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冰山出水高度是测量冰山厚度进而估算冰山体积的一个重要几何参数,是定量评估冰山对海洋的淡水输入量的基础。冬季冰山在海冰上成影且阴影较长,本文提出利用阴影测高模型高精度测量冰山出水高度的方法。试验选择2016年8月29日、9月7日和9月16日中心太阳高度角分别为5.43°、7.49°和11.01°的3期Landsat 8全色15 m影像,以独立扁平冰山为例,自动提取冰山在海冰上的阴影长度计算冰山出水高度,并利用不同时相同名成影点进行交叉验证评估测量精度。结果显示:阴影长度测量误差优于1个像元,在太阳高度角低于11.01°时,全色15 m影像提取的冰山出水高度均方根误差(RMSE)低于2.0 m,平均绝对误差(MAE)低于1.5 m。由此表明:在冬季低太阳高度角下,Landsat 8全色15 m影像可用于高精度测量冰山出水高度,具有大范围测量南极冰山出水高度的潜力。 相似文献
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正 The Kuenlunknan Granodiorite, whick occurs slightly to the west of the apex of the Kuangi are, is exposed at the southern end of the Tamingshan anticline. The mass is injeated into the Lower Devonian and Pre-Devonian rocks. This pluton is 相似文献
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1992年,Bond等人报道,在沉积物岩心中发现的令人困惑的碎屑碳酸盐层是冰山群从Laurenfide冰盖向北大西洋移动时造成的.在这方面有很多新材料.1992年9月,一个格陵兰钻探小组首次证实了8000—40000a前冰盖处有多次以突然温度变化5-10℃的特征.1993年2月, 相似文献
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基于Sentinel-1A数据的多种机器学习算法识别冰山的比较 总被引:1,自引:0,他引:1
冰山识别对于海洋环境监测和船只安全运行等具有重要的意义,是北极航道开通和北极开发过程中的重要内容。采用合成孔径雷达(SAR)影像进行冰山识别具有独特的优势,多种机器学习算法均可用于SAR影像的冰山识别中。为了最大限度地发挥机器学习算法的性能,有必要对不同机器学习算法及其搭配使用的特征与特征标准化方法进行评估,从而进行最优冰山识别方法的选择。因此,本文基于Sentinel-1A SAR影像,采用多种机器学习方法、多种特征组合及多种特征标准化方法进行冰山识别,并比较各流程方法的识别性能差异。采用的机器学习算法包括贝叶斯分类器(Bayes)、反向神经网络(BPNN)、线性判别分析(LDA)、随机森林(RF)以及支持向量机(SVM);特征标准化方法包括Min-max标准化、Z-score标准化及log函数标准化;数据集是含有12个SAR影像特征的969个冰山与非冰山样本,样本主要位于格陵兰岛东海岸。分类效果采用接收者操作特性(ROC)曲线下的面积(AUC)进行衡量。结果显示,最佳搭配下的RF的AUC值最高,达到了0.945,比最差的Bayes高出0.09。从识别率上来看,RF在冰山查全率为80%的情况下非冰山查全率达到92.6%,效果最好,比第2位的BPNN高出1.4%,比最差的Bayes高出2.6%;BPNN在冰山查全率为90%的情况下非冰山查全率达到87.4%,比第2位的RF高出0.8%,比最差的Bayes高出2.7%。上述结果表明,对冰山识别而言,选择最优的机器学习算法和最佳的特征与特征标准化方法都是十分重要的。 相似文献
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洞庭湖自古以来闻名天下,然而,号称八百里洞庭的湖面本应有六千多平方公里,至今日,天然湖泊面积已减少到二千六百九十一平方公里,枯水水面只剩下六百四十五平方公里,洞庭湖被分割成东洞庭湖、南洞庭湖、目平湖、七里湖等几个小湖泊。 相似文献
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中国第19次南极科学考察中海冰调查技术介绍 总被引:9,自引:1,他引:9
介绍了第19次中国南极科学考察中海冰走航和定点调查使用的一些新技术.实践发现这些辅助技术可以提高裸眼观测的准确性, 它们同样可以应用于渤海海冰和内陆河冰的现场调查.其中可视技术、船舶雷达跟踪技术和冰层厚度变化过程测试技术应用前景宽阔, 介绍了它们的测试目标、原理、组成和运行性能. 相似文献