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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.
城市绿化覆盖是城市生态系统的重要组成部分,合理的绿化率和绿化布局可以改善城市环境,提高城市人居适宜性。研究中将2005、2010、2015年北京市土地利用(LUC)数据中的城市居民用地作为城区范围,应用Landsat 5、GF-1影像数据和MODIS产品,利用支持向量机的监督分类方法,提取了2005、2010、2015年的北京市城市绿化覆盖数据,并获取了同期的植被指数(NDVI)数据;继而以城市绿化覆盖率、绿化覆盖均匀度和植被指数为评价指标,在公里栅格和行政区2个尺度上探讨了北京市城市绿化覆盖的空间分布格局和时间变化动态特征。研究表明:① 3个指标在空间和时间2个维度、区县和栅格2个尺度上都表现一致。这反映北京市过去10年中,在绿化面积增加的同时,绿化的空间布局得到优化改善,绿化的质量得到提高。② 2005-2015年,北京市城市绿化覆盖面积由518.93 km2 增加到1405.54 km2,绿化覆盖率由39.9%增加到49.13%,绿化覆盖均匀度由0.598增加到0.653,植被指数由0.42增加至0.5。③ 北京市城市绿化建设存在明显的时空差异。中心城区绿化建设缓慢,成效不明显;重大绿化建设成果主要集中在城市边缘地区和远郊区县。城市绿化改善过程主要发生在2005-2010年。 相似文献
4.
聚类分析和因子分析可以获得土壤元素地球化学组合特征及其差异性。对青州市表层土壤样品数据进行分析研究,通过聚类分析,绘制表层土壤元素聚类谱系图,将23种元素或指标分为5个元素组合簇群及2个单元素簇,研究各元素间的组合特征,探讨其相关性、聚集性及其指示意义;通过因子分析,找出有代表性的因子,用其代表变量,绘制典型因子得分等值线图,并从中分析不同元素组合的区域分布基于何种因素,用11个代表性因子的分布特征就基本可以代表青州市表层土壤23项原始变量的分布特征,并对F1,F2,F3主因子进行了地质解释。聚类分析与因子分析相结合,利于表层土壤中元素的共生组合特征及其差异性研究,利于对研究区表层土壤异常进行归纳总结。 相似文献
5.
为解决以往模型未考虑地下水位相关影响因素的问题,探讨长短期记忆(LSTM)神经网络在地下水位预测中的应用,利用长短期记忆神经网络,采用多变量输入的方式,构建了基于多变量LSTM神经网络的地下水水位预测模型。以泰安市岱岳区J1号监测井为例,采用2001-2014年地下水水位动态监测资料与相关影响因素数据,利用多变量LSTM神经网络对2015-2016年地下水位进行预测,并与单变量LSTM神经网络和反向传播(BP)神经网络进行对比。研究结果表明:以相关影响变量为输入的BP神经网络无法考虑时序变化规律,预测均方根误差最大,为2.399 3;以地下水位为变量输入的单变量LSTM神经网络仅能根据时序变化作出相应预测,无法考虑相关变量影响,预测均方根误差为2.102 2;基于多变量输入的LSTM神经网络的预测精度显著高于单变量LSTM神经网络和BP神经网络,预测均方根误差最小,仅为1.919 1。总体上,多变量LSTM神经网络地下水位预测模型仅在某些峰值处误差较大,但总体预测效果较为理想。 相似文献
6.
8.
基于毛乌素沙区10个气象站1961-2016年观测资料,应用Mann-Kendall方法和t检验法对各气象站年降水量进行了突变检验,借助小波分析讨论了各气象站年降水量的周期特征,根据降水量等值线划分结果对整个研究区分区分析了年、季、月和日尺度上的降水变化特征,并在两个时段上分析了季节性降水的差异。结果表明:毛乌素沙区年降水量空间特征差异明显,东部亚区呈上升趋势,中西部亚区呈下降趋势,但变化趋势不显著且无突变发生;降水年内分配不均,干湿季分明,降水集中在5-9月,夏秋季降水占全年降水比重大,季、月和日尺度降水量存在梯度递减变化;年降水量的年际变化过程存在多重时间尺度的自相似结构;近26年的冬春季降水增加显著,但降水波动幅度小于前30年。 相似文献
9.
滨海旅游是我国海洋经济的重要增长点,旅游环境承载力研究对滨海城市实现旅游可持续发展具有重要的理论意义与应用价值。该文在进一步界定滨海城市旅游环境承载力内涵的基础上,构建滨海城市旅游环境承载力指标体系,基于系统动力学预测旅游环境承载潜力,建立特定情景下旅游环境承载力优化的多目标函数与约束条件,利用NSGA-II算法求解旅游旺季、淡季和平季3种情景下的旅游环境系统对核心主体的承载力,以秦皇岛市为例进行实证研究,提出提升滨海城市旅游环境承载力的相关对策。 相似文献