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立体测绘卫星产品精度受多种因素的影响,采用一定的技术手段对立体像对接边的平面高程误差进行准确和全面的量测,不仅可以有效保障测绘产品的生产质量,还有助于检查影像内部可能存在的畸变和异常。本文提出了一种立体测绘卫星高程接边误差检查方法,首先通过LoFTR算法对具有重叠的异轨立体卫星像对进行特征匹配后获取大量的高精度匹配点;然后找出能够分别在两个像对上进行前方交会的匹配点,并计算这一位置的高程接边误差;最后通过自适应迭代再加权最小二乘法(IRLS)方法对单一区域中的匹配点对应的高程接边差的平均值进行稳定性估计,剔除检查结果中的异常值,得到可信结果。通过国产资源三号立体像对和高分七号立体像对的试验,证明了该方法达到的精度水平足以满足立体测绘卫星高程误差检查的精度需求,并验证了该方法的有效性。 相似文献
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北京地区Landsat 8 OLI高空间分辨率气溶胶光学厚度反演 总被引:3,自引:0,他引:3
卫星气溶胶光学厚度(AOD)反演中,传统暗目标方法在反射率较低的水体、浓密植被覆盖区域取得了较好效果,在反射率较高且结构复杂的高反射地表上空目前多采用深蓝算法,但存在空间分辨率较低,对细节分布描述性较差等问题。为解决这一问题,本文首先以5年(2008年—2012年)长时间序列MODIS地表反射率产品为基础,采用最小值合成法建立500 m分辨率逐月地表反射率产品数据集,然后利用地物波谱库中典型地物波谱数据,分析建立MODIS与Landsat 8 OLI传感器蓝光波段反射率转换模型,最后北京地区AERONET地基观测数据确定了气溶胶光学物理参数,并反演获取了北京地区上空500 m分辨率的AOD分布。为验证反演算法的精度,分别将反演结果同AERONET及MODIS/Terra气溶胶产品(MOD04)进行交叉对比,同时利用相关系数R,均方根误差RMSE,平均绝对误差MAE以及MODIS AOD产品预期误差EE共4个指标进行衡量。结果表明:算法反演获取的AOD与AERONET观测值具有较高的一致性,各指标分别为R=0.963,RMSE=0.156,MAE=0.097,EE=85.3%,稍优于MOD04产品(R=0.962,RMSE=0.158,MAE=0.101,EE=75.8%),并且有效的对比点数也高于MOD04。通过与地基观测相比,卫星遥感获取的高分辨率城市地区AOD精度可作为定量评估城市空气质量的有效依据。 相似文献
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植被冠层辐射散射信号中蕴含了丰富的植被信息,通过构建植被冠层辐射散射模型,可以实现植被结构等生物物理参数的遥感定量反演。迄今为止,可见光/近红外、热红外、微波波段均已发展了大量的模型,这些模型在参数反演方面各具优势,但不同波段的模型又有其自身的局限性。跨波段的联合模拟可以实现模型间的优势互补,进而提高地表参数的反演精度,近年来已有学者专注于可见光/近红外与热红外模型,热红外与微波模型,主被动微波模型,以及可见光/近红外与微波模型的联合模拟和协同反演,但多是两两联合,且主要是基于经验模型或解析模型。基于3维场景的植被冠层辐射散射特性模拟模型可以细致刻画不同组分的结构和空间分布特征,对于由植被结构引起的多次散射和组分比例变化的考虑具有优势。本文主要介绍了3维模拟模型在可见光/近红外、热红外和微波波段,以及跨波段联合模拟方面的研究进展,从模型机理、场景统一、以及组分理化参数的统一的角度,探讨了构建多波段3维模拟系统的可行性,展望了多波段3维模拟模型的发展趋势。 相似文献
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不同城镇化发展模式对城市碳排放有显著影响。以石家庄市为案例,基于历年统计数据及实地调研数据,采用情景分析方法,定量核算石家庄市不同城镇化模式下的碳排放,结果表明在不同的城镇化模式下,石家庄市能源消费和碳排放将存在显著差异。与延续目前相对高碳的城镇化模式相比,在低碳城镇化模式下,2015—2030年,在城镇化率同样提升18.7%的情景下,碳排放的年均增速将由4.3%下降至0.4%,碳减排效果非常显著。 相似文献
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HOTPANTS是天文领域的重要工具,它主要是天文图像相减技术的具体实现,在凌日行星观测、引力透镜观测、寻找超新星以及发现天文现象的数据处理中发挥着重要作用。现阶段HOTPANTS经常被用在天文实时观测数据处理的流水线上,但是HOTPANTS在处理大规模的天文图像(7 K×7 K-10 K×10 K)时十分耗时。在分析HOTPANTS的性能瓶颈之后,提出并实现了基于图形处理器(Graphic Processing Unit,GPU)的HOTPANTS的并行优化方法。优化的HOTPANTS在处理大规模图像时,整体性能提升了2~3.5倍,卷积部分计算效率提升了6~13倍,并且通过图形处理器优化之后HOTPANTS的误差在天文领域是可以接受的。 相似文献
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北京地区大气主要温室气体的季节变化 总被引:7,自引:0,他引:7
摘 要:报道了北京主要温室气体浓度最新变化情况,采用1993—2002年北京主要温室气体周平均浓度的数据,用时间序列分解的方法对其季节变化进行了分析研究,并对造成北京主要温室气体季节变化的原因进行了初步探讨。分析发现北京大气CH4的季节变化范围在-49.2×10- 9~ 55.7×10- 9(V/V)之间,并呈现出双峰模态;北京大气CO2浓度的季节变化范围在-26.4×10- 6~ 34.0×10- 6(V/V)之间;北京大气 N 2 O浓度变化没有明显的季节变化特点。 相似文献