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红树林是世界上生产力最高、价值最高的湿地生态系统之一。冠层叶绿素含量CCC(Canopy Chlorophyll Content)作为红树林重要的生物物理参量,是估算其生产力和评价其健康状况的重要指标。本文利用珠海一号高光谱卫星(OHS)影像与Sentinel-2A多光谱数据计算传统植被指数与组合植被指数并构建了高维数据集,综合利用正态分布检验、最大相关系数法与变量重要性评价进行数据降维和变量优选;分别基于单一线性回归算法、机器学习回归算法和堆栈集成学习回归算法构建了红树林CCC遥感反演模型,探明北部湾红树林CCC的最佳遥感反演模型,验证OHS高光谱影像与Sentinel-2A数据反演红树林CCC的精度差异,评估SNAP-SL2P算法反演红树林CCC的适用性。研究结果表明:(1)通过数据降维和变量选择处理,从高维度OHS数据集选取了8个特征变量,其中RSI(12,17)、DSI(12,18)和NDSI(6,12)组合植被指数对红树林CCC反演精度的贡献率较高;(2)联合OHS数据和最优堆栈GBRT集成学习回归模型(Score=0.999,RMSE=0.963 μg/cm2)的训练精度优于最优RF机器学习回归模型(RMSE降低了7.531 μg/cm2),明显优于最优Lasso线性回归模型(RMSE降低了19.383 μg/cm2);(3)在最优堆栈集成学习回归模型下,OHS数据反演红树林CCC的精度(R2=0.761,RMSE=16.738 μg/cm2)高于Sentinel-2A影像(R2=0.615,RMSE=20.701 μg/cm2);(4)联合OHS和Sentinel-2A数据的最优堆栈集成学习回归模型反演红树林CCC的精度都明显优于SNAP-SL2P算法(R2=0.356,RMSE=49.419 μg/cm2)。研究结果论证了正态分布检验、最大相关系数法和基于XGBoost的特征选择方法有效降低了高维数据集的维度,并得到了最优特征变量;OHS数据的最优堆栈GBRT集成学习回归模型训练精度最高,是估算红树林CCC的最优反演模型;OHS和Sentinel-2A数据都能有效反演红树林CCC(R2均大于0.61),而OHS数据的估算精度更高(R2大于0.75);SNAP-SL2P算法不能有效反演红树林CCC(R2小于0.4),且对红树林CCC数值存在系统性低估。 相似文献
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本文介绍了用AutoCAD的C语言开发工具ADS实现建立基于AutoCAD的数字地面模型并以此为基础在AutoCAD环境下内插等值线、生成断面图和计算挖填土方的方法. 相似文献
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双等距离投影及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
双等距离投影是指自图上两定点出发至图上任意点间的距离都与实地等长的投影。本文先从球面极坐标出发,讨论了双等距离投影公式的建立,继而给出了在地理坐标下的正轴和斜轴投影计算方法。本文证明了该投影的性质属任意投影,其计算方法是可行的,有实用价值。双等距离投影在测量上可用于圆圆系统定位,在军事上可用于敌情监测等。 相似文献
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激光雷达(LIDAR)是一种新的测量方式,作为20世纪最重要的科学技术成果之一,它的出现具有特别的意义,本文只介绍了它的工作原理以及在测绘和其他方面的应用。 相似文献
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可视化技术及其在GIS中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
可视化是80年代末提出并发展起来的一门新的技术,该技术正成为研究的热点。阐述了可视化的简史、含义和方法,描述了可视化技术的软件系统,显示设备以及GIS中的可视化任务和3D可视化技术。 相似文献
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本文介绍了AutoLISP(以下简称LISP)程序设计语言以及AutoCAD(以下简称CAD)实体联结表的一般概念,阐述了应用AutoLISP程序图解A utoCA D在工程中的应用原理、编制方法和LISP程序的执行步骤,证实这一方法确是方便、简洁、成果准确、工效高,且成果可多用。 相似文献
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高分辨率卫星遥感图像及其应用 总被引:6,自引:1,他引:5
介绍了目前世界上分辨率最高的卫星图像,它的分辨率达到2m。如果结合同时摄取的具有80%重叠度的10m分辨率图像,就可以得到数字正射影像或进行立体量测。如果应用中需要这种高分辨率的图像,可以直接通过Internet网络购买或订购。 相似文献
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PCA空间滤波在高频GPS定位中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
利用主成分分析法(PCA)对高频GPS时间序列进行空间滤波,并结合Karhunen-Loeve展开法(KLE)对其结果进行判定,可有效地提取共模误差,提高单历元定位精度。通过对四川GPS连续观测网的计算分析表明,PCA方法可较好地减弱区域共模误差,并能准确地反映共模误差的空间分布,且精度优于传统的堆栈法,这对高频GPS技术的应用和发展具有重要意义。 相似文献
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