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多模态遥感影像间(光学、红外、SAR等)存在显著的非线性辐射差异,传统方法难以有效地提取影像间的共有特征,匹配效果不佳.鉴于此,本文将深度学习方法引入影像匹配中,提出了一种基于Siamese网络提取多模态影像共有特征的匹配方法.首先通过去除Siamese网络中的池化层和抽取特征来优化该网络,保持特征信息的完整性和位置精度,使其可有效地提取多模态影像间的共有特征,然后采用模板匹配策略,实现多模态遥感影像高精度匹配.通过利用多组多模态遥感影像进行试验,结果表明,本文方法的匹配正确率和匹配精度都优于传统的模板匹配方法. 相似文献
253.
Qi LIU Nini CUI Jia FENG Junping Lü Fangru NAN Xudong LIU Shulian XIE John Patrick KOCIOLEK 《海洋湖沼学报(英文)》2021,(3):1042-1062
We report on eight species of the freshwater diatom genus Gomphonema from aquatic habitats from the Yuntai Mountains of Henan Province, China. This work represe... 相似文献
254.
Jinfen HAN Fangru NAN Jia FENG Junping Lü Qi LIU Xudong LIU Shulian XIE 《海洋湖沼学报(英文)》2021,(3):1063-1076
Twelve putative "Chantransia" isolates were collected from six locations across Hubei, Shanxi, Guizhou, and Henan Provinces in China. Their morphological charac... 相似文献
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257.
258.
集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)作为一种有效的数据同化方法,在众多数值实验中体现优势的同时,也暴露了它使用小集合估计协方差情况下精度较低的缺陷。为了降低取样噪声对协方差估计的干扰并提高滤波精度,应用局域化函数对小集合估计的协方差进行修正,即在协方差矩阵中以舒尔积的形式增加空间距离权重以限制远距离相关。在一个二维理想孔隙承压含水层模型中的运行结果表明,局域化对集合卡尔曼滤波估计地下水参数的修正十分有效,局域化可以很好地过滤小集合估计中噪声的影响,节省计算量的同时又可以防止滤波发散。相关长度较小的水文地质参数(如对数渗透系数)更容易受到噪声的干扰,更有必要进行局域化修正。 相似文献
259.
260.