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31.
传统的农村公路核查需要人工实地抽查或通过GNSS设备进行信息采集验核,存在成本高、效率低等问题。遥感影像具有成像范围广、时效性高、成本低、能客观反映现实情况等优点。相比于传统方法,将遥感影像引入农村公路核查,能客观、准确、高效地对农村公路相关信息进行核查。本文基于国产高分辨率遥感影像,结合农村公路遥感核查业务,采用遥感影像道路提取算法,设计并实现了一种农村公路核查方法。将本方法应用于某中部省份农村公路遥感核查业务,实际应用表明该方法能有效提高现有农村公路遥感核查的工作效率。  相似文献   
32.
针对SARscape SBAS技术存在人工选取地面控制点影响监测结果的问题,本文提出了一种结合PS特征点的SBAS地表形变监测方法。通过设置PS技术中的振幅离差指数与相干性阈值,提取PS监测结果中的特征点作为地面控制点进行轨道精炼与形变反演。以2017年3月至2018年12月覆盖南昌地区的Sentinel-1影像为数据源,进行了地表形变监测与验证。结果表明:①该方法与PS方法监测结果均显示南昌市城区在监测时段内整体呈小幅度上升趋势,年平均沉降速率相关性达到了0.959,具有高度一致性。②将该方法、PS方法、人工选取地面控制点的SBAS方法的监测结果与水准数据进行对比,该方法与水准数据的误差不超过3.5 mm,说明了该方法的有效性。  相似文献   
33.
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。  相似文献   
34.
随着广电行业的飞速发展,以串行数字接口(SDI)基带信号为基础技术架构的传统电视信号已经很难满足未来技术发展和业务扩展的需求.得益于现代通信技术的迅速发展以及即将到来的万物互联的5G时代,广电行业也将采用IP化技术来构建新的网络系统.处在向IP化发展的过渡期,广电IP化目前还存在一些亟待解决的问题.为了解决广电系统网络中需要更高精度的同步信号来完成时间同步的问题,本文利用精确时间协议(PTP)时间同步技术在专用以太网中完成时间同步组网,搭建了测试环境并对测试数据进行了分析.测试结果表明,相较于传统的网络时间协议(NTP)时间同步技术,输出PTP信号的准确度能够达到亚微秒量级,完全满足广电行业IP化数字电视系统时间同步信号的高精度需求.   相似文献   
35.
研究帕米尔高原的构造变形特征对于理解印度板块向北推挤过程中的应变分配方式以及应力转换模式具有重要的意义.本文利用区域GPS应变场、地震应变场与震源应力场分析帕米尔高原的构造形变特征.主要结论为:(1)该区域变形主要以NNW-SSE或近N-S向的挤压为主,在高原内部伴有明显的近ENE-WSW或E-W向拉张,应力方向在帕米尔高原与塔吉克盆地区域呈现逆时针旋转的趋势,而在塔里木盆地则显示几乎与帕米尔高原的一致的应力状态,这可能与两侧盆地块体的强度差异有关.(2)安德森断层参数A∅显示帕米尔高原北缘与西侧区域为逆断层应力状态,在高原内部为正断层应力状态,这与GPS应变的结果显示的应变主要集中在主帕米尔断裂与阿莱谷地附近而在高原内部应变较低是一致的,另外应力在喀喇昆仑断裂北段的方向基本平行于断层走向,以及断层北端较低的滑动速率,这说明了地壳挤压缩短可能是帕米尔高原主要的的构造变形特征,并不支持由于边界走滑断裂导致的应变分异或者块体挤出的模式.(3)综合考虑地震应变方向与SHmax从帕米尔北部NNW-SSE方向到天山北部的近N-S方向的转换,GPS应变方向在帕米尔高原两侧盆地都存在不同程度的旋转,应力场安德森参数A∅显示的应力状态以及SKS的结果显示的近ENE-WSW方向,我们认为印度板块向北推挤与天山造山带碰撞导致帕米尔高原不对称的径向逆冲是帕米尔高原现今构造变形的主要成因与构造模式.  相似文献   
36.
Improving the seismic time–frequency resolution is a crucial step for identifying thin reservoirs. In this paper, we propose a new high-precision time–frequency analysis algorithm, synchroextracting generalized S-transform, which exhibits superior performance at characterizing reservoirs and detecting hydrocarbons. This method first calculates time–frequency spectra using generalized S-transform; then, it squeezes all but the most smeared time–frequency coefficients into the instantaneous frequency trajectory and finally obtains highly accurate and energy-concentrated time–frequency spectra. We precisely deduce the mathematical formula of the synchroextracting generalized S-transform. Synthetic signal examples testify that this method can correctly decompose a signal and provide a better time–frequency representation. The results of a synthetic seismic signal and real seismic data demonstrate that this method can identify some reservoirs with thincknesses smaller than a quarter wavelength and can be successfully applied for hydrocarbon detection. In addition, examples of synthetic signals with different levels of Gaussian white noise show that this method can achieve better results under noisy conditions. Hence, the synchroextracting generalized S-transform has great application prospects and merits in seismic signal processing and interpretation.  相似文献   
37.
周洋  吴艳霞  罗棋  李查玮 《地震工程学报》2020,42(2):460-467,528
为研究三峡井网表层岩土渗透对井水位降雨的影响,采取井区表层岩土垂向渗透性测试方法试验,测得表层岩土垂向渗透性,并建立数学模型,用于降雨渗入补给分析。在此模型基础上,通过三峡井网8口井水位、气象三要素的对比观测资料对井水位日动态、月动态、年动态的影响进行精准分析与验证。结果表明:这种影响的特征是相当复杂的,同一个降雨过程在不同井上产生的影响特征不同,这一方面可能与各井的水文地质条件不同有关,另一方面可能还与各井点的降雨过程的差异也有关。  相似文献   
38.
宫悦  王宇玺  梁明剑  龙锋  赵敏 《地震》2020,40(4):90-102
地震序列类型能够直观地反映构造应力场环境、 地震构造及孕震环境介质的差异性。 主—余型地震多发生在相对均匀的介质环境, 而前—主—余型地震及震群型地震往往发生在复杂的构造环境。 2019年6月17日四川省宜宾市长宁县发生的6.0级地震余震活动总体呈NW向分布, 其南东段的余震呈相对单一的NW向条带状, 而北西段的余震活动呈现丛集的特征。 两段的地震序列类型也表现出明显的差异性, 南东段地震序列为主—余型, 序列衰减速度较快; 北西段地震序列为震群型, 序列初期衰减非常缓慢, 余震丰富。 此次6.0级地震序列发生在长宁—双河大背斜上, 该复式背斜主要由多个次级褶皱构造和不同走向的伴生断层组成, 结构复杂。 长宁6.0级地震序列的分段性特征表明, 该地震序列不是发生在单一的断裂构造上, 为多个构造级联破裂所导致的复合型地震序列。 此外, 序列北西段余震的深度逐渐变深, 可能预示着该区域受华蓥山断裂带活动的影响, 地震序列对华蓥山断裂带未来地震活动的影响应引起关注。  相似文献   
39.
We evaluate three approaches to mapping vegetation using images collected by an unmanned aerial vehicle (UAV) to monitor rehabilitation activities in the Five Islands Nature Reserve, Wollongong (Australia). Between April 2017 and July 2018, four aerial surveys of Big Island were undertaken to map changes to island vegetation following helicopter herbicide sprays to eradicate weeds, including the creeper Coastal Morning Glory (Ipomoea cairica) and Kikuyu Grass (Cenchrus clandestinus). The spraying was followed by a large scale planting campaign to introduce native plants, such as tussocks of Spiny-headed Mat-rush (Lomandra longifolia). Three approaches to mapping vegetation were evaluated, including: (i) a pixel-based image classification algorithm applied to the composite spectral wavebands of the images collected, (ii) manual digitisation of vegetation directly from images based on visual interpretation, and (iii) the application of a machine learning algorithm, LeNet, based on a deep learning convolutional neural network (CNN) for detecting planted Lomandra tussocks. The uncertainty of each approach was assessed via comparison against an independently collected field dataset. Each of the vegetation mapping approaches had a comparable accuracy; for a selected weed management and planting area, the overall accuracies were 82 %, 91 % and 85 % respectively for the pixel based image classification, the visual interpretation / digitisation and the CNN machine learning algorithm. At the scale of the whole island, statistically significant differences in the performance of the three approaches to mapping Lomandra plants were detected via ANOVA. The manual digitisation took a longer time to perform than others. The three approaches resulted in markedly different vegetation maps characterised by different digital data formats, which offered fundamentally different types of information on vegetation character. We draw attention to the need to consider how different digital map products will be used for vegetation management (e.g. monitoring the health individual species or a broader profile of the community). Where individual plants are to be monitored over time, a feature-based approach that represents plants as vector points is appropriate. The CNN approach emerged as a promising technique in this regard as it leveraged spatial information from the UAV images within the architecture of the learning framework by enforcing a local connectivity pattern between neurons of adjacent layers to incorporate the spatial relationships between features that comprised the shape of the Lomandra tussocks detected.  相似文献   
40.
孙久虎 《测绘通报》2020,(3):129-133
针对目前土地遥感监测工作中存在的监测频次低和数据现势性差等问题,通过统筹获取国产卫星影像数据提升监测频次,设计了多源遥感影像的空间网格组织和调度方法,改变传统的影像切片发布模式,建立实时影像服务方法,大幅提升了土地督察遥感监测时效。通过在国家土地督察济南局试点应用,研发了云端一体化的土地督察遥感监测服务平台,实践证明基于空间网格的影像组织管理效率优于传统金字塔切片管理模式,有效支撑了违法用地、永久基本农田保护和城市开发边界突破等监测预警,应用成效显著。  相似文献   
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