| SVM辅助的GPS SNR雪深时间序列反演 |
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| 引用本文： | 任超,施显健,周吕,黄远林,梁月吉,张志刚.SVM辅助的GPS SNR雪深时间序列反演[J].测绘科学技术学报,2019,36(4). |
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| 作者姓名： | 任超 施显健 周吕 黄远林 梁月吉 张志刚 |
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| 作者单位： | 桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;广西空间信息与测绘重点实验室,广西桂林541004;桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;桂林理工大学测绘地理信息学院,广西桂林541004;武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室,湖北武汉430079;北部湾大学资源与环境学院,广西钦州535011 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;国家自然科学基金;广西壮族自治区科技计划;武汉大学地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放基金;武汉市科技计划;桂林理工大学科研启动基金;广西壮族自治区中青年教师基础能力提升项目 |
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| 摘 要： | 研究了GPS干涉反射技术GPS-IR(GPS-Interferometric Reflectometry);在利用GPS卫星SNR信号进行积雪深度探测的基础上构建了支持向量机SVM(Support Vector Machine)辅助的GPS SNR雪深时间序列反演模型;对积雪深度进行时间序列预报和与传统GPS-IR积雪探测模型进行精度对比分析。实验结果显示,相比传统GPS-IR雪深反演模型,SVM辅助的GPS SNR雪深时间序列反演模型的雪深预报结果的精度更高,也更符合实测雪深的变化趋势,可为地面积雪雪深反演提供新方法。
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| 关 键 词： | 支持向量机 GPS干涉反射技术 信噪比 雪深反演 时间序列 |
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