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61.
随着空间信息网格的建设,网格平台上管理的空间信息资源越来越丰富,这促进了空间信息网格中空间数据分布式查询的应用需求,而在分布式空间查询中,空间连接查询操作往往成为性能的瓶颈.根据空间信息的特点,通过利用网格计算资源来优化空间连接查询的执行.首先基于网格服务构建网格平台分布式空间数据查询软件结构,通过设计远程空间连接执行服务利用网格平台中的计算资源;根据空间信息的特点.采用基于Kd-Tree空间分区并行连接的方法提高远程空间数据连接操作执行效率,并给出了远程空间连接执行的查询代价模型;然后根据连接代价模型设计了远程空间连接查询执行计划优化生成算法;最后总结了本文工作并探讨了下一步研究方向. 相似文献
62.
汶川地震山地灾害遥感快速提取及其分布特点分析 总被引:12,自引:0,他引:12
针对泥石流滑坡灾害体特有的物质组成与活动特点,通过比较分析其在不同遥感影像的光谱特征差异,选择ETM+影像作为主要数据源,提取湿度指数与绿度指数,利用ETM+的穗帽变换、影像差值增强、密度分割和掩膜技术建立了泥石流滑坡山地灾害快速提取模型,并用于汶川地震.通过灾害体的提取,分析了本次地震山地次生灾害的分布规律,利用空间叠加进行了成因的分析.本次地震山地灾害具有如下特点:(1)沿主要地表破裂带分布;(2)山地灾害主要出现在8度-9度地震烈度区,随着烈度的降低,山地灾害的总面积也相应的减少;(3)山地灾害主要发生在海拔高度1000-2500m的地带;(4)主要发生在坡度20°-50°之间的边坡上;(5)地震及余震期间以崩塌滑坡滚石为主,后期以泥石流滑坡为主;(6)具有河流左右两岸呈不对称分布等特点.结果表明,利用ETM+影像建立基于湿度指数与绿度指数的快速提取模型,对于大规模泥石流滑坡提取效果较好,进行大区域山地灾害的遥感快速提取是可行的. 相似文献
63.
风云卫星遥感数据高精度地理定位软件系统开发研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了适应风云气象卫星遥感数据高精度地理定位要求,在研究和比较分析现有环境气象卫星遥感数据地理定位方法,尤其对其中关键的轨道计算模型进行对比研究之后,我们使用变阶变步长多步卫星轨道数值计算模型(DE/DEABM)进行气象卫星轨道计算,研制开发了新一代卫星轨道计算及遥感数据地理定位软件系统.该软件系统中卫星轨道数值积分计算模型包含了多项摄动因素计算,特别是对低轨卫星影响较大的因素,其中地球的球形引力项使用了高精度高阶EGM-96地球引力场模型,提高了非球形引力摄动计算精度,另外还考虑了太阳、月亮引力项,辐射光压摄动和大气摄动因素,使得轨道计算精度大大提高.在遥感数据定位算法开发工作中,以中国2002年5月发射的风云1号D星10通道扫描辐射计和计划2008年上半年发射的风云3号A卫星中分辨率光谱成像仪等遥感仪器为对象,比较详细地分析和研究了探测器、焦平面、主光学系统和扫描镜等遥感仪器几大关键部件的光学几何关系,提高了坐标转换系统计算精度.经过对风云1号D星多天逐日的轨道计算和定位计算试验,结果表明该软件系统24h风云1号D星轨道计算卫星矢径精度可达到几十厘米至几十米,较原来平根数分析解方法1000m左右精度有显著量级的提高.同时,风云1号D星遥感数据地理定位精度达到星下点1个像元. 相似文献
64.
基于蚁群智能的遥感影像分类新方法 总被引:5,自引:0,他引:5
智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高. 相似文献
65.
66.
基于LBV变换的遥感影像多步骤分类法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
面对与日俱增的遥感数据,如何快速准确地进行影像分类成为遥感领域亟待解决的问题。本文在前人的基础上提出了一种基于LBV变换的遥感影像多步骤分类方法。L:地物的总辐射水平,集中反映了裸地的信息;B:地物的可见-红外光辐射平衡,是地面水分状况和水体存在的一个良好指标;V:地物辐射随波段变化的方向和速度向量,能集中反映地面植被状况。多步骤分类法遵循由易到难的原则,能克服类别之间的互相影响,从而提高分类精度。文章结合LBV变换和多步骤分类法的优点对影像进行了分类,结果表明该方法简单易行,且能达到良好的分类精度。 相似文献
67.
Although its use is widespread in several other scientific disciplines, the theory of tensor invariants is only marginally
adopted in gravity field modeling. We aim to close this gap by developing and applying the invariants approach for geopotential
recovery. Gravitational tensor invariants are deduced from products of second-order derivatives of the gravitational potential.
The benefit of the method presented arises from its independence of the gradiometer instrument’s orientation in space. Thus,
we refrain from the classical methods for satellite gravity gradiometry analysis, i.e., in terms of individual gravity gradients,
in favor of the alternative invariants approach. The invariants approach requires a tailored processing strategy. Firstly,
the non-linear functionals with regard to the potential series expansion in spherical harmonics necessitates the linearization
and iterative solution of the resulting least-squares problem. From the computational point of view, efficient linearization
by means of perturbation theory has been adopted. It only requires the computation of reference gravity gradients. Secondly,
the deduced pseudo-observations are composed of all the gravitational tensor elements, all of which require a comparable level
of accuracy. Additionally, implementation of the invariants method for large data sets is a challenging task. We show the
fundamentals of tensor invariants theory adapted to satellite gradiometry. With regard to the GOCE (Gravity field and steady-state
Ocean Circulation Explorer) satellite gradiometry mission, we demonstrate that the iterative parameter estimation process
converges within only two iterations. Additionally, for the GOCE configuration, we show the invariants approach to be insensitive
to the synthesis of unobserved gravity gradients. 相似文献
68.
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