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1.
快速评估建筑物地震灾害信息对地震应急救援工作有着指导意义,而极化SAR具有全天候、全天时的特点,因此利用极化SAR图像提取震害信息已逐渐成为研究热点。虽然极化SAR具有丰富的极化信息,但其纹理信息不可忽略,尤其是完好的人工建筑物在图像上呈现规则的纹理特征,而倒塌建筑区域纹理分布杂乱,因此结合纹理信息也可以很好地提取建筑物信息。以2010年玉树地区的全极化SAR数据为研究对象,首先,利用Yamaguchi分解的体散射分量PV提取了SAR图像中的建筑物区域以及道路、水系等非建筑物信息,在此基础上,对相干散射矩阵T11分量中倒塌建筑物、完好建筑区域进行变差计算,根据变差曲线确定变程a后,再对建筑物区域采取窗口m*m(m=3*a)进行变差计算得到变差纹理信息,最后利用FCM算法对变差纹理信息分别提取完好建筑物和倒塌建筑物区域,为了对比分析,文章利用Yamaguchi分解的二次散射分量PD提取完好建筑物区域,与震后光学遥感图像对应样本点进行人工验证,得到完好建筑物的提取精度为80.18%,倒塌建筑物的提取精度为84.54%,道路水系的提取精度为77.58%。 相似文献
2.
针对北斗卫星钟差数据中出现钟跳、粗差等异常数据频次较高的问题,将半参数平差模型引入BDS的钟差数据的处理过程中。首先,在考虑系统误差的同时,改进了常用的钟差模型;其次,综合考虑异常数据和系统误差,利用补偿最小二乘原理和极值求解方法,详细推导了分离异常数据前后参数和非参数估计值与相应观测值改正数的关系表达式,实现了异常数据的定值、参数求解和系统误差分离。在此基础上,引入Cook距离,给出了利用参数分量和非参数分量的Cook距离及混合Cook距离,去判断异常值的位置,并给出了一些参数的选取方法及相应的处理措施,实现了卫星钟差异常数据的定位和定值以及部分系统误差的分离。最后,采用武汉大学GNSS中心提供的采样间隔为5 min的北斗卫星精密钟差数据,将本文方法与常用方法进行了试验对比。试验结果表明,本文方法能够有效地识别并处理卫星钟差数据中的异常值,有效克服了基于经验阈值钟差异常数据探测方法的不足,且该方法对于量级较小的异常钟差数据也有很好的探测效果,一定程度丰富了现有的BDS钟差数据质量控制方法。 相似文献
3.
Himawari-8静止气象卫星具有高空间分辨率、高观测频次和高时效特点,对于火点检测具有很强优势。对Himawari-8卫星的3.9μm和11.2μm两通道亮温进行了连续时相变化研究,得出两通道的亮温在时间上的变化差值稳定且规律明显。根据两通道的亮温时相特征,考虑白天可见光对3.9μm通道的影响,并结合火点产生时引起的亮温变化特征,提出了适用于晴空条件下改进的火点检测算法。在多处进行了此算法的实验,例如2018-11-27 T 16:40(UTC时)河北张家口市桥东区一化工厂附近发生的严重爆炸起火事件以及2019-02-28澳大利亚西南部发生的火灾事件,均快速有效的检测到了火点。实验表明,改进的火点检测算法能很好的进行火点检测,并能解决晨昏交界、冰雪下垫面、常规火源点、太阳耀光等火点检测的难题。 相似文献
4.
Journal of Geographical Sciences - The urban-rural transformation from dichotomy to integration is a gradual process. Like rural areas in many countries, Chinese rural society is experiencing a... 相似文献
5.
Hiroyuki Usui Akihiro Teraki Kei-ichi Okunuki Toshiaki Satoh 《International journal of geographical information science》2020,34(11):2177-2203
ABSTRACT The aim of this article is to describe a convenient but robust method for defining neighbourhood relations among buildings based on ordinary Delaunay diagrams (ODDs) and area Delaunay diagrams (ADDs). ODDs and ADDs are defined as a set of edges connecting the generators of adjacent ordinary Voronoi cells (points representing centroids of building polygons) and a set of edges connecting two centroids of building polygons, which are the generators of adjacent area Voronoi cells, respectively. Although ADDs are more robust than ODDs, computation time of ODDs is shorter than that of ADDs (the order of their computation time complexity is O(nlogn)). If ODDs can approximate ADDs with a certain degree of accuracy, the former can be used as an alternative. Therefore, we computed the ratio of the number of ADD edges to that of ODD edges overlapping ADDs at building and regional scales. The results indicate that: (1) for approximately 60% of all buildings, ODDs can exactly overlap ADDs with extra ODD edges; (2) at a regional scale, ODDs can overlap approximately 90% of ADDs with 10% extra ODD edges; and (3) focusing on judging errors, although ADDs are more accurate than ODDs, the difference is only approximately 1%. 相似文献
6.
瞬变电磁法(TEM)在青藏高原、东北等地区的多年冻土调查中取得了较好的应用效果,但局限于松散沉积层较厚情形,在基岩埋深较浅条件下探测多年冻土基本处于空白。兰州马衔山多年冻土具有分布范围小、温度高、基岩埋深浅的特点,是应用TEM探测浅基岩埋藏条件下多年冻土分布的理想地区。以马衔山多年冻土为主要研究对象,以季节冻土为对照研究了瞬变电磁响应特征,结合区域构造特征、地层露头、钻孔岩心、地温监测数据等信息,论证并探讨了TEM应用于浅基岩埋深时对多年冻土的探测效果。结果表明:马衔山多年冻土分布受构造断裂形成的低阻带控制,下部为负温岩层,实际分布面积为0.11 km2;TEM应用于浅基岩埋深的多年冻土勘探时更多的对地下岩层做出响应,可结合地质、地貌、水文、植被等信息,利用多年冻土的特点和电阻率的变化情况来判断多年冻土的分布范围;当基岩埋深特别浅时可以与探地雷达、钻孔等其他手段联合反演,从而准确地识别多年冻土与下伏基岩。 相似文献
7.
针对传统海水营养盐检测方法不能满足海水营养盐长期原位监测需求的问题,研制了一种基于分光光度法的多量程海水营养盐原位传感器检测系统,通过对系统的高度集成及对多量程检测、低功耗技术、漏液保护技术的应用,实现了对海水5项营养盐参数快速、宽范围、高精度的原位测量。经过实验室和青岛中苑码头现场测试,表明本营养盐传感器检测系统具有低功耗、高可靠性能,可满足对5项营养盐参数的快速精确测量要求,实现了对海水营养盐参数的原位监测,为相关部门及时了解海洋生态环境和水体富营养化程度提供了数据支持,具有重大现实意义。 相似文献
8.
中国近海藻毒素及有毒微藻产毒原因种调查研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
麻痹性贝类毒素在我国近海污染问题已十分突出,基本呈现逐年加剧的趋势。20世纪90年代,南海麻痹性贝类毒素污染较重; 21世纪初,北黄海麻痹性贝类毒素污染较重;近几年,渤海和福建近海麻痹性贝类毒素污染较重;可产生麻痹性贝类毒素的微藻有亚历山大藻和裸甲藻等。采用小鼠生物法检测我国近海腹泻性贝类毒素超标率32%左右,采用液相色谱/质谱法检测,仅有3起超标的研究报道;现行小鼠生物法检测腹泻性贝类毒素假阳性问题十分突出,应尽快废除;腹泻性贝类毒素均是脂溶性的,脂溶性海洋生物毒素在我国近海常年可检出,偶有虾夷扇贝毒素和鳍藻毒素超标现象。可产生脂溶性毒素微藻有鳍藻和原甲藻及网状原角藻等。失忆性贝类毒素在我国近海常有检出,但无超标现象;产毒微藻有拟菱形藻等。西加鱼毒素在我国南海污染较重,但毒素标准物质的匮乏,限制了西加鱼毒素的调查研究;至今尚未确定产生西加鱼毒素的微藻。酶联免疫吸附法和液相色谱串联质谱法相结合已成为藻毒素快速准确检测成熟的技术,逐渐代替小鼠生物法和液相色谱法。 相似文献
9.
剪切波分裂是分析地震各向异性的一种重要手段,常规方法是利用网格搜索获取分裂参数,再通过不同方法的测量结果对比测量结果进行质量检测,这一过程会耗费大量计算时间。本文针对这一问题提出了一种利用深度卷积神经网络对剪切波分裂进行质量检测的新方法,对使用了Resnet残差结构的深度神经网络进行训练,直接对二分量剪切波波形数据的质量进行分类。整个过程为:神经网络通过卷积层提取波形特征,计算损失函数后反向传播训练模型参数,完成迭代训练后的模型对输入波形数据正向计算自动输出类型。本文利用川西台站接收到的实际数据以及随机生成的合成数据分别对该网络进行训练,均可以获得准确的分类结果。相比于通过多种剪切波分裂方法对比测量结果的质量检测方法,基于神经网络的方法可以省略网格搜索的计算过程直接判断质量类型,在运算速度上的优势明显,并可继续通过训练提高模型的精度,为提升剪切波分裂方法在数据处理过程中的操作效率提供帮助。 相似文献
10.