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基于时长38天的海表风场实测数据,应用经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和小波分解(Wavelet Decomposition, WD)这两种数据处理方法首先对涡相关法中的截断时间尺度(CutoffTimescale,CTS)进行估算,结果显示:基于EMD与WD方法估算出的CTS一般都在40秒左右(EMD的结果略小),远远小于传统涡相关法中CTS的取值(固定为10分钟),且EMD和WD的使用使得每一段数据都能够根据自身的湍流特点而获得合适的CTS; EMD方法和WD方法有效的去除了计算结果中的非湍部分,且对通量传输方向的刻画也更加合理,极大提高了通量的计算精度,所得通量与传统方法计算的通量偏差平均值高达45%;研究还对EMD和WD的优缺点进行了对比分析,结果表明EMD相比于WD有更高的自主性,而WD对信号的分离程度则更高。 相似文献
42.
高分辨率遥感图像处理经常面临程序执行时间过长和内存空间不足的问题,虽然并行计算技术可以提高遥感图像的处理速度,但是无法降低算法占用的巨大内存空间。为了解决这一问题,本文提出了一种利用CUDA和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法,并以K-Means算法为例进行了实现。其中,CUDA技术可以有效利用GPU强大的并行计算能力,而内存映射文件技术降低了磁盘I/O速度较慢对算法性能的影响。实验结果表明,本文方法比传统K-Means聚类算法计算速度提高了30倍左右,内存使用量降低了90%以上。 相似文献
43.
Google Earth Engine平台支持下的赣南柑橘果园遥感提取研究 总被引:1,自引:0,他引:1
赣南地区是中国柑橘主产区,柑橘种植产业经数十年发展已具较大规模。本文利用Google Earth Engine平台,使用2140景Landsat影像进行像元级融合,重构目标年份季节最小云量影像集,构建多维分类特征集,利用随机森林分类算法,实现了1990、1995、2000、2005、2010和2016年赣南柑橘果园的分布制图。结果表明:利用Google Earth Engine平台可实现大量遥感影像数据的高效处理;最小云量影像合成方法能够有效解决多云多雨地区高质量光学影像获取困难的问题;以最小云量影像合成构建的数据集,使用随机森林分类算法能够有效提取赣南柑橘果园,分类平均总体精度和Kappa系数分别为93.15%和0.90,分类效果良好;赣南柑橘果园面积由1990年9.77 km2扩大为2016年2200.34 km2,2005年以后呈大规模扩张趋势,果园分布由零星分布,逐步形成连片化的聚集分布特点,柑橘果园用地的主要来源为林地、灌丛和耕地。 相似文献
44.
分析现阶段伽利略空间信号的精度,并评估伽利略广播星历及其对单点定位的影响。统计30 d健康卫星广播星历,结果表明,FOC和IOV两种类型的广播星历卫星轨道误差优于0.8 m,并且径向误差最小,法向误差次之,切向误差最大;伽利略卫星的钟差误差精度达到1.0 ns;从空间信号测距误差对伽利略卫星进行整体分析,广播星历精度优于1.0 m,FOC与IOV卫星精度相当;用广播星历进行事后单点定位的精度可以达到dm级。 相似文献
45.
基于人文地理视角下的城市创意产业图像可视化分析对城市深层次空间综合和区域创新发展具有重大意义。但Swarm群智能动态时空建模难以满足创意产业空间集聚的可视化发展。本文研究目标是,从城市区域创意产业空间聚类影响因素指标出发,创新性地提出区域空间动态集聚轨迹算法(Density-Based Interest Spatial Clustering of Path,DBICP),并与计算机浏览器共建聚类可视化图像,为城市管理提供决策依据。首先,根据影响因素指标体系,利用2014—2018年空间卡口流量数据和产业指标数据进行预处理,构建空间标准聚类算法DBSCAN。然后,对其进行聚类密度分级优化形成全新DBICP算法并得出初步轨迹图像。最后,通过源码转译实现了浏览器界面下空间动态集聚轨迹图像的输出。结果表明:以上海市为例,普陀区、浦东新区、徐汇地区的创意产业空间分布形成了3种不同的聚类模式,并相应提出了分摊、均布、虹吸的管控策略。此方法克服了传统图像的聚类分级和轨迹测量的缺失,可以有效地从指标数据中发现图像轨迹聚类信息,体现了地理信息科学和人文社会学科的交叉融合。也为大数据动态图像的集聚方法提供了全新视角和借鉴价值。 相似文献
46.
提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型(GMM),然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。 相似文献
47.
48.
49.
针对YOLOv3算法对小目标检测较差及出现较多漏检的问题,本文提出了一种优化的YOLOv3算法。首先使用K-means算法计算出与数据集相适用的锚框;其次将扩张卷积引入到YOLOv3网络,用来增强网络高层的感受野,改善小目标的检测效果;然后使用深度可分离卷积取代YOLOv3网络残差模块中的普通卷积,可减少计算量,从而得到一种新型卷积神经网络结构;最后在数据集上进行对比试验。结果表明,优化的YOLOv3算法能够检测出更多目标,降低漏检率,相比于YOLOv3算法,其召回率提高11.86%,F1-score提高2.99%。 相似文献
50.