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301.
高分三号SAR影像双阈值变化检测 总被引:1,自引:1,他引:0
双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。 相似文献
302.
基于甘肃省河东地区61个气象站点1988—2017年逐日气温数据,利用Mann-Kendall检验,Sen’s斜率估计方法分析甘肃省河东地区极端气温指数的时空变化趋势,并探讨极端气温指数与其影响因素之间的关系,最后利用NAR神经网络结合Hurst指数对甘肃省河东地区极端气温指数变化进行预测分析。结果表明:(1)从时间上看,冷极值相对指数呈下降趋势,冷极值绝对指数、暖极值以及气温日较差、作物生长期呈上升趋势。(2)从空间上看,对冷极值变化反应最为敏感的是高寒湿润区,对暖极值变化反应最为敏感的是温带半湿润区和北亚热带湿润区,除北亚热带湿润区外各区域作物生长期的变化都达到了显著水平,而气温日较差仅在温带半湿润区达到了显著水平。(3)多数极端气温指数与经纬度、海拔之间有显著相关性,但受区域自然特点影响,经度与海拔对其影响实为一类。(4)亚洲区极涡强度、北半球极涡强度以及青藏高原指数B与极端气温指数变化有密切关系,而太阳黑子等只与个别指数之间存在显著的相关性。(5)预测出的极端气温指数冷极值相对指数仍呈现下降趋势,冷极值的绝对指数、暖极值以及气温日较差、作物生长期仍然呈现增加趋势,但大多数指数与1988—2017年相比变化幅度有所降低。(6)与其他区域相比甘肃省河东地区大多数气温指数变化幅度处于中间水平,表现出其为多种不同气候区、自然区交界地带的特色。 相似文献
303.
了解物种利用资源和占据生态空间的能力,对维持完善和科学保育荒漠戈壁植物群落的多样性具有重要意义。在综合反映各生态因子作用的群落类型和海拔梯度组合而成的两条资源轴上,测度分析了甘肃酒泉荒漠戈壁灌木群落主要优势种的生态位特征。结果表明:(1)在群落类型和海拔梯度两条资源轴上,红砂(Reaumuria songarica)、泡泡刺(Nitraria sphaerocarpa)和合头草(Sympegma regelii)的重要值和生态位宽度均较大,说明这些物种适应能力强,能够较好地利用环境资源,分布范围大,作为荒漠戈壁灌木群落中的广域种具有重要的生态地位和作用。(2)荒漠戈壁优势物种间的生态位重叠值多数较小,在群落类型和海拔梯度资源轴上生态位重叠值小于0.5的分别占总种对的62.63%和77.89%。生态位宽度大的物种之间一般生态位重叠值较高,物种利用资源能力强且存在竞争关系;然而,生态位宽度较小的物种与其他物种之间的生态位重叠程度较低,不同物种在环境资源的需求上产生互补,可以和谐共存;生态位宽度小的物种之间生态位重叠值仍较高,物种分布呈斑块现象;因此,生态位重叠与生态位宽度之间无显著相关性。(3)荒漠戈壁优势物种间总体表现为不显著的正关联,表明该植被群落结构及其物种之间处于稳定共存的状态。 相似文献
304.
本文对北部湾内一个连续7d的海流观测站的资料进行旋转谱分析。结果表明,该海区潮流属于不正规全日潮,全日周期分量的谱能量与半日周期分量的谱能量的比值为1.7。全日周期分量的椭圆主轴方向为341°,且椭圆主轴方向较稳定。整个流场基本上受顺时针旋转流所控制。总的趋势,在低频段海流的北分量自谱能量远比东分量自谱大。东分量谱相对北分量有一个较短的时间滞后,且北分量与东分量相关性较好。分析结果与以往对测站所在海区观测的潮流准调和分析结果相吻合。 相似文献
305.
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308.
309.
310.
Different ocean features usually appear in synthetic aperture radar (SAR) images simultaneously. This makes the image compli- cated and hard to understand. Because of lower signal-to-noise rate , it is much more difficult to separate different ocean features than to separate different land features. A completely novel method is presented to separate ocean features from multifrequency po- larimetric SAR imagery. AIRSAR data from Jet Propulsion Laboratory (JPL), National Aeronautics and Space Administration (NASA) are used in the case studies and good results are achieved. 相似文献