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1.
随着地震数据采集技术的进步,地震数据量日益增加,全自动、高精度的地震初至走时拾取技术受到了更加广泛的关注.本文将初至拾取看作特征空间内带约束的Markov决策过程,在奖励函数空间,按一定准则全局寻优获得积累奖励值最大的路径,从而达到在高维空间自动拾取初至信息的目的.同时,状态值函数中包含与距离相关的折扣因子γ,使Markov决策过程拾取初至能够考虑地震数据的横向连续性,并且回避地震数据中的坏道信息.在此基础上,本文方法进一步引入受空间几何信息约束的动作(Actions)和转移概率(Transitions Probability),从而降低了对起始状态和折扣因子选取的难度,让地震数据初至走时拾取更加准确和自动化.实际数据测试结果表明,在初至能量较弱(信噪比较低)情况或浅层存在相邻较近复杂波形时,本文提出的约束Markov算法仍能准确地进行初至走时的自动拾取,并且具有一定的质量监控能力,让拾取结果更有物理意义.  相似文献   
2.
基于2018年12月至2020年3月喀左、沈阳、辽阳、满洲里4个国家级地面气象站人工冻土器与测温式冻土自动观测仪观测的资料,对人工冻土观测获得的冻点与测温式冻土自动观测仪获得的相应深度的温度进行对比分析。结果表明:人工冻土器获取的冻点对应的土壤温度与0℃总体一致,又不完全重合;0—35 cm深度范围,冻点对应的温度变化范围为-2~6℃,呈现跳跃性变化。35 cm以下深度范围,冻土冻点对应的温度变化范围为-0.5~1.0℃;融化过程冻点对应的平均温度高于冻结过程冻点对应的平均温度。从完全融化时间上来看,人工冻土器观测到的完全融化时间晚于测温式冻土仪0℃线完全消失的时间。人工冻土观测的实质是获得土壤温度0℃点所在位置。灌注不同台站水的冻土器内管在相同的温度环境下,冻结与融化状态无明显区别;人工冻土器内管冻结过程是温度和持续时间双重作用的结果,深层土壤温度变化缓慢,使得内管中的水冻结和融化需要的时间长。另外,作为接触式测温设备,减小外因产生的时滞是提高其灵敏度的重要环节,建议测温式冻土仪的外管壁使用温度滞后效应更小的金属外管。  相似文献   
3.
L波段探空雷达方位、仰角的标定通常借助北极星和经纬仪来完成,对其正确性缺乏可靠有效的检验工具,本文利用高精度的太阳位置算法,采用Python语言进行程序设计和封装,根据台站实际经纬度、太阳赤纬角和时差,从理论上计算出太阳实时位置去标定雷达天线指向,并在多个台站进行了测试和偏差分析,其精度为≤0.3°,参考国内新一代天气雷达天线波束指向定标技术指标(≤0.3°),其精度达到相关业务要求。同时,该算法软件还能为探空员日常检查雷达性能,判断雷达有无故障提供更为快捷的手段,确保探空资料的可靠性。  相似文献   
4.
以广西桂林会仙国家湿地公园核心区为研究区,结合SegNet和低空无人机影像,构建会仙岩溶湿地地物信息提取模型,探讨多分类SegNet模型与融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的差别,分析epoch参数设置对模型分类精度的影响。研究结果表明,多分类SegNet模型对会仙岩溶湿地地物的分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.59和0.67,融合单分类和双分类SegNet模型分类结果的Kappa系数和F1分数分别为0.68和0.79;与多分类SegNet模型分类结果精度相比,融合多个单分类和双分类SegNet模型分类结果的F1分数明显增大。因此,融合多个单分类和双分类的SegNet模型更适用于提取会仙岩溶湿地地物信息;构建更优的会仙岩溶湿地地物提取SegNet模型,设置epoch值为10相对更合适。  相似文献   
5.
针对高光谱遥感分类研究中面临的数据处理效率低、分类结果精度不高等难题,本文在引入极限学习机(ELM)算法的基础上,顾及其在噪声影响下出现稳健性降低的现象,进一步将主成分分析(PCA)应用于ELM的前端,从而构建了一种基于PCA和ELM的联合算法。将该算法与目前常用的神经网络和支持向量机进行对比分析发现:PCA-ELM分类结果的精度最高,其数据处理效率也较高,该算法具有较强的稳健性和泛化能力,适用于高光谱遥感信息的高效提取。  相似文献   
6.
针对传统方法对兵马俑碎片分类准确率较低情况,提出一种基于区域和形状特征的碎片分类方法。首先提取碎片的显著性区域特征,采用地球移动距离EMD(Earth Mover’s Distance)方法对区域特征进行匹配并初步分类;其次对表面特征不明显的碎片进行预处理,获取二维图像信息,利用Hu不变矩提取形状特征;最后采用支持向量机SVM(Support Vector Machine)分类器对表面特征不明显的碎片进行进一步分类,实现兵马俑碎片的最终精确分类。通过对30个兵马俑模型的508个碎片进行分类,实验结果表明,基于区域特征的碎片分类方法可以实现兵马俑碎片的快速、精确分类,是一种有效的兵马俑碎片分类方法。  相似文献   
7.
王菲  杨秋菊 《极地研究》2018,30(2):123-131
极光是由带电粒子经磁层—电离层碰撞大气而产生的。面对形态各异、演变过程复杂的极光图像,对其合理分类为进一步探究日地电磁活动和能量耦合等空间物理问题奠定了基础。针对该问题,引入深度学习的方法,通过卷积神经网络模型自主表征极光特征并实现极光图像分类。该方法对2003年北极黄河站越冬观测的38 044幅和8 001幅典型极光图像分类正确率达93.17%和91.5%;自动识别2004—2009年观测数据的极光形态,4类极光时间分布规律与三波段激发谱能量分布基本一致。实验结果表明,基于卷积神经网络的极光表征方法,能有效实现极光图像的自动分类。  相似文献   
8.
针对现有三维点云模型重建对象化和结构化信息缺失的问题,提出一种基于图模型的二维图像语义到三维点云语义传递的算法。该算法利用扩展全卷积神经网络提取2D图像的室内空间布局和对象语义,基于以2D图像超像素和3D点云为结点构建融合图像间一致性和图像内一致性的图模型,实现2D语义到3D语义的传递。基于点云分类实验的结果表明,该方法能够得到精度较高的室内三维点云语义分类结果,点云分类的精度可达到73.875 2%,且分类效果较好。  相似文献   
9.
基于多尺度空间分析技术构建了两种影像去雾方法。多时相参考影像去雾方法利用同一地区没有雾的影像作为参考,运用多尺度空间分析技术获取地面低频信息将雾去除。自动影像去雾方法是基于拓扑分析的多尺度空间分析技术,分析影像的纹理和特征信息,将同一场景中的雾和地面信息分离,从而获得去雾后影像。通过青岛地区大量遥感影像数据测试,证明该方法是非常有效的。  相似文献   
10.
赵泉华  郭世波  李晓丽  李玉 《测绘学报》2018,47(12):1609-1620
特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。  相似文献   
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