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41.
融合时间序列环境卫星数据与物候特征的水稻种植区提取 总被引:3,自引:0,他引:3
获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义。区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度。为此,提出适应于中国南方多雨云天气地区,基于国产环境卫星(HJ-1A/1B)与MODIS融合数据的水稻种植面积提取的新方法。以洞庭湖区为实验区,利用STARFM模型融合环境卫星NDVI数据与MODIS13Q1数据,获取时间序列的环境卫星NDVI数据,利用水稻关键期的NDVI数据结合物候特征参数对水稻种植区域进行提取。结果表明,该方法能有效提取区域水稻种植的面积,水稻种植面积提取的总体精度与Kappa系数分别达到91.71%与0.9024,分类结果明显优于仅采用多光谱影像或NDVI数据。该研究为中国南方多雨云天气地区水稻种植面积提取提供了有效的方法。 相似文献
42.
高光谱遥感影像混合像元分解研究进展 总被引:6,自引:1,他引:5
受高光谱成像仪低空间分辨率及复杂地物的影响,高光谱遥感图像存在大量混合像元。为提高地表分类精度以及满足亚像元级目标探测的需求,混合像元分解技术一直是高光谱遥感研究热点之一。本文主要对高光谱混合像元分解技术中的核心问题:端元数目估计、端元提取算法、丰度估计算法进行综述,系统地分析了各种典型算法的原理及优缺点,进一步阐述研究过程中建立高精度遥感混合反演模型与遥感产品业务化中的混合像元分解技术难题,同时针对今后混合像元分解技术发展方向,指出在继续引入新型算法理论方法基础上,结合用户应用需求,推进高光谱混合像元分解算法业务化应用,为高光谱遥感工程化应用提供支持。 相似文献
43.
44.
针对空间平面拟合中系数矩阵含有部分误差的特点,根据Partial EIV模型提取系数矩阵随机元素的思想,将空间平面拟合模型系数矩阵中观测元素作为随机元素提取组成新的未知向量。采用Partial EIV模型线性化的新解法求解拟合参数,简化了计算过程,且保证了系数矩阵相同元素的改正数一致,较EIV模型的总体最小二乘法,理论模型更加严谨。通过算例说明了,本文方法可以用于拟合空间平面,且精度有一定优势。 相似文献
45.
针对工程测量中高精度数据处理的需要,大宝公司研发的新版本TBC 4.0软件不仅兼容多导航定位系统,而巨显著改进了长基线解算精度.本文基于IGS观测数据,将TBC 4.0软件的基线解算精度与Bernese软件、GAMIT软件基线解算精度进行了对比,并与日版本TBC软件解算能力进行了比较.结果表明,在1000 km长基线的情况下,TBC 4.0软件获得了与Bernese、GAMIT软件相当的解算精度,三维位置精度为毫米级,巨不受星历类型的限制.另外,与日版本TBC相比,TBC 4.0软件的基线解算能力有了很大的提高. 相似文献
46.
随着国民经济对地理空间数据更新的要求不断提高,我们将面临空间数据多样化和爆炸式的增长,如何将这些海量且各异的地理信息数据进行管理,是当前亟待解决的问题。本文提出基于数据仓库的地理信息数据整合方式,在不改变各类数据更新的基础上,提供了一个统一的应用出口,为解决时空数据管理、表达及应用提供了一个初步的一体化解决方案。 相似文献
47.
为解决当前矿政管理面临的核心数据掌控不足、信息获取手段不强、数据共享困难等问题,全面提升矿产资源开发监管水平,本文以矿业权数据库为核心,以矿政管理专业数据库为基础,集成接入矿山视频、产量数据和地下矿山三维模型数据,实现对矿山开采活动的一张图监管。 相似文献
48.
一种快速获取GPS控制网精确WGS-84坐标方法 总被引:1,自引:0,他引:1
详细介绍了一种快速求取GPS控制网的精确WGS-84坐标的方法。首先选择三个天空通视条件较好、分布合理的控制网点,与附近的IGS跟踪站进行长基线相对定位或者直接进行静态精密单点定位,求得三点精确的WGS-84坐标,然后将这三个点作为已知点在WGS-84坐标系下进行三维约束平差,可求得控制网其它点精确的WGS-84坐标,这样求得网点的WGS-84坐标具有厘米级精度。 相似文献
49.
该文以500 hPa环流作为关键影响因子,采用K-means动态聚类分型,将近10 a安顺降雪划分为平直气流型(Ⅰ)、南支槽型(Ⅱ)、多波动型(Ⅲ)3种主要形势。个例分析和合成分析表明:3种形势下降雪过程中相态变化、区域、持续时间等特点有所不同。合成分析还表明:3种形势在500 hPa环流上有明显的区别,Ⅰ型在高原东侧到贵州的气流基本平直,Ⅱ型从高原东侧到贵州有1个明显的南支槽,Ⅲ型在高原东侧到贵州有多个波动槽影响,在高原北侧沿河套地区和孟湾以东均有槽影响,形成阶梯槽。此外滇黔准静止锋的强度、影响区域、物理量以及垂直方向湿度配置、逆温等方面均有所区别:Ⅰ型湿层和上升区浅薄,有1℃左右逆温;Ⅱ型湿层较薄,Ⅱ型在贵州中部有3℃逆温范围较窄;Ⅲ型中低层有宽广的湿层,水汽和抬升条件配合较好,几乎没有逆温。 相似文献
50.
土壤温度是地球科学研究中的重要物理量。在陆-气相互作用研究中,土壤温度不仅影响土壤内部的物理、生物、化学过程,而且对陆-气之间能量和物质交换起重要作用。随着可获取的相关数据越来越丰富,机器学习方法已经被越来越多的研究人员引入到土壤温度预估中,在很多任务中已经超过了统计模型、物理模型的性能。本文对比了统计模型、物理模型和机器学习方法这三种土壤温度常用计算方法的异同,简要介绍了应用于土壤温度研究的各类机器学习模型的原理和特点,综合国内外文献归纳了传统机器学习和深度学习在土壤温度空间分布、时间变化和时空变化三方面的研究进展。在土壤温度空间分布研究中,传统机器学习方法能够通过影响因子的空间异质性学习空间特征,并利用站点观测数据计算土壤深处的温度,但随土壤深度增加模型效果减弱,而深度学习模型有能够提取空间特征的结构,但对数据量要求高,当前研究中仅用于地表温度的遥感反演;在土壤温度时间序列研究中,加入了周期性信息的传统机器学习方法具有更好的模型效果,深度学习中的序列学习模型能自动捕捉土壤温度变化规律,结合了非平稳序列分析方法的混合模型能充分考虑土壤温度变化的连续性和周期性;由于陆面过程复杂性,土壤... 相似文献