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21.
高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息,高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰,如果感兴趣区域受到污染,则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题,本文采用自适应模糊阈值法去噪方式,该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后,重新构造作为新的小波系数,经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较,结果表明,自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点,既保留图像细节又使图像更加平滑,图像整体信息完好,去噪效果更为理想。 相似文献
22.
以巴伦台钻孔倾斜及分量应变辅助观测气压数据为研究对象,运用相关及小波分析研究气压对巴伦台钻孔倾斜的影响特征。结果表明,气压对巴伦台钻孔倾斜影响表现为准线性关系,对NS向的影响大于EW向。气压对NS向影响的显著频段有2 048~8 192、32 768~65 536 min,对EW向影响的显著频段为2 048~8 192 min。探讨了气压对巴伦台钻孔倾斜的影响机制。 相似文献
23.
24.
针对广西地区探空站稀少,难以获得精确的T_m问题,GGOS atmosphere提供了利用ECMWF的相关资料计算而得到的时间分辨率为6h(UTC 00:00:00,06:00:00,12:00:00,18:00:00)、空间分辨率为2.5°×2°的全球T_m格网数据可以在没有气象数据的情况下获得较高时空分辨率的T_m,该文利用GGOS atmosphere T_m格网数据对广西地区4个探空站插值T_m,并用无线电探空数据计算的T_m检验其精度;对误差进行分析后,选取最优小波基与尺度对其残差去噪,利用去噪后得到的曲线建立T_m的改正模型。实验结果表明,插值T_m经基于小波去噪的模型改正后,其RMSE为1.29K;Bevis模型的RMSE为10.71K;GPT2_1W模型的RMSE为3.56K;改正模型精度优于传统模型,可以达到地基GPS反演GNSS-PWV的精度要求。 相似文献
25.
在卫星定位应用领域,GNSS周跳的探测和修复仍然是载波相位测量中的一个重要问题。近年来,在站星双差观测序列、星间单差观测序列都进行了周跳探测研究。小波分析方法是一种在时域和频域上同时具有良好的局部化特性的分析方法,利用小波对信号进行分析时可以提取信号的突变点。本文利用小波变换对星间单差观测序列进行了周跳探测,通过算例探讨了该方法的应用效果。 相似文献
27.
基于移去-恢复方法,利用GRACE卫星重力数据研究了华北平原2003年1月—2014年6月的陆地水变化,提出了一种顾及季节影响尺度因子计算方法,用于减小GRACE后处理误差。将本文方法所得结果与水文模式和降水模型结合进行比较分析,结果表明:2008年之前华北平原发生比较明显的干旱现象,陆地水和地表水分别以(-7.9±2.4)mm/a和(-7.3±2.8)mm/a的速度下降,但地下水仅以(-0.6±1.4)mm/a的速度减少;2008年之后,陆地水和地表水分别以(4.3±1.3)mm/a和(10.9±2.1)mm/a的速度上升,期间地下水的超采严重,平均以(-6.5±1.2)mm/a的速度下降,但下降速度以0.9 mm/a2的趋势减缓。研究期间内,华北平原的陆地水、地表水和地下水整体分别呈现(-2.0±0.6)、(2.9±0.7)和(-4.8±0.7)mm/a的变化趋势。最后,利用交叉小波谱分析了GRACE滞后于降水的现象。研究结论表明,降水和地下水开采是影响华北平原水储量变化的两大决定性因素。 相似文献
28.
29.
一种由粗到精的机载激光测深信号检测方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对机载激光测深(airborne lidar bathymetry,ALB)中不同环境下波形的差异性较大,且信号检测精度受限于系统采样间隔等问题,提出一种由粗到精的机载激光测深信号检测方法。该方法首先利用接收波形的有效长度快速估计水深;粗检测依据水深近似值,分别采用理查德森-露西去卷积法(Richardson-Lucy deconvolution,RLD)和平均差方函数法(average square difference function,ASDF)对波形预处理,通过包含距离、导数和极值约束的逐级检测确定信号的初始位置;精检测以粗检测结果为初值,利用改进的二阶多项式指数函数模型,并在模型参数求解中引入信赖域优化算法以实现波形的精确拟合,进而获得信号的精确位置。实测数据和模拟数据的试验结果表明,粗检测能够根据波形的特点采取相应的处理方式为精检测提供可靠的初值;精检测可将检测结果精确至子采样间隔并在粗检测基础上进一步提高精度。与极大值检测、ASDF、RLD和四边形拟合法等传统方法相比,本文方法正确率平均提高10%左右,精度平均提高约30%。 相似文献
30.
特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。 相似文献