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  1957年   5篇
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51.
考虑一类二阶非线性常微分方程的边值问题(p(t)u′)′+h(t)f(u)=0,0<t<1和u(0)=u(1)=0。通过引入f(s)/s在∞与0处的极限值,并运用打靶法和相应的Sturm比较定理得到解的多重性定理,推广有关文献中的许多重要结果。  相似文献   
52.
Delaunay三角网增点生长构造法研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
论述了一种由计算机自动生成Delaunay三角网的增点生长构造法。该方法属于不规则三角网的动态构网法,它借鉴了静态构网法中递归生长算法的部分思想,并利用Lawson提出的最大最小(MAX—MIN)角度法则对三角网进行即时的局部优化,从而达到了快速、有效地构建Delaunay三角网的目的。该方法对快速生成海底DEM数据,进行海底仿真具有重要的作用。  相似文献   
53.
从基本矩阵的性质和作用出发,首先从理论上证明了如果在一条2维直线上有多于给定的3个以上的匹配点,多余的点将被视为冗余点不能用作匹配点;然后针对该问题引入了Hough变换算法,在建立匹配点对应关系的同时剔除冗余的共线点。实验表明,用改进后的算法估计出的基本矩阵在平均余差和对极距离上都小于改进前的算法,提高了基本矩阵的估计精度和稳定性。  相似文献   
54.
首先阐述了研究基于数字高程模型(DEM)的SAR图像模拟的重要性。然后针对SAR图像的几何特点,并顾及地面坡度、成像距离等因素对雷达波后向散射强度的影响,设计了基于强度积分的SAR图像模拟方案。根据Leberl构像模型计算SAR图像的像点坐标,采用强度积分策略对各点处的强度进行模拟,并进行归一化处理。通过仿真实验得到了满意的SAR模拟图像,验证了该模拟方案的正确性和有效性。  相似文献   
55.
针对GPS技术在山区石油地震勘探测量中的工作方式,结合2007年度南盘江一桂中地区二维地震大剖面资料采集应用GPS的工程实例,介绍GPS技术应用的新进展。通过GPS静态测量和应用RTK技术放样物理点,从测前准备、数据处理、精度分析等方面,阐述提高作业精度、有效进行质量控制的方法,旨在最大限度地发挥GPS技术在山区施工中的作用。  相似文献   
56.
平面约束条件在LIDAR点云滤波中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
介绍了一种利用平面约束条件对LIDAR点云数据进行滤波的方法,利用每个数据点的邻域点拟合平面,根据平面约束条件和平面点分类方法得到地面点,最后利用地面点内插该区域的DTM.  相似文献   
57.
文章综述了寨上金矿床的地质特征,分析了控矿因素,认为泥盆系和二叠系是矿区的矿源层,构造对成矿有决定性的作用,说明了断裂与成矿的关系,从成矿地质环境、工程控制程度和物化探异常三个方面分析了成矿远景,指出矿区有着较大的找矿潜力。  相似文献   
58.
提出了基于坡度对陡坡林区LIDAR点云数据滤波的预处理算法,结合迭代最小二乘滤波方法改进了滤波效果,实测数据表明,有效地降低了第一类误差和第二类误差。  相似文献   
59.
机载激光雷达平均树高提取研究   总被引:16,自引:3,他引:13  
为了研究机载激光雷达(LiDAR)树高提取技术,以山东省泰安市徂徕山林场为实验区,于2005年5月进行了机载LiDAR数据获取和外业测量.通过对LiDAR点云数据的分类处理,分别得到了试验区的地面点云子集、植被点云子集和高程归一化的植被点云子集.基于高程归一化的植被点云子集计算了上四分位数处的高度,与实地测量的数据进行了比较,并结合中国森林调查规程进行了实用性分析.结果表明:对于较低密度的点云数据,使用分位数法可以较好地进行林分平均高的估计;机载激光雷达技术对树高估计是可行的,精度都高于87%,总体平均精度为90.59%,其中阔叶树的精度高于针叶树.该试验精度可以满足中国二类森林调查规程中平均树高因子的一般商品林和生态公益林的精度要求,对国有商品林小班的调查精度要求(5%)存在一点差距,需要在国有商品林区进一步开展验证工作.对本试验区而言,已经可以满足其作为森林公园生态公益林的调查要求.  相似文献   
60.
吴剑  程朋根  何挺  王静 《测绘科学》2008,33(1):137-140
混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。  相似文献   
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