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1.
2.
刘少明 《大地测量与地球动力学》2004,24(4):13-19
对1999年8月11日日全食阴影扫过欧洲期间,设在Annelles,Uccle,Walferdange和Bondy弹簧和超导重力仪的记录进行了分析.为了确定月亮对太阳万有引力可能的遮挡效应的极限,对超导和弹簧重力仪记录进行了比较.同时也对LCR和阿斯卡尼亚重力仪观测结果进行了讨论.结论是如果日食重力吸引效应存在,它应在超导重力仪±1 nm/s2(0.1×10-8ms-2)的观测精度范围之内.研究发现在以上情形下,弹簧和超导重力仪都在它们的精度范围内工作,并且日食引起的异常环境干扰可能使重力信号有重大的改变. 相似文献
3.
介绍了利用ArcObjects开发、基于ArcScene的建筑物日照分析模块的研制,对各个子模块作了介绍。特别对涉及到的日照分析技术、阴影动态显示、3维建筑设计等技术做了详细的说明。最后对该模块的应用做了简要演示。 相似文献
4.
介绍了一个建筑物阴影检测的模型。首先利用摄影测量学原理来计算阴影坐标。即用数字表面模型(digitalsurfacemodel,缩写为DSM)和太阳高度和方位来计算建筑物阴影的空间坐标,并由相机模型计算出每个阴影单元对应的扫描行和相机空间坐标。由高度场光线跟踪判断阴影的可见性,对可见阴影计算出它在投影图像上的坐标。然后在这个结果的基础上再对图像进行阴影的细分割。 相似文献
5.
高分辨率卫星影像中阴影的自动提取与处理 总被引:27,自引:0,他引:27
高分辨率卫星遥感影像开创了许多新的应用领域,但影像中的阴影是一个必须解决的问题。一方面,它给象影像分类这样的一些应用带来了很大麻烦,另一方面,它提供了物体的高度信息。本文利用纹理分析的方法,通过共生矩阵和相应指数的计算,对高分辨率卫影像中阴影的自动提取与处理作了一个尝试并给出了一些结果。 相似文献
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8.
基于深度学习的高分辨率光学影像云检测过程中,云和云阴影及其边缘细节丢失较为严重,主要原因在于不同尺度空间语义信息特征融合存在不足。针对该问题,本文构建一种基于深度学习的多尺度特征融合网络(Multi-scale Feature Fusion Network, MFFN)的云和云阴影检测方法,该算法结合防止网络退化的残差神经网络模块(Res.block)、扩大网络感受野的多尺度卷积模块(MCM)和提取并融合不同尺度信息的多尺度特征模块(MFM)。试验表明,本算法能提取丰富的空间信息与语义信息,可取得较为精细的云与云阴影掩模,具有较高检测精度,其中云检测准确率达0.9796,云阴影检测准确率达0.8307。同时,该工作可为深度学习技术应用于业务云检测提供理论支持及技术储备。 相似文献
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