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951.
利用GPS实现大跨桥梁的实时安全监测 总被引:6,自引:0,他引:6
由于悬索桥跨度大,台风、地震、车载和温度变化对桥梁变形影响很大,对大桥实时监测,获取桥梁在上述环境下的工作状况,验证结构的抗风、抗震分析的特征参数,成为大桥安全性研究的重大课题。为连续实时监测大跨染在环境如台风、地震、车载和温度作用下的位移变形,通过比较几种桥梁传统的位移测量方法,提出利用GPS技术实时监测桥梁位移和转角的新方法,该系统能精确记录大桥的温度变化、车载、风荷载下桥梁变形的位移和模态特性,这些数据在评估大桥安全性和交通安全方面有着重要作用。 相似文献
952.
基于被动微波遥感的青藏高原雪深反演及其结果评价 总被引:21,自引:0,他引:21
采用修正的张氏雪深反演算法,用SSM/I37GHz和19GHz水平极化亮温值计算了青藏高原及其毗邻地区的积雪深度,对其精度进行了评价,并对误差来源进行了分析,结果显示,此算法能够较好地反映研究区的雪深分布,但局部地区误差较大,总体上雪深被高估,其误差主要来源于冻土,深霜层,植被以及雪层中液态水含量,雪粒的形状和粒径的变化带来的影响,SSM/I数据较低的分辨率和研究区复杂的地形使反演的雪深与观测的雪深缺少可比性,给精度的评价带来影响。 相似文献
953.
DGPS在资源环境遥感中的应用方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了能够利用较低配置的GPS设备,方便有效地完成与资源环境遥感有关的地物定位测量任务,利用伪距DGPS设备进行了如下试验研究:基站参考坐标对定位精度的影响,基于大地测量三角控制点和WGS84到北京54坐标系转换模型进行基站参考坐标差分测量导算的方法和精度,在导算出的控制点处建立基站进行试验区样地定位测量的方法及所能达到的精度,试验结果表明,在具备测区至少一个三角控制点和坐标转换参数条件下,可以采用首先从已恬三角点导算出一个位于方便位置处的点的大地坐标,然后在该点所能达到的在当地坐标系中的相对定位精度远远小于一个像元大小,可以推广应用到资源环境遥感的各个应用领域,在不具备基站参考坐标和坐标系转换参数的条件下,可以基于差分测量结果之图形要素绝对位置图形转换到已经和当地坐标系配准的遥感影上去,采用这种办法,在差分处理时不用考虑基站的精确WGS84地心参考坐标,也不用考虑坐标系的转换参数,利用其站单点绝对定位结果作为参考坐标进行差分就可,可以节省不少人力和物力,试验研究及结论为如何利用较低配置的伪距DGPS设备,简捷,快速,精确地完成资源环境遥感领域地物定位测量任务提供了有益参考。 相似文献
954.
土壤遥感分类识别推理决策器的设计 总被引:5,自引:0,他引:5
介绍了干旱区土壤遥感分类识别推理决策器的设计原理与实现方法。在用TM遥感图像对土壤类型进行非监督分类的基础上,建立了正向推理与逆向推理相结合的推理机制,对土壤类型进行分类识别决策。用知识表示的产生式规则与框架式规则相结合的数据结构表示土壤学专家的土壤分类识别知识。用像结构模式建立了土壤分类识别的规则,构造了土壤分类判决树,并用典型像例模式进行了各类型土壤判据文件的组织。用该方法对新疆天山北麓阜康试验区的土壤分类识别进行了试验研究。结果表明,该方法分类精度可靠,为干旱区土壤分类识别开辟了一条新的途径。 相似文献
955.
川南区域构造变形及应力场遥感图像定量解析 总被引:13,自引:0,他引:13
采用区域构造变形及应力场遥感图像分层解析法,利用遥感TM图像对研究区宏观构造及有关的横张大节理系统进行详细解译,结合物探资料并应用力学方法对区域构造变形场和应力场进行了计算与分析,建立了该区构造变形场和应力场的三维彩色定量解析模式图,通过综合分析研究,对该区构造组合的空间格局及其控矿(油气)规律进行了探讨。 相似文献
956.
957.
958.
959.
3S技术在晚稻长势监测中的综合应用研究 总被引:12,自引:1,他引:12
以江西省为试验区,探讨用RS-GIS-GPS技术监测作物长势的方法和途径。针对丘陵山区地形复杂、地块不成规模的情况,在GIS支持下,将数字高程数据、土地利用分类数据与GPS定位观测数据相结合,对NOAA/AVHRR进行判读,提取反映双季晚稻长势的植被指数,用该指数与GPS定位观测资料及地理信息数据进行监督分类监测苗情,并用迭代自组织分析法进行无GPS定位观测资料时相应时相的NOAA/AVHRR的长势监测。研究结果表明,选用的地理信息数据(数字高程数据、土地利用分类)与GPS定位观测资料相结合提高NOAA/AVHRR数据的利用效果是适合的和切实可行的。 相似文献
960.
Giles M. Foody 《Journal of Geographical Systems》2001,3(3):217-232
Neural networks are attractive tools for the derivation of thematic maps from remotely sensed data. Most attention has focused
on the multilayer perceptron (MLP) network but other network types are available and have different properties that may sometimes
be more appropriate for some applications. Here a MLP, radial basis function (RBF) and probabilistic neural network (PNN)
were used to classify remotely sensed data of an agricultural site. The accuracy of these classifications ranged from 86.25–91.25%.
The accuracy of the PNN classification could be increased through the incorporation of prior probabilities of class membership
but the accuracy of each classification could also be degraded by the presence of an untrained class. Post-classification
analyses, however, could be used to identify potentially misclassified cases, including those belonging to an untrained class,
to increase accuracy. The effect of the post-classification analysis on the accuracy of the classification derived from each
of the three network types investigated differed and it is suggested that network type be selected carefully to meet the requirements
of the application in-hand.
Received: 23 March 2000 / Accepted: 9 July 2000 相似文献