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利用多代卫星测高数据计算中国近海及邻域重力异常 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高海洋重力场数据的精度和空间分辨率,联合Jason-1/2、T/P、Envisat、ERS-1/2、Geosat等多代卫星测高数据计算中国近海及邻域(0°~42°N,100°~140°E)2′×2′重力异常。对卫星测高数据分别进行共线处理和自交叉点平差,并以T/P卫星测高数据为基准进行多星数据联合平差,有效削弱了卫星测高数据的时变影响和不协调性;利用逆Vening-Meinesz公式计算重力异常,与船测重力相比,均方根误差为5.4 mgal。结果表明,通过引入高精度的卫星测高数据,结合多项平差处理手段,提高了海洋重力异常的计算精度。 相似文献
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海岛海岸带卫星遥感调查项目中,需要利用一定数量和分布的控制点对原始遥感影像进行几何精校正,外业测量控制点精度高却费时费力。以1∶5万地形图为例,选取控制点分别对SPOT-5影像进行正射校正,并联合使用实测点和高精度正射影像图进行实际定位精度评定,校正结果基本满足国标对生产1∶5万正射影像图的地物点平面位置定位精度要求,但有个例不能满足908专项《海岛海岸带卫星遥感调查规程》的精度要求。地形图的成图精度、现势性及地图纸质是影响影像校正精度的主要因素,在作业过程中必须辅以一定数量的实测控制点,以保证成果的可靠性和准确性。 相似文献
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针对卫星影像难以获取大坡度地质露头数据、传统分类方法无法有效利用影像信息导致地质露头剖面岩性分类精度较低等问题,本文通过无人机遥感技术获取高精度野外大坡度地质露头数据,并提出了一种多尺度混合特征网络模型。研究结果表明:无人机与贴近摄影测量技术相结合的方法在采集地质露头数据的应用中具有较强的可行性;多尺度混合特征网络模型能够有效地提取无人机多光谱影像中的光谱特征和空间特征,实现了大坡度地质露头岩性的高精度分类。以云台山地质公园某露头为例,本文模型的总体分类精度可达89.91%,Kappa系数可达0.85,相比于传统的机器学习算法SVM和MLC精度提高接近15%,相比于Inception V3和ResNet18总体分类精度提高约10%,相比于Hybrid CNN总体分类精度提高1.5%。 相似文献
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图像拼接技术在科研和工程中应用广泛,本文基于Harris与RANSAC算法设计开发了一款图像拼接软件,包括兴趣点检测、特征匹配、精确匹配、图像拼接等主要功能模块,并以普通照片、无人机影像和全景照片为例开展了该软件的应用试验,结果表明:基于Harris与RANSAC算法的图像拼接方法能够较好地实现对普通照片、无人机影像以及全景照片的无缝拼接,该软件简单易用、可靠性强。 相似文献
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针对“地形测量实习”课程考核存在的问题,构建了“过程化、定量化”的考核体系,以考核学生的实践动手能力为重点优化考核内容,形成了贯穿于实践教学全过程的、多样化的考核方法,制定了定量化的成绩评定标准,课程考核由终结性评价向形成性评价转变。该考核体系引导学生由被动学习转变为主动学习,能够切实加强学生实践能力培养,进而完善测绘学科在工程教育专业认证环境下的人才培养模式。 相似文献
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野外地质露头的观察、研究能够最直接、最有效地获取地下地层信息,为地质科学研究提供最直观、最真实的一手地质资料。然而传统的露头研究,尤其针对大坡度、人员无法到达区域的露头研究,主要依赖坡底部考察、测量和拍照等方式记录露头信息,难以精细、准确地表征整个地质体。消费级无人机具有机动性好、适应性强和成本低等优势,且能够近距离、多视角、变高度地获取露头影像。本研究对无控制点情况下的大坡度地质露头影像采集方法与模型构建精度进行探讨,利用消费级无人机垂向航线采集影像,然后构建模型。结果证明倾斜摄影测量技术结合消费级无人机能够有效地构建具有毫米分辨率精度的大坡度地质露头模型。构建的模型具有分辨率高、分辨率均一、量测精度可达毫米等特点,可有效降低野外考察的工作难度,降低人员安全风险,真实准确地复现野外大坡度露头情况,为大坡度露头剖面解译、分析和量测提供真实可靠的数据基础。 相似文献
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