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1.
快速准确地了解灾害现场状况是救灾过程中的重中之重。通常发生灾害都会使用无人机进行现场勘察,但是无人机视频难以与实际的地理场景关联起来,为此本文提出了一种移动视频与地理场景的融合方法。该方法首先采用具有仿射不变性的ASIFT算法检测特征点,将匹配后的特征点采用RANSAC算法进行迭代剔除噪点,计算视频与地理场景最优的透视变换矩阵模型参数;然后将计算得到的透视变换参数应用到视频数据,恢复视频角点坐标;最后通过内插得出所有视频帧的角点坐标,实现视频与DOM的精确融合。试验结果表明,对视频数据匹配的间隔帧越短,其整体融合精度越高,通过本文方法进行视频与地理场景融合的误差标准差低于10 m。 相似文献
2.
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
3.
基于Jason-2高度计2015年地球物理数据集(GDR)38个周期太平洋海域的全球电离层图(GIM)电离层校正值和双频校正值的数据,分不同季度和不同纬度区域比较二者的差异,结果表明:GIM值与双频校正值之间存在明显的差异,GIM校正值普遍高于双频校正值,说明GIM高估了电离层路径延迟,GIM校正值与双频校正值的差异与季节和纬度区间有关。用梯度下降法得到GIM值的修正方程,将修正方程应用于2016年Jason-2的全年数据,修正后的GIM值与双频校正值十分接近,在各年份中均具有良好的适用性。在单频高度计不能使用电离层双频校正算法的情况下,可以利用不同季度和不同纬度区域的修正方程对同等高度的高度计GIM值进行修正以达到双频校正值的精度水平。 相似文献
5.
利用GLAS激光测高数据评估DSM产品质量及精度优化 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种利用卫星激光测高数据直接优化提升数字表面模型(DSM)产品精度的方法。选取境外中亚地区的资源三号DSM开展试验,通过采用多准则约束方法提取激光高程控制点,分别利用偏度、中值、线性、二次多项式等进行DSM误差修正,发现4种模型均能有效消除DSM系统误差,其中基于二次多项式的方法更适用于平地和丘陵地貌,线性模型更适用于高山地貌。试验验证了采用卫星激光测高数据优化境外DSM技术流程的可行性,最终可提高DSM的绝对高程精度。 相似文献
6.
为了构建内蒙古扎鲁特地区无烟煤的分子结构模型,采用工业分析、元素分析、核磁共振碳谱、高分辨率透射电镜和X射线光电子能谱等测试方法对该地区无烟煤的分子结构进行研究。结果表明无烟煤分子结构中以芳香碳为主,脂肪碳以短烷基侧链和环烷烃为主。煤分子结构中氧原子主要以酚羟基和醚氧基的形式存在,氮原子主要以吡咯型氮和吡啶型氮的形式存在,硫原子主要的赋存形态是硫醇硫酚。结合由核磁共振碳谱测得的煤结构参数和由高分辨率透射电镜测得的芳香环尺寸和含量,构建了无烟煤大分子平均结构模型。对构建的模型进行了结构优化与能量分析,发现煤分子结构的芳香片层趋于平行排列,非键结势能中的范德华力是保持煤结构稳定的主要因素。本研究为采用分子动力学模拟从分子尺度研究扎鲁特地区无烟煤在石墨化过程中,其芳香碳层的拼叠过程及其反应路径提供了模型基础。 相似文献
7.
《地层学杂志》2020,(1)
本文对软沉积物变形构造的相关研究进展进行简要综述。软沉积物变形构造广泛发育于沉积地层中,对其形成过程的正确解释在理解沉积盆地的充填机制和性质、油气储层勘探,以及与其相关的沉积岩相和地层序列的解释等方面具有一定的指导意义。由此,对软沉积物变形构造的研究也成为近20年来沉积学的热点之一。软沉积物变形构造主要由液化或流化、反密度梯度、重力滑塌及剪切力等作用形成。碳酸盐沉积物在成岩过程早期由于较易于受到海水方解石的胶结作用而常呈固结或半固结状态,在外力触发下,会出现破裂、移位而形成竹叶状灰岩或碳酸盐岩块体;颗粒质碳酸盐沉积物由于不均匀胶结作用,也会出现差异液化现象,形成砾屑灰岩。地震是较为普遍的触发机制,但一些研究发现很多潮坪沉积、风暴沉积中的软沉积物变形构造可能是由潮汐涌潮和风暴作用触发而成,因此在解释软沉积物变形机制时要在对沉积过程、沉积环境和构造背景等做系统研究的基础上进行综合分析论证。 相似文献
8.
9.
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
10.
针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。 相似文献