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主要研究了中国区域加权平均温度(T_m)与地表温度(T_s)的函数关系模型。为提高中国区域T_m的计算精度,收集了中国区域内2013-2015年76个测站的无线电探空数据,采用传统线性回归建模方法建立T_m与地表温度(Ts)的线性回归模型A;然后,顾及T_m的年周期变化,提出了一种改进回归模型B。利用2016年69个测站的探空数据对模型A和模型B进行检验,模型A与模型B的年均方根误差分别为±3.147K和±3.025K,而常用的Bevis模型年均方根误差为±3.385K。模型A与模型B的精度较之常用的Bevis模型分别提高了7%和11%。本研究成果可以提高GNSS技术探测大气可降水量的精度,对GNSS气象学的发展和完善具有积极意义。 相似文献
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针对城市行道树调查中,街景影像背景环境复杂多变、行道树个体差异大,依靠目视判读费时费力的问题,该文基于车载移动测量系统采集的全景影像数据,利用深度学习算法,在快速区域卷积神经网络的目标检测方法基础上,建立适用于街景行道树检测的深度神经网络模型。模型采用基于共有显著性区域及冗余策略的行道树多示例目标候选区域选择方法,使用车载图像的几何约束进一步筛选合适的候选区域,从而实现行道树目标候选区域的统一选择,提升行道树目标的检测效果。实验结果表明,该文提出的方法能够实现多种行道树的准确自动识别与提取,进而大大降低行道树绿化调查的成本。 相似文献
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主要研究了基于Landsat 8遥感数据的泰山地区植被指数与地形因子之间的关系。基于Landsat 8 OLI遥感数据,综合运用遥感图像处理技术和地理信息系统空间分析技术,提取泰山地区2014年7月的归一化植被指数;再利用数字高程模型(DEM)提取该地区的地形因子(海拔、坡度以及坡向);进而使用叠合分析法,分析了泰山地区植被指数与地形因子之间的关系。研究结果表明:泰山地区总体上植被指数(NDVI)值较好;植被指数随海拔的升高而增加;坡向对NDVI值影响明显,东北坡植被指数最高。数据分析的结果对于泰山地区生态环境的监测保护与可持续发展都有积极意义。 相似文献
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