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合成孔径雷达(SAR)海冰图像分割对全球气候研究和保证船舶航行安全具有重要意义。现有的基于区域的马尔可夫随机场(MRF)多极化SAR分割方法,由于受相干斑噪声影响,其区域划分不尽合理,不能有效完成分割。因此,提出一种噪声抑制的多极化SAR海冰图像分割算法,首先在极化总功率图上引入降低噪声的滤波算法,合理划分初始区域,其次考虑区域之间的差异度,从而实现多极化SAR海冰图像的准确分割。以RADARSAT-2和SIR-C获得的全极化海冰图像为实验数据进行验证,结果表明:和其他较先进算法相比,本文算法优势明显,既能高效保持图像连通性,又能增强图像的细节信息,具有更高的分割精度。 相似文献
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为加深对西藏泽当地区新特提斯洋演化的认识,对西藏泽当蛇绿混杂岩带内的共国日二长花岗岩进行了岩石学、岩石地球化学、同位素及年代学等研究,研究显示:共国日二长花岗岩岩体规模小、岩性稳定,LA-ICP-MS锆石U-Pb年龄为(90.40±0.68)Ma,属晚白垩世;岩石地球化学具高硅、富铝、富钾、低钛和准铝质钙碱性花岗岩特征;轻稀土富集、重稀土亏损,具明显的负Eu异常,微量元素表现为相对富集Rb、K、Ba、Th、U等大离子亲石元素,显著亏损Nb、P、Ti等高场强元素;(87Sr/86Sr)i=0.705 708~0.706 284,(143Nd/144Nd)i=0.512 689~0.512 716,εNd(t)=2.00~2.51。以上特征表明,位于泽当蛇绿混杂岩带内的共国日二长花岗岩属于I型花岗岩,由正常岛弧岩浆形成,应为晚白垩世新特提斯洋向北俯冲形成的岛弧环境下俯冲带上部地壳部分熔融的产物,其不属于泽当蛇绿岩的组成部分,表明在90 Ma前泽当洋内弧已经消失。 相似文献
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中国探月3期任务中,月球交会对接技术是任务成功的重要保障.利用嫦娥3号(CE03)绕月飞行的VLBI (Very Long Baseline Interferometry)时延数据,模拟仿真绕月交会对接过程中,同波束VLBI观测模式下,差分群时延的变化情况.仿真结果显示,在远程导引段,轨道器和上升组合体轨道距离保持100 km,持续半小时,差分群时延很好地反映了两者的轨道信息,可以用于定轨定位;自主控制段,上升组合体靠近轨道器,在轨道距离从5 km减小到20 m过程中,上升组合体加速追赶轨道器时,差分群时延快速趋近于0,上升组合体减速远离轨道器时,差分群时延绝对值快速变大.最后,利用嫦娥3号奔月段同时发射两个DOR (Differential One-Ranging)信号的VLBI时延数据,计算差分相时延,初步展示了月球交会对接过程中同波束VLBI差分相时延的误差情况. 相似文献
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径流序列的非线性和非平稳特性使得高精度的径流预报存在困难。本文组合EEMD和GRNN模型形成EEMD-GRNN耦合模型,预测时通过将径流序列分解为确定成分与随机成分并通过GRNN模型分别进行预测,预测值的加和则构成径流最终预测结果。EEMD-GRNN耦合模型应用到元江中上游,并与其他模型进行比较,结果表明:EEMD-GRNN耦合模型具有更高的预测精度,对径流的总体趋势预测有良好的效果,但在随机性的模拟上有待进一步完善。EEMD-GRNN耦合模型优于BP、GRNN、EEMD-BP模型,能有效提升径流预测的精度,可为流域的水资源优化调度等提供决策支持。 相似文献
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列车引起场地振动的建模需要能够表达地层的动力格林函数.本文兼顾饱和土的流固两相耦合性、场地土的分层性和波动的三维传播性,构建了半解析的场地动力格林函数.首先,基于Biot方程,在傅里叶变换域求解固体骨架和流体的位移和应力.然后采用传递矩阵方法建立地表位移和应力间的关系,得到格林函数矩阵.进而讨论矩阵的一些固有特征,提出改善竖向位移计算效率的措施.最后利用推导的格林函数计算了几个典型算例.数值结果与文献中其他方法得到的结果十分接近,与场地振动的现场观测试验基本符合.软土场地振动的计算结果高于饱和砂土场地,高速列车场地振动强度高于低速列车.当车速接近场地瑞利波速,模拟结果中显示出马赫锥.数值结果还显示,即使车速略低于瑞利波速,马赫锥也可能出现.本文推导的格林函数将有助于深入理解列车等移动激励作用下层状饱和土场地的振动特征. 相似文献
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电力塔是电力基础设施的重要组成部分,对其进行检测是必不可少的工作。针对当前遥感影像电力塔检测算法精度低,效果差的问题,本文基于可变形网络和迁移学习对Faster R-CNN进行改进,提出一种基于遥感影像的电力塔检测框架。该框架主要分为两个部分:①特征提取子网络,即利用可变形网络模型改进卷积层,来提高模型对于电力塔几何形变的特征提取能力;②目标检测子网络,即通过模型迁移,将由特征提取子网络训练获得的模型参数迁移至此子网络,由RPN网络和可变形区域池化结合非极大值抑制(NMS)精确获取电力塔位置,利用Fine-tuning技术快速训练此子网络,最终实现高精度的遥感影像电力塔检测。本文算法在测试集中对电力塔检测结果为AP0.5 0.886 1,AP0.6 0.839 6,ACC 0.894 8,与SSD、YOLOv3、Faster R-CNN等相比,各检测指标至少高0.2。由对比试验可以看出,该框架对电力塔遥感影像可以实现较高精度检测,表明该方法在电力塔检测上拥有较大应用潜力。 相似文献