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31.
一种新的用于极化SAR图像船只检测的散射相似性测度 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出了一种新的用于极化合成孔径雷达(SAR)海上船只目标检测的测度。首先利用散射相似性参数研究船只与海杂波散射机制的差异。基于这些差异,提出了一种新的船只检测测度,该测度能够有效区分船只目标和海杂波。然后提出了利用核密度估计(KDE)方法对该测度进行建模的方法。基于统计模型,实现了自适应恒虚警率(CFAR)的检测方案。本文利用多景C波段RADARSAT-2极化SAR(Pol-SAR)数据上进行实验,系统分析了所提出测度的海杂波拟合性能与船只检测性能,并与两个经典的极化测度进行了比较,实验和比较结果证明了所提的测度的可行性。 相似文献
32.
基于自动探测方法的南海北部涡致海表温度锋面的特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
南海北部具有丰富的温度锋面和中尺度涡,它们调节着局地的热量和能量平衡。本文利用卫星海洋高度异常和海表温度数据,并基于自动探测方法,探究了2007年至2017年南海北部中尺度涡边缘的海表温度锋面(涡致锋面)特征。反气旋/气旋边缘出现锋面的概率可达20%。气旋涡在各个方向上出现锋面的概率比较均匀,反气旋涡的东北部和西南部出现锋面的概率大于西北部和东南部。中尺度涡致锋面的数量有明显的季节变化,而涡动能未表现出明显的季节变化。中尺度涡致锋区的总涡动能是中尺度涡内动能的3倍,并且反气旋涡致锋面的总涡动能明显强于气旋涡致锋面的总涡动能。中尺度涡致锋面的数量和涡动能的年际变化与厄尔尼诺南方涛动指数没有明显的相关性。本研究也讨论了中尺度涡致锋面的可能机制,但是中尺度涡对海表温度锋的贡献需要进一步定量研究。 相似文献
33.
海雾气象条件下船只高精度检测识别面临较大困难,传统的目标识别、定位方法效果差强人意。作者围绕海雾气象条件下不同类型船只的实时检测问题,提出一种基于YOLOv3深度学习的实时海上船只检测新思路。首先构建清晰图片和模糊图片(海雾、雨)的判别方法,实现图片清晰度分类处理;其次为提高海雾气象条件下海上船只的实时检测精度,消除海雾遮挡对目标识别的影响,运用暗通道先验去雾方法对含有海雾的图像实行去雾;最后基于YOLOv3深度学习算法对精细处理后的图像进行船只实时检测。实验结果表明该方法能够在海雾气象条件下高效、准确地检测到船只,对海上复杂环境条件下的船只实时检测研究具有一定的理论指导意义。 相似文献
34.
Milad Janalipour 《International Journal of Digital Earth》2018,11(12):1241-1268
Building damage maps after disasters can help us to better manage the rescue operations. Researchers have used Light Detection and Ranging (LiDAR) data for extracting the building damage maps. For producing building damage maps from LiDAR data in a rapid manner, it is necessary to understand the effectiveness of features and classifiers. However, there is no comprehensive study on the performance of features and classifiers in identifying damaged areas. In this study, the effectiveness of three texture extraction methods and three fuzzy systems for producing the building damage maps was investigated. In the proposed method, at first, a pre-processing stage was utilized to apply essential processes on post-event LiDAR data. Second, textural features were extracted from the pre-processed LiDAR data. Third, fuzzy inference systems were generated to make a relation between the extracted textural features of buildings and their damage extents. The proposed method was tested across three areas over the 2010 Haiti earthquake. Three building damage maps with overall accuracies of 75.0%, 78.1% and 61.4% were achieved. Based on outcomes, the fuzzy inference systems were stronger than random forest, bagging, boosting and support vector machine classifiers for detecting damaged buildings. 相似文献
35.
Detecting soil salinity changes and its impact on vegetation cover are necessary to understand the relationships between these changes in vegetation cover. This study aims to determine the changes in soil salinity and vegetation cover in Al Hassa Oasis over the past 28 years and investigates whether the salinity change causing the change in vegetation cover. Landsat time series data of years 1985, 2000 and 2013 were used to generate Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Soil Salinity Index (SI) images, which were then used in image differencing to identify vegetation and salinity change/no-change for two periods. Soil salinity during 2000–2013 exhibits much higher increase compared to 1985–2000, while the vegetation cover declined to 6.31% for the same period. Additionally, highly significant (p < 0.0001) negative relationships found between the NDVI and SI differencing images, confirmed the potential long-term linkage between the changes in soil salinity and vegetation cover. 相似文献
36.
三维激光扫描技术是近年来兴起的一种测量技术,并且正在飞速地拓展其应用领域。笔者尝试将三维激光扫描仪用于玻璃幕墙的设计和安装,阐述了其工作流程和测量的方法,取得了较好的效果,尤其对于异形结构大范围玻璃幕墙设计及安装,明显具有工作效率高、测量精度高的优点,同时还可以提供三维可视化图形,对于同类工程的设计和施工,具有较好的借鉴意义。 相似文献
37.
Chao LIU Shu YANG Di DI Yuanjian YANG Chen ZHOU Xiuqing HU Byung-Ju SOHN 《大气科学进展》2022,39(12):1994-2007
Cloud Masking is one of the most essential products for satellite remote sensing and downstream applications. This study develops machine learning-based (ML-based) cloud detection algorithms using spectral observations for the Advanced Himawari Imager (AHI) onboard the Himawari-8 geostationary satellite. Collocated active observations from Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) are used to provide reference labels for model development and validation. We introduce both daytime and nighttime algorithms that differ according to whether solar band observations are included, and the artificial neural network (ANN) and random forest (RF) techniques are adopted for comparison. To eliminate the influences of surface conditions on cloud detection, we introduce three models with different treatments of the surface. Instead of developing independent ML-based algorithms, we add surface variables in a binary way that enhances the ML-based algorithm accuracy by ~5%. Validated against CALIOP observations, we find that our daytime RF-based algorithm outperforms the AHI operational algorithm by improving the accuracy of cloudy pixel detection by ~5%, while at the same time, reducing misjudgment by ~3%. The nighttime model with only infrared observations is also slightly better than the AHI operational product but may tend to overestimate cloudy pixels. Overall, our ML-based algorithms can serve as a reliable method to provide cloud mask results for both daytime and nighttime AHI observations. We furthermore suggest treating the surface with a set of independent variables for future ML-based algorithm development. 相似文献
38.
为评估用于超大城市综合气象观测试验的测风激光雷达,从最大有效探测高度和数据获取率两方面对测风激光雷达的探测能力进行分析,同时使用测风激光雷达与深圳气象梯度观测塔的测风资料从不同观测高度、不同观测值等方面进行对比分析,结果表明:测风激光雷达与深圳气象梯度观测塔的风速、风向一致性较好,相关系数分别为0.96、0.99,平均绝对误差分别为0.54 m/s、9.95 °,且不同高度层的测风结果也较为一致,但雨天和雾天条件对测风激光雷达的最大有效探测高度和数据获取率影响较大,设备探测能力受到一定的限制。 相似文献
39.
40.
元素分析仪-同位素比值质谱测量碳氮同位素比值最佳反应温度和进样量的确定 总被引:2,自引:2,他引:0
沉积有机质的碳氮稳定同位素值是进行古气候、古环境及生态系统研究不可或缺的主要研究手段,目前碳氮同位素主要利用元素分析仪-同位素比值质谱(EA-IRMS)系统来测定。EA-IRMS测定过程中的反应温度及样品进样量直接影响反应物在测试中的燃烧程度,从而影响测试数据的精度。本文利用EA-IRMS技术,以标准样品为参考,在不同转化温度下测试碳氮同位素值,研究保证测试精度的最佳反应温度条件;同时,通过分析不同含氮量样品的检测限,明确了样品含氮量与最低检测限之间的关系,确定了精确测定氮同位素值的最低进样量。结果表明:反应温度对测试精度有显著影响,在碳同位素测定时,将反应温度设定为900℃或以上时测试精度均能达到±0.2‰;氮同位素测定时,反应温度须设定为950℃时测试精度才能达到±0.3‰。实验得出样品含氮量与检测限之间的线性相关性为R2=0.873,开展氮同位素测定时可根据此关系来判断和控制进样量。 相似文献