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951.
基于2004—2017年华北地区高光谱数据,计算CH4、CO、O3总量背景场,发现不同气体在时间尺度上受温度、湿度、高空辐射等影响有较明显的周期性特征,在空间尺度上CH4、CO总量平原高于山区,O3总体呈现随纬度升高而降低的特征;利用RST算法对华北地区5.0级以上地震进行震例总结发现,震前62.5%的地震震中附近出现气体高值异常,异常气体主要为CH4、CO,而O3异常不明显。研究结果表明,RST算法对高光谱气体CH4、CO进行异常提取可作为地震预报的辅助依据,服务于震情跟踪判定。 相似文献
952.
由于星载合成孔径雷达(SAR)系统工作于电离层之上,其信号不可避免地将受到电离层的影响. 背景电离层以及电离层电子密度不规则体多重散射效应可引起距离向图像质量的下降, 在强起伏情况下, 多重散射效应对信号的延迟影响不可忽略. 针对此问题, 本文提出了一种基于SAR回波信号的三频相位自适应TEC反演新方法, 利用反演的结果对电离层的影响进行校正. 给出了校正前后的点目标成像仿真, 结果显示此方法充分考虑了多重散射效应引起的TEC估计误差, 可以有效地补偿电离层对距离向成像的影响, 提高了距离向点目标图像质量. 相似文献
953.
为提高多波束数据处理的准确性和简便性,研究了多波束水深点云处理的策略和关键算法,构建了kd-tree(k-dimensional tree)结构加速点云查找,针对大尺度噪点设计了半径滤波和统计滤波算法,针对小尺度噪点提出了双边滤波算法,并对以上算法的适用性进行了探讨分析。实验结果表明,当设置适合的滤波阈值,半径滤波和统计滤波能高效去除大尺度噪点,且保留地形特征,总误差分别为2.25%和2.76%。在大尺度噪点去除的基础上,改进的双边滤波可以实现地形平滑的同时,保持水深点云的有效数据量。研究成果为多波束点云数据的自动化处理提供了解决方案,对多波束测量工作的效果和效率提升做了有益尝试。 相似文献
954.
基于半分析算法的香港邻近海域叶绿素a浓度反演 总被引:2,自引:0,他引:2
为进一步了解香港近海水体特性及监测其水质状况,根据2001年3-5月在香港临近海域调查取得的实测资料,对该海域水体光谱进行解析,开发该海域叶绿素a浓度与色素吸收系数aph(675)的经验模型,具有较高相关性;用剖面数据外推及水体光谱模拟方法完成对水下表面遥感反射率光谱的推导;进而建屯反演低浓度区叶绿素a浓度的半分析算法,反演结果与实测值比较平均相对误差为45%,均方根差0.933,相关系数0.78,误差主要来源于外推演算及散射模型.结果表明该算法在低悬浮物低叶绿素浓度区域有一定适用性. 相似文献
955.
基于GOODALL相近指数的遥感图像和其它空间数据综合分类方法 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍DavidW.Goodall基于概率的相近指数理论,研究它被应用在遥感图像和其它空间数据综合分类中的可能性,并首次在GRASS环境下实现了基于DavidW.Goodall的相近指数的遥感图像和其它空间数据综合分类算法,并对该算法进行了测试,将分类结果 与其它几种较流行的分类方法结果进行了比较。 相似文献
956.
957.
GNSS/SINS(global navigation satellite system/strapdown inertial navigation system)组合导航系统已得到广泛的应用与研究,当处于复杂环境时,GNSS输出容易出现误差均方差突变、误差均方差缓变、硬故障和软故障4种现象,进而影响组合导航系统滤波精度及载体的导航安全。为了解决上述问题,提出了一种改进的GNSS/SINS组合导航系统自适应滤波算法。首先,利用滤波过程中的观测异常检验统计量与滤波器门限值构建观测因子,然后,将变分贝叶斯原理与抗野值滤波方法结合,设计了改进的组合导航系统自适应滤波算法。仿真实验表明,相较于传统算法,当GNSS输出误差均方差发生变化时,所提算法可将位置精度及速度精度提高11.8%及13.7%;在GNSS输出发生硬故障时,所提算法可将位置精度及速度精度提高70.8%及69.6%。实验结果表明,所提算法具有较强的自适应性,可提升复杂环境下组合导航系统的精度和连续可用性。 相似文献
958.
959.
本文提出了锥形束重构解析算法研究历程中的主要问题,阐述了锥形束重构领域相关数学理论和数值计算方法建立与发展的脉络,剖析了锥形束重构研究过程中各算法的内在联系。指出了该领域今后研究工作的某些关键问题。 相似文献
960.
企业作为产业的重要主体,其发展直接表征着产业的发展,企业的空间格局对产业的发展及资源配置具有重要的引导意义。本文基于北京市工商注册在业的人工智能企业数据,提取企业注册地址并转化为地理位置信息,通过改进有噪声的应用背景下的基于密度的空间聚类算法(DBSCAN),分析北京市细粒度层级下人工智能产业集聚在全市域的空间分布格局特征。在DBSCAN算法改进方面,首先调整Minpts参数为企业注册资本总额与企业数量2个维度,企业数量大于5家且注册资本总额大于一定数额,为形成产业集聚区的2个必要条件;其次提取簇内位于边界的企业位置点作为集聚区地理边界点,将边界点连线并绘制形成人工智能产业集聚区。本文重点分析了企业注册资本和地理聚合半径对人工智能产业集聚区形成的影响,同时采用核密度估计法作为参照验证,表明改进DBSCAN方法具有精确刻画产业集聚区地理边界和确定不同规模产业集聚区的优势。通过分析得知,北京市人工智能产业集聚具有明显的中心分布特征,集中在城六区,呈现“两大龙头带动,北京市全域遍地开花”的分布情况,海淀区、朝阳区处于人工智能集聚程度高水平,相较其他区域,人工智能产业发展遥遥领先;西城区、东城... 相似文献