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81.
基于预测的边缘检测方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种基于预测的、有一定自适应性的边缘检测方法。介绍了其原理和算法实现过程。通过计算两个相邻像素的灰度值的均值、均方差和梯度来预测下一个像素的灰度值,比较预测值和真实值来判断下一个像素是否是边界点。通过与现有同类算法的比较,证明了该算法的优越性。  相似文献   
82.
多时相组合分类法在土地利用动态监测中的应用   总被引:16,自引:0,他引:16  
介绍了土地利用遥感动态监测的基本概念,简述了遥感土地利用变化信息提取等遥感监测方法.重点探讨了多时相组合分类方法的相关技术。对广西2002年和2003年两个时相的MODIS数据.采用多时相直接分类法对土地利用变化状况进行了遥感动态监测。对不同方式波段组合的试验表明。经过差值、比值处理的波段组合具有较差的试验效果(总体精度只有30%~40%),而经过PCA变换的波段组合则具有相对较好的试验效果(总体精度超过70%)。  相似文献   
83.
层次化网络SCADA通讯模型及其应用   总被引:1,自引:1,他引:1  
为在大型网络分布式SCADA(Super Control and Data Acquisition)应用系统中解决诸如电力、通信、石油、化工、制造业等行业或领域,在过程、流程、状态方面的数据监视、数据控制、数据采集与数据管理的高效、实时问题,解决各级子系统之间人工逐级汇接的问题,提高应用系统的稳定性、可维护性,这里提出了一种层次化网络SCADA通讯模型。该模型是通过在层次化网络SCADA模型中,引入基于TCP/IP协议的客户机/服务器查询方式数据通讯技术和点对点主动数据传递技术而建立的。根据该模型所设计的产品,经过生产实践证明,应用该模型可以较方便地构造分布在不同区域计算机上的SCADA系统,进行高效的实时通信。该模型为具有多层结构的大型分布式网络化集中SCADA系统的设计、开发,探索出了一条十分有效的新路径。  相似文献   
84.
探地雷达在吉林西部地区探测土壤碱化层   总被引:7,自引:0,他引:7  
吉林西部盐碱地区的探地雷达调查表明,盐碱地与耕地土的雷达回波具有明显差别,根据振幅的衰减特征可以精确区分耕地与盐碱地,根据频谱中高频峰值与土壤有机质含量的相关性可定性评价土壤的盐碱化程度.在雷达瞬时振幅图上,可将盐碱地纵向剖面分为盐分积累带和过渡带.采用探地雷达方法可快速了解盐碱化程度在深度方向上的变化,适宜开展大面积地面调查.  相似文献   
85.
隧道锚杆锚固质量无损检测技术   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用声波检测仪,应用声频应力波在不同波阻抗面反射的能量和相位的变化原理,对隧道的锚杆锚固质量进行了无损检测试验研究,并对检测技术进行了探讨.结果表明,作为一种工程质量管理辅助手段,采用应力波对锚杆锚固质量进行无损检测,丰富了隧道围岩锚固质量检测方法,为隧道工程建设提供更好的质量保障.  相似文献   
86.
青海气候条件对牧草再生性影响的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
祁如英  汪青春  陈芳 《气象》2005,31(5):21-25
选取1994~2001年河南、甘德两站牧草再生草资料及同期气象资料,通过分析同一地区不同时期及同一时期不同地区气候条件对牧草再生性的影响,建立了牧草再生草产量气候模式,讨论了再生草增、减产的气候条件。研究得出:同一地区不同时期和同一时期不同地区因气候条件不同,割草不一定能增产。  相似文献   
87.
李艳  宫鹏 《遥感学报》2005,9(4):357-362
介绍了一个建筑物阴影检测的模型。首先利用摄影测量学原理来计算阴影坐标。即用数字表面模型(digitalsurfacemodel,缩写为DSM)和太阳高度和方位来计算建筑物阴影的空间坐标,并由相机模型计算出每个阴影单元对应的扫描行和相机空间坐标。由高度场光线跟踪判断阴影的可见性,对可见阴影计算出它在投影图像上的坐标。然后在这个结果的基础上再对图像进行阴影的细分割。  相似文献   
88.
利用野外沙漠化调查的定位数据和ETM+ 遥感数据,在实验分析的基础上,探讨了沙漠化程度与地表参数之间的定量关系,即沙漠化与植被指数(NDVI)、地表辐射温度(LST)之间的关系,提出了综合反映沙漠化土地生物物理特征的遥感监测指数——沙漠化遥感监测差值指数(DDI),为沙漠化遥感监测提供有效的定量化方法。  相似文献   
89.
The satellite missions CHAMP, GRACE, and GOCE mark the beginning of a new era in gravity field determination and modeling. They provide unique models of the global stationary gravity field and its variation in time. Due to inevitable measurement errors, sophisticated pre-processing steps have to be applied before further use of the satellite measurements. In the framework of the GOCE mission, this includes outlier detection, absolute calibration and validation of the SGG (satellite gravity gradiometry) measurements, and removal of temporal effects. In general, outliers are defined as observations that appear to be inconsistent with the remainder of the data set. One goal is to evaluate the effect of additive, innovative and bulk outliers on the estimates of the spherical harmonic coefficients. It can be shown that even a small number of undetected outliers (<0.2 of all data points) can have an adverse effect on the coefficient estimates. Consequently, concepts for the identification and removal of outliers have to be developed. Novel outlier detection algorithms are derived and statistical methods are presented that may be used for this purpose. The methods aim at high outlier identification rates as well as small failure rates. A combined algorithm, based on wavelets and a statistical method, shows best performance with an identification rate of about 99%. To further reduce the influence of undetected outliers, an outlier detection algorithm is implemented inside the gravity field solver (the Quick-Look Gravity Field Analysis tool was used). This results in spherical harmonic coefficient estimates that are of similar quality to those obtained without outliers in the input data.  相似文献   
90.
The purpose of this article is to describe the development of a remotely sensed, historical land-cover change database for the northwestern quarter of Chihuahua, Mexico, The database consists of multi-temporal land-cover classifications and change detection images. The database is developed to facilitate future investigations that examine urban–rural linkages as possible drivers of rural land-use and land-cover changes. To develop the needed land-cover change database, this study uses the North American Landsat Characterization (NALC) MSS triplicates because of their temporal depth and spatial breadth. Challenges exist, however, to effective classification and change detection using the NALC triplicates, including illumination differences across multiple scenes and periods caused by topographic and solar variations and the lack of ground reference data for historic periods. Therefore, creation of the database is a four step process. First, extensive pre-processing is performed to enhance comparability of multi-date images. Pre-processing includes topographic correction, mosaic creation and multi-date radiance normalization. Second, ancillary sources of land-cover data are combined with visual interpretations of enhanced images to define reference pixels used to classify the images using the maximum likelihood algorithm. Third, classification accuracy is assessed. Fourth, post-classification change detection is performed. Results indicate significant image improvements after pre-processing that permit very good overall classification (86.26% classified correctly) and change detection. To conclude, findings are presented that indicate significant changes to arid grasslands/shrublands and forest resources in mountainous regions.  相似文献   
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