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云的存在使得遥感对地观测地表信息受损或缺失,特定区域的云状态时空分布特征有助于提升遥感数据云噪声去除的针对性和准确性。本文采用2001-2017年湖南省MOD09A1地表反射率产品像素级产品质量数据集,逐像素解析并提取云状态信息,利用地统计学方法和空间分析方法等,从云状态空间分布概率、云状态季节分布概率、云状态持续时长和云干扰率 4个方面分析了湖南省晴朗无云、云污染和云混合3种云状态时空分布特征。研究结果表明:① 湖南省整体受云影响较为严重,不同云状态空间分布呈现较为明显的差异性,云污染状态主要分布在湘西、湘南山区,云混合状态主要分布在湘北、湘中、湘南连接的地势相对平缓的平原、丘陵地区;② 云污染状态在云影响中起主导作用,其主要分布在1-2月、11-12月以及5月下旬-7月上旬之间,云混合状态平均出现概率全年维持在10%左右,在6-10月增加至18%左右;③ 云状态持续时长为8、16 d是受云影响的主要情形;④ 随着合成窗口的增加,云干扰率迅速下降,采用月合成(4期)后,可以忽略云的影响;⑤ 云状态数据经主成分变换后,前2个主分量可表征不同云状态空间分布模式,全省可划分为4个具有显著云状态特征的区域;⑥ 不同云状态与高程变化具有显著的关系模型,除云污染状态外,均与高程呈负相关关系。本研究可为湖南省遥感数据选择、云去除方法选择、植被指数时间序列重构等提供技术支撑。  相似文献   
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地址匹配是地理编码过程中一个关键环节,是实现数据空间化的关键技术之一。针对当前中文地址匹配方法的精确率、匹配率和时间开销不能兼顾的问题,本文提出了一种多策略中文地址匹配方法。通过建立轻量级的词典进行中文地址分词,同时构建多叉树存储分词后的地址数据,匹配过程中结合模糊匹配和层级回溯匹配共同完成地址匹配工作,最终基于真实数据进行了试验。试验结果表明,该方法在匹配率、精确率和时间开销3个指标上较当前其他匹配方法表现得更加均衡。  相似文献   
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