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141.
鉴于新疆地区对中国乃至中亚有着特殊的战略意义,本文针对不同数据源及分类系统在土地覆被数据的空间分布上缺乏互通性问题,结合2010年目视解译土地利用现状遥感监测数据、GlobeLand30和GlobCover2009共3种土地覆被数据,采用类型相似分析、类型混淆分析、混淆矩阵分析、空间一致性分析4种方法开展精度评价及一致性分析,以期对土地覆被数据在中国西北干旱区的适用性及适用范围提供有效建议。结果表明,3种土地覆被数据对新疆地区土地覆被类型构成基本一致,且对裸地类型的辨识度最高;新疆地区中高度一致区域占新疆总面积的95%;3种数据两两对比时,总体精度在64.11%~72.57%之间,其中目视解译数据/GlobeLand 30组合表现出最高水平,且仍有提高空间,反映出目前相同卫星传感器是提升精度评价结果的重要因素之一,且不同分类系统、分类方法、空间分辨率及卫星过境时间等因素对精度评价结果也会产生巨大影响。为解决此类问题,利用多源土地覆被遥感数据的融合技术提高数据精度,或是利用深度学习对遥感影像资料进行精确地解译和判读,将是今后全球土地覆被制图及应用领域的主要发展趋势。 相似文献
142.
范长新 《大地测量与地球动力学》2019,39(5):476-481
介绍TPXO、FES、Chinatide、MIKE Global Tide、Utide等典型海潮模型,总结归纳其同化潮汐数据来源和最新的海洋地形数据,利用我国沿岸长期验潮站以外的26个中短期潮位观测站评估TPXO等海潮模型预报精度。结果表明,全球海潮模型对我国沿海M2分潮的预报精度普遍较低,且主导了几种海潮模型在中国海域的整体预报精度;相比MIKE Global Tide和TPXO7.2,TPXO8、TPXO_Yellow Sea 2010和TPXO_China&Ind模型在我国沿海的预报精度更高。 相似文献
143.
为探讨系统偏差最优估计策略,利用IGS提供的GPS、BDS、GLONASS和Galileo 四系统的观测数据以及GFZ提供的精密卫星钟差和精密轨道产品,将系统偏差(ISB)按照高斯白噪声、20 min、30 min、1 h、2 h分段常数进行单天静态解,分别获得E、N、U方向上的坐标偏差,分析不同系统偏差求解策略下多系统融合PPP的收敛时间和定位精度。结果表明,在多系统融合静态PPP中,从观测模型强度与定位结果稳定性和可靠性角度综合考虑,对ISB采用20 min分段常数估计策略是最优的,静态PPP收敛时间在30 min左右,收敛后的定位精度E方向优于2 cm、N方向优于1 cm、U方向优于5 cm。 相似文献
144.
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145.
“一带一路”倡议是新时期中国为加强对外开放提出的全球化合作倡议,资源环境的优化配置对全球化发展意义重大。气温作为重要的基础数据和输入要素,对其进行空间化处理是实现大尺度区域资源环境优化配置的前提。本文基于地理信息技术(GIS),运用距离平方反比法(IDS)、协同克里格法(CK)、回归距离平方反比法(RIDS)和回归协同克里格法(RCK),对“一带一路”地区1980—2017年的2679个气象站点的月平均气温和年平均气温数据进行插值,获得了“一带一路”地区10 km分辨率的气温空间分布数据。交叉验证结果表明:① IDS、CK、RIDS和RCK插值法在整体上均较好地展示了“一带一路”地区气温的地理空间分布规律,4种插值方法的月均气温的均方根误差分别在1.93~2.43、1.78~2.14、1.31~2.23和1.23~1.92 ℃之间;年均气温的均方根误差分别为1.94、1.83、1.37和1.27 ℃;② 在“一带一路”地区,加入协变量分析的CK插值精度整体优于IDS,并且削弱了IDS的极值现象;③ RIDS和RCK对年均气温的插值精度分别较IDS和CK提高了29.4%和30.6%,表明加入地理要素并进行残差修正的插值精度得到了进一步提高。总体来看,RCK插值法对气温数据的插值精度最高,可以考虑将此方法作为“一带一路”地区温度等气象要素的插值方法。 相似文献
146.
使用FY-3C气象卫星GNSS掩星数据反演得到2017-03-01~2018-02-28大气温度廓线,并估计对流层顶高度变化;然后利用探空气球数据和ERA5模型数据进行验证;最后以2°×2°的空间分辨率将中国区域划分为608个网格,针对每一个单元格,分别计算对流层顶参数,建立格网模型,分析中国区域对流层顶参数的时空分布... 相似文献
147.
148.
149.
Standard least-squares collocation (LSC) assumes 2D stationarity and 3D isotropy, and relies on a covariance function to account
for spatial dependence in the observed data. However, the assumption that the spatial dependence is constant throughout the
region of interest may sometimes be violated. Assuming a stationary covariance structure can result in over-smoothing of,
e.g., the gravity field in mountains and under-smoothing in great plains. We introduce the kernel convolution method from
spatial statistics for non-stationary covariance structures, and demonstrate its advantage for dealing with non-stationarity
in geodetic data. We then compared stationary and non- stationary covariance functions in 2D LSC to the empirical example
of gravity anomaly interpolation near the Darling Fault, Western Australia, where the field is anisotropic and non-stationary.
The results with non-stationary covariance functions are better than standard LSC in terms of formal errors and cross-validation
against data not used in the interpolation, demonstrating that the use of non-stationary covariance functions can improve
upon standard (stationary) LSC. 相似文献
150.