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991.
由于观测资料不能覆盖研究所关注的高空区域,已有理论又无法解释所面对的问题,所以希望利用数值模拟来生产一套逼近真实的数据,以补充观测的欠缺。 相似文献
992.
993.
994.
高时空分辨率NDVI时序数据作为遥感应用中的重要数据源,对土地覆被动态变化监测具有重要意义,特别是在地表高程变化显著、气候条件复杂、景观异质性强烈的热带山区。虽然当前学者们提出了诸多时空数据融合模型,但针对这些模型在热带山区的NDVI数据融合精度及其影响因素分析尚不多见。对此,本文选取3类时空数据融合方法(权重函数法、概率统计法和多种混合法)中具有代表性的4个模型:STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、RASTFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、ESTARFM(Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)、BSFM(Bayesian Spatiotemporal Fusion Model)(STARFM、ESTARFM为权重函数法;BSFM为概率统计法;RASTFM为多种混合法),选择位于我国热带山区的纳板河流域作为研究区。对融合模型的... 相似文献
995.
地貌识别,对于人类建设,地质构造研究,环境治理等相关领域都有着重要意义。传统的基于像素单元或面向对象的地貌识别方法存在局限性。由于流域小单元具有表面形态的完整性,在地貌演化中具有明确的地理意义,基于流域小单元的地貌识别成为了该领域的一个新热点。然而,基于传统地形因子的地貌识别方法使用的因子往往较为单一或者在地学描述上存在重复性,目前尚无针对流域小单元进行空间结构描述和拓扑关系特征量化的地貌识别研究。基于此,本文基于DEM进行水文分析并通过坡谱方法解决了小流域稳定面积难以确定的问题,在黄土高原样区提取了181个稳定小流域。根据复杂网络理论和地貌学原理提出了流域加权复杂网络的概念和相应的8个定量指标用于流域空间结构的模拟和量化描述。最后采用了基于决策树的XGBoost机器学习算法进行地貌识别,实验对于黄土高原主要地貌类型的识别显现出较好的效果,Kappa系数为86.00%,总体精度达到了88.33%。对于地貌形态特征明显的地貌,复杂网络方法其顾及空间结构和拓扑特征的特性导致了其较高的识别性能,精度和召回率都在90%~100%之间。通过与前人的研究进行对比,其识别结果亦呈现出较高的精度,这些... 相似文献
996.
997.
998.
研究了车载LiDAR在智能化全息测绘中的应用,得到了道路红线范围内的高精度全要素三维地形数据,为精细化城市管理提供了新的技术手段. 相似文献
999.
1000.
通过对地形体及其密度信息数字图像化,利用计算机仿真能较精确地计算出地形体在任意一点的重力场强度。在重力异常地形校正时,用各测点的实测数据减去相应测点的地形体重力场强度,即得到地形改正和中间层改正后的重力场强度。这样,重力异常校正中的地形改正和中间层改正可一并完成,既简化了校正的工作步骤,又提高了准确性。通过地形体实例,分别用数字图像仿真计算和积分精确计算其重力场强度,结果表明,二者计算结果十分相近。用数字图像仿真计算地形体重力场强度,误差较小,准确性较高,该方法完全适合重力异常地形校正。 相似文献