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981.
In this work, the water vapor product from MODIS (MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer) instrument, on-board Aqua and Terra satellites, is compared against GPS water vapor data from 21 stations in the Iberian Peninsula as reference. GPS water vapor data is obtained from ground-based receiver stations which measure the delay caused by water vapor in the GPS microwave signals. The study period extends from 2007 until 2012. Regression analysis in every GPS station show that MODIS overestimates low integrated water vapor (IWV) data and tends to underestimate high IWV data. R2 shows a fair agreement, between 0.38 and 0.71. Inter-quartile range (IQR) in every station is around 30–45%. The dependence on several parameters was also analyzed. IWV dependence showed that low IWV are highly overestimated by MODIS, with high IQR (low precision), sharply decreasing as IWV increases. Regarding dependence on solar zenith angle (SZA), performance of MODIS IWV data decreases between 50° and 90°, while night-time MODIS data (infrared) are quite stable. The seasonal cycles of IWV and SZA cause a seasonal dependence on MODIS performance. In summer and winter, MODIS IWV tends to overestimate the reference IWV value, while in spring and autumn the tendency is to underestimate. Low IWV from coastal stations is highly overestimated (∼60%) and quite imprecise (IQR around 60%). On the contrary, high IWV data show very little dependence along seasons. Cloud-fraction (CF) dependence was also studied, showing that clouds display a negligible impact on IWV over/underestimation. However, IQR increases with CF, except in night-time satellite values, which are quite stable. 相似文献
982.
The density of GPS measurements is usually one of the key issues in resolving 3-D coseismic deformation field from integrating GPS and Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) measurements with pure mathematic interpolation methods An approach that combines the elastic dislocation model with the Best Quadratic Unbiased Estimator (BQUE) or a robust estimation method named IGG (Institute of Geodesy and Geophysics) is proposed to reconstruct 3-D coseismic deformation field, in which only a small amount of GPS data is needed to produce a reasonable initial 3-D coseismic deformation. Then the BQUE and IGG are used to weight the InSAR and GPS measurements to avoid computational issues caused by the negative variance problem and to decrease the impact from gross errors. The Wenchuan earthquake is used to test the proposed method. We find that the developed method makes it possible to use only a few GPSs and InSAR data to recover the 3-D coseismic deformation field, which offers extensive future usage for measuring earthquake deformation, particularly in some tectonically active regions with sparse GPS measurements. 相似文献
983.
在数量适度的情况下,合理布设高速公路交通量调查观测站点,使观测数据准确反映路网运行特征是高速公路交通量调查与信息服务体系构建的重要支撑。文中运用GIS空间网络分析技术,结合"两阶段"宏观布设法和OD反推布设法,开发交通量调查观测站布设软件。当缺少历史流量数据时,用"两阶段"宏观布设法以路段累计重要度代替路段流量,并进行累计重要度计算。最后以江苏省高速公路网一类调查观测站布设为例进行验证,结果表明,软件可基本实现科学、高效的高速公路一类调查观测站布设。 相似文献
984.
在考虑可降水量季节性变化的基础上,提出利用GPS数据建立MODIS近红外可降水量季节性模型。首先对比分析2014年北京房山(BJFS)站的GPS可降水量和相应时间的MODIS近红外可降水量数据,发现两者之间的变化趋势基本一致,存在显著线性相关性;然后以GPS可降水量为标准值,利用回归分析建立GPS和MODIS可降水量之间的季节和全年校正模型。经检验,GPS可降水量与四个季节模型校正的MODIS近红外可降水量的均方根误差均小于3mm,最大误差不超过6mm,季节校正模型的精度都要高于全年校正模型。 相似文献
985.
神经网络算法一直是国内外研究的热点问题,BP神经网络算法具有更小的模型误差,因此,被广泛应用于GPS高程拟合。本文通过对同一区域GPS高程拟合的应用探究,运用迭代运算对比BP神经网络算法与多项式拟合数据,从而证明BP神经网络在一定条件下具有更高的精度,更加突出了BP神经网络算法的实用性。 相似文献
986.
罗京 《测绘与空间地理信息》2017,(1)
针对城市交通部门事故管理系统中存在道路数据不独立以及发布的事故信息易读性差导致应急部队无法准确定位事故地点进行救援的问题,基于公路的线性特征,结合GIS对地理数据的多样操作功能,提出路段名+特征参考点的一维定位表达方法。将线性参照系理论应用到以综合车道为公路模型的空间数据管理模式中,建立基于线性参照系的城市公路事故信息发布系统,实现二维坐标向一维坐标转换、降低数据冗余、实现事故地点的快速定位以及对定位的事故信息进行发布。 相似文献
987.
988.
为了全面分析我国大陆及其周边GNSS连续站噪声的空间分布规律,该文基于陆态网络260个GNSS连续站和周边区域10个IGS站的观测数据,利用GAMIT/GLOBK软件进行解算,得到各站的坐标值及其N、E、U 3分量误差值,制定筛选标准,依据该标准剔除质量差的测站,剔除异常值;利用Matlab软件,按照东向(E分量)、北向(N分量)、垂向(U分量)3个方向进行拟合,并提取各测站单日解的最大误差值出现的年积日,绘制其在我国大陆的空间分布图,得到中国大陆GNSS连续站最大单日误差值的时空分布特性图。发现大部分GNSS连续站单日最大误差值集中在夏季(7月居多)并分析了原因。 相似文献
989.
针对面阵影像与线阵影像之间存在的尺度、旋转等几何差异所导致的难以高效获得稳定可靠匹配点问题,该文提出了一种稳健的面阵影像与线阵影像匹配方法。算法分为3个阶段:(1)对影像进行尺度、旋转预处理,消除影像间的尺度和旋转差异;(2)用Harris算子提取特征点,进行逐层金字塔匹配,在最底层影像上进行最小二乘匹配获取精匹配点,利用随机抽样一致算法获取准确性较高的匹配点;(3)对准确性较高的匹配点分区,构建4块匹配区域,根据每块区域的匹配点计算重心,以此4块区域的重心作为匹配基准点和基准方向,重约束初始匹配结果。通过多组面阵影像与线阵影像数据实验结果,验证了该方法的可行性和有效性,可为后续空中三角测量及相关应用提供可靠的匹配点。 相似文献
990.