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11.
12.
工程常用坐标转换方法研究与分析 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了工程中常用的几种坐标转换方法,并开发程序对各种方法进行了试验分析,针对不同情况下的坐标转换问题,提出了一些解决方案。 相似文献
13.
BP神经网络用于水下地形适配区划分的方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为确保背景场中最优适配航线设计的正确性以及水下地形匹配导航的可靠性,提出了一种基于BP神经网络的背景场适配/误配区自动识别和划分方法,该方法通过分析地形背景场特征参量显著性和主成分、构建BP神经网络、建立输入地形特征参量与匹配性能的映射关系,最终实现了地形背景场误配/适配区的自动识别和划分。试验验证了本方法的有效性。 相似文献
14.
GVF Snake是一种改进型主动轮廓提取算法。本文在详细介绍GVF Snake原理的基础上,重点对GVF Snake的内、外部约束力在边界提取中的作用以及初始边界对提取结果的影响进行了实验研究,提出了初始边界和内部约束力权值的合理设置方法,设计并实现了交互式GVF Snake算法,并用于提取遥感影像上水域的不规则边界。该算法采用种子点区域生长法自动给出水域的初始边界,采用人机交互法设置内部约束力权值,然后运用GVF Snake算法搜索水域的实际边界。实验表明:对于形状极不规则的水域,交互式GVF Snake算法也能方便、快速、准确地获取其边界。 相似文献
15.
乔天荣 《测绘与空间地理信息》2012,35(4):97-99
通过在矿区施测的静态GPS控制测量,根据实际不同的坐标系工程用图需要,在矿区内均匀选择三个以上公共点的两套坐标,探讨对手持式GPS接收机求取其转换参数的方法,采用五参数转换法,求出转换参数,然后在手持GPS接受机上设置五参数来提高定位精度. 相似文献
16.
利用MATLAB强大矩阵计算功能,精确地计算不同坐标系之间的转换参数,实现不同坐标系之间的坐标快速转换。实践结果表明,该方法使用方便,结果准确,转换精度高,可满足不同坐标转换精度需求。 相似文献
17.
径向基函数算法中插值参数对DEM精度的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
以多重对数径向基函数插值算法中的插值参数为研究对象,选取了5种不同地貌类型的离散点数据,使用中误差度量指标,研究光滑因子、搜索点数、搜索方向对DEM插值精度的影响,给出插值参数的“最优”取值区间,消除插值参数选择的随意性,更好地指导DEM建模的运用。 相似文献
18.
19.
Soil respiration (Rs) is of great importance to the global carbon balance. Remote sensing of Rs is challenging because of (1) the lack of long-term Rs data for model development and (2) limited knowledge of using satellite-based products to estimate Rs. Using 8-years (2002–2009) of continuous Rs measurements with nonsteady-state automated chamber systems at a Canadian boreal black spruce stand (SK-OBS), we found that Rs was strongly correlated with the product of the normalized difference vegetation index (NDVI) and the nighttime land surface temperature (LSTn) derived from Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) imagery. The coefficients of the linear regression equation of this correlation between Rs and NDVI × LSTn could be further calibrated using the MODIS leaf area index (LAI) product, resulting in an algorithm that is driven solely by remote sensing observations. Modeled Rs closely tracked the seasonal patterns of measured Rs and explained 74–92% of the variance in Rs with a root mean square error (RMSE) less than 1.0 g C/m2/d. Further validation of the model from SK-OBS site at another two independent sites (SK-OA and SK-OJP, old aspen and old jack pine, respectively) showed that the algorithm can produce good estimates of Rs with an overall R2 of 0.78 (p < 0.001) for data of these two sites. Consequently, we mapped Rs of forest landscapes of Saskatchewan using entirely MODIS observations for 2003 and spatial and temporal patterns of Rs were well modeled. These results point to a strong relationship between the soil respiratory process and canopy photosynthesis as indicated from the greenness index (i.e., NDVI), thereby implying the potential of remote sensing data for detecting variations in Rs. A combination of both biological and environmental variables estimated from remote sensing in this analysis may be valuable in future investigations of spatial and temporal characteristics of Rs. 相似文献
20.
Soil salinization is a worldwide environmental problem with severe economic and social consequences. In this paper, estimating the soil salinity of Pingluo County, China by a partial least squares regression (PLSR) predictive model was carried out using QuickBird data and soil reflectance spectra. At first, a relationship between the sensitive bands of soil salinity acquired from measured reflectance spectra and the spectral coverage of seven commonly used optical sensors was analyzed. Secondly, the potentiality of QuickBird data in estimating soil salinity by analyzing the correlations between the measured reflectance spectra and reflectance spectra derived from QuickBird data and analyzing the contributions of each band of QuickBird data to soil salinity estimation Finally, a PLSR predictive model of soil salinity was developed using reflectance spectra from QuickBird data and eight spectral indices derived from QuickBird data. The results indicated that the sensitive bands covered several bands of each optical sensor and these sensors can be used for soil salinity estimation. The result of estimation model showed that an accurate prediction of soil salinity can be made based on the PLSR method (R2 = 0.992, RMSE = 0.195). The PLSR model's performance was better than that of the stepwise multiple regression (SMR) method. The results also indicated that using spectral indices such as intensity within spectral bands (Int1, Int2), soil salinity indices (SI1, SI2, SI3), the brightness index (BI), the normalized difference vegetation index (NDVI) and the ratio vegetation index (RVI) as independent model variables can help to increase the accuracy of soil salinity mapping. The NDVI and RVI can help to reduce the influences of vegetation cover and soil moisture on prediction accuracy. The method developed in this paper can be applied in other arid and semi-arid areas, such as western China. 相似文献