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1.
相似性是一种常用的衡量不同图像之间差异程度的属性,广泛应用于地震数据处理环节.由于地震数据本质上是非平稳的,局部相似性比全局相似性更适用于刻画地震数据的时-空变化特征.现有的局部相似属性可以通过正则化最小二乘问题进行计算,但是其计算过程需要大量的计算时间和数据存储空间,难以适应当前的海量数据处理任务.本文提出了一种基于快速流式算法的局部余弦相似性计算方法,其采取局部数据递推的模式,避免迭代算法带来的计算负担,在保证计算精度的前提下能够快速地表征不同数据之间的差异.流式局部余弦相似性可以用于解决不同的地震数据处理问题,包括叠前地震数据加权叠加、多波多分量数据纵横波速度比估计以及基于构造预测的断层检测,更加适用于现阶段的宽方位角和高密度采集数据的处理流程.理论模型和实际数据测试结果可以验证流式局部余弦相似性算法的效率优势和解决不同地震数据处理问题的有效性. 相似文献
2.
利用数字线划图中建筑物的矢量信息,根据前后两个时期的高分辨率遥感影像,通过结合LSD直线段提取算法与结构相似性度量,采用比较特征差异的方式提出了一种能够以较高的正确率进行快速建筑物变化检测的算法。本文对检测算法的过程进行了介绍,通过实验数据对算法进行了检验,探讨了阈值变化对结果的影响。 相似文献
3.
利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式和基于本征正交分解的四维集合变分同化方法(POD-4DEnVar),对2015年12月9日一次华南暴雨过程进行多普勒雷达资料同化试验,并与三维变分同化试验(WRF-3DVar)进行对比,讨论了POD-4DEnVar方法中局地化半径对模拟效果的敏感性。结果表明,比较不同化雷达资料的控制试验,WRF-3DVar和WRF-POD-4DEnVar试验的降水模拟结果得到明显改善,且WRF-POD-4DEnVar的降水强度更接近实况。两种同化方法通过改变不同的初始要素达到改进降水模拟效果的目的,3DVar方法通过调整初始风场,间接减弱暴雨发生的水汽条件,POD-4DEnVar方法则直接调整湿度场。在降水过程中,同化试验改变了冷空气活动和水汽通量辐合的模拟结果,从而改善降水的模拟效果。POD-4DEnVar方法对局地化半径比较敏感,随局地化半径增大,同化对风场和湿度场的影响范围扩大,当局地化半径取为200 km时,降水模拟的效果最好。 相似文献
4.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
复合表达模型结合了锥形模型与方向关系矩阵模型的优点,较好地顾及了目标的形状、大小和距离对方向关系的影响,但该模型仅能对两目标之间的方向关系进行定性描述,对于两目标间的方向关系相似性尚未进行研究。本文在对复合表达模型的方向关系矩阵进行优化的基础上,建立一种基于复合表达模型的面目标方向关系相似性计算模型,将该模型的相似值计算转化为交通运输最小代价问题求解。通过认知实验验证了算法的科学性,同时比较实验说明该算法精确度更高。 相似文献
5.
采用常规观测资料、NCEP再分析资料,结合数值试验,对2012年5月24日和2015年9月27日云南两次局地暴雨过程水汽输送特征进行分析。结果表明:(1)两次过程主要受副热带高压影响,强降雨及其水汽输送伴随副热带高压西伸而中断,“5.24”过程动力条件主要由天气尺度系统提供,“9.27”过程动力条件主要为地形抬升作用;(2)两次过程水汽源地均为孟加拉湾、南海、西太平洋,“5.24”过程以西南路径水汽输送为主,输送距离较远,“9.27”过程以东南路径水汽输送为主,输送距离较短,局地特征更显著;(3)“9.27”过程水汽通量及最大雨量值均高于“5.24”过程,水汽通量与强降雨相关性较好,对强降雨具有一定指示意义;(4)两次过程水汽输送均集中在600hPa以下层,以经向偏南水汽输送为主,水汽输送增强时间较强降雨开始时间提前48~72h;(5)数值模拟结果与常规分析一致,同时可显示水汽垂直输送特征,低层以偏南路径为主,中层西南路径增多,中层以上出现偏西路径,存在沿西风带来自印度半岛及青藏高原的水汽贡献。 相似文献
6.
当影像中存在多个相同或相近的直线特征时,仅利用单直线特征间的相似性进行匹配容易导致算法失效,因此本文提出基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线匹配算法。该算法利用直线间的拓扑关系分别对2幅影像上提取的直线进行编组得到特征直线组,并将其作为匹配基元;然后利用核线约束确定候选同名直线组的搜索范围,精简了候选直线组的数量;依据直线间几何属性特征向量的仿射不变性建立直线组的匹配关系,将仿射不变量交比作为基础几何不变性测度,并延伸设计仿射相似度参数,计算出目标直线组与每个候选直线组的仿射相似度或一般相似度,确定2种相似度下总体相似度值最大的特征直线组为其同名直线组,最后将同名直线组分裂为2对同名单直线,对分裂后的结果进行整合可以显著降低冗余匹配,得到“一对一”的匹配单直线。为了验证算法的可靠性,实验选取网上公开的5组典型近景影像进行测试,通过与其他匹配算法的对比分析,结果表明该算法应对影像间存在的视角、旋转和尺度变换等复杂条件均取得了较高的匹配精度,匹配正确率最高有14.5%的提升,且阈值的选择对匹配结果影响微弱,验证了基于直线间几何属性特征相似性约束的组直线算法鲁棒性和匹配稳定性较强。 相似文献
7.
基于机器学习的稀疏样本下的土壤有机质估算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
采用GRNN(Generalized Regression Neural Network)和RF(Random Forest)2种机器学习方法构建土壤有机质预测模型,以提高稀疏样本情况下的土壤有机质估算精度。依据北京市大兴区农用地2007年的土壤有机质采样数据,按MMSD准则(Minimization of the Mean of the Shortest Distances)抽稀为8种不同采样密度的样本(分别为2703、1352、676、339、169、85、43、22个样本),分别采用GRNN、RF和Ordinary kriging对各采样密度下的未知采样点进行预测,采用交叉检验的方式验证各采样密度下未知样点的预测精度。随着采样点密度的下降,样点间的空间自相关性逐渐减弱,半变异函数的拟和精度变差,预测点结果误差增大,预测的置信度降低。当抽稀到43个和22个采样点时,样点间的空间自相关性接近歼灭,半变异函数的决定系数较低且残差较大。普通克里格受到采样点数量和采样密度、样点的空间结构的影响比较明显,其预测精度随采样点数量的下降而下降。在85个采样点及以下时,其预测值与观测值之间没有显著的相关性。GRNN和RF的预测精度受采样密度的影响不大,其预测精度在一个较小的范围内波动,其预测值围绕观测值在一定阈值空间内震荡波动,具有较好的相关性,在85个及以下的采样密度时,预测精度相对普通克里格有较大的提升。普通克里格法不适合在稀疏样本条件下空间插值计算,尤其是在空间自相关性比较弱的情况下。机器学习模型能充分学习土壤间环境信息、样点空间邻近效应信息,兼顾属性相似性和空间自相关,具有更好的稳定性和适应性,不容易受到采样点数量、构型和采样密度等因素的影响,即使在采样点空间自相关性很弱的情况下也能做出稳定预测精度。 相似文献
8.
广州市制造业与生产性服务业协同集聚与空间相似性 总被引:1,自引:1,他引:0
基于企业微观大数据,从空间相似性的视角,运用核密度法、双变量空间自相关法和地理探测器等分析方法,对广州市6个制造行业和5个生产性服务行业的空间协同关系展开分析,在街镇尺度下从行业层面探讨生产性服务业与制造业在城市内部的协同集聚。研究发现:行业集聚中心的空间布局形态显示,广州的制造业与生产性服务业布局具有空间相似性。制造业与生产性服务业空间相似性最高的区域集中在城市的近郊区与远郊区,在城市中心城区两大产业的空间相似性较低。科技服务业与制造业的空间相似性最强,金融业与制造业的空间相似性最低。产业发展历史、行业的服务功能特性、民营企业的布局弹性等,是影响生产性服务业与制造业空间相似性的重要因素。 相似文献
9.
10.
基于区间Ⅱ-型模糊区域模型,讨论了区间Ⅱ-型模糊区域的结构,通过对传统的n-交模型进行扩展,提出了区间Ⅱ-型模糊区域拓扑关系的n-交矩阵和各原子的计算方法,并提出了拓扑关系的形式化分析方法。通过计算区间Ⅱ-型模糊拓扑关系矩阵与8种基本拓扑关系矩阵的相似度并排序,确定其首要拓扑关系,结合拓扑关系距离确定其可能存在的次要拓扑关系。 相似文献