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871.
基于对地抽样总量控制下的玉米种植面积提取 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种基于统计抽样总量控制下的中高分辨率遥感影像玉米种植面积信息提取方法, 该方法首先利用分层抽样技术对调查目标总体(玉米)进行分层抽样;然后对抽样小区进行目视解译, 反推区域总量真值;最后在总量控制下进行区域目标作物的空间分布提取。以河北省三河市中部地区的部分影像为研究区, 以该区2006-08-21的10m分辨率的SPOT 5多光谱影像为基础数据进行了试验研究。结果表明该方法基于群样本检验的总体精度达到93.8%, Kappa系数达到0.88, 均高于最大似然监督分类结果的精度。另外, 所提出的方 相似文献
872.
为了提升长短时记忆(LSTM)神经网络对深基坑沉降监测数据的预测效果,本文提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)、样本熵以及LSTM神经网络的组合基坑沉降预测模型。该组合沉降模型实现基坑沉降变形预测的关键步骤为:首先,使用CEEMD分解算法将基坑沉降序列分解为若干个本征模态函数(IMF);其次,重组相同特征的IMF分量;最后,使用LSTM神经网络预测重组后分量并叠加预测结果。使用某实测基坑数据进行实验,结果显示,本文提出组合预测模型预测结果的均方根误差、平均绝对误差以及平均绝对百分比误差较对比模型均更小,表明本文提出组合预测模型的预测精度更高,具有较好的非线性序列预测效果,为基坑沉降预测提供了一种新方法。 相似文献
873.
874.
利用多源观测资料和WRF中尺度数值模式对2016年8月7日淮北地区一次中尺度对流系统(Mesoscale Convective Systerm,MCS)过程进行诊断分析和模拟。结果表明,本次MCS过程发生在弱天气尺度强迫背景场下,系统性上升运动较弱,对流层低层存在较弱的源自西北太平洋的偏东风转东南风的水汽输送作用;MCS移动和形态变化与地面辐合线演变特征较为一致,地面流场的演变与降水强度之间有着密切的联系;WRF模式较好地模拟出本次降水的分布特征以及MCS演变过程中对流活动和地面辐合线相互作用的特征。模拟结果表明,本次过程中MCS在逐渐南移过程中完成了对流单体的更替,地面辐合线在此过程中发挥重要作用,并且处于不同发展阶段的对流单体环境场的对流不稳定度的垂直分布存在明显差异。 相似文献
875.
2021年6月9日夜间和6月12日夜间,浙江绍兴出现了两次暖区大暴雨过程,主、客观预报均出现较大偏差。本文利用地面加密自动站、多普勒雷达资料以及ERA5再分析资料,对这两次过程的环流场、触发机制和中尺度对流系统演变情况进行分析,结果如下:①两次过程均发生在弱天气强迫背景下,“609”过程是在边界层急流的作用下发生的,“612”过程发生在副高边缘;②“609”过程中垂直螺旋度大值中心最高伸展至对流层中层,上游位涡扰动不断向下游输送,促使暴雨区位涡扰动持续发展;“612”过程中垂直螺旋度大值中心仅伸展至对流层低层,等熵面上存在干冷空气侵入,有利于位涡扰动迅速加强;③两次过程的触发机制均为β中尺度辐合线,中尺度对流系统沿着辐合线不断发展,并处于“准静止”状态,造成大暴雨,“609”过程β中尺度系统较“612”过程停滞时间更长,同时受迎风坡地形抬升作用影响,降水总量更大。 相似文献
876.
在外界射频信号、导航接收机混频处理噪声的影响下,为了有效捕获北斗卫星导航弱信号信息,提出基于密度聚类的北斗导航弱信号自动捕获方法.使用密度聚类得到BDS信号来源的聚类中心,结合聚类中心设计卫星波束方向,约束卫星导航信号接收范围,抵御干扰信号的空域干扰;通过基于小波阈值方法去除波束抗干扰作用下导航信号的噪声信息;采用相关函数模值计算方法计算去噪后导航信号和已知弱信号之间相关性,相关性大于门限值时说明去噪后导航信号为弱信号.实验结果表明,在外界射频信号和混频器干扰下,此方法具备自动捕获北斗卫星导航弱信号的能力. 相似文献
877.
把北上台风影响黑龙江省且造成暴雨的天气过程定义为一个暴雨台风事件,根据影响的强度及方式分为3种类型:热带气旋型、变性型和水汽型。利用1981—2020年CMA最佳数据集和黑龙江省84个国家观测站常规观测资料进行分析,黑龙江省暴雨台风事件共有29个,均出现在7—9月,8月最多,9月最少。多数台风都在35°N以北登陆,其中在朝鲜半岛附近向东北移动入日本海的路径最多,由朝鲜半岛或者辽宁进入东北地区的路径次之。对比各类型发现,热带气旋型在暴雨站次、平均雨量等暴雨特征方面表现最强,变性型次之。研究中发现,暴雨台风事件具有明显的年代际特征,1995—2011年为弱影响期,1981—1994年和2012—2020年为2个强影响期,后一个强影响期中暴雨台风事件明显增多,年内时间跨度更大,暴雨站次、平均雨量等暴雨特征值更大,热带气旋型和变性型的影响系统更强,但路径差异不大。 相似文献
878.
总结采用梁有效翼缘来考虑楼板及配筋对“强柱弱梁”机制形成的影响的实验和数值仿真研究。基于SAP2000采用三种侧向加载模式对RC框架结构不带楼板、不带楼板考虑梁刚度放大、带楼板的三个模型进行pushover分析,对力与位移的关系曲线、塑性铰的出铰顺序以及顶点位移与层间位移等方面进行探讨。结果表明:三个模型的“强柱弱梁”现象不带楼板的纯框架结构最明显,考虑梁刚度放大的模型次之,带楼板结构最不明显,证明负弯矩承载力和刚度等反映“强柱弱梁”的参数及塑性铰的出现顺序与楼板、板内配筋存在明显的对应关系;楼板及配筋影响框架结构的整体变形性能和塑性耗能能力,是抗震延性机制实现的重要影响因素。在后续的结构设计中,建议考虑实际楼板和钢筋建模进行计算分析。 相似文献
879.
为强化和提取覆盖区低弱地球化学异常的识别,本文通过K均值聚类法对呼伦贝尔市三七林场1∶5万化探数据进行了分析。根据内蒙古自治区呼伦贝尔市三七林场1∶5万地质图中出现的地质单元数目和K均值聚类的轮廓系数,可以将该地区分为五大类,以Au、Cu元素为例,异常值采用3S法剔除,然后计算平均值、标准差、异常下限值、衬度值,绘制等值线图。通过等值线图可知,分类后圈定的Au、Cu异常与传统方法圈定的异常范围差别较大,通过K均值聚类法有效消除了岩性对地球化学背景值的影响。 相似文献
880.
针对震后复杂场景下LiDAR点云建筑物破坏类型自动识别问题,为满足应急救援时效性、准确性需求,告别传统人工震害特征提取,充分挖掘点云数据中灾区建筑物震害信息,进一步实现建筑物自动化智能化识别。本文将3D点云深度学习方法应用于建筑物震害识别,构建了包含倒塌、局部倒塌、未倒塌3种建筑物破坏类型的点云数据集。基于PointNet++网络探究了各类别样本量及其均衡性对识别精度的影响,并提出破坏建筑物样本增强方法,丰富了各类别样本点云形态。利用2010年海地7.0级地震后机载LiDAR数据,在PointNet++网络中进行了样本增强前后分类精度比较、样本量以及均衡性分析实验,样本增强后倒塌和局部倒塌的分类精度分别提高近27%和17%,模型整体平均分类精度、Kappa系数均有近15%的提升。实验结果表明三维建筑物震害深度学习模型在各类别样本量足够且均衡时,才能取得较好的分类识别效果。 相似文献