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倾斜影像技术是当前测绘领域的一项高新技术,突破了传统航摄测量技术的局限性。相对于传统的垂直航空摄影,倾斜影像技术具备有效地获取地物侧面纹理、可对同一地区进行多视角重复观测,在保证三维模型定位精度高、纹理细节好的同时,实现了获取城市实景三维模型的高度自动化,因而在三维城市建模中得到广泛的应用。本文介绍了一种基于倾斜影像技术的三维城市建模影像筛选方法,并通过实验,验证了该方法具有较高的可行性。 相似文献
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为了更充分地利用GF-2卫星影像数据,文章选取GF-2卫星全色和多光谱影像数据进行融合实验。首先选择PCA(principal component analysis)变换、HIS(intensity hue saturation)变换、Contourlet变换三种融合方法以及它们的结合算法对全色和多光谱影像进行融合,然后对融合结果进行主观定性分析和客观定量评价,最后综合比较得到融合质量较好的方法。实验表明:PCA+Contourlet变换、HIS+Contourlet变换和HIS+PCA+Contourlet变换不仅提高了融合影像的空间分辨率,突出了目标的细节、边缘、纹理信息,保留了原多光谱图像的光谱特性,而且有效地去除了噪声,较适用于高分二号影像的融合。 相似文献
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现有铬盐生产技术阻碍了铬盐行业的清洁化发展,研发新型铬盐生产技术实属必要。中国科学院青海盐湖研究所自行研发出一套以电化学法为基础的铬盐清洁生产工艺,涵盖三条大工艺和四种母系铬盐产品。包括氢氧化钠溶液中电化学氧化铬铁制备铬酸钠联产三氧化二铬和三氧化二铁工艺,离子膜电解法从铬酸钠合成重铬酸钠工艺,以及离子膜电解法从重铬酸钠合成铬酸酐工艺。相比现有铬盐生产技术,该技术的优势主要体现在以下五点:温和化、去渣化、高值化、自动化和高效化。目前相关研发工作业已走出实验室,走过产业化中间试验,正向产业化示范线迈进。 相似文献
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本文提出一种空间波数混合域磁异常场三维数值模拟方法.该方法利用磁位三维空间域积分为卷积的特点,沿水平方向进行二维傅里叶变换,把空间域磁位满足的三维积分问题转化为不同波数之间相互独立的垂向一维积分问题.保留垂向为空间域,优势之一在于便于浅层单元剖分可适当加密,随着深度增加,单元剖分适当稀疏,可以准确模拟任意复杂地形和磁性体的磁异常,兼顾了计算精度与计算效率;优势之二在于一维积分垂向可离散为多个单元积分之和,每个单元采用二次形函数表征磁化强度,可得出单元积分的解析表达式,计算精度高、效率高.该方法充分利用一维形函数积分的高效和高精度、快速傅里叶变换的高效性及算法高度并行性,实现了磁异常场高效、高精度的数值模拟.设计棱柱体模型,将模型解析解与空间波数混合域法的数值解对比,结果表明该方法计算精度高、效率高.设计了组合棱柱体复杂模型,对比分析了标准FFT扩边法与Gauss-FFT法的计算精度与计算效率,总结了标准FFT的扩边系数选取策略.针对任意复杂地形条件下的磁异常模拟问题,本文提出一种适用于起伏地形条件下的磁异常场快速计算方法,并对其有效性进行了验证. 相似文献
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先进天基太阳天文台(Advanced Space-based Solar Observatory, ASO-S)卫星是我国首颗太阳观测卫星, 主要观测太阳耀斑和日冕物质抛射以及产生它们的磁场结构. ASO-S卫星的科学应用系统是科学卫星工程的6大系统之一, 它连接科学用户和卫星数据, 为将卫星的科学数据转化为科学成果提供保障. 科学应用系统的数据库是连接软件与海量数据的枢纽, 为科学数据生产和用户服务及运行提供数据层的支撑. 介绍了科学应用系统的数据库架构设计、数据库的选择以及数据库性能优化和表样例. 这里的数据库包括观测计划、工程参数、运维日志、科学数据、定标数据和特征事件识别等数据库. 这些数据库的建设将为ASO-S卫星工程科学应用系统的顺利运行提供数据支撑, 也可以为未来其他科学卫星类似数据库的搭建提供参考和借鉴. 相似文献
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机器学习在当今诸多领域已经取得了巨大的成功,但是机器学习的预测效果往往依赖于具体问题.集成学习通过综合多个基分类器来预测结果,因此,其适应各种场景的能力较强,分类准确率较高.基于斯隆数字巡天(Sloan Digital Sky Survey,SDSS)计划恒星/星系中最暗源星等集分类正确率低的问题,提出一种基于Stacking集成学习的恒星/星系分类算法.从SDSS-DR7(SDSS Data Release 7)中获取完整的测光数据集,并根据星等值划分为亮源星等集、暗源星等集和最暗源星等集.仅针对分类较为复杂且困难的最暗源星等集展开分类研究.首先,对最暗源星等集使用10折嵌套交叉验证,然后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random Forest,RF)、XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)等算法建立基分类器模型;使用梯度提升树(Gradient Boosting Decision Tree,GBDT)作为元分类器模型.最后,使用基于星系的分类正确率等指标,与功能树(Function Tree,FT)、SVM、RF、GBDT、XGBoost、堆叠降噪自编码(Stacked Denoising AutoEncoders,SDAE)、深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)、深度感知决策树(Deep Perception Decision Tree,DPDT)等模型进行分类结果对比分析.实验结果表明,Stacking集成学习模型在最暗源星等集分类中要比FT算法的星系分类正确率提高了将近10%.同其他传统的机器学习算法、较强的提升算法、深度学习算法相比,Stacking集成学习模型也有较大的提升. 相似文献
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针对BP (Back Propagation)神经网络模型预测卫星钟差中权值和阈值的最优化问题, 提出了基于遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差短期预报模型, 给出了遗传算法优化BP神经网络的基本思想、具体方法和实施步骤. 为验证该优化模型的有效性和可行性, 利用北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system, BDS)卫星钟差数据进行钟差预报精度分析, 并将其与灰色模型(GM(1,1))和BP神经网络模型预报的结果比较分析. 结果表明: 该模型在短期钟差预报中具有较好的精度, 优于GM(1,1)模型和BP神经网络模型. 相似文献
90.
冰川运动速度研究: 方法、 变化、 问题与展望 总被引:3,自引:2,他引:1
冰川运动将积累区获得的物质输送到消融区, 维持着冰川的动态平衡。近年来, 随着气候变化, 全球大部分冰川面临着剧烈的退缩, 而冰川运动变化则较为复杂, 引起了学者们的广泛关注。文章系统总结了近年来冰川运动速度的提取方法、 冰川运动速度时空分布与变化及其影响因素的相关研究进展。另外, 还探讨了目前冰川运动速度研究中存在的问题和未来的发展趋势。结果表明: 基于测杆的方法能够获得精度较高的测量数据, 但存在时间和空间上的局限性; 基于遥感数据自动化提取的方法应用广泛, 但影像之间的配准以及海量数据的计算是当前阶段制约冰川运动速度研究的主要问题; 近年来, 无人机和地基合成孔径雷达的应用为冰川运动速度研究提供了高精度的数据支撑, 但二者在冰川运动研究中的应用还不够广泛。冰川运动速度的分布及其变化在空间上存在明显差异, 冰川厚度的变化可能是全球大部分冰川运动速度变化的主要原因, 但在单个冰川系统上, 冰川运动速度变化较为复杂, 其原因还需要进一步探讨。遥感数据的不断丰富, 云计算平台的使用, 物联网、 无人机和地基合成孔径雷达等技术的不断普及, 以及星、 空、 地协同观测的出现将会极大促进未来冰川运动速度研究的发展。此外, 冰川动力学过程也将备受关注, 成为未来冰川运动研究的热点问题。 相似文献