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51.
采用基于敏感度方程的方法,研究基于三维重建模型下的机载双天线干涉SAR系统的干涉参数定标问题.干涉参数定标是生成高精度数字高程模型的关键.本文修正了Madsen提出的干涉SAR三维重建的视向量正交分解算法,采用电磁波波前的球面波模型,加入了载机的姿态旋转,构建一种新的干涉SAR三维重建模型.利用各干涉参数对控制点三维信息的不同的敏感性,提出分别利用地面控制点三维信息,对各干涉参数进行定标.并利用中国科学院电子学研究所自主设计、研制的机载干涉SAR系统数据,进行定标处理实验验证. 相似文献
52.
本文论述了基于经纬线格网进行图像纠正的基本方法和实现步骤。利用本文提出的方法,不仅可以解决地理信息生产中的实际问题,而且可以制作小比例尺地图的栅格地图。 相似文献
53.
54.
基于InSAR的西安地面沉降与地裂缝发育特征研究 总被引:1,自引:0,他引:1
西安地区长期遭受地面沉降和地裂缝灾害。采用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术对该区域1992年至今的地面沉降和地裂缝的时空特征进行了监测。主要分3个阶段进行,在每一阶段尤其对InSAR处理过程中的干涉图滤波进行了迭代自适应处理和相位解缠进行了顾及粗差的改正,通过与同期水准和GPS监测结果比较可得InSAR精度达1cm。从3个时间段的InSAR成果可以看出在空间分布上,西安市的东郊和南郊是沉降严重的区域;从时间发育来看,最大沉降阶段发生在1996年,最大沉降量达21cm,而2006年的最大沉降量减少到8cm,且沉降中心转移到西南郊;3个阶段均探测到活动地裂缝两侧的不均匀沉降,地裂缝的南侧沉降均大于北侧。该研究将为西安地区地面沉降和地裂缝的解释和减灾提供数据支持。 相似文献
55.
56.
利用前期提出的合成孔径雷达反演海面风场变分方法新解法,开展背景场对合成孔径雷达反演海面风场变分方法风速反演结果影响的模拟试验分析。模拟试验表明,变分方法有效解决了直接反演方法的两大缺陷:一是当背景场风速较大的时候,合成孔径雷达后向散射系数对风速不敏感,直接导致较大的风速反演误差;二是当背景场风向存在误差时,将导致后向散射系数更大的误差,进而导致风速反演结果更大的误差。进一步试验表明,当背景场风速较大时,变分方法风速误差低于直接反演方法风速误差。而当背景场风向误差较小时,直接反演方法风速误差比变分方法风速误差小。 相似文献
57.
58.
为了评价主成分分析方法和决策级数据融合方法对高光谱图像地物分类结果的影响,作者利用各分类器和主成分分量的优势,提出了两组地物分类结果的决策级融合策略,利用8种常用监督分类方法对高光谱原始图像和PCA变换后不同分量组合图分类得到的结果进行决策级融合,并应用覆盖黄河入海口新老河道交界处的CHRIS/PROBA高光谱图像开展实验研究。结果表明:直接采用每类地物分类精度最高的、空穴和缝隙采用总体分类精度最高的融合策略,在综合考虑生产者精度和用户精度的情形下,仅使用最大似然法、支持向量机和人工神经网络3种分类方法,按照分类精度从高到低的顺序进行的融合分类效果最好,总体分类精度为87.82%。与8种监督分类方法中效果最好的最大似然法相比,精度提高了2.7个百分点,同时明显减少了错分现象,尤其是对于分布面积较小的翅碱蓬和柽柳,滩涂被误分为翅碱蓬、芦苇被误分为柽柳的现象大大降低。 相似文献
59.
松散砂粒孔隙结构、孔隙分形特征及渗透率研究 总被引:3,自引:2,他引:3
多孔介质孔隙结构特征是决定流体微观运移机制的重要方面。文章用环氧树脂固结松散石英砂磨制出二维多孔介质薄片,并用孔隙结构图像处理方法提取出孔隙结构参数信息;根据孔隙结构参数,建立描述孔隙结构的分形几何模型,分析松散地层孔隙结构的分形特征;进行多孔介质渗透率的实验测量和分形计算。结果表明:多孔介质的孔隙率和孔径与粒径之间存在线性相关性,拟合度分别达到-0.976 5和0.996 6;在方格边长ε和含有孔隙的格子总数N(ε)的双对数坐标系中,lnε-lnN(ε)数据点近似成直线,且不同样品的孔隙分布分维数值比较接近;而在孔径r与大于该孔径的孔隙总数N(r)的双对数坐标系中,lnr-lnN(r)的数据点必须进行分段回归分析,以便能更好地反映孔隙结构的实际情况;孔隙分布分维数和孔径分维数与粒径也存在较高的对应关系;中砂渗透率的实验测得值是5.19×10-5mm2,孔径分维数分段回归法计算的大孔隙多孔介质渗透率为5.75×10-5mm2,测量值与计算值较为接近,孔径分维数可以计算多孔介质的渗透率。 相似文献
60.
利用新疆北部山区雷达遥感数据,通过遥感数字图像处理与增强,生成雷达遥感假彩色合成影像应用于岩性判释。对不同岩性岩石,利用极化雷达提供的地表岩石的多种散射信息作为输入进行计算机神经网络分类,岩性识别分类的总精度为62.6%。与常规雷达数据分类对比,分类精度与岩石识别正确率均有显著提高。 相似文献