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41.
多波束数据的广泛利用目前存在两个问题:一是多波束数据多以二进制等形式存储,难以直接进行读取使用;二是由于不同厂商的数据格式不同,批量处理多个来源数据的难度较大。为此,研究了S7K、ALL、HSX、XTF、XSE、GSF共6种主流多波束数据格式及数据结构,并比较分析了不同数据格式之间的差异性。在此基础上,设计开发了一款能够自动解译并快速显示和存储所需数据的软件系统。该软件通过数据库技术管理海量数据,可以按照自定义格式存储关键数据并以文本格式输出,数据可视化图形实时检索定位,有助于提高多波束数据解译和分析的效率。 相似文献
42.
43.
本文针对海上数据采集系统在信号传输方面存在的不足之处,提出采用微机控制下的无线通信方式进行改进。文中介绍了系统设计思想,系统硬件构成,通过对传输数据进行DTMF编码,大大提高了系统的可靠性。 相似文献
44.
45.
基于簇模型的矢量地图数据的高效压缩方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种适用于矢量地图的高效压缩方法,该方法通过建立坐标增量的簇模型对矢量地图进行压缩,从而降低其存储空间.实验结果表明,本文方法能够取得较高的压缩比, 保持压缩结果几何形状的相似性,而且具有较大的灵活性,能够根据不同的需求生成不同压缩比的矢量地图. 相似文献
46.
城市新增建设用地变化迅速频繁、场景复杂等因素导致变化检测结果出现欠分割或过分割等问题,基于此本文提出了一种融合注意力机制的密集连接金字塔网络用于城市新增建设用地变化检测。在编码阶段运用卷积注意力模型提升对变化信息的关注度,突出重要特征;采用密集连接空洞卷积空间金字塔池化模块实现多尺度特征的提取与融合,提高特征的利用率与传播效率;在解码阶段通过对提取的特征图进行上采样还原图像的空间尺度特征。试验结果表明,该方法有效改善了欠分割与过分割问题,变化检测效果更好。 相似文献
47.
土地覆盖变化是全球变化研究的核心,而精准分类是开展土地覆盖变化研究的基础。高分辨率遥感卫星技术的快速发展对地表分类的速度和精度提出了双重挑战,近年来人工智能等新技术的发展为图像自动分割提供了实现途径,而以卷积神经网络为代表的深度学习方法在遥感图像分类领域也具有独特的优势。为对比深度学习模型设计对高分辨率图像分类结果的影响,本文以郑州市2019年高分1号影像作为输入,对比研究了基于UNet模型改进的4种不同深度学习网络模型在高分辨率影像土地覆盖自动分类应用中的差异,探讨了残差网络、模型损失函数、跳层连接和注意力机制模块等编码和解码设定对于分类精度的影响机制。研究发现:同时加入多尺度损失函数、跳层连接和注意力机制模块的MS-EfficientUNet模型对郑州市土地覆盖分类结果最优,基于像元评价的整体分类精度可达0.7981。通过在解码器中引入多尺度损失函数可有效提高林地、水体和其他类别的分类精度;而对编码器进行改进,加入跳层连接和注意力机制可进一步提高草地、水体和其他类别地物的分类精度。研究结果表明,深度学习技术在高分辨率遥感影像自动分类中具有潜在应用价值,但分类结果精度的进一步提高和多级别大范围的精细分类方法仍是下一步研究的重点。 相似文献
48.
49.
随着卫星导航定位技术及接收机的发展,软件接收机已成为当前研究的热点之一。根据北斗卫星导航定位系统(BDS)的接口控制文档(ICD),分析了BDS B1I信号,提出了一种基于并行码相位和并行频率捕获的算法,实现了对BDS-B1I/GPS信号的捕获跟踪、导航电文解码。利用HG-SOFTGPS02采集器采集的数据进行BDS/GPS定位,验证了该算法的可行性与合理性。 相似文献
50.
在全球卫星导航系统的研究和测量工作中,需要对GNSS测量数据进行分析和计算,解码GPS接收机原始数据是实时获得以上数据的主要方法。原始电文的二进制格式由各接收机板卡厂商及板卡集成厂家定义本文介绍了常用原始GNSS数据格式内容并对其进行解码转化为标准的RINEX格式文件。该解码软件可以对多种数据格式的电文进行分析解码得到相应的多系统观测文件和星历文件,包括BDS三频数据,并可以根据需要选择生成的RINEX文件中系统类型。使用TEQC软件对数据质量进行进一步的质量分析,为后续的数据分析和处理提供了可靠的保障。 相似文献