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61.
利用WorldView-2四波段卫星数据和电子海图数据,基于改进的耀斑改正算法和双波段比值算法,反演获得了3处典型海域的浅水水深。通过不同海域、不同耀斑条件下水深反演实验,探讨了RED,NIR波段在典型四波段水深反演中的作用和影响,发现在双波段比值法水深反演中,引入RED+NIR波段进行耀斑改正处理,可以增加珊瑚、海藻等绿色物质覆盖海底的反射率,有效地提高该类海域的水深反演精度。基于耀斑改正的多光谱水深反演方法,适用于中轻度耀斑条件下,水质较清澈的浅海水深反演,可在国内外典型四波段卫星数据水深反演中推广应用。 相似文献
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63.
海水海砂混凝土双K断裂参数的确定 总被引:1,自引:1,他引:0
采用尺寸为515 mm×100 mm×100 mm初始缝高比从0.1变化至0.8的三点弯曲梁试件,利用试验测得起裂荷载Pini、最大荷载Pmax及对应的裂缝口张开位移CMODc等参数,研究了缝高比a0/h对海水海砂混凝土双K断裂参数的影响。并以相同配合比的淡水河砂梁作为对照组,进一步研究了海砂海水混凝土双K断裂参数与普通混凝土之间的关系。结果发现海水海砂混凝土断裂参数在a0/h=0.25~0.7范围内时可以认为是一常数;海水海砂混凝土梁断裂参数比相同配合比情况下的淡水河砂梁大且对边界影响更加敏感。 相似文献
64.
利用威德尔海区域2016年的Sentinel-1ASAR影像数据,采用"双冒泡法"的sigma-on-mu探测器探测冰山边缘区域,并通过对边缘像元进行交换排序和凸显最大像元的方式识别冰山。以人工识别法为基础,通过与自动识别法的对比,定量地分析了"双冒泡法"的识别偏差。研究结果表明,"双冒泡法"识别的冰山线性尺寸和面积等信息中纵横向最大长度分别为24.52km和11.16km;面积为220.833 6km2;单体识别偏差率为2.87%,低于自动识别法(7.5%);平均偏差率为2.48%,亦低于自动识别法(7.27%)。同时,基于"双冒泡法",提出了较小冰山边界的手动分离法(像元≤100),与自动识别方法相比,该方法的手动分离以具体的像元边界为基准,提高了对较小冰山的识别精度。 相似文献
65.
面域拓扑图是一种利用区域面积大小定量表达区域属性信息的可视化方法。由于其区域面积本身已经表示某一变量,因此这更有利于双/多变量的制图表达。针对目前基于面域拓扑图的双/多变量表达方法中存在的难以表达相邻区域之间基本状况和不利于不同地理现象的空间分布规律及差异表达的问题,本文提出一种面向双/多变量的连续面域拓扑图可视化方法。首先通过格网密度补偿和积分步长逐步试探的方法对基于扩散模型的连续面域拓扑图生成算法进行部分优化,完成基本变量的表达,然后分别通过空间内插和符号扩展完成第2和第3变量在连续面域拓扑图中的表达。最后以慕尼黑市人口密度和银行/ATM分布(双变量)数据以及奥格斯堡市人口密度数据、幼儿园分布以及规模数据(多变量)为试验数据进行可视化,并通过实证分析验证了该方法的有效性和优越性。 相似文献
66.
为了分析高精度GNSS数据处理中常用的双差模型和非差模型定位性能的差异,选取ITRF核心站组成长度不同但相对位置长期不变的基线,对2013年全年的有效数据分别采用两种模型进行解算,分析两者的相对坐标差异。结果表明:全年数据的非差解与双差解相对坐标的三维偏差序列的标准差达到8.2 mm,非差解与双差解存在定位偏差;非差解的相对坐标全年数据时间序列的平均标准差是(5.6,4.5,5.4) mm,而双差解是(3.4,3.1,4.0) mm,双差模型的解算精度和稳定性整体优于非差模型;随基线的增长,双差模型的差异呈现累积性,而非差模型的差异基本无变化,如42 m超短基线STJ2-STJO非差解和双差解全年数据的标准差分别为(6.2,4.8,5.7) mm和(3.0,2.9,3.0) mm,而487 km长基线HERS-WSRT则是(5.7,4.5,5.4) mm和(4.7,2.8,4.7) mm。 相似文献
67.
68.
69.
利用Worldview-2、资源三号、Sentinel-2A、高分一号,以及Landsat-8等5种光学卫星数据和电子海图数据,在研究多光谱遥感水深反演机理以及基本流程的基础上,探究了多源遥感数据去云融合与水深反演。一方面,以不同空间分辨率的影像融合为切入点,用GM融合算法、小波融合探讨不同空间尺度、不同数据源融合影像对水深反演结果的影响,探讨水深反演过程中遥感影像去云融合的可行性。另一方面,以多源遥感水深反演为切入点,基于双波段比值法,反演实验区域20 m以内的水深,并进行精度评价。实验表明,利用小波融合去云可以改善水深遥感反演中有云区域的影响,一定程度上提高反演精度和制图资料的完整性。 相似文献
70.
CGCS2000精化及其全球拓展需要采用最新的模型,处理长期积累的大型GNSS观测网数据,大型GNSS网联合、快速和协同解算是空间基准精化、维持与服务的重要技术方向.在大数据技术背景下,以并行计算、云计算为代表的高性能计算技术逐渐成为大规模数据处理的首选方法.针对海量、多源、异构GNSS数据在解算处理与平差分析等方面面... 相似文献