要意义。单经验正交函数回归（single Empirical Orthogonal Function regression,sEOF-r）方法通过建立声速剖面的经验正交系数与海面遥感数据之间的线性回归关系来反演声速剖面。但是,海洋是一个复杂的动力系统,声速与海面遥感数据并不是简单的线性关系,因此,本文基于Argo历史网格数据,通过自组织映射（Self-Organizing Map,SOM）生成海平面高度异常（Sea Level Anomaly,SLA）、海表面温度（Sea Surface Temperature,SST）等海表遥感数据以及表层声速仪测量的表层声速与声速剖面异常之间的非线性映射;然后利用近实时的海表遥感数据和表层声速反演三维海洋声速场。声速剖面反演的结果表明,在多源信息融合的优势下,本文方法的反演性能最稳定且精度最高,声速剖面的平均反演精度比经典sEOF-r方法提高约2 m/s,比未考虑表层声速的经典SOM方法提高约1 m/s。 相似文献
38.
针对当前医疗资源分布不均的问题,本文以莱西市为例,以行政村为最小研究单元,借助GIS空间分析技术,采用改进的两步移动搜索和潜能模型法,对莱西市医疗设施空间可达性进行研究.结果表明:莱西市整体的医疗资源分配不均,具有明显的空间集聚特征,高值区域主要集中在中部地区,包括水集街道、沽河街道、望城街道和莱西经济开发区;低值区域... 相似文献
39.
随着全球变暖和社会经济发展,中国湖泊富营养化情况时有发生,迫切需要对中国湖泊的浮游植物生物量进行有效监测。本文选择了中国756个面积超过10 km2的湖泊进行研究,基于Google Earth Engine（GEE）云端运算平台,反演2003—2018年间叶绿素a（chl-a）浓度数据,以此来分析研究各个湖泊的营养状态及其时空变化,探索了中国五大湖区内湖泊各季节与年均chl-a浓度时空分布特征与气象、社会经济及湖泊特征等影响因素之间的关系。结果表明： ① 中国湖泊的营养状态变化具有明显的季节性与地域性,研究时段内处于中营养状态的湖泊约占90%,春季时大多数位于东部平原湖区与东北平原与山区湖区的湖泊表现为贫营养状态,而青藏高原湖区与云贵高原湖区的湖泊在春季多呈现富营养状态。由各个湖泊年均chl-a浓度变化可以看出中国约82%的湖泊年均chl-a浓度的变化率小于0.5,呈现出轻微变化,18%的湖泊chl-a浓度呈现剧烈变化趋势。② 温度和降水对湖表chl-a浓度影响较大,超过70%湖泊的chl-a浓度与其表面温度和降水存在正相关性,其中大部分分布在中国北部与东部。缓冲区人口和草地占比、湖泊海拔和湖泊地理位置也对湖泊浮游植物生物量具有一定影响。 相似文献
40.
在卫星碳观测用于区域减排存在技术壁垒的背景下,全球尺度的高分辨率化石燃料二氧化碳(FFCO2)排放清单成为区域FFCO2排放研究的主要数据来源,但现有的全球尺度FFCO2排放清单用于区域研究仍存在显著的不确定性。为此,本研究定量分析3种全球尺度的高分辨率FFCO2排放清单(ODIAC 2020b, EDGAR v6.0, PKU-CO2-v2)用于区域尺度研究的差异性和变异性,然后基于卡尔曼滤波将3组数据进行特征融合,探讨了粤港澳大湾区FFCO2排放的时空演变格局。结果表明：(1)当前FFCO2排放清单数据间存在着显著的差异性和变异性特点,以大湾区为例,在最佳表征空间分辨率3 km×3 km下,区域内网格单元的平均差异性达到140%,变异系数达到16.3%,单一的全球尺度FFCO2排放清单数据用于区域或城市的FFCO2排放研究结果不准确;(2)经卡尔曼滤波融合重构的2000—2018年长时间... 相似文献