不同方法对冬小麦地块级估产的适用性研究

为了探究不同估产模型对冬小麦估产的精度和适用性,提高像元级和地块级冬小麦估产精度.利用机器学习方法支持向量机(SVM)模型、随机森林(RF)模型和深度学习方法长短期记忆(LSTM)模型,对冬小麦进行产量预估.结果表明:在像元级上,LSTM模型、RF模型估产精度高于SVM模型,LSTM模型不仅能够表征作物在生育期的生长变...     

倾斜摄影实景模型悬空地物处理方法

为更好解决传统倾斜摄影实景模型悬空地物处理过程中对三维采编环境的过度依赖，本文提出了一种基于倾斜摄影三角网络分析的实景模型悬空地物处理技术方法。该技术方法将三维三角网进行降维处理，通过分析降维后二维三角网节点上边线的辐射特性，快速定位地物边缘点，同时结合聚类分析算法、最小凸边提取等技术方式，实现对悬空地物边界的快速定位、消除。试验选取植被这类悬空地物作为研究对象，验证了文中的技术方法对倾斜摄影实景模型悬空地物处理具有较好的适用性，能极大降低倾斜摄影实景模型数据处理中对三维环境的要求，降低数据处理的难度。     

PS-InSAR与DS-InSAR监测城市地面沉降的精度检验与分析

为检验PS-InSAR和DS-InSAR监测技术的可靠性,利用覆盖上虞区的23景Sentinel-1影像,分别采用PS-InSAR和DS-InSAR技术进行数据处理,获得了两组上虞区的地表沉降信息,并用上虞区的二等水准监测数据进行精度检验与分析。研究结果表明,二等水准测量与PS-InSAR和DS-InSAR结果的互差主要分布在-5~+5mm/年范围内,说明PS-InSAR和DS-InSAR监测地面沉降结果可靠。