结合百度指数和遥感数据的花粉过敏研究

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完善的花粉过敏监测体系对提升花粉过敏患者的生活质量具有积极意义.针对我国尚未形成花粉监测体系的现状以及花粉过敏人群病例数据的隐私性,文章结合舆情和遥感数据实现大范围花粉过敏的监测.通过相关性检验证明花粉过敏百度指数可以代表各地花粉浓度.基于M ODIS数据产品获取的植被指数、美国国家海洋和大气管理局获取的温度和降水等遥感数据,以致敏花粉植被种类丰富多样且花粉浓度数据较完整的北京市为例,通过人工神经网络建立花粉过敏百度指数和植被指数、温度、降水之间的花粉过敏监测模型,精度达72.82%,具有较高的可靠性.文章实现了基于百度指数和遥感数据对花粉过敏的监测,为花粉过敏患者人群做好花粉预防提供了科学依据.
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针对立体模型接边精度的自动化检查问题,提出了一种基于前方交会的立体模型接边精度检查方法.该方法是在自动匹配或手动判刺获取同名点的基础上,利用前方交会技术获取对应的地面点坐标,并进行坐标转换和坐标差计算.文章通过坐标差的中误差、平均值等各类指标,分析评估接边精度,并采用多组实测数据进行实验验证.分析结果表明,该方法能够准确高效地检测立体影像间的接边精度情况,可为立体模型质量评价和后续数据处理分析提供良好的数据支撑.
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