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121.
开展含水层非均质性数据融合研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出应大力开展含水层非均质性的数据融合研究。指出应充分吸收利用相邻学科已有的研究成果,从易到难,首先应将军事领域已相对成熟的数据融合技术移植过来,开展孔隙含水层非均质性的数据融合研究。论述了含水层非均质性数据融合研究的主要研究思路和研究内容,并展示了初步研究成果。 相似文献
122.
结合苏州市1∶1000地形图测绘项目,进行DMC数码航摄仪数字影像成大比例尺地形图试验研究,分析、确定DMC数字影像成大比例尺地形图的技术方法,明确外业布点方案,分析成图的平面、高程精度,为今后制定数字摄影影像成大比例尺地形图技术标准提供参考依据。 相似文献
123.
施工企业在投标时应在充分理解招标文件、施工图及做好投标前的现场考察的基础上,根据企业自身的管理水平及市场行情做好投标书。介绍了预算价编制、施工组织设计编制、定额及费用选取、报价分析及最终报价中的一些技巧性问题。 相似文献
124.
125.
126.
传统的混合像元分解算法认为每个像元都包含图像中所能提取的全部端元组分,但这并不符合实际情况。实际上图像中大多数混合像元仅由少部分端元混合而成。由于端元提取精度及噪声的影响,采用全部端元对混合像元进行分解,会使得混合像元中实际并不存在的端元的丰度估计值不为零,分解结果存在较大误差。由于混合像元大多存在于不同地物的交界处,基于此,本文提出了一种结合图像的空间信息选取混合像元最优端元子集的方法。利用一个空间结构元素,从混合像元的附近邻域开始搜索,将搜索到的纯净像元光谱与所提取的图像端元光谱进行对比,并确定混合像元的端元子集进行分解。根据RMSE大小和变化情况,逐步扩大结构元素的大小,不断调整搜索范围,直至得到最优端元组合。模拟数据和真实数据的试验结果表明,该方法相比传统的全端元光谱分解方法,在总体上获得了更好的分解效果。 相似文献
127.
高光谱遥感影像数据量大、波段数多,容易导致“维数灾难”。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征,忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入(WSCPE)的维数约简算法。首先采用加权均值滤波(WMF)方法对高光谱影像进行滤波,以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性,通过采用加权空-谱联合距离(WSCD)来融合像素点的光谱信息和空间信息,有效选取各像素点的空-谱近邻,并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构,提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明,总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时,有效融合了影像的空间-光谱信息,故能提高影像特征的鉴别性,并提升分类性能。 相似文献
128.
海面溢油无人机高光谱遥感检测与厚度估算方法 总被引:2,自引:0,他引:2
海上溢油是海洋国家所面临的共同问题,但至今仍没有一种可靠实用的海上溢油准确识别和油量遥感监测方法。为此,本文以无人机高光谱遥感为手段,开展了海面溢油检测与厚度估算方法研究。实验中,通过搭建室外大型水槽溢油实验装置,获取了模拟真实海洋环境条件下不同溢油量的遥感和现场光谱数据,在此基础上,分析并提取了海上溢油特征光谱波段,给出了海上溢油高光谱检测模型;针对现场实验条件下水面油膜厚度难以测定的问题,设计了3种利用总体溢油量的油膜厚度估算模型。得到如下主要结论:(1)675 nm和699 nm是海上溢油检测的有效特征波段,但对极薄的油膜没有检测能力;(2)提出了归一化溢油指数模型、反比例模型和吸收基线模型等3种海上溢油油膜厚度估算模型,其中对于薄油膜(厚度≤ 5 μm)和厚油膜(厚度>50 μm),反比例模型是溢油厚度反演的首选也是唯一选择。对于中厚度油膜,晴朗天气条件下,归一化溢油指数模型是油膜厚度反演的首选,同时反比例模型和溢油吸收基线模型也都有较好的反演能力,而在多云天气条件下,反比例模型效果最佳。 相似文献
129.
对古浪县第二次全国湿地资源调查的技术、结果进行了系统分析,探索了研究区内湿地资源调查更新的方法,通过"天空地"协同和"互联网+"的调查更新技术全面更新研究区内湿地资源调查数据库,以全面掌握湿地资源状况。研究结果:1)古浪县第二次湿地资源调查范围内的非湿地类型面积达4 615.35 hm2,占全县第二次湿地调查总面积的59.31%。2)变更后县域内湿地资源总面积4 131.54 hm2,以河流水面、内陆滩涂、水库水面、沟渠为主要用地类型,较第二次调查湿地面积净减少3 650.25 hm2。3)"天空地"协同遥感监测技术为湿地资源变更监测提供高精度多源数据,保证了调查、监测的精度和准确性。 相似文献
130.
针对海量遥感图像如何有效的传达分类结果以实现有效的可视化问题,本文按照分类的语义标注结果的相似度并运用现有的信息可视化技术来实现图像的可视化。首先采用了贝叶斯网络学习的方法进行图像的自动分类标注,然后利用基于图像布局的多维标度算法(Multi-dimensional Scale)以及无需降维的Value and Relation(VaR)技术实现可视化。实验表明本文的方法能够填补图像低层视觉特征和高层语义之间鸿沟,对大量的图像在一个视图内进行有效的浏览,而不造成图像的混乱,并能实现高层次的图像分析。实验的可视化结果是十分有效的。 相似文献