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以广播星历为起算轨道的北斗卫星实时滤波精密定轨往往需要较长收敛时间,针对此,提出利用超快速精密星历约束的实时精密定轨方法。通过MGEX跟踪网全球分布的51个测站连续7 d的实测数据,利用平方根信息滤波对北斗卫星实时精密轨道进行确定,并以3 d解事后轨道作为参考,评估北斗卫星实时滤波轨道精度。结果表明,利用广播星历作起算轨道时,北斗实时滤波轨道平均需要经过15 h收敛才能达到稳定,而新方法在这段时间内轨道变化较为平稳,未出现明显的收敛现象,并且7 d时间内GEO卫星在切向、法向和径向上RMS分别优于2.5 m、20 cm和30 cm,IGSO和MEO卫星在3个方向上分别优于30 cm、15 cm和10 cm。 相似文献
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本文基于Landsat影像数据获取天山博格达自然遗产地土地覆盖分类,结合归一化植被指数(NDVI)和数字高程模型(DEM)构建“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图分析研究区植被受海拔和坡向的水热空间变化影响的分布特征,通过概率统计分析提取博格达遗产地山地垂直带,并结合研究区的气温、降水数据和NDVI变化特征分析垂直带变化的原因。研究结果表明:① 本文利用“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图,揭示了研究区1989年和2016年的NDVI值和分类类别随着海拔上升的变化特征,其中NDVI值随着海拔上升呈现“倒U形”变化,而不同分类类别在一定的海拔区间内呈现出聚集效应,且不同分类类别有明显的高程界限。② 1989年和2016年博格达遗产地山地垂直带分带上限分别为:1278 m和1185 m(温带荒漠草原带)、1784 m和1759 m(山地草原带)、2706 m和2730 m(山地针叶林带)、3272 m和3293 m(高山草甸带)、3636 m和3690 m(高山垫状植被带)。③ 博格达遗产地1989年和2016年山地垂直带受区域气温升高和降雨增加的影响有较为明显的改变,其中温带荒漠草原带最为敏感,其上限变化最大,向下收缩93 m;山地针叶林带的分布范围则向两侧扩张49 m;山地草甸带带宽基本保持不变,但整体上移了约20 m;冰雪带则受到全球气候变暖的影响向上退缩54 m。 相似文献
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避难场所可达性是指避难场所与受灾居民之间的通达性,即灾害发生时,避难人员通过避难疏散通道到达避难场所的难易程度,是评价避难场所布局合理性的重要指标。本研究结合高斯两步移动搜寻法和网络分析法,从供需双向出发对村镇地区避难场所进行可达性分析。2种方法的结合,既充分考虑了需求点与设施点的相互作用,又充分考虑了设施点的吸引力随距离的衰减关系,并基于实际道路,以步行疏散时间作为搜索半径,降低了传统研究中因忽略供需间相互作用及实际距离而引起的可达性结果的误差。最后,以神农架松柏镇区为例,验证该方法的实际应用价值。结果表明,该方法能够有效测定村镇地区避难场所的空间可达性,同时,基于GIS软件可以直观地揭示研究区域内避难场所可达性空间分布差异。该方法可为制定科学的村镇防灾减灾规划提供方法支持。 相似文献
34.
可可西里处于青藏高原腹地,是青藏高原自然环境的交接与过渡地带。近年来该区域冰川物质平衡可能有从西向东由正转负的趋势,但是其过渡地带岗扎日地区冰川状态未知。本研究利用地形图、SRTM、ASTER和Landsat等资料分析了岗扎日地区冰川面积变化和物质平衡变化,并对可可西里地区冰川变化空间规律进行了探讨,结果表明:①1970-2016年岗扎日冰川总面积年均缩小率为0.08±0.02%。2006年后冰川退缩趋势减缓。②1970-2012年岗扎日冰川平均减薄-8.64±0.30 m,体积减少1.45±0.06 km3,平均物质平衡为-0.21±0.01 m w.e. a-1。冰川物质平衡趋势由负转正(1970-1999年:-0.34±0.01 m w.e. a-1;1999-2012:0.16±0.02 w.e. a-1)。③东南、南、西南朝向作为迎风坡,1970年以来其冰川物质亏损较小,1999-2012年呈现强烈的正平衡。冰川面积变化滞后于物质平衡变化,东朝向和东南朝向冰川面积缩小率最大,主要是因为冰川冰舌较长,末端所处的海拔较低。④气温升高是岗扎日冰川1970-1999年呈现负物质平衡状态的主因,降水增多是1999-2012年正平衡状态的主因。⑤可可西里地区冰川1970s以来面积年均缩小率从西向东不断增大、物质平衡下降,与西风环流和季风环流相关,但局地气候也影响冰川变化和物质平衡。 相似文献
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针对目前土地遥感监测工作中存在的监测频次低和数据现势性差等问题,通过统筹获取国产卫星影像数据提升监测频次,设计了多源遥感影像的空间网格组织和调度方法,改变传统的影像切片发布模式,建立实时影像服务方法,大幅提升了土地督察遥感监测时效。通过在国家土地督察济南局试点应用,研发了云端一体化的土地督察遥感监测服务平台,实践证明基于空间网格的影像组织管理效率优于传统金字塔切片管理模式,有效支撑了违法用地、永久基本农田保护和城市开发边界突破等监测预警,应用成效显著。 相似文献
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为了得出雾霾气象成因机制、影响因素和时空分布特征,以石家庄市区与郊县为研究区域,将2013年9月至2016年12月石家庄市各市区、郊县的PM2.5历史监测数据中的有效数据进行了数据分析处理得到雾霾浓度数据,还有温度、降水、风速、地形和人口密度等数据,运用GIS分析的方法,模拟绘制石家庄雾霾的时空分布图、雾霾与各影响因子的专题对比图,得到雾霾形成机制的因子、雾霾的时空分布规律、雾霾季节变化特征、雾霾与地形间的关系等;运用数据分析软件OriginPro8.SR3分析雾霾浓度与风速数据、降雨数据、温度数据间的相关性。 相似文献
39.
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
40.
A constitutive model that captures the material behavior under a wide range of loading conditions is essential for simulating complex boundary value problems. In recent years, some attempts have been made to develop constitutive models for finite element analysis using self‐learning simulation (SelfSim). Self‐learning simulation is an inverse analysis technique that extracts material behavior from some boundary measurements (eg, load and displacement). In the heart of the self‐learning framework is a neural network which is used to train and develop a constitutive model that represents the material behavior. It is generally known that neural networks suffer from a number of drawbacks. This paper utilizes evolutionary polynomial regression (EPR) in the framework of SelfSim within an automation process which is coded in Matlab environment. EPR is a hybrid data mining technique that uses a combination of a genetic algorithm and the least square method to search for mathematical equations to represent the behavior of a system. Two strategies of material modeling have been considered in the SelfSim‐based finite element analysis. These include a total stress‐strain strategy applied to analysis of a truss structure using synthetic measurement data and an incremental stress‐strain strategy applied to simulation of triaxial tests using experimental data. The results show that effective and accurate constitutive models can be developed from the proposed EPR‐based self‐learning finite element method. The EPR‐based self‐learning FEM can provide accurate predictions to engineering problems. The main advantages of using EPR over neural network are highlighted. 相似文献