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71.
顾及大气延迟效应的YG-13A斜距标定 总被引:2,自引:1,他引:1
针对大气延迟时变误差影响遥感卫星十三号(YG-13A)斜距标定精度的问题,提出利用顾及大气延迟时变误差的斜距标定方法提高其斜距标定精度的策略。首先,利用基于NCEP气象资料和全球TEC数据的大气延迟改正方法来计算各标定景的大气延迟改正量。其次,将各标定景的大气延迟改正量代入斜距标定模型中。最后,在地面布设高精度角反射器控制点的情况下通过顾及大气延迟时变误差的斜距标定模型求解斜距测量系统误差,从而提高和验证斜距测量精度,角反射器控制点的平面和高程精度均优于0.1 m。利用嵩山遥感定标场地区的4组不同拍摄模式下获得的YG-13A卫星影像数据对比试验表明,相较于传统的斜距定标方法,在顾及大气延迟时变误差的情况下,4组数据的斜距改正值离散度均有所下降。利用太原、天津两个区域3景影像验证斜距改正后的精度,最小值为0.55 m,最大值为0.91 m,均值为0.70 m。试验结果证明了顾及大气延迟时变误差的斜距标定方法的有效性和可行性。 相似文献
72.
目前,一些基于变分的Pan-sharpening方法是通过梯度下降法极小化能量泛函来实现融合,但梯度下降法在靠近极小值时收敛速度会减慢。若变分模型中包含有L1范数的不可微项时,梯度下降法存在鲁棒性不高、计算复杂的问题。该文根据L1范数能保持图像的几何纹理、分裂Bregman对含有L1范数的泛函收敛速度快的特点,在已有的变分模型基础上,将L1范数加入到模型中,构建能量泛函代价函数,并通过分裂Bregman迭代极小化能量泛函。在Worldview-2数据集上的融合结果表明,该方法可以生成同时具有高光谱和高空间分辨率的图像。 相似文献
73.
74.
针对RTCM委员会推出的GNSS差分数据传输格式RTCM 10403.2,该文介绍了其电文特点,并着重分析了其内部循环算法和CRC校验算法。RTMC 3.2格式相比之前版本增加了MSM电文组,在数据格式上最大的特点是采用了内部循环,并首次支持了北斗卫星导航系统。针对这些特点,文章设计了编解码算法,编写软件予以实现并对编码算法和解码算法分别进行实验。实验结果表明:所设计的编解码算法及编写的软件能够正确,并可靠地处理RTCM 3.2数据格式,可以在实际的GNSS差分定位中进行应用。 相似文献
75.
针对深圳市连续运行参考站的稳定性分析相对较少的现状,基于深圳市2015年CORS数据,该文利用GAMIT软件计算并分析了参考站间基线以及与IGS站间基线的稳定性。结果表明,除因南山站点位异常引起了部分基线出现偏差外,大部分基线表现稳定且水平方向稳定性高于垂直方向。该文通过基线的稳定性分析方法,能够较为直观地检查出点位出现异常的参考站,这对于CORS站服务性能评估具有一定的参考意义。利用GLOBK软件平差得出了参考站坐标时间序列,并与PANDA的精密单点定位结果进行了对比分析;使用了SPSS软件的相关性分析法计算IGS站与参考站坐标变化的相关系数,得出SZCORS各参考站向东南方向偏移的趋势与板块漂移具有明显的相关关系这一结论。 相似文献
76.
介绍Teledyne Benthos TTV-301声学深拖系统的构成、海上作业模式以及声学数据获取方式,以南海某海域实测声学数据为例,对获取的多波束水深数据、侧扫声呐数据、浅地层剖面数据进行精细处理,获取高质量的水深图像、高分辨率的侧扫声呐图像和高精度的浅地层剖面图像。对同一海底微地形微地貌在不同声学影像上的反射标识进行对比分析,建立声学3D模型,形成海底浅表层的立体探测。实验结果验证了声学深拖系统在海底微地形地貌调查中的有效性与可行性,并可取得理想的效果。 相似文献
77.
78.
79.
不同空间插值对InSAR大气延迟改正影响研究 总被引:2,自引:0,他引:2
大气效应是InSAR技术用于地表探测的主要误差源之一。GPS数据作为InSAR大气延迟误差改正的重要数据源,受其站点分布疏密的影响,分辨率还无法做到与SAR影像完全相匹配,必须对GPS获取的大气延迟数据进行空间插值。本文采用反距离加权法(IDW)、Kriging插值法和移动曲面拟合法(Surface Moving Fitting,SMF)三种插值方法,探讨了InSAR大气误差改正过程中的空间插值问题,并对三种插值的精度进行了分析和评价。 相似文献
80.
提出了一种基于特征的错误式学习分类器半自动迭代训练方法,该分类器能够自动识别多角度低空影像上的人行横道线,在人行横道线管控与数据库建立、道路网提取上有较好的应用。介绍了基于错误式学习的分类器训练思路与方法,并提出了将同一地区不同角度低空影像的识别结果进行合并,从而尽可能全面的检测出被城区高楼以及车辆遮挡的人行横道线的思路。通过对比实验该方法的鲁棒性,并在其基础上随机选取多组数据进行系列实验,证实了基于错误式学习的分类器比传统方式训练的分类器有更好的综合性能,能够在不降低识别耗时的前提下产生高准确率、低漏检率和低误识别率的识别结果。 相似文献