【摘 要】
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针对SARscape SBAS技术存在人工选取地面控制点影响监测结果的问题,本文提出了一种结合PS特征点的SBAS地表形变监测方法。通过设置PS技术中的振幅离差指数与相干性阈值,提取PS监测结果中的特征点作为地面控制点进行轨道精炼与形变反演。以2017年3月至2018年12月覆盖南昌地区的Sentinel-1影像为数据源,进行了地表形变监测与验证。结果表明:①该方法与PS方法监测结果均显示南昌市城
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针对SARscape SBAS技术存在人工选取地面控制点影响监测结果的问题,本文提出了一种结合PS特征点的SBAS地表形变监测方法。通过设置PS技术中的振幅离差指数与相干性阈值,提取PS监测结果中的特征点作为地面控制点进行轨道精炼与形变反演。以2017年3月至2018年12月覆盖南昌地区的Sentinel-1影像为数据源,进行了地表形变监测与验证。结果表明:①该方法与PS方法监测结果均显示南昌市城区在监测时段内整体呈小幅度上升趋势,年平均沉降速率相关性达到了0.959,具有高度一致性。②将该方法、P
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南方平原耕地具有地块破碎、农作物种植品种多且空间分布混杂程度高等特点,运用传统的遥感技术方法精确监测农作物面积较为困难。无人机航拍具有拍摄时间灵活、空间分辨率高、成本低等优势,为解决这一难题提供了有利途径。本文通过地面样地调查,获取杭州市余杭区瓶窑镇农作物样地的位置及种植品种数据,利用面向对象的多尺度分割方法与随机森林的分类方法对无人机航拍数据进行分割、分类,深入挖掘高分辨率遥感数据信息,用于提取
为增强煤矿突发事件应急救援能力,从事前检测、事中处置、事后恢复3个维度,构建煤矿突发事件应急救援能力评价体系;运用粗糙集(RS)计算与约简评价指标权重,引入服务管理中重要性-表现性分析(IPA),将评价结果显性化、可视化,提升评价结果的可展示性、易理解性。研究表明:基于RS-IPA的煤矿突发事件应急救援能力评价结果与企业实际救援水平一致,通过预警能力、救援水平、善后恢复能力等关键因素监测,可实现事
提出了一种基于卷积神经网络和SIFT特征的遥感图像变化检测方法。起先用该方法将用SIFT把特征从原始图像中提取,接着将提取的SIFT特征组合在一起训练卷积神经网络,用训练后的神经网络来完成遥感图像的变化检测。SIFT具有旋转、尺度缩放、亮度变化和平移不变性的特性,这些优点能使卷积神经网络可以在训练时保持提取的特征不变,分别对两组遥感图像数据集进行实验,从实验结果可以看出该方法不但可以有效地提高变化
在高光谱遥感图像分类中,针对高光谱遥感图像中的小样本和高维度的特点,提出了一种基于残差三维卷积神经网络的算法。首先,该算法直接以高光谱数据立方体作为输入,利用三维卷积神经网络提取高光谱数据立方体的空谱特征;然后,利用残差学习构建更深层次的网络,提取更具表达能力的深层特征,以提高分类精度;最后,在全连接层采用Dropout方法防止过拟合。实验结果表明,该算法分类精度比现有的基于深度学习的高光谱遥感图
高精度施工测量基准是轨道交通高质量建设的重要前提,具有"保存要求高、精度要求高、兼容性要求高"的特点。为确保轨道交通线路互联互通建设和保障施工安全,本文基于"整网设计、连片解算、兼容共用"的思路,综合采用GNSS、测量机器人等多种手段提出"大规模、多线路、不同期"GNSS控制网融合与衔接方案,对类似项目具有参考意义。
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