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天宫二号紫外前向光谱仪是一种对全球中层大气进行大气痕量气体垂直分布探测的新型光谱仪,在对大气痕量气体进行反演中,需要高精度地计算观测大气的高度参数等几何位置参数。本文针对该光谱仪的几何成像特点,设计并提出了一种高精度的大气高度的计算方法。首先,计算传感器坐标系下的观测矢量;其次,利用平台的轨道参数、姿态及成像时间等成像几何参数,推导出传感器坐标系到地心固定坐标系的转换矩阵,同时将观测矢量转换到地心固定坐标系下;再次,以标准地球椭球体为基准,建立经过临边切点的虚拟椭球体模型,并计算切点的地理坐标;最后,依据切点坐标推导出切点的临边高度。与理论值对比分析,在相同地球临边高度对应的散射光谱幅亮度分布保持一致,并且与美国OMPS载荷反演的O3结果进行定位误差分析,高度误差小于1pixel,在2km范围内,从而验证了本文所提算法的可行性和正确性。 相似文献
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如何高效地组织和管理日益增长的多源海量空间科学数据、提高数据的可用性和易用性,是空间科学目前需要重点解决的技术问题。在充分分析现有空间科学数据管理技术和数据特点的基础上,提出了一种有效的系统架构,研究并利用空间关系数据库及分布式数据库技术,实现了海量异构数据的高效存储、检索与定位;研究基于三维数字地球的多层次细节展示方法、三维数据剪裁、多线程并行加载等关键技术,提高了空间科学数据的集成可视化显示与应用效率。最后设计并集成了多源空间科学数据可视化组织与管理系统,在实际工程应用中验证了设计的合理性与有效性。 相似文献
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SAR图像由于数据获取难度大,样本标注难,目标覆盖率不足,导致包含地理空间目标的影像数量稀少。为了解决这些问题,该文开展了基于散射信息和元学习的SAR图像飞机目标识别方法研究。针对SAR图像中不同型号飞机空间结构离散分布差异较大的情况,设计散射关联分类器,对飞机目标的离散程度量化建模,通过不同目标离散分布的差异来动态调整样本对的权重,指导网络学习更具有区分性的类间特征表示。考虑到SAR目标成像易受背景噪声的影响,设计了自适应特征细化模块,促使网络更加关注飞机的关键部件区域,减少背景噪声干扰。该文方法有效地将目标散射分布特性与网络的自动学习过程相结合。实验结果表明,在5-way 1-shot的极少样本新类别识别任务上,该方法识别精度为59.90%,相比于基础方法提升了3.85%。减少一半训练数据量后,该方法在新类别的极少样本识别任务上仍然表现优异。 相似文献
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传统的聚类方法大都是基于空间划分的方法,一般都假设数据符合混合高斯模型。这在实际应用中往往是不成立的。在大部分模式分类的问题中,常见的参数形式不适合实际遇到的概率密度,特别是所有经典的参数密度都是单峰的,而一般遥感图像都是包含多峰的密度,因此分类结果往往不够精确。用于模式分类的非参数方法正是解决这类问题的一个重要途径,可以从本质上克服这一缺陷,而且可以发现任意形状的聚类。均值漂移方法是基于密度估计的非参数聚类方法,遥感图像的聚类分析可以通过均值漂移方法来实现,而且均值漂移过程不需要预先给出地物的类别数目,在聚类过程中自动确定类别数,这对于图像中类别数目不易确定的情况,给非监督遥感图像聚类带来方便。 相似文献
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近年来随着高光谱成像技术的快速发展,航天高光谱遥感数据在各领域应用研究中取得了良好的发展与突破。文中回顾了国内外航天高光谱成像技术的发展历程,介绍了有代表性的航天高光谱成像仪的主要应用技术指标,较为系统地总结和分析了近五年来航天高光谱遥感数据在国土资源、农林遥感、海洋湖泊遥感、城市环境、灾害监测及其他方面等各领域的最新应用研究进展。对基于AI技术的高光谱信息提取与应用、基于高光谱遥感的多源数据融合与应用以及面向深空探测领域的高光谱数据分析与应用等发展趋势做了展望,未来航天高光谱成像仪技术的进一步突破和应用研究需求的牵引将会推动高光谱应用领域更大范围的创新与发展。 相似文献
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随着视频卫星的不断发展,如何在卫星视频数据中准确和快速地进行目标检测逐渐成为一个研究热点.本文从两个方面改进了单阶段的目标检测网络.针对卫星图像中目标尺寸小、分辨率低的特点,利用反卷积操作丰富目标的上下文信息,同时将对应尺度的卷积特征组合成超参特征,丰富目标的细节特征;并提出图像特征多级网格化,将不同网格化的结果进行融合,提高模型的检测准确率.根据视频卫星对地凝视成像、场景移动缓慢的特点,设计出内容一致性判别网络,通过判别结果可以省略一些冗余的检测步骤,提升整体的检测效率.本实验使用"吉林一号"卫星视频数据,通过具体的实验结果分析,得出该系统对于对地凝视卫星视频中目标检测的准确率和速度都达到了较好的效果. 相似文献
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二阶偏微分方程图像去噪方法在去除噪声同时保护边缘效果较好,但在平滑区会产生阶梯效应,而四阶方法可以消除阶梯效应,基于此提出了一种将二阶与四阶偏微分方程相结合的变分去噪方法,给出了其欧拉方程和梯度下降流,并分析了数值离散化方法。通过去噪实验表明,该方法能有效去除噪声干扰,在一定程度上保护边缘,并且可以有效减弱阶梯效应,改善图像质量。 相似文献