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海底控制点的GNSS-A定位精度受到测量船相对于海底控制点的航迹影响,本文针对圆形测量模式垂向几何结构较弱的问题,给出了一种新的基于嵌套圆的直线测量模式的分析方法,研究了直线测量模式的参数可估性,并给出了直线测量模式得到唯一解的条件.同时,详细分析了圆形测量模式下要增加十字航迹的原因,推导出圆加十字测量模式下获得海底控制点最优三维点位精度的走航半径约为1.15倍水深.理论分析表明,在圆形测量模式下增加直线航迹能够有效增强其几何结构,提升定位效能.此外,针对是否存在唯一的最优航迹进行了思考,并给出了相应的见解.最后,利用深海实测数据验证了理论推导的结果,圆加十字测量模式较圆形测量模式对海底控制点定位的精度提升可达1.4 cm.
相似文献电离层对流是太阳风与地球磁场相互作用下驱动的磁层大尺度对流循环与对流电场在极区电离层的映射, 与行星际磁场-地球磁场耦合系统息息相关.本文基于SuperDARN(Super Dual Aurora Radar Network)分布在北半球的23部高频相干散射雷达获取到的二维电离层对流速度对其进行建模研究.模型输入为行星际磁场三分量、太阳风速度、太阳风密度和地磁指数六个空间物理参数, 模型输出为二维对流速度.模型选择两种广泛应用于空间物理建模的浅层神经网络即广义回归神经网络(General Regression Neural Network, GRNN)和误差反向传播(Back Propagation, BP)神经网络.实验结果显示, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为174.96 m·s-1和234.21 m·s-1, 速度方向角均方根误差分别达到62.30°和88.07°, 相比于对流速度最大值2000 m·s-1和360°的方向角范围来说, 其误差是可以接受的.外推性实验结果显示, 在第24个太阳周期时, GRNN模型和BP模型的速度幅值均方根误差分别为305.35 m·s-1和738.15 m·s-1, 速度方向角均方根误差分别为82.01°和90.56°.实验结果表明, GRNN在时间外推性上的效果优于BP神经网络, 更适用于预测对流速度.我们发现在四种典型空间环境条件下, 利用GRNN模型预测的瞬时对流速度来构建的全域对流模式与现有统计模型构建的对流模式相似, 从而验证预测的对流速度可以用于分析瞬时极区电离层对流.
相似文献洪涝灾害发生过程中观测数据多源异构(遥感影像、社交媒体文本、地理信息数据等),难以利用互补优势融合应用于风险评估和提供决策知识。研究基于多模态数据的洪涝灾害知识图谱构建方法,融合抽取遥感影像与社交媒体文本知识,形成多模态洪涝灾害知识图谱。基于自顶向下的方法细分领域概念,构建洪涝灾害领域本体层。通过深度残差全卷积神经网络对遥感影像进行智能解译,利用地理逆编码将影像解译信息转化为文本,实现影像信息到文本知识的转化。基于命名实体识别技术与关系抽取技术对社交媒体文本数据进行知识抽取。通过训练词向量,利用语义相似度计算关联文本知识与影像知识,实现多模态数据知识统一表达。以中国湖北省洪涝灾害为例,该方法将多源异构的数据高效转化为知识并进行关联,形成领域知识图谱,实现了多源异构数据到多模态知识的转化。在灾害不同时期提供相应应急措施,并且通过关联农业受灾面积、农作物类型、农作物价值实现湖北省洪涝灾害评估。该方法结合深度遥感解译、文本知识抽取技术以及语义相似度计算,实现了多源异构数据到多模态知识的转化。
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