Hyperion影像的辐射处理方法

选取甘肃张掖部分地区的Hyperion数据,运用Hyperion Tool提取未定标、坏线和条带以及质量模糊的波段数据,对数据进行一次重采样预处理,并选择合适的大气参数对影像应用模块进行了FLAASH大气校正。将校正前、后的植被、水体和裸岩光谱特征与标准库曲线进行对比分析,结果表明,处理后的影像很好地反演了地物的真实反射率,提高了数据处理速度和精度,为后续研究地物成分估算提供了图像基础。     

建设大气秀美新丹东的动力源——深入学习贯彻党的十八大精神的体会

党的十八大确定了“两个百年”奋斗目标,为我们描绘了全面建成小康社会、建设美丽中国、实现中华民族伟大复兴中国梦的宏伟蓝图,为全面建设大气秀美的新丹东指明了前进方向,增添了不竭的动力。     

基于差分技术的悬索桥主缆高程测量误差修正方法

悬索桥基准索股是主缆架设的重要部分,基准索股垂直度测量主要采用三角高程测量法,而大气垂直折光差是影响三角高程测量的主要误差源。本文以等影响原则为前提,对差分技术的原理进行分析,利用基准点已知信息,对三角高程测量中的大气垂直折光差进行修正,从而提高基准索股垂直度测量的精度。上述方法能够满足主缆架设精度要求,并且在实际应用中得到了较好的结果,可为类似桥梁工程提供指导。     

基于GNSS的北京市地面沉降监测研究

利用GNSS技术可以得到大地高,要想得到正常高必须精确已知高程异常.对于垂直变形监测,人们关心的是高程变化量而非高程本身.本文对利用GNSS大地高的变化量取代水准高的变化量的可行性,基准点选取及精度分析,参考框架的建立,大气改正模型的确定等内容进行分析研究.并通过2012年和2015年两期北京市实测GNSS观测数据得到的沉降量与精密水准结果比较分析,验证了GNSS监测地面沉降方案的可行性.     

电磁波信号在对流层中路径弯曲改正的级数展开式

大气折射延迟是空间大地测量中的一个主要误差源。本文严格地给出了中性大气路径弯曲改正的原理性公式。通过对各种因素量级的分析,在亚毫米量级的精度上给出了一个以视天顶距正切和正割乘积为参数的级数展开模型。新模型在球对称大气模型下,级数展开模型的精度达到了毫米量级,理论上可以展开到任意阶次,且可允许观测高度角小到5°。     

CHRIS／PROBA高光谱数据的预处理

针对CHRIS／PROBA高光谱遥感数据的特点,对CHRIS影像进行去条带处理、辐射校正、大气校正等预处理,获得较好质量的影像,为影像的进一步分析和实际应用提供保障。     

大气程辐射遥感图像与城市大气污染监测研究

作为对地探测的遥感技术所获取的遥感图像包含了地面和大气信息,并且主要是地面信息.利用地面反射率分布图像将遥感数字图像中弱的大气信息与强的地面目标信息分离,生成仅仅包含大气信息的大气程辐射遥感图像.利用多(高)光谱遥感数字图像中不同波段的大气程辐射遥感图像可以不受地面干扰地对城市大气污染的类型和程度(气溶胶粒径和含量)进行遥感监测.在大气污染地面观测数据(可吸入颗粒物PM10浓度)的支持下,利用MODIS多光谱遥感数字图像生成的对应多光谱大气程辐射遥感数字图像,以上海市为例进行了城市大气污染遥感监测的原理方法研究.     

成都地区大气平均温度建模及其在GPS/PWV计算中的应用研究

地基GPS气象学的关键技术是在于通过垂直方向上GPS信号的湿分量延迟值来确定大气可降水量-PWV,而这两个物理量间进行转换时需要用到一个关键性的参数——大气加权平均温度。本文首先讨论了估算加权平均温度的几种方法,然后利用成都地区2005年全年的大气探空数据,采用回归分析方法,建立了适合成都地区的大气加权平均温度模型,精度为±2.21K。最后将该公式应用到成都地区PWV的计算中,得到了非常理想的效果。     

精密跨海水准测量在舟山连岛工程中的应用与分析

大气垂直折光是跨海水准测量中影响高程精度的主要误差，本文介绍了在实践工作中如何采取措施减弱这一误差影响，提高高程精度及工作效率，并通过实例进行了精度分析。     

基于GA-MLP的东北地区Tm模型研究

针对常用的经验大气加权平均温度(T_m)模型在我国东北地区普遍精度较低等问题,利用遗传算法优化的多层感知器模型,采用东北地区7个探空站2014—2017年的数据进行模型训练,建立适合我国东北地区的T_m模型。依据2018年的数据进行预测分析,实验结果表明：首先,GA-MLP的T_m模型的预测平均偏差为0.04 K、均方误差为4.06 K和判定系数R²=0.920,各项精度评估指标较常用的GPT2w、单/多因子线性、非线性T_m和MLP模型均为最优,模型性能更好,拟合度更高;其次,在GPS反演大气可降水量中,较常用的单因子线性和GPT2w模型,GA-MLP的T_m模型在长春站的反演精度最高,均方误差精度提升1.1%和4.9%,平均偏差精度提升2.5%和13.2%,证明GA-MLP的T_m模型在东北地区反演PWV的适用性。