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传统的混合像元分解一般是基于固定端元的,然而实际上影像中像元并非都由完全相同的端元组成。基于波谱库,将端元选取和丰度反演合为一个步骤,抽象成一个估计参数的随机过程,在端元数目可变的前提下,基于可逆的跳跃式MCMC方法估计参数,从波谱库中选取端元并对混合像元进行线性解混。在状态转移过程中,加入端元的累积知识,以提高算法效率。这种算法不需要人工干预,能够实现自动化像元分解,并且具有较高的精度。实验表明,基于修正MCMC的端元可变的自动化解混算法在分解精度和稳定性方面均优于基于固定端元的混合像元分解方法。 相似文献
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气门座是内燃机中的一个重要零件,其工作环境恶劣,常因磨损过大引起失效,其磨损机理和材料一直是研究热点。介绍了气门座磨损机理及材料的研究现状,提出了气门座材料未来的研究和发展方向。 相似文献
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为了获得煤田火区的碳排放量,建立了计算煤田火区CO2排放通量法模型,其中,确定火区面积是该模型的关键基础参数。采用2011-01-24的ASTER L1B热红外遥感数据反演内蒙古乌达煤田火区的地表温度,提出基于梯度的自适应阈值法,以热红外图像梯度极值为阈值圈定火区范围,估算得到乌达煤田火区面积为239.6 hm2。利用排放通量法模型,依据遥感和其他手段获得的基础参数数据,计算了乌达煤田火区的碳排放量,结果显示乌达煤田火区每年的CO2碳排放量达37.9×104t。 相似文献