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基于BP人工神经网络的水体遥感测深方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
利用Landsat7ETM+遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性,建立了动量BP人工神经网络水深反演模型,并对长江口南港河段水深进行了反演.结果表明:具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况;由于受长江口水体高含沙量的影响,模型对小于5 m的水深值反演精度较高,而对大于10 m的水深值反演精度较低. 相似文献
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利用雷电定位系统进行电网雷击故障快速查询(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
At present, lightning is one of the 10 natural disasters, and it is also the top environmental factor of power interruption. It often causes huge losses to the electric system. The Wuhan High Voltage Institute of the State Grid Corporation of China and Huazhong University of Science and Technology have been researching and developing lightning location systems (LLSs) since the late 1980s. In the mid-1990s, a lightning detection network was created in 29 provinces and cities in China. It is primarily applied to rapidly find lightning accidents, which greatly reduces power interruption. Also, it ensures high efficiency and safe operation of the electricity system. Remarkable benefit is achieved. China's LLS went through an "orientation positioning - time difference positioning - integrated positioning" development process. The positioning precision, detection efficiency, degree of automation, practicability and applied range are improved. Also, a lightning information system plan of the national network has been implemented, which services the whole society. 相似文献
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遥感和GIS支持下的分布式融雪径流过程模拟研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术,设计和构建了一个分布式融雪径流模型,整个分布式融雪径流过程的模拟计算基于能量平衡和水量平衡,由分布式栅格融雪过程、分布式栅格产流过程以及分布式栅格汇流过程组成,融雪以及产汇流过程全部基于栅格尺度,全面实现了融雪过程的分布式模拟.分布式栅格融雪过程中对"度日法"加以改进,引入了"单元时段"的概念,从而得到了"度分融雪模型";针对融雪过程中颇为复杂的冻融反复性难题,提出了旨在解释积雪冻融反复性物理机制的"冻融系数"的重要概念,对于准确把握融雪过程的物理机制具有重要意义.同时基于GIS开发了分布式融雪径流模拟系统,为分布式融雪径流模型的运行提供了平台和技术支持,二者均为融雪洪水预警决策支持系统的核心模块部分.基于由MODlS等遥感数据得到的积雪信息、地表温度等下垫面信息,基础地理信息数据如DEM及其空间分析数据和大量野外同步观测数据(积雪信息、气象数据),对典型研究区新疆军塘湖流域2006年春季典型融雪期(2006-03-06,11:00-2006-03-10,11:00)内的洪水过程进行了模拟,模拟结果精度较高,平均精度0.82,达到了融雪洪水预警预报的业务需求标准. 相似文献
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基于分区的局域神经网络时空建模方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
区域数据表现为两种尺度的空间特性:反映全局特征的空间依赖性和反映局域特征的空间波动性.空间波动性表现为空间数据在局部地区的聚集或高低交错现象.在研究区域数据时空预测性建模时,从降低数据的空间波动和不平稳性对模型预测能力的影响角度出发,提出了一种基于分区的局域神经网络时空非线性建模的思路.分区过程由基于空间邻接关系的K-means聚类算法完成.不同的分区方案通过相关性、波动性、紧凑性等指标进行评价和优选.在确定最优分区方案的基础上,对各子区分别采用两层前馈网络进行建模,模型的输入不仅要考虑本区内单元的作用,而且要考虑相邻子区的边界效应.各神经网络模型的时空预测能力通过平均相均差和动态相似率等指标进行衡量.最后,通过对法国94个县每周流感报告病例的时空建模分析表明,与全局神经网络模型相比,基于分区的局域神经网络模型具有更好的预测能力. 相似文献
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高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景. 相似文献