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1.
在使用0级轨道检查仪对有砟、无砟轨道进行快速检测时,轨道表面、内侧附着异物(碎砟、油污、线缆等)致使陀螺产生零点漂移,轨检仪陀螺零点漂移使检测轨道的横竖向偏差产生突变。通常测量现场偏远、网络信号弱,现场无法及时传输原始数据至内业,所以突变位置都是在内业处理时才能确定,这样将消耗大量人力物力。本文提出用重复测量波形对应峰值点较差作为突变评判指标,可以有效地将轨向高低较差中含有的系统误差分离出来,统计重复测量的轨向高低较差,把突变的轨向高低当作粗差,运用粗差探测算法找到突变位置,统计消除系统误差后的轨向高低较差的均值和方差,制定探测突变的阈值。按照分析统计算法编制成软件,通过实测数据检验,证明算法的正确性和有效性。 相似文献
2.
2008年“5·12”汶川地震极大地改变了震区泥石流的特征,不仅增强了泥石流的活动性,同时也使得震区在相当长的时间内都要面临泥石流的威胁。本文基于前人大量的研究成果,并利用遥感解译结合现场调查等手段,分析了汶川县泥石流沟道纵坡降、沟壑密度、两岸坡度等基本发育特征;进而分析了地震前后汶川县降雨分布及泥石流相关降雨参数变化特征。结果显示,流域内泥石流沟的沟壑密度在0.2~4之间,属于微度土壤侵蚀区域,泥石流的沟床纵坡降偏大,有利于泥石流的发生;泥石流流域内斜坡坡度多为30°~40°,有利于灾害的发生;震后汶川县年均降雨量增加了5.17%,降雨多集中在7~9月份,降雨量由南及北逐渐降低;震后泥石流的降雨阈值在2008~2013年呈现缓慢回升的趋势,但2019年又有所下降,预计恢复到震前水平尚需要一定时间;同时震后汶川县泥石流物源丰富,震后物源量呈现“震荡式衰减”的演化趋势,但体量仍然很大,对泥石流仍需坚持监测预警工作。 相似文献
3.
地震数据的随机噪声去除是地震数据处理中的一项重要步骤,双稀疏字典提供了两层稀疏模型,比单层稀疏模型可以更好地去除噪声.该方法首先利用contourlet变换对地震数据进行稀疏表示,然后在contourlet域中使用快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA)对初始字典系数进行更新,接着采用数据驱动紧标架(data-driven tight frame,DDTF)在contourlet域中得到DDTF字典并通过FISTA得到更新后的字典系数,最后通过DDTF字典和更新后的字典系数获得新的contourlet系数,并对新的contourlet系数进行硬阈值和contourlet反变换得到去噪后的数据.通过模拟数据和实际数据的实验证明:与固定基变换去噪方法相比,该方法可以自适应地对地震数据进行稀疏表示,在地震数据较为复杂时得到更高的信噪比;与字典学习去噪方法相比,该方法不仅拥有较快的去噪速度,而且克服了字典学习因为缺少先验约束造成瑕疵的缺点. 相似文献
4.
5.
洪涝灾害是我国最严重的气象灾害之一,及时准确的洪灾监测是防灾减灾的重要前期工作和基础。本文利用sentinel-1B雷达数据,以黑瞎子岛为研究区,联合使用OSTU阈值分割法和随机森林面向对象分类法针对像素统计单波形、双波形、多波形SAR影像提取洪水要素,实现对洪灾淹没面积的时序监测,为灾情监测提供数据和技术支撑。 相似文献
7.
高分三号SAR影像双阈值变化检测 总被引:1,自引:1,他引:0
双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。 相似文献
8.
利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用,但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变,在特征点提取过程中产生大量冗余点,增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法,该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点,同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点,用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验,其中平均配准精度可达80.38%,并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。 相似文献
9.
于明旭 《测绘与空间地理信息》2020,(2):38-40
点云配准精度是决定三维重建模型的质量因素之一,目前,最常用是ICP点云配准算法,经典的ICP算法易局部收敛,影响点云配准精度。本文提出基于间接平差的ICP点云配准算法,设定目标点集中目标点坐标与转入目标点集中的点坐标之间的距离阈值实现点云精确配准。通过与经典ICP算法对比可知,本算法在一定程度上提高了点云配准精度和速度。 相似文献