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181.
目前卫星测深(SDB)被广泛应用于近海岸水深测量,然而常用的经验模型较简单,无法适用于各类复杂浅滩环境。为突破传统方法的局限性,本文提出一种ICESat-2与Sentinel-2数据融合的深度学习浅滩水深测量方法。以美国密西西比州猫岛(CI)、巴克岛(BI)为研究区,利用ICESat-2提取先验水深点,再基于Sentinel-2数据训练一维卷积神经网络(1-DCNN)以获取研究区水深图;同时采用波段比值模型(BR)、随机森林(RF)和多层感知器(MLP)作为对比方法进行精度定量分析发现,本文方法在CI、BI测得水深的均方根误差和决定系数分别为0.20 m、0.94和0.95 m、0.95,精度验证优于其他方法,因此该方法提高了水深反演精度。 相似文献
182.
本文在复现CUBE滤波算法的基础上,借鉴其网格节点可吸收水深点选取模型,提出了一种结合不确定度与密度聚类算法的多波束异常值自动滤波算法。本文使用DBSCAN密度聚类算法对水深值加以聚类,使用卡尔曼滤波推估节点水深值,选取具有最小不确定的水深假设作为节点水深值,实现对多波束测深数据异常值的有效清理。实测数据和仿真试验结果表明：CUBE滤波算法不能将连续异常值完全剔除,而本文算法能够较好地去除连续异常值。本文算法流程明晰、参数简单、性能可靠,对数据质量较差的情况下较多异常值也能够进行清理,具有实际的工程应用价值。 相似文献
183.
在海道测量中,由于无法对测量数据进行多余和重复观测,因而不能精确测定各种误差,同时也几乎没有测量成果质量的控制指标,这正是多波束测深数据质量评估所面临的现实且急需解决的难题。基于国际海道测量规范S-44(5th)的要求,研究了不确定度在多波束数测深数据质量评估中的应用。通过实例分析可知,测量结果的可用性在很大程度上取决于其不确定度的大小,不确定度越小,说明测量结果质量越高,越具有可靠性。因此,将不确定度充分合理地应用于多波束测深数据处理和评估是一种最为理想的途径。 相似文献
184.
185.
186.
187.
188.
精细的海底地形模型在海底板块构造运动、水下载体航行保障、海洋资源勘探等方面具有重要作用。回顾国内外海底地形探测技术和模型构建的发展,讨论当前全球海底地形精细建模的研究现状和面临的主要挑战,总结今后全球海底地形精细建模的发展趋势,认为基于卫星测高技术的海洋重力场反演仍是未来全球海底地形精细建模的主要技术手段,并且新体制测高卫星如双星跟飞测高和SWOT(surface water ocean topography)二维海面高测量任务将为进一步提升海洋重力场以及海底地形模型精度提供数据源,结合地形复杂度优化海底地形反演理论方法有望带来理论创新,探索人工智能技术用于海底地形精细建模值得关注。 相似文献
189.
190.
MTU-5、V8、LEMI-417等大地电磁测深仪器的人机交互方式均基于文字,用户仅凭文字难以发现采集中的问题。由于示波器能把人眼无法直接捕捉到的电信号的时变规律以可见的图像形式显示出来,故将该技术应用于长周期大地电磁测深仪CLP中,使仪器的人机交互方式基于图形用户界面(GUI)。本系统的GUI选用Visual C++6.0作为开发工具,在规划了显示区域,建立了设备环境类CDC以及CPen、CBitmap等绘图工具类的对象后,设计了仿示波器界面,在示波器界面中,用MoveTo与LineTo函数实现了对采集数据的实时动态显示。此外,使显示窗口自适应显示器分辨率属性、信号最大化显示、显示背景设置为灰白色,以方便操作。经野外试验,该显示技术有助于用户对采集的数据进行分析,为下一步工作提供依据。 相似文献