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21.
遥感影像镶嵌时拼接缝的消除方法   总被引:29,自引:0,他引:29  
朱述龙  钱曾波 《遥感学报》2002,6(3):183-187
对现有的影像并接缝消除方法的优缺点进行了分析,提出了拼接缝消除的强制改正方法,并用大量的实际图像进行了试验。结果表明:所提出的方法具有较好的拼接缝消除效果,且算法简单,易于实现,可以处理彩色和黑白等多种图像。  相似文献   
22.
遥感图像中云层遮挡影响消除方法研究述评   总被引:4,自引:2,他引:4  
 综合评述了目前用于消除遥感图像云层遮挡影响方法的原理、应用现状及处理过程中存在的问题,并在同一实验区比较了同态滤波和Kriging插值等方法的处理效果,结果表明,Kriging插值处理具有一定的优越性。  相似文献   
23.
Ce(Ⅳ)-As(Ⅲ)体系测定铱的关键问题是解决干扰。讨论了利用此体系测定复杂地质样品中痕量铱的干扰问题。通过加入活化剂等方法,有效消除了Ce(Ⅳ)-As(Ⅲ)体系中铂、钯元素对测定铱的严重干扰。用此拟定的方法一人测定一批50个样品,仅需3天,标样的测定值与标准值符合较好。  相似文献   
24.
局部均值分解方法降噪过于粗糙,将认定为噪声的乘积函数(PF)分量直接剔除,导致有用信息丢失.为了有效提取GNSS站坐标时间序列的有用信息,该文提出一种局部均值分解和小波阈值相结合的降噪方法.通过局部均值分解将坐标时间序列分解为一系列PF分量和余项,依据消除趋势波动分析方法计算各PF分量的Hurst指数,利用小波阈值提取H≤1的PF分量中的有用信息,将提取出的信息与剩余PF分量叠加重构获得最终降噪的坐标时间序列.通过对5个测站的坐标时间序列进行实验,结果表明局部均值分解和小波阈值相结合的方法能够有效提取噪声分量中的有用信息,信噪比提高了27.8%,从而验证了该方法的有效性.  相似文献   
25.
一种改进的数值预报降水偏差订正方法及应用   总被引:3,自引:3,他引:0       下载免费PDF全文
对传统的消除偏差法进行改进,形成分等级消除偏差法,并使用混合训练期和60 d滑动训练期方案分别对2012年6—8月ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasting) 模式夏季1~5 d的降水预报进行订正试验。为了尽可能符合中国东部夏季降水具有移动性及多种时间尺度变化的特点,混合训练期以预报期前30 d与预报期前一年同日的前后各15 d组成。结果表明:在使用分等级消除偏差法的基础上,相比ECMWF模式降水预报,两种训练期方案的订正结果几乎对各个阈值的ETS评分均有一定提高,特别是对25 mm以上降水预报评分的提高幅度,混合训练期方案的订正结果明显高于60 d滑动训练期方案;在区域性强降水预报的订正中,混合训练期方案优势更为明显。另外,通过分析两种训练期方案的预报偏差发现,分等级订正是此次消除偏差订正试验中提高强降水预报评分的关键,选择合适的训练期可以增加评分提高的幅度。由于上述试验使用的ECMWF模式预报和站点实况均是业务上常用数据,因此,该方法具有一定的业务应用价值。  相似文献   
26.
东营凹陷南斜坡金东—柳桥地区地表条件复杂,化探信号干扰强烈,造成假异常大面积出现。在对金东—柳桥地区油气化探数据中干扰类型识别的基础上,用Mallat小波分析法,发现分析尺度为3时的连续序列呈现出地表干扰信息,由此进行了地表干扰排除。经过封盖条件校正与异常识别,获得了该区油气化探异常。干扰排除后的异常与断层、圈闭及已发现的油气藏或油气显示相吻合,表明这些异常主要反映的是地下油气藏信息。  相似文献   
27.
设计了一种基于自然语言处理和分层匹配的地理信息服务语义发现框架,实现用户输入关键词与地理信息服务的语义匹配。框架基于Word Net知识库,利用消歧技术确定所提取词汇的含义;根据所提取的信息来源以及相关关系将地理信息服务上下文划分为6个信息层匹配,并使用遗传算法确定各信息层在匹配过程中具有的权重。最后将所提出的发现方法与常用的发现方法做实验验证,结果表明该方法可以提高地理信息服务语义发现的查准率。  相似文献   
28.
29.
30.
基于TIGGE资料的地面气温多模式超级集合预报   总被引:13,自引:3,他引:10       下载免费PDF全文
基于TIGGE资料, 采用均方根误差分别对欧洲中期天气预报中心、日本气象厅、美国国家环境预报中心和英国气象局4个中心集合预报的地面气温场集合平均结果进行检验评估, 比较各中心地面气温的预报效果。并利用超级集合、多模式集合平均和消除偏差集合平均3种方法对4个中心的地面气温预报进行集成, 同时对预报结果进行分析。结果表明: 2007年夏季日本气象厅与欧洲中期天气预报中心在北半球大部分地区预报效果最好, 各中心在不同地区预报效果不同。超级集合与消除偏差集合平均降低了预报误差, 预报效果优于最好的单个中心预报和多模式集合平均。对于较长的预报时效, 消除偏差集合平均表现出了更好的预报性能。  相似文献   
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