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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.
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
3.
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
4.
以祠庙祭祀为主体且祠庙保存良好的民间信仰是甘肃陇中地区民间文化的重要组成。甘肃陇中地区的民间信仰具有很强的趋同性,本文以陇中地区的榆中县为例,以各村的祠庙为民间文化载体,通过核密度分析、Logistic回归等方法探讨榆中县民间文化载体的空间分布及其影响因素对于探讨陇中地区人地关系,保护和弘扬民俗文化有着重要意义。研究结果表明:(1)根据已有研究将榆中县民间信仰归纳为山神信仰、水神信仰、天地信仰、女性信仰、英雄崇拜和祖先崇拜,祖先崇拜的祠庙数量占有重要地位;(2)榆中县祠庙主要分布在西北黄河南岸、中部陇海铁路沿线及南部风景名胜集聚区,村级层面空间差异不显著、乡镇空间差异相对较大。通过核密度分析,不同类别民间信仰空间分布热点各有不同;(3)榆中县民间信仰空间分布受到区位条件限制,民间信仰的祠庙多位于海拔高度较低、人口密度较大、交通可达性较好的地区,坡度和到水源的距离成为山神信仰和水神信仰祠庙空间分布显著的影响因子,榆中县祠庙呈现出山神信仰类祠庙“依山”,水神信仰类祠庙“傍水”的空间特点。 相似文献
5.
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
6.
为有效对港区大气污染进行治理、分析船舶尾气,本文详细介绍了一种基于高斯烟羽模型,通过MATLAB模拟仿真模型,其包括实验仿真过程、技术原理及理论模型对船舶尾气扩散进行的研究。该模型是在传统的高斯烟羽模型的基础上,通过对实源像源进行加权选择输入参数;通过矢量合成确定了气体扩散的方向,利用合成后的"风速"进行计算仿真,有效模拟了船舶尾气在港区或者海洋环境中的气体扩散模型。其模型简单且可以有效模拟船舶尾气扩散。并且进一步对后续模型的精确优化进行分析。 相似文献
7.
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
8.
9.
广西土壤有机质空间变异特征及其影响因素研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于广西第二次土壤普查的270个土壤剖面资料,结合1∶50万数字化土壤类型图、土地利用类型图和气象监测数据等资料,利用地统计学和逐步回归分析等方法对广西表层土壤有机质空间变异特征及其影响因素进行了探究。结果表明:广西表层土壤有机质平均含量为3.11±2.19%,变异系数为70.72%,空间分布呈北高南低的趋势。广西表层土壤有机质空间分布受到自然和人为因素的共同影响,土壤类型、成土母质、海拔、土地利用、气候和坡度6个环境因子对全区土壤有机质含量变异的综合解释能力为47.9%。其中,土壤类型是最重要的影响因素,能独立解释其变异的36.0%,海拔和成土母质分别能独立解释28.5%和15.8%。气温对广西土壤有机质空间分布的影响比降水量更加显著,从而造成了广西土壤有机质整体呈南低北高的趋势。同时,土壤有机质对气温的敏感性在一定程度上受到降雨量的制约。此外,研究区农业耕作管理等因素对土壤有机质的影响也不容忽视。 相似文献
10.