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根据多镜头组合型全景相机的严格成像机理,分析了广泛采用的全景理想成像模型系统误差的来源,推导出误差分布规律,并深入比较了严格成像模型和理想成像模型之间的差异.首先,分析了理想模型的单片物方定位误差和像方后方交会误差,理论公式表明其误差分布和物像间距及视角大小相关;其次,分析了全景立体像对的理想核线误差,并证明误差受像对间的旋转角和Z坐标影响.最后,分别采用室内、外数据对两种模型的空间后方交会、核线模型、光束法平差进行比较分析.试验结果表明,室外条件下由于物距接近于全景投影面、立体影像间旋转角较小等因素,两种模型的差异很小,且都达到了相当于1像素左右的测量精度;在狭窄的室内条件下,由于物距小、旋转角大等因素,严格模型在测量精度上明显优于理想模型. 相似文献
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数据同化是提升复杂机理过程模型精度的关键技术之一,而湖泊藻类模型的敏感参数具有随时间动态变化的特征,导致数据同化过程中无法精准更新某一时段的敏感参数,影响数据同化的模型精度提升效果.针对上述问题,本研究耦合了参数敏感性分析与集合卡尔曼滤波,研发了一种能够实时识别模型敏感参数的新型数据同化算法;为验证研发算法的效率,依托巢湖的高频水质自动监测数据,测试算法对藻类动态模型的精度提升效果.测试结果表明:研发算法能够精准跟踪模型敏感参数的动态变化,并根据监测数据实时更新模型敏感参数,实现了水质高频自动监测数据与藻类动态模型的深度融合,藻类生物量模拟精度提升了55%,即纳什系数(NSE)从0.49提升到0.76,模拟精度提升效果也显著优于传统数据同化算法(NSE=0.63).研发算法可应用于其它水生态环境模型的数据同化,为水生态环境相关要素的精准模拟预测提供关键技术支撑. 相似文献
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134.
试论地貌圈概念、属性及其与其它地表圈层关系 总被引:1,自引:0,他引:1
地貌圈作为地表圈层中的一个与人类生存、发展直接发生关系的圈层。它具有三维形态、物质结构及其运动与演化的四大属性,并在全球充分连续的基本圈层。主要以亚洲与邻区海陆地貌为例,通过地貌圈大中地貌以内动力为主而微地貌以外动力为主的成因概念及其形态、物质、运动与演化四大属性的基本事实,论证地貌圈存在的客观性及其在全球的连续性。论文在探讨地貌圈运动特征时,首次用岩石圈构造分层的现代概念,解析了现代板块边缘及其毗邻广大地区GPS所测试的地壳运动速度,普遍慢于以热点为参考架而确定的板块运动速度。最后,论文以地貌圈与其它地表圈层互相关系的简表,及其与内外环境圈的物质流与能量流等示意图,来呼吁加强地貌圈的基础与应用研究,这对推动地球科学及其与人类生存和可持续发展具有重要意义。 相似文献
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摄影测量与深度学习 总被引:1,自引:2,他引:1
深度学习正逐渐占领与“学习”相关的诸多研究领域,也对摄影测量这门学科造成冲击和促进。根据摄影测量学的定义:“利用光学像片研究被摄物体的形状、位置、大小、特性及相互位置关系”,其研究对象包括几何与语义。本文从这两个方面回顾和探讨深度学习目前的应用现状,并对其影响下的摄影测量的发展进行展望。在几何上,基于卷积神经元网络的学习架构已经广泛用于图像匹配、SLAM及三维重建,取得了较好的效果,但仍需进一步改进。在语义上,由于传统的手工设计方法未能将语义信息以工程化的形式确定并生成类似4D产品的各类语义“专题图”,语义部分长期受到忽视。深度学习强大的泛化能力、对任意函数的拟合能力及极高的稳定性,正使得专题图的自动制作成为可能。笔者通过道路网、建筑物、作物分类等应用实例,回顾已经取得的研究成果,并预计:利用光学像片生成高精度的语义专题图,在不远的未来即将实现;并可能成为摄影测量的一类标准产品。最后,针对几何和语义,分别介绍了笔者的两个相关研究:基于深度学习的航空图像匹配以及基于3D卷积神经元网络的精细农作物分类专题图自动提取。 相似文献
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结合<焦作至巩义黄河公路大桥及连接线工程>施工的全过程,提出并建立了公路工程监理信息系统,即利用GIS与MIS技术对公路工程整个施工过程进行质量控制、进度控制及投资控制.介绍了公路工程监理信息系统的设计与实现的过程及相应的功能,为监理工程师提供了对公路工程施工资料进行查询、统计分析和计算机管理的科学方法,对确保公路工程施工的顺利完成具有实际意义. 相似文献
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