【摘 要】
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森林环境的多变性导致该地区的卫星遥感图像测量数据易产生偏差。以优化森林遥感图像的监测效果为目的,在污染误差模型的支持下,设计了一种森林遥感图像测量数据偏差影响分析方法。利用污染误差模型调整森林遥感图像,降低因测量数据出现观测异常而产生的影响。运用随机函数多项拟合过程生成包含配准误差的新遥感图像,并对新图像进行几何精矫正,从而确定不同多光谱波段配准误差对图像测量数据偏差的影响。分析实验数据可知,遥感
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森林环境的多变性导致该地区的卫星遥感图像测量数据易产生偏差。以优化森林遥感图像的监测效果为目的,在污染误差模型的支持下,设计了一种森林遥感图像测量数据偏差影响分析方法。利用污染误差模型调整森林遥感图像,降低因测量数据出现观测异常而产生的影响。运用随机函数多项拟合过程生成包含配准误差的新遥感图像,并对新图像进行几何精矫正,从而确定不同多光谱波段配准误差对图像测量数据偏差的影响。分析实验数据可知,遥感图像的配准误差会监测效果产生明显的影响,且影响程度会随着误差大小的变化而变化,证明上述方法能够有效实现对
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基于北极地区2009年波弗特海、2010年和2011年楚科奇海巡航所收集的生物光学数据集,验证半分析反演模型QAA_V6(Quasi-Analytical Algorithm)、半分析海洋水色模型(Garver-Siegel-Maritorena, GSM)和线性矩阵求逆模型(The Linear Matrix Inversion Algorithm, LMI)反演北冰洋固有光学特性的性能。结果表
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在传统的机器学习中,模型的准确度往往由已标记的数据样本规模所决定。但是在实际情况中,海量数据中往往只有极小部分获得了准确标记,而大部分数据未经标记,如果通过专业人员对数据逐个进行标记,将耗费大量的时间成本和经济成本。主动学习是从大量未标记的数据集中检索出最有用的未标记数据,交由专业人员进行标记,然后用该类样本来训练模型以期提高模型的准确率。本文设计一种对遥感图像的目标检测的方法,首先构建一个深度学
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