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21.
Field surveys are often a primary source of aboveground biomass (AGB) data, but plot-based estimates of parameters related to AGB are often not sufficiently precise, particularly not in tropical countries. Remotely sensed data may complement field data and thus help to increase the precision of estimates and circumvent some of the problems with missing sample observations in inaccessible areas. Here, we report the results of a study conducted in a 15,867 km² area in the dry miombo woodlands of Tanzania, to quantify the contribution of existing canopy height and biomass maps to improving the precision of canopy height and AGB estimates locally. A local and a global height map and three global biomass maps, and a probability sample of 513 inventory plots were subject to analysis. Model-assisted sampling estimators were used to estimate mean height and AGB across the study area using the original maps and then with the maps calibrated with local inventory plots. Large systematic map errors – positive or negative – were found for all the maps, with systematic errors as great as 60–70 %. The maps contributed nothing or even negatively to the precision of mean height and mean AGB estimates. However, after being calibrated locally, the maps contributed substantially to increasing the precision of both mean height and mean AGB estimates, with relative efficiencies (variance of the field-based estimates relative to the variance of the map-assisted estimates) of 1.3–2.7 for the overall estimates. The study, although focused on a relatively small area of dry tropical forests, illustrates the potential strengths and weaknesses of existing global forest height and biomass maps based on remotely sensed data and universal prediction models. Our results suggest that the use of regional or local inventory data for calibration can substantially increase the precision of map-based estimates and their applications in assessing forest carbon stocks for emission reduction programs and policy and financial decisions.  相似文献   
22.
长距离网络RTK是实现GPS/BDS高精度实时定位的主要手段之一,其核心是长距离参考站网GPS/BDS整周模糊度的快速准确确定。本文提出了一种长距离GPS/BDS参考站网载波相位整周模糊度解算方法,首先利用GPS双频观测数据计算和确定宽巷整周模糊度,同时利用BDS的B2、B3频率观测值确定超宽巷整周模糊度。然后建立GPS载波相位整周模糊度和大气延迟误差的参数估计模型,附加双差宽巷整周模糊度的约束,解算双差载波相位整周模糊度,并建立参考站网大气延迟误差的空间相关模型。根据B2、B3频率的超宽巷整周模糊度建立包含大气误差参数的载波相位整周模糊度解算模型,利用大气延迟误差空间相关模型约束BDS双差载波相位整周模糊度的解算。克服了传统的使用无电离层组合值解算整周模糊度的不利影响。采用实测长距离CORS网GPS、BDS多频观测数据进行算法验证,试验结果证明该方法可实现长距离参考站网GPS/BDS载波相位整周模糊度的准确固定。  相似文献   
23.
采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时,其网络输出权值由最小二乘估计得出,导致ELM抗差能力较差,从而造成网络训练参数不准确。为此,将M估计与ELM相结合,提出一种基于M估计的Robust-ELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值,以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例,将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明,该方法能够有效降低粗差对预测的影响,具有良好的抗差能力。  相似文献   
24.
陈辉  张卡  宿东  王蓬勃 《测绘通报》2019,(9):34-37,72
针对现有利用阴影长度法提取建筑物高度时存在的阴影间相互遮挡问题,提出了一种基于建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算的新方法。首先,利用RPC模型计算建筑物像点位移的方向与卫星成像角度,再将遥感影像进行旋转,使建筑物像点位移沿水平方向;然后,利用Canny算法进行轮廓检测,并构建一定长度的矩形形态学结构元素,对轮廓图像进行形态学开运算,以提取侧面轮廓线,再利用Hough变换与建筑物角点约束,对所提取的轮廓线进一步筛选;最后,根据卫星侧视成像时建筑物高度与像点位移的几何关系进行建筑物的高度估算。利用实际的高分辨率卫星影像对本文方法进行了验证,并与阴影法估算建筑物高度进行了对比。试验结果证明,利用建筑物侧面轮廓线进行建筑物高度估算平均误差可以达到0.7 m,且实际精度优于使用阴影法进行建筑物高度估算。  相似文献   
25.
GPS静态精密单点定位算法精度分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用精密轨道和钟差,利用Bernese软件解算得到亚洲地区13个IGS跟踪站的站坐标、对流层ZTD和接收机钟差,将解算的结果与CODE发布的结果对比发现:静态PPP算法解算的N方向收敛精度明显优于E方向和U方向,4~6 h后,坐标偏差在1 cm左右;NEU RMS均值分别为0.45、0.29、0.69 cm,ZTD RMS均值为0.85 cm,接收机钟差RMS均值为0.14 ns。试验表明:精密单点定位算法具有较高的精度和可靠性,可为实际工程测量及相关地球物理信号研究提供理论依据。  相似文献   
26.
郝旦  王芬 《测绘通报》2019,(3):159-162
随着全自动智能型全站仪的发展及光学水准仪的逐步淘汰,精密三角高程测量在跨河高程传递方面应用广泛。本文详细介绍了基于全自动照准全站仪的精密三角高程测量的四边形跨河水准测量方法的原理及步骤,并对该方法中对向观测获取跨河点间高差进行了理论推导和精度分析,证明了控制在一定跨河距离内并采取相应措施消除其他误差的情况下,该方法可用于二等水准跨河测量;最后通过实例证实了该方法能满足二等跨河水准测量精度要求。  相似文献   
27.
ABSTRACT

The localization of persons or objects usually refers to a position determined in a spatial reference system. Outdoors, this is usually accomplished with Global Navigation Satellite Systems (GNSS). However, the automatic positioning of people in GNSS-free environments, especially inside of buildings (indoors) poses a huge challenge. Indoors, satellite signals are attenuated, shielded or reflected by building components (e.g. walls or ceilings). For selected applications, the automatic indoor positioning is possible based on different technologies (e.g. WiFi, RFID, or UWB). However, a standard solution is still not available. Many indoor positioning systems are only suitable for specific applications or are deployed under certain conditions, e.g. additional infrastructures or sensor technologies. Smartphones, as popular cost-effective multi-sensor systems, is a promising indoor localization platform for the mass-market and is increasingly coming into focus. Today’s devices are equipped with a variety of sensors that can be used for indoor positioning. In this contribution, an approach to smartphone-based pedestrian indoor localization is presented. The novelty of this approach refers to a holistic, real-time pedestrian localization inside of buildings based on multi-sensor smartphones and easy-to-install local positioning systems. For this purpose, the barometric altitude is estimated in order to derive the floor on which the user is located. The 2D position is determined subsequently using the principle of pedestrian dead reckoning based on user's movements extracted from the smartphone sensors. In order to minimize the strong error accumulation in the localization caused by various sensor errors, additional information is integrated into the position estimation. The building model is used to identify permissible (e.g. rooms, passageways) and impermissible (e.g. walls) building areas for the pedestrian. Several technologies contributing to higher precision and robustness are also included. For the fusion of different linear and non-linear data, an advanced algorithm based on the Sequential Monte Carlo method is presented.  相似文献   
28.
以内蒙古自治区开鲁县玉米作物为研究对象,将生育期内玉米遥感影像所提取的多种植被指数和实地采样点的测产数据作为训练值,利用BP(back propagation)神经网络和遗传算法优化BP(GA-BP)神经网络估产模型,得出网络预测的玉米产量数值。通过决定系数R 2和均方根误差RMSE,比较实测产量与预测产量之间的精度,BP神经网络模型R^2为0.8452,RMSE(%)为28.37;遗传算法优化BP神经网络模型R^2为0.9850,RMSE(%)为6.70,表明遗传算法优化BP神经网络估产模型具有一定可行性和可信度。  相似文献   
29.
在最小二乘平差准则基础上,把病态平差问题转化为无约束的二次规划问题,并利用优化理论分析病态对平差解的影响。通过共轭梯度搜索算法在可行域中寻找最优步长因子,自动寻找最速下降方向,并给出迭代初值的设置方法。分析近似计算中病态问题与局部最优解的关系,讨论局部最优解的快速迭代方法,并通过实例验证算法的有效性,计算迭代的速度。由于整个过程没有对法方程系数矩阵进行求逆计算,该算法可用于处理大规模系数矩阵高病态的平差问题。  相似文献   
30.
为提高饶河流域洪水预报精度,将全过程联合校正(EPJC)方法与三水源新安江(XAJ)模型结合,按一定比例划分洪水预报总误差为各过程误差,基于系统响应理论反演得到面雨量计算误差和模型参数误差,重新输入流域水文模型正演得出校正后的洪水过程。选取洪峰流量相对误差、峰现时间绝对误差、径流深相对误差和确定性系数作为模型评价指标,量化XAJ预报与EPJC校正结果,并与传统的动态系统响应曲线(DSRC)方法进行对比。结果表明,EPJC能够考虑全过程误差,与实际误差分布情况更相符,可提升饶河流域的洪水作业预报精度,值得进一步研究与推广。  相似文献   
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