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681.
682.
683.
海洋要素的变化存在明显的区域性和季节性的变化特性,本文选择海洋要素中最为突出的海表面温度(SST)要素作为主要分析参数,设计时空变异参数的计算指标,分析时空变异对验证误差影响的关系,通过研究及试验的数据精度验证,证明了时空变异是造成误差的直接原因之一。强烈的时空属性变异,在验证过程中会引入很大的验证误差,处于不同变异等级区划的数据,其验证结果相对误差可达13.08%,变异越剧烈的区域,精度验证效果越差,验证误差就越大,这些误差并非完全是遥感产品的误差,验证结果不具有代表性,不能真实的反映遥感产品的误差特征。对于SST等海洋遥感产品验证时,需要考虑时空变异对验证误差的影响和贡献,合理选择验证试验区域、代表性的评价数据集和科学的评价方法。 相似文献
684.
天顶对流层湿延迟是反演大气水汽含量的重要参数。该文通过研究局部地区垂直剖面气象条件的变化特征,提出了一种利用地表实时观测气象数据及历史资料计算当前时刻局部地区垂直剖面气象参数的方法,进而可利用积分方法精确求得该地区对流层湿延迟。通过与当前精度较高的经验模型对比,证明本文提出的方法能有效削弱局部地区对流层湿延迟误差,RMS和Bias误差可分别降低30%、50%左右;由于观测量仅是温度和湿度,故相较于利用GNSS等空间大地观测台站估计湿延迟的方法,本文方法的成本将小许多。 相似文献
685.
以天津渤海湾围海造田形成的规则人工基础设施为参照物,对长时间序列的FY-3B星250 m空间分辨率数据的几何定位精度误差进行量化,并在此基础上对几何定位精度进行了分析。研究发现,FY-3B星中分辨率卫星数据的几何定位精度存在较大误差,尚未完全达到1个像元或亚像元级的精度水平。纬度方向误差明显大于经度方向误差,纬度方向的几何定位误差整体在-2~-9个像元,经度方向误差基本处于±3个像元的水平。经度方向误差随时间序列的增加,呈偏西向偏东的发展趋势;纬度方向的几何定位整体偏北,且有向北扩大的趋势。在天顶角小于30°的范围内,经度方向误差并不随天顶角的增加而变化,而纬度方向误差随天顶角增加而缩小,且变化幅度在扩大。研究结果有助于改善FY-3B星中分辨率卫星数据的几何定位精度以及研究目前几何定位模型存在的问题。 相似文献
686.
针对目前多数大气加权平均温度(Tm)模型没有考虑季节性影响这一问题,该文首先利用IGRA 2005-2010年全球探空数据,分别建立了各探空站点与地表温度有关的线性Tm模型、与地表水汽压有关的指数Tm模型以及与地表温度和水汽压均有关的混合Tm模型。然后以探空站积分Tm值为参考,对上述3类模型的误差时间序列进行了分析,发现这3种模型均存在周期性误差,并在此基础上构建了考虑周期性误差修正的3类Tm新模型。利用2011-2014年全球探空数据对3类新模型进行精度验证,结果表明:3类Tm新模型的精度相比于原模型均有所提升,模型的周期性误差影响基本得以消除,且3类Tm新模型的精度基本一致。 相似文献
687.
介绍了基准索股架设过程中测量组织实施、测量技术要求、大气折光系数测量计算、边长投影改正计算、单向三角高程测量精度分析等关键技术,掌握了悬索桥基准索股调整测量控制过程中的关键技术,以保证基准索股线形能快速调整到位,为一般索股调整提供精确可靠的测量基准,为主缆最终线形符合设计与监控指令要求提供精度保证。 相似文献
688.
基于移动扫描系统提出一套新的1∶2 000地形图检验流程,通过与全站仪、RTK等传统数学精度检验方式,论证移动扫描系统三维点云数学精度对于1∶2 000地形图精度检测的适用性。通过与传统人工外业巡视等传统地理精度检验方式,对比、分析全景影像对于地理精度检测的辅助作用。实验结果表明,移动扫描系统的三维点云数据数学精度符合1∶2 000地形图测绘成果质量精度检测要求,以全景影像辅助地理精度检查一定程度降低外业检验时长。因此,将移动扫描系统运用于1∶2 000等大比例尺地形图成果质量检验工作能一定程度优化检验流程、提升质检效率,为测绘成果质量检验工作提供新思路。 相似文献
689.
电子航海图是广义地图的一种,但是其符号体系独具一格。针对电子航海图现行符号标准S-52难以利用和扩展的问题,提出S-52点符号与SVG符号的自动转换方法。首先,建立S-52点符号与SVG符号两者坐标系的重构关系,实现坐标系的自动转换;然后,建立S-52点符号与SVG符号两者图元结构的重构关系,进行图元的自动转换。通过S-52点符号与SVG符号的重构和自动转换,最终构建完整的电子航海图SVG点符号。 相似文献
690.
针对SIFT算法特征向量维数较高,匹配实时性较差的问题,提出一种利用线性判别分析的LDA-SIFT算法。该算法首先利用SIFT算法提取特征点并生成特征向量矩阵;然后将特征向量矩阵转换为种子点向量矩阵并为数据设置标签;接着利用线性判别分析对种子点向量进行降维;最后在低维特征空间将种子点向量矩阵转换为特征向量矩阵并在欧式空间匹配,运用RANSAC算法剔除误匹配。采用多组图像验证该算法匹配的性能,实验结果表明,LDA-SIFT算法能够有效降低特征向量维度,缩短特征匹配时间,匹配精度与降维前相近。 相似文献