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181.
球面距离(角间距)计算是天文或地理学中极常用的计算之一,也是目标查找、锥形检索、交叉证认等方法的基础。数学上,通过球面几何可以直接计算出两点的距离,前人已经推导出了多个复杂程度不一的计算方法。但是由于计算机的精度有限,在进行数值计算时有舍入误差,导致公式计算结果出现偏差。对几个常用的球面距离计算公式进行了考察,测试并对比它们在不同计算环境下的精度与优缺点。此外还展示并比较了几种常用天文软件包、数据库的球面距离计算方法,以期有助于天文工作者选择适合自己当前需要的计算方法。 相似文献
182.
利用GLAS激光测高数据评估DSM产品质量及精度优化 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种利用卫星激光测高数据直接优化提升数字表面模型(DSM)产品精度的方法。选取境外中亚地区的资源三号DSM开展试验,通过采用多准则约束方法提取激光高程控制点,分别利用偏度、中值、线性、二次多项式等进行DSM误差修正,发现4种模型均能有效消除DSM系统误差,其中基于二次多项式的方法更适用于平地和丘陵地貌,线性模型更适用于高山地貌。试验验证了采用卫星激光测高数据优化境外DSM技术流程的可行性,最终可提高DSM的绝对高程精度。 相似文献
183.
184.
卫星遥感技术可用于海岛资源调查。Sentinel-2A与Landsat 8两颗卫星都可免费提供空间分辨率较高的多光谱遥感影像,在海岛调查中的应用潜力较大。本文以浙江舟山普陀山岛为例开展了针对这两种影像在海岛植被分类中的应用效果的研究,分别利用Sentinel-2A多光谱成像仪(MSI)和Landsat 8陆地成像仪(OLI)影像基于最大似然法分类获得了该岛阔叶林、针阔混交林、针叶林、灌丛、草丛等植被及其他地物的分布情况,并进行了精度检验,结果表明MSI的总体分类精度略高于OLI。 相似文献
185.
186.
常规的矢量地图精度校验采用抽样与实地测量,外业工作量大,自动化程度低。针对这一问题,本文提出基于SSW激光点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法。首先,使用车载激光扫描器获得道路两侧高精度点云数据,并对点云数据进行滤波、坐标转换和精度检验;其次,基于多特征识别算法,使用SWDY软件提取点云特征点线;最后,利用最近邻法搜索待检矢量图中的同类地物特征点线,并计算匹配点线对的中误差。以兴化城区为试验区,采用该方法检测该地区1:1000比例尺的矢量地图平面精度,试验结果显示,成功匹配了点云数据205个地物特征中的201个,矢量地图的总体中误差为0.26 m,且能够发现待检测矢量地图中的采集丢漏与明显错误。本文方法可以减少现有检测方法的野外实测工作量,增加检测样本数量,降低检测过程中的人为干扰因素,有效提升检测的可靠性与检测效率。 相似文献
187.
188.
遥感技术具备实时快速、时空连续、广覆盖尺度等独特优势,在全球气候恶化大背景下,利用遥感干旱监测方法相比于传统地面监测手段,能够提供实时、准确、稳定的旱情信息,辅助科学决策。目前常用遥感旱情监测方法大多依赖全域性数学模型建模,假定了旱情模式的空间平稳特性,因而难以准确反映旱情模式的局部差异特征。本文提出利用地理加权回归模型GWR (Geographically Weighted Regression),考虑旱情模式的空间非平稳特性,综合多种遥感地面旱情监测指数,以实现传统全域旱情监测模型的局部优化。以美国大陆为研究区,监测2002年—2011年共10年的旱情状态。研究表明,GWR模型能够提供空间变化的局部最佳估计模型参数,监测结果更加吻合标准美国旱情监测USDM (U.S Drought Monitor)验证数据,且与地面实测值的最高相关系数R达到0.8552,均方根误差RMSE达到0.972,显著优于其他遥感旱情监测模型。GWR模型具备空间非平稳探测优势,实现了旱情模式的局部精细探测,能够显著提升遥感旱情监测精度,具备较好的应用前景。 相似文献
189.
海洋要素的变化存在明显的区域性和季节性的变化特性,本文选择海洋要素中最为突出的海表面温度(SST)要素作为主要分析参数,设计时空变异参数的计算指标,分析时空变异对验证误差影响的关系,通过研究及试验的数据精度验证,证明了时空变异是造成误差的直接原因之一。强烈的时空属性变异,在验证过程中会引入很大的验证误差,处于不同变异等级区划的数据,其验证结果相对误差可达13.08%,变异越剧烈的区域,精度验证效果越差,验证误差就越大,这些误差并非完全是遥感产品的误差,验证结果不具有代表性,不能真实的反映遥感产品的误差特征。对于SST等海洋遥感产品验证时,需要考虑时空变异对验证误差的影响和贡献,合理选择验证试验区域、代表性的评价数据集和科学的评价方法。 相似文献
190.
DMSP/OLS夜间灯光数据的四川省GDP空间化分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对DMSP/OLS夜间灯光数据模拟省级格网GDP问题,该文选取2000、2006以及2010年DMSP/OLS稳定夜间灯光数据、辐射定标夜间灯光数据和四川省第二、三产业社会经济GDP数据,运用相关性分析、对比分析以及回归分析的方法,模拟出四川省GDP空间化密度图并分析与高程之间的关系。结果表明:在省级范围内,GDP与辐射定标灯光数据的相关性明显高于与稳定灯光数据的相关性,且前者的灯光指数CNLI与GDP相关性最高;运用3年的辐射定标灯光数据模拟得到四川省GDP密度图与GDP统计数据的拟合精度均达到0.99以上;2000-2010年四川省GDP呈现由成都市向四周不断扩张的趋势并随高程变化显著,四川省GDP高值区主要集中在高程1 000m以下的成都平原及周边区域,西部高原和山地地区GDP值较低。 相似文献