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1.
提出多天线基线网单历元模糊度同步解算法,其具体实现步骤为:1)根据宽巷组合模糊度易于固定的优点,采用附加已知基线长度约束法同步解算各基线的宽巷模糊度,得到dm~cm级精度的近似基线分量;2)将解算得到的各近似基线分量作为约束,同步解算各基线的基频模糊度,以获取mm级精度的基线矢量。该方法的关键在于检验各历元宽巷模糊度解算的正确性,以获取可靠的近似基线分量,为解算各基线的基频模糊度提供准确的基线先验信息。由于动态情况下各历元观测信息比较少,单纯依赖ratio检验不可靠,提出结合基线误差、单位权中误差、基线网模糊度闭合环及ratio值等对多组宽巷模糊度进行检验,避免ratio值设置不当导致模糊度检验中发生纳伪和弃真问题。实测数据结果证明,该处理方法使得模糊度解算的成功率提高1%~2%,可以获取移动平台更丰富的导航信息,提高其服务能力。  相似文献   
2.
地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明:不同岩性、不同地形地貌的地形因子(组合)之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数(MTI)以及微观曲率指数(MCI)对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。  相似文献   
3.
光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。  相似文献   
4.
随着广电行业的飞速发展,以串行数字接口(SDI)基带信号为基础技术架构的传统电视信号已经很难满足未来技术发展和业务扩展的需求.得益于现代通信技术的迅速发展以及即将到来的万物互联的5G时代,广电行业也将采用IP化技术来构建新的网络系统.处在向IP化发展的过渡期,广电IP化目前还存在一些亟待解决的问题.为了解决广电系统网络中需要更高精度的同步信号来完成时间同步的问题,本文利用精确时间协议(PTP)时间同步技术在专用以太网中完成时间同步组网,搭建了测试环境并对测试数据进行了分析.测试结果表明,相较于传统的网络时间协议(NTP)时间同步技术,输出PTP信号的准确度能够达到亚微秒量级,完全满足广电行业IP化数字电视系统时间同步信号的高精度需求.   相似文献   
5.
PS测井技术是地震勘探方法之一,也是一种简便、快速、准确的原位测试技术。该文介绍了单孔法PS测井的原理及其在铁路工程勘察中的应用,主要包括根据等效剪切波,进行建筑抗震场地类别划分,铁路工程抗震场地类别划分。根据岩土动力学参数,达到评价岩体质量和划分围岩类别目的,利用剪切波速法估算岩土的承载力基本值。通过青岛机场隧道场地的工程实例说明了PS测井技术在岩土工程勘察设计中的应用情况及应用效果。  相似文献   
6.
Classification of fine-grained soils is typically conducted using plasticity charts. The typically used plasticity chart proposed by Casagrande was questioned by Polidori proposing different classification criterion in separating clayey and silty soils. Using natural clayey and silty soils sampled from four different coastal sites in Korea, applicability of both Casagrande’s and Polidori’s plasticity charts was evaluated. Classification results of Korean natural soils based on the Casagrande’s and Polidori’s plasticity charts did not match well with those based on the soils’ behavior reported in the previous publication. The disagreement in classification of Korean natural fine-grained soils may result from disregard of considerable silt fraction effect on plastic and liquid limits for Polidori’s chart. Consequently, revised proposal of Polidori’s plasticity chart was tentatively made for further classification of fine-grained soils suitable for Korean natural soils by accounting the effect of silt fraction on soil classification.  相似文献   
7.
We evaluate three approaches to mapping vegetation using images collected by an unmanned aerial vehicle (UAV) to monitor rehabilitation activities in the Five Islands Nature Reserve, Wollongong (Australia). Between April 2017 and July 2018, four aerial surveys of Big Island were undertaken to map changes to island vegetation following helicopter herbicide sprays to eradicate weeds, including the creeper Coastal Morning Glory (Ipomoea cairica) and Kikuyu Grass (Cenchrus clandestinus). The spraying was followed by a large scale planting campaign to introduce native plants, such as tussocks of Spiny-headed Mat-rush (Lomandra longifolia). Three approaches to mapping vegetation were evaluated, including: (i) a pixel-based image classification algorithm applied to the composite spectral wavebands of the images collected, (ii) manual digitisation of vegetation directly from images based on visual interpretation, and (iii) the application of a machine learning algorithm, LeNet, based on a deep learning convolutional neural network (CNN) for detecting planted Lomandra tussocks. The uncertainty of each approach was assessed via comparison against an independently collected field dataset. Each of the vegetation mapping approaches had a comparable accuracy; for a selected weed management and planting area, the overall accuracies were 82 %, 91 % and 85 % respectively for the pixel based image classification, the visual interpretation / digitisation and the CNN machine learning algorithm. At the scale of the whole island, statistically significant differences in the performance of the three approaches to mapping Lomandra plants were detected via ANOVA. The manual digitisation took a longer time to perform than others. The three approaches resulted in markedly different vegetation maps characterised by different digital data formats, which offered fundamentally different types of information on vegetation character. We draw attention to the need to consider how different digital map products will be used for vegetation management (e.g. monitoring the health individual species or a broader profile of the community). Where individual plants are to be monitored over time, a feature-based approach that represents plants as vector points is appropriate. The CNN approach emerged as a promising technique in this regard as it leveraged spatial information from the UAV images within the architecture of the learning framework by enforcing a local connectivity pattern between neurons of adjacent layers to incorporate the spatial relationships between features that comprised the shape of the Lomandra tussocks detected.  相似文献   
8.
New Earth observation missions and technologies are delivering large amounts of data. Processing this data requires developing and evaluating novel dimensionality reduction approaches to identify the most informative features for classification and regression tasks. Here we present an exhaustive evaluation of Guided Regularized Random Forest (GRRF), a feature selection method based on Random Forest. GRRF does not require fixing a priori the number of features to be selected or setting a threshold of the feature importance. Moreover, the use of regularization ensures that features selected by GRRF are non-redundant and representative. Our experiments based on various kinds of remote sensing images, show that GRRF selected features provides similar results to those obtained when using all the available features. However, the comparison between GRRF and standard random forest features shows substantial differences: in classification, the mean overall accuracy increases by almost 6% and, in regression, the decrease in RMSE almost reaches 2%. These results demonstrate the potential of GRRF for remote sensing image classification and regression. Especially in the context of increasingly large geodatabases that challenge the application of traditional methods.  相似文献   
9.
传统的农村公路核查需要人工实地抽查或通过GNSS设备进行信息采集验核,存在成本高、效率低等问题。遥感影像具有成像范围广、时效性高、成本低、能客观反映现实情况等优点。相比于传统方法,将遥感影像引入农村公路核查,能客观、准确、高效地对农村公路相关信息进行核查。本文基于国产高分辨率遥感影像,结合农村公路遥感核查业务,采用遥感影像道路提取算法,设计并实现了一种农村公路核查方法。将本方法应用于某中部省份农村公路遥感核查业务,实际应用表明该方法能有效提高现有农村公路遥感核查的工作效率。  相似文献   
10.
热力图是一种能直观准确展示空间观测值的有效工具,在多个领域具有广泛应用。本文在分析设定不同道路层权重、道路技术等级分类的基础上,以反距离权重、直方图均衡化、密度补偿、参数多次迭代等方法,研究构建了以热力方式展示道路网分布及发达程度的相关规则体系。热力规则通过道路赋权、路线曲面化、密度协调、图面综合等多套规则的有机结合,实现了道路网总体发达水平信息的提取与展示,并以全球地理信息资源建设项目路网成果中的亚洲和非洲部分国家数据为例,进行了信息提取与热力分布试验。  相似文献   
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