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11.
12.
Polarimetric synthetic aperture radar(SAR) oil spill detection parameters conformity coefficient(μ), Muller matrix parameters(|C|, B_0), the eigenvalues of simplified coherency matrix(λ_(nos)) and the influence of SAR observing parameters, ocean environment and noise level are investigated. Radarsat-2 data are used to make systematic analysis of polarimetric parameters for different incidences, wind speeds, noise levels and the ocean phenomena(oil slick and look likes). The influence of the SAR observing parameters, the ocean environment and the noise level on the typical polarimetric SAR parameter conformity coefficient has been analyzed. The results indicate that conformity coefficient cannot be simply used for oil spill detection, which represents the image signal to the noise level to some extent. When the signals are below the noise level for the oil slick and the look likes, the conformity coefficients are negative; while the signals above the noise level corresponds to positive conformity coefficients. For dark patches(low wind and biogenic slick) with the signal below the noise,polarization features such as conformity coefficient cannot separate them with oil slick. For the signal above the noise, the oil slick, the look likes(low wind and biogenic slick) and clean sea all have positive conformity coefficients, among which, the oil slick has the smallest conformity coefficient, the look likes the second, and the clean sea the largest value. For polarimetric SAR data oil spill detection, the noise plays a significant role. So the polarimetric SAR data oil spill detection should be carried out on the basis of noise consideration.  相似文献   
13.
为建立高时空分辨率的福建省复杂地形下气温栅格数据集,利用福建省及其周边33个常规气象站观测资料,基于数字高程模型(DEM)数据,综合考虑海拔、太阳总辐射、地表长波有效辐射对旬平均气温的影响,模拟了福建省复杂地形下旬均温的空间分布。结果表明:1)常规站验证结果显示:各旬气温绝对误差平均值(MAE)最小为0.46℃,最大为2.3℃,全年平均为0.87℃;加密站验证结果显示,MAE最大为2.3℃,最小0.5℃,全年平均为0.96℃。2)模拟结果能反映旬均温的宏观分布规律与局地细节特征。宏观范围内,旬均温受纬度影响较大,由北至南气温逐渐升高,沿海地区旬均温整体高于内陆,山区旬均温明显较低;局地范围内,各坡向上气温差异显著,海拔越高、坡度越大,差异越明显;地形因子对旬平均温的影响具有季节差异,具体表现为冬季时地形因子对旬均温的影响最大,秋季次之,春夏季节中地形因子对旬均温的影响最弱。  相似文献   
14.
固体地球潮汐(Solid earth tide,SET)在地表产生的径向位移可达40~50 cm,形变梯度可达2 cm/100 km,是各种精密大地测量和地球物理观测必须考虑的因素之一.随着星载合成孔径雷达干涉测量(Interferometric synthetic aperture radar,InSAR)地表形变监测范围的不断增大以及对精度要求不断提高,固体潮位移对InSAR观测的影响不容忽视.本文利用固体潮位移理论模型,根据InSAR测量基本原理和Sentinel-1卫星成像参数,模拟了固体潮位移InSAR相位,定量分析了其时空分布特征,并以我国江汉平原和北美大平原的Sentinel-1数据为例,探讨了固体潮位移InSAR相位对广域地表形变监测的影响.结果表明:(1)固体潮位移对InSAR广域地表形变监测存在较大影响,在250 km×250 km范围中,以C波段为例,其相位变化可达12 rad(对应52 mm视线向形变);(2)固体潮位移相位在中低纬度(60°S—60°N)地区变化较大,两极地区较小,且在时间上具有明显的周期性;(3)在Sentinel-1 InSAR观测中,通过固体潮位移相位改正去除了干涉图中的部分低频相位偏差,相比原始干涉图,改正后的解缠相位标准差减小了约29%.本研究对于认识固体潮位移InSAR相位的时空分布特征以及提高星载InSAR广域地表形变监测的准确度与可靠性均具有重要意义.  相似文献   
15.
ABSTRACT

Earth observations and model simulations are generating big multidimensional array-based raster data. However, it is difficult to efficiently query these big raster data due to the inconsistency among the geospatial raster data model, distributed physical data storage model, and the data pipeline in distributed computing frameworks. To efficiently process big geospatial data, this paper proposes a three-layer hierarchical indexing strategy to optimize Apache Spark with Hadoop Distributed File System (HDFS) from the following aspects: (1) improve I/O efficiency by adopting the chunking data structure; (2) keep the workload balance and high data locality by building the global index (k-d tree); (3) enable Spark and HDFS to natively support geospatial raster data formats (e.g., HDF4, NetCDF4, GeoTiff) by building the local index (hash table); (4) index the in-memory data to further improve geospatial data queries; (5) develop a data repartition strategy to tune the query parallelism while keeping high data locality. The above strategies are implemented by developing the customized RDDs, and evaluated by comparing the performance with that of Spark SQL and SciSpark. The proposed indexing strategy can be applied to other distributed frameworks or cloud-based computing systems to natively support big geospatial data query with high efficiency.  相似文献   
16.
为解决森林分布不连续流域森林水源涵养功能及其多时间尺度特征的定量评价问题,根据分布式水文模型(SWAT)的特点,提出了反映森林斑块空间分布的水文响应单元划分方法,以及基于水量平衡法的森林不连续分布流域森林水源涵养量计算公式。以东南沿海的晋江流域为例,构建了2006年土地利用条件下的日时间步长SWAT模型,统计分析了2002—2010年降水条件下森林水源涵养量的时空变化规律。结果表明:① 构建的晋江流域SWAT模型精度较高,面积阈值为零生成的水文响应单元比较准确地反映流域森林斑块分布,提出的森林水源涵养量计算公式适用于森林空间分布不连续流域森林水源涵养量的多时间尺度分析,为流域森林水源涵养功能评价提供了一个新的方法。② 晋江流域森林水源年涵养量271.41~565.25 mm;月涵养量-29.15~154.59 mm;日尺度的极端降水期皆为正值,极端枯水期都为负值。表明年际之间不存在森林水源涵养的蓄丰补枯调节作用,但在年内的部分月份得到体现,而日尺度的森林蓄丰补枯功能充分发挥。从而揭示了不同时间尺度森林水源涵养量及其蓄丰补枯功能的差异。  相似文献   
17.
本研究以四川省都江堰市龙池镇碱坪沟泥石流流域对象,基于HEC-HMS流域分布式水文模型,利用RS和GIS技术提取流域产汇流参数,模拟分析碱坪沟8·13泥石流的暴雨汇流过程,结合流域内土地利用类型分布,模拟降雨-径流关系,并综合考虑泥石流的相关特征参数,利用情景分析法探讨泥石流流域内的土地利用类型变化对泥石流汇流过程的影响关系。  相似文献   
18.
张涛  王源  陈富龙  周伟  胡祺 《测绘通报》2019,(11):74-78,84
基于非局部滤波的SAR强度RC合成变化检测法对小图斑、线型地物等动态监测灵敏,且对数据获取无时空基线要求,在多云多雨城市地表要素变化检测中具备潜力。本文研究以多时相SAR强度RC合成图为数据源,提出一种基于色彩空间变换的变化图斑半自动提取方法,即通过色彩空间转换、训练样本选取、监督分类影像分割、变化区域提取4步骤,可实现基于SAR强度图的城市建设用地动态监测与图斑高效更新。选取南京河西新城与江北新区为示范,以最优参数配置(3特征向量与10样本类别)进行试验,实现了优于88%的建设用地查准率指标。  相似文献   
19.
差分层析SAR是在层析SAR基础上发展起来的一种四维信息反演技术。它不仅实现了对雷达目标的三维分辨能力,同时可以获取目标的形变速率信息,可实现对目标方位-距离-高度-时间四维成像,这对实现城市基础设施动态形变监测、古建筑风险评估、重要工程安全监测等应用具有重要实际意义和价值。本文基于差分层析SAR成像原理,分析了成像处理过程中存在的问题,总结了差分层析SAR成像算法研究现状和特点;最后列举了差分层析SAR技术的主要应用领域,并对其技术发展趋势进行了展望。  相似文献   
20.
地震数据是利用地震学方法探测地下结构的基础条件,然而传统地震仪器难以获得极端环境地区(水下、高原等)的长时间、高密度连续数据。较之国际仪器厂商,国内的DAS研制相对较晚。自2016年起,国产DAS逐步应用于石油测井和城市区域地下结构探测,而运用在极端环境下的探测工作尚未见报道。中国科学院半导体研究所与青藏高原研究所经过多年合作研究,于2021年4月将自主研发的DAS系统首次应用于青藏高原的野外数据采集。本次试验同时记录了地面和水下的连续背景噪声和重锤数据。该研究利用背景噪声成像技术,获得了西藏易贡湖地区地表70 m以内的横波速度结构。本次研究为极端环境下的低成本、高密度数据采集和地下结构探测提供了理论和试验依据。  相似文献   
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