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991.
992.
993.
994.
流动VLBI天线系统噪声温度及天线效率测量 总被引:1,自引:0,他引:1
我国自行研制的第一套流动VLBI系统——DCW—01型流动VLBI测量仪,目前已在国家重大科学工程“中国地壳运动观测网络”中投入使用。在流动VLBI的观测试验中,天线系统噪声温度和天线效率是观测前系统调试和检测的两项重要内容。天线系统噪声温度是衡量流动VLBI观测系统内部噪声程度的特性指标;天线效率反映了天线系统对到达天线能量的刊用率,在很多计算公式中是一个很重要的参数。因此,精确地测量它们的值是进行相关处理和计算的前提。文中结合我国流动VLBI观测站的研制与建设,介绍了流动VLBI测量仪的天线及接收机系统,并详细阐述了其天线系统噪声温度和天线效率的测量。 相似文献
995.
自适应空间信息移动服务 总被引:4,自引:0,他引:4
空间信息移动服务系统是空间信息系统继由传统PC计算环境向有线Web分布式计算环境扩展后,向移动计算环境的新发展。文中在分析移动计算环境概念和特点的基础上,讨论了空间信息移动服务的若干特点及关键技术,研究了自适应空间信息移动服务方案。 相似文献
996.
数学形态学着重于分析和处理图像的几何结构信息。根据这一原理,在图像分类预处理过程中,对各种地物区域的几何结构特点进行分析,构造相应的结构元素,然后对图像进行形态迭代分解法(IMD,Iterative Morphological Decompostion)变换。在变换结果中,地物区域的灰度信息进行了归一化处理,同时区域的几何结构特点和独立地物得到了有效保留。将多光谱图像的IMD变换结果进行分类实验的结果表明,该方法可以有效提高多光谱图像分类的精度和效率,具有较强的适用性。 相似文献
997.
3维数据模型的建立是实现真3维GIS的一个核心问题。在充分分析现有3维数据模型的基础上,比较了传统模型的优缺点。针对空间目标建模的特点,设计了一种面向对象的3维数据模型。考虑到软件的实用性和可扩展性,着重论述了3维交互式设计及数据管理。 相似文献
998.
GIS数据辅助下的线状目标自动提取 总被引:2,自引:0,他引:2
首先介绍了遥感影像中线状目标骨架自动提取的意义和研究现状,然后结合老的GIS数据,提出了一种算法来实现遥感影像中线状目标骨架的自动提取,算法主要包括影像预处理、GIS数据与影像的配准、骨架跟踪、编组连接与数据简化等步骤。最后又利用遥感影像和相应的GIS数据进行了实验,实验证明了算法的可行性和有效性。 相似文献
999.
1000.
应用高光谱遥感数据估算土壤表层水分的研究 总被引:8,自引:0,他引:8
土壤水分是土壤的重要组成部分,它在陆地表层和大气之间的物质和能量交换方面扮演着重要角色,寻求快速而准确的方法估算土壤水分具有重要意义。通常,从可见光一近红外对土壤表层水分的估计多是建立在土壤水分与反射率的关系之上的。而在土壤水分含量不高时,土壤水分的增加使土壤光谱反射率在整个波长范围内降低,尤其在760nm,970nm,1190nm,1450nm,1940nm和2950nm等水分吸收波段,而在土壤水分含量较高时,土壤水分的增加会使土壤光谱反射率在某些光谱波段升高。而土壤水分的估计往往是基于土壤水分与土壤水分吸收波段的吸收强度之间的线性关系上,虽然这些经验的方法对于估算某些土壤的表层水分含量是有效的,但这些关系应用于其它条件(如不同种类土壤、土壤湿度变化范围很大的情况)时却面临很多困难,这与土壤的光谱反射率是由土壤的组成成分(土壤水分、有机质、氧化铁和粘土矿物等)的含量和它们在土壤中的分布密切相关。微分技术处理“连续”的光谱是遥感中常用的数学方法,微分技术能部分消除低频光谱成分的影响。现在微分光谱已广泛地应用于研究植被的生物物理参数、矿物和有机质等。然而利用微分光谱对土壤水分反演的研究却鲜见报道。本文通过对实验室中多种不同类型的土壤进行光谱与土壤表层水分含量进行观测,探讨了通过土壤反射率与微分光谱对土壤表层水分的反演方法。4种类型的土壤光谱数据(反射率(R),反射率倒数的对数(log(1/R)),反射率的一阶微分光谱(dR/dλ),反射率倒数的对数的一阶微分光谱(d(log(1/R))/dλ))与土壤表层水分之间的关系在本文中得到分析,R与log(1/R)对于不同土壤类型与土壤表层水分都很敏感,说明通过R与log(1/R)反演土壤表层水分受土壤类型的影响很大,而dR/dλ,d(log(1/R))/dλ)对土壤类型却不敏感,对土壤表层水分较为敏感,说明dR/dλ和d(log(1/R))/dλ)对于反演不同类型土壤具有很大的潜力,微分光谱与土壤水分在某些波段具有显著的相关性。通过随机对9种土壤(各具有4个土壤水分)的数据建立反演土壤水分的模型,并其他9种土壤(各具有4个土壤水分)的数据进行验证模型,结果表明,dR/dλ和d(log(1/R))/dλ)能够显著提高R与log(1/R)对于不同土壤类型土壤表层水分的反演精度,由于吸收过程是非线性的,在四种类型的土壤光谱数据中,总体来说,d(log(1/R))/dλ)具有最好的能力预测不同类型土壤的表层水分含量。 相似文献