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Web服务技术已经在遥感领域被用于增强遥感资源的动态性和可扩展性,然而遥感服务底层的遥感数据具有大跨度频率变化的特性,服务提供商给出的服务质量(QoS)属性值也属于开放不可信,这两点都降低了遥感服务发现的效率和准确性。为此,提出一种新的基于可信QoS聚类的遥感服务发现机制,采用底层服务响应时间、更新频率和上层服务评价等标准综合衡量QoS,进而设计更新频率自适应的QoS探测和更新机制,并通过聚类方法提高了所发现遥感服务的QoS可信性。实验表明,该方法可以提高遥感服务发现的效率和用户满意度。 相似文献
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本文介绍了CORS系统的分类及其特点,着重论述TCORS系统在测绘工作中带来的巨大影响,并提出了以后的发展趋势。 相似文献
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青海乌兰县境内牦牛山辉绿岩体为一沿北西向构造线展布椭圆形岩体,侵位于晚泥盆世牦牛山组含砾砂岩及砾岩中。岩体风化蚀变为灰色,受后期改造不明显,未见显著变形特征;镜下观察其具辉绿结构、块状构造,主要矿物为斜长石、单斜辉石。用LA-ICP-MS方法,对牦牛山辉绿岩体中的灰绿玢岩进行锆石U-Pb测年分析,同位素测年及CL图像结果显示,本组锆石可以分为八组:~3. 2 Ga、~2. 36 Ga、~1. 9 Ga、~540 Ma、~460 Ma、~400 Ma、~350 Ma、~250 Ma,在此基础上,认为研究区作为欧龙布鲁克地块的一部分,其深部地质信息较复杂,既有太古宙及元古宙变质基底的岩浆热事件信息,又经历了加里东和印支期两次洋陆俯冲事件的叠加,使得研究区构造演化复杂化。 相似文献
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目的 传统的遥感影像分割方法需要大量人工参与特征选取以及参数选择,同时浅层的机器学习算法无法取得高精度的分割结果。因此,利用卷积神经网络能够自动学习特征的特性,借鉴处理自然图像语义分割的优秀网络结构,针对遥感数据集的特点提出新的基于全卷积神经网络的遥感影像分割方法。方法 针对遥感影像中目标排列紧凑、尺寸变化大的特点,提出基于金字塔池化和DUC(dense upsampling convolution)结构的全卷积神经网络。该网络结构使用改进的DenseNet作为基础网络提取影像特征,使用空间金字塔池化结构获取上下文信息,使用DUC结构进行上采样以恢复细节信息。在数据处理阶段,结合遥感知识将波段融合生成多源数据,生成植被指数和归一化水指数,增加特征。针对遥感影像尺寸较大、采用普通预测方法会出现拼接痕迹的问题,提出基于集成学习的滑动步长预测方法,对每个像素预测14次,每次预测像素都位于不同图像块的不同位置,对多次预测得到的结果进行投票。在预测结束后,使用全连接条件随机场(CRFs)对预测结果进行后处理,细化地物边界,优化分割结果。结果 结合遥感知识将波段融合生成多源数据可使分割精度提高3.19%;采用基于集成学习的滑动步长预测方法可使分割精度较不使用该方法时提高1.44%;使用全连接CRFs对预测结果进行后处理可使分割精度提高1.03%。结论 针对宁夏特殊地形的遥感影像语义分割问题,提出基于全卷积神经网络的新的网络结构,在此基础上采用集成学习的滑动步长预测方法,使用全连接条件随机场进行影像后处理可优化分割结果,提高遥感影像语义分割精度。 相似文献
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