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为充分利用高分辨率遥感影像提供的细节信息,提高震害损毁建筑物检测精度,提出了一种图割框架下融合形状、边缘、角点等多种类型特征的损毁建筑物检测方法。该方法首先利用震前建筑物线划图提取包含单个建筑物的局部影像,用于图割能量函数建模,并分别根据建筑物的位置、形状、边缘以及角点构造能量函数的各约束项。在此基础上,通过最大流/最小割算法求解能量函数最小值,依据最小割能量进行地震前后局部影像中建筑物的相似性度量。最后利用最大期望算法(expectation maximization,EM)求得最小割能量的分类阈值,并根据错分率估值执行后处理以获得最终变化检测结果。采用2011年3月11日东日本大地震前后石卷港的高分辨率遥感影像进行试验,结果表明本文提出的方法能有效检测出损毁建筑物。 相似文献
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在数量适度的情况下,合理布设高速公路交通量调查观测站点,使观测数据准确反映路网运行特征是高速公路交通量调查与信息服务体系构建的重要支撑。文中运用GIS空间网络分析技术,结合"两阶段"宏观布设法和OD反推布设法,开发交通量调查观测站布设软件。当缺少历史流量数据时,用"两阶段"宏观布设法以路段累计重要度代替路段流量,并进行累计重要度计算。最后以江苏省高速公路网一类调查观测站布设为例进行验证,结果表明,软件可基本实现科学、高效的高速公路一类调查观测站布设。 相似文献
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Planetary boundary layer height (PBLH) is an important input parameter for any boundary layer study or model, either climate or atmospheric. The variation of the PBLH is also of great significance to the physical processes of numerical prediction, diagnosis of weather forecasting and monitoring urban pollutants. However, effective ways to monitor the PBLH continuously are lack. Wind profilers are commonly used in monitoring PBLH continuously because of its high temporal and spatial resolution, coupled with capability of continuous detection. In this paper, the covariance wavelet transform (CWT) is used to analyze the range-corrected signal-to-noise ratio (SNR) of the wind profiler to determine the PBLH, which is then compared with the results measured by the gradient method and the radiosonde. The conclusions are as follows: (1) The scaling parameter a and translation parameter b of the wavelet are critical in determination of the PBLH by applying the CWT as different values may get completely different results, which requires to select appropriate values in the calculation carefully. (2) Quality control is crucial in determining the PBLH because good quality control can help remove mutation points, which makes the determined PBLH more consistent with the actual situation. (3) In clear-air, the gradient method is not applicable if the boundary layer turbulence is inhomogeneous and the impact of noise is large for that it is easy to be impacted by the mutation of SNR caused by the atmosphere turbulence instability and other factors, which will cause large errors, while the CWT method as an improvement of the gradient method can determine the PBLH quite well. (4) Through quality control, the PBLHs determined by the CWT are consistent with those of radiosonde, and the correlation coefficient between them is 0.87. 相似文献
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夏季南亚高压与邻近上对流层下平流层区水汽变化的联系 总被引:1,自引:0,他引:1
利用1979-2015年ERA-interim月平均再分析资料,分析了夏季南亚高压(SAH)与邻近上对流层下平流层(UTLS)区水汽空间分布特征,讨论了二者的相关关系和因果联系。结果表明:(1)在对流层上层,水汽大值区位于南亚高压的东南侧,并随高度升高向西北倾斜到100 hPa,水汽大值中心基本位于南亚高压中心附近。(2)南亚高压偏强(弱)时,南亚高压东部UTLS区水汽显著偏多(少),而南亚高压西北部水汽异常不显著。(3)南亚高压偏强(弱)时南亚高压中部UTLS区水汽偏多(少)可能与南亚高压对水汽的抽吸和对水汽输送屏障有关。(4)而南亚高压东南侧UTLS区水汽偏多(少)时南亚高压偏强(弱)可能与深对流输送的水汽潜热释放有关。 相似文献
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综合利用中国环境监测网公布的合肥市2013-2015年大气污染物浓度数据和合肥市气象站的常规气象资料,以及激光雷达探测资料、公益性行业(气象)专项(GYHY201206011)获得的气溶胶离子成分分析结果,分析了合肥市PM2.5重污染(日均浓度>150 μg/m3)特征。结果表明:(1)2013-2015年,合肥市PM2.5浓度和重污染天数空间分布差异明显,东北部多、西南部少,1月各站差异最大。除了低浓度日(日均浓度≤35 μg/m3),PM2.5浓度都存在明显的日变化,午后低、早晚高,且随着污染程度加重,早上峰值出现时间推后。(2)重污染日臭氧以外的气态污染物浓度都显著上升。(3)重污染日常伴随着霾和轻雾天气,以稳定、小风天气为主,重污染日白天相对湿度偏高、风速偏小,600 m以下的消光系数显著增大且峰值高度降低。(4)重污染日PM2.5中水溶性无机离子含量增高,其中NO3-含量的占比增加最多,超过了SO42-的占比。 相似文献
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