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991.
992.
为了进一步研究磁暴对电离层总电子含量变化的影响,基于2017年9月6日太阳爆发X93级特大耀斑并引发磁暴现象,文中将iGMAS提供的全球电离层总电子含量格网数据与中国科学院空间环境预报中心(SEPC)提供的磁暴环电流指数进行相关性分析,并重点分析了磁暴过程中不同阶段环电流指数与全球不同纬度带电离层总电子含量变化的相关性及影响,结果表明:1) 此次特大耀斑爆发13小时后发生大磁暴,磁暴主相阶段环电流指数与滞后1 h的电离层总电子含量相关系数为-0999 7,即随着磁暴加剧电离层总电子含量迅速增加,恢复相阶段迅速减少并趋于稳定;2) 电离层总电子含量变化随磁暴环电流指数变化而变化,两者变化趋势一致,磁暴强度与电离层总电子含量变化呈强负相关性,磁暴对不同纬度带的电离层总电子含量影响趋于一致,影响程度大小由高纬至低纬逐渐递减;3) 磁暴对不同纬度带的电离层总电子含量变化影响不同步,其影响存在由高纬逐渐延伸至低纬,磁暴主相阶段对不同纬度带的影响时延约为1 h,恢复相阶段时延逐渐消失,电离层电离层总电子含量变化趋于稳定;[JP2]4) 此次磁暴恢复相阶段出现的电离层总电子含量异常变化,还有待进一步研究分析。 相似文献
993.
针对遥感影像面向对象分析技术存在的“分类过程中专家分析不同带来的分类结果不一致”问题,提出地理本体驱动的“地理实体描述-模型构建-影像对象分类”解译框架。首先,利用地理本体建立影像对象客观特征与地理专家知识的联系,实现对地理实体的描述与表达;其次,利用知识工程方法以及计算机可操作的形式化本体语言构建影像对象特征、分类器的本体模型,形成语义网络模型;最后,联合语义网络模型与专家规则实现影像对象的语义分类。地表覆盖分类实验结果表明,该方法不仅能够得到反映真实地理对象的遥感影像分类结果,而且能够掌握地理实体的语义信息,实现地表覆盖分类知识的共享与语义网络模型的复用,为遥感影像面向对象分析提供了一种全局性的解译分析框架及其方法。 相似文献
994.
为了分析云南元谋干热河谷典型冲沟插值误差的空间分布特征,采用反距离加权(inverse distance weighting,IDW)、局部多项式(local polynomial interpolation,LPI)、张力样条(spline with tension,ST)、析取克里格(disjunctive Kriging,DK)以及不规则三角网(triangulated irregular network,TIN)模型方法对高程采样点进行插值,用交叉验证法、相对差系数及沟谷线差异衡量其插值精度。遴选高程误差大于1 m的误差点,用变异系数(coefficient of variation,CV)、全局Moran指数和Getis-Ord Gi*指数分析其空间格局特征。结果表明:TIN和DK精度较高,IDW精度最低;高程误差均呈聚集分布,聚集程度TIN > LPI > DK > ST > IDW;高程误差均呈空间正自相关,TIN模型插值误差的自相关程度最高;误差热点位于坡度大的区域。 相似文献
995.
针对多波束测量声速剖面站点布设密度不够而引起的声速剖面代表性误差问题,提出一种利用模拟退火算法反演声速剖面的方法。首先,对测区已有声速剖面序列进行经验正交函数(empirical orthogonal function,EOF)分析,利用声速扰动矩阵和前几阶EOF求得EOF重构系数及其变化范围。其次,采用模拟退火算法对EOF重构系数进行迭代优化,以多波束测得的海底地形畸变量大小为依据构建目标函数,并设定合理的退火控制参数。最后,得到待反演区域的声速剖面数据。实例分析表明,该方法反演的声速剖面较时间就近原则选取的替代声速剖面更接近真实声速剖面,且利用反演声速剖面改正后的海底地形更接近真实地形,有效削弱了声速剖面代表性误差的影响,显著提高了多波束测量精度及数据处理效率。 相似文献
996.
系统评估了中国地区航天飞机雷达地形测绘任务(Shuttle Radar Topography Mision,SRTM)3″高程误差的分布及其与地形和地表覆盖因素的关系。通过单因子分析法,使用从50多万个样本点中提取的地表特征属性确定误差的变化规律。结果显示:SRTM高程误差与不同地形和地表覆盖类型关系密切;坡度增大误差由正变负,误差绝对值增大;正误差集中在偏北坡向,负误差集中在西南坡向;误差随植被覆盖增加而增大;冰川、沙漠、湿地区域误差整体为负,城镇建筑区的误差整体为正;坡度作为主导因素,同时影响其他因素对高程误差的作用。数据在某些区域存在明显高程异常,在平坦地区存在条带现象。整体上SRTM高程误差在中国地区呈现复杂的变化规律。 相似文献
997.
选取关中平原2008-2016年的条件植被温度指数(vegetation temperature condition index,VTCI)遥感干旱监测结果,基于最优的干旱影响评估方法确定冬小麦各生育时期干旱对其单产的影响权重,构建县域尺度加权VTCI与小麦单产间的一元线性回归模型,并结合求和自回归移动平均模型(autoregressive integrated moving average,ARIMA)对各县(区)的冬小麦单产进行估测及向前一、二、三旬的预测。结果表明,基于改进的层次分析法与熵值法的最优组合赋权法对冬小麦各生育时期的权重确定较合理,以拔节期(0.489)最大,抽穗-灌浆期(0.427)次之,返青期(0.035)与乳熟期(0.049)较小;加权VTCI与小麦单产之间的相关性显著,单产估测精度较高;向前一、二、三旬的单产预测精度均较高,且以向前一旬的预测精度最高,有76.9%的相对误差小于2.0%,71.6%的均方根误差小于75.0 kg/hm2。 相似文献
998.
利用环境卫星(Environmental Satellite,Envisat)的升、降轨数据在地震破裂模型约束下获取2007年阿里地震的高质量同震地表三维形变场。首先,对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像进行差分干涉处理,得到地震造成的视线向同震地表形变场;然后,以地震破裂模型为约束条件,采用赫尔默特方差分量估计法来解算阿里地震的高质量地表三维同震形变场。结果表明,震中区域最大下沉达约4.7 cm,东西向位移较小,南北向呈挤压趋势。总体上,三维形变的特征表明阿里地震是一个以正倾滑为主兼少量右旋走滑运动的地震事件。 相似文献
999.
利用主动深度学习提取极化SAR影像建筑区 总被引:2,自引:0,他引:2
针对利用传统监督分类方法从极化SAR影像中提取建筑区存在标记样本数量不足、难以挖掘有效特征等问题,提出一种主动学习与深度学习相结合的极化SAR影像建筑区提取方法。首先通过自动编码器对训练样本训练得到初始分类器;接着利用主动学习得到未标记样本中最富有信息量的样本进行人工标记;并将标记好的样本加入到训练样本中重新训练分类器。分别采用RADARSAT-2和ALOS-2极化SAR影像进行实验。结果表明传统的SVM方法和深度学习的方法加入主动学习后建筑区的提取精度都有所提高,而主动深度学习方法的提取效果优于主动SVM方法。 相似文献
1000.