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针对BDS单系统未校准相位延迟(UPD)估计以及不同时长精密单点定位(PPP)模糊度固定对定位精度影响的问题,该文选取56个测站估计UPD,利用未参与UPD计算的8个测站进行不同时长BDS静态PPP模糊度固定实验。结果表明:BDS星间单差宽巷和窄巷UPD在连续时段内具有一定的稳定性,其估计精度满足用于PPP模糊度固定要求。时长越短模糊度固定率越低。以IGS周解为参考值,不同时长模糊度固定解较浮点解三维定位精度均提高12%以上,时长越短模糊度固定解精度提高越显著。因此,模糊度固定是提高BDS PPP定位精度的重要手段。 相似文献
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合理的参数估计及精度评定不仅需要可靠的函数模型,而且需要正确的随机模型。从权函数和粗差编辑两方面,研究了不同随机模型对西安流动卫星激光测距(satellite laser ranging,SLR)站坐标解算的影响,采用全球Lageos-1卫星观测数据计算了西安流动SLR站坐标。计算结果表明:①西安流动SLR站的观测精度和坐标解算精度均达到厘米级。②随机模型直接影响SLR站坐标的解算结果及可靠性;对于相同的计算弧段,抗差方差分量估计得到的站坐标精度最高、结果最稳定,残差加权均方差最小,观测资料利用率也最高;对于相同的计算方案,采用的SLR数据越多,坐标估计精度越高。 相似文献
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该文利用2006-2020年洞庭湖水体遥感面积及水文资料,对洞庭湖水体面积变化特征及其与水文的相关性进行了探讨。结果表明洞庭湖水体面积离散程度较高且变幅大。岳阳市、益阳市、常德市水体面积分别占洞庭湖水体面积的68.62%、25.77%、5.61%。其中位于岳阳市的岳阳县、湘阴县、位于益阳市的沅江市水体面积分别占洞庭湖水体面积的34.89%、17.35%、23.52%。占比越大的县市水体面积与洞庭湖水体面积相关性越大。洞庭湖水体面积与城陵矶水位的相关性高于常德、益阳水位。2010-2020年洞庭湖水体年最大面积显著增大。洞庭湖水体面积与城陵矶水位4阶多项式曲线拟合相关性最优。此外,不同的卫星/仪器、算法、分辨率以及天气条件对洞庭湖水体面积会产生一定的影响,洞庭湖区强降水对洞庭湖水体面积影响较大。 相似文献
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长江中下游六省大气甲烷柱浓度时空分布 总被引:2,自引:0,他引:2
甲烷(CH4)是造成气候变暖的主要温室气体之一。为了了解长江中下游水稻种植区CH4浓度的分布情况,本次研究基于温室气体观测卫星(greenhouse gases observing satellite,GOSAT)和大气红外探测仪(atmospheric infrared sounder,AIRS)卫星反演的数据产品,对我国长江中下游六省大气CH4柱浓度的时空分布特征进行了研究。研究结果表明,由GOSAT反演的长江中下游六省大气CH4浓度呈逐年增长趋势,其年均浓度由2011年的1817×10?9增长至2018年的1875×10?9,高于东三省、华北平原和全国平均水平。区域平均年增长量为8.2×10?9 a?1。各省年际增长幅度略有差异,纬度偏低的江西、湖南和浙江三省大气CH4浓度高且增长量偏大,纬度偏高的湖北、安徽和江苏三省大气CH4浓度略低且增长量偏小。长江中下游六省大气CH4呈现较强的季节变化特征,湖北、湖南、江西和浙江峰值出现在9月,安徽、江苏峰值出现在8月。垂直方向上长江中下游六省CH4浓度随气压降低,浓度逐渐减小,呈现出明显的季节变化特征,近地面层GOSAT反演的最高值出现在夏季,最低值出现在春季;高层最高值出现在秋季,最低值出现在春季。AIRS反演的大气CH4浓度空间分布上北高南低,与GOSAT反演结果不一致,可能由于AIRS主要反映了对流层中层大气状况而GOSAT更多的反映了近地面层大气CH4的变化。其垂直方向上呈现高度越高,浓度越低,不同高度上秋季浓度均最高。 相似文献
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在南岭高海拔山脉、植被茂密等地区开展地质调查难度大,人员和物资难以进入,因此需提前根据该区域的地形线性特征合理设计野外调查路线;此外地形线性特征可为区域构造运动信息的认知提供辅助知识.遥感技术以其宏观性、多尺度、多层次的特点成为地质研究和地质勘查的重要手段,然而在高植被覆盖区,常见的光学影像难以穿透植被,而微波雷达遥感则因为较好的植被穿透性,使得其应用成为可能.因此,提出了一种基于雷达卫星Sentinel-1和数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据的地形线性特征提取方法.该方法首先利用似然比边缘检测算法提取Sentinel-1影像中的边缘特征,然后对DEM进行线性特征增强以生成山体阴影影像,再利用Canny边缘检测算子提取DEM数据中的山脊线与山谷线等主要线性特征,以DEM提取出的特征线为中心建立缓冲区并与雷达影像的提取结果做相交处理,将得到的线性特征利用道格拉斯-普克算法进行局部直线拟合,最后得到研究区的地形线性特征.结果表明,该方法综合考虑了雷达影像的微观细节信息和DEM数据的宏观趋势信息,在保留主要线性地形特征的同时剔除了伪边缘和噪声点,提取效果较好. 相似文献
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