【摘 要】
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为了解决机载LiDAR点云进行道路网提取中存在道路强度不统一问题。本文提出基于局部强度的栅格分割方法进行道路点云提取，该方法首先对滤波后的地面点利用偏度平衡得到道路强度阈值，将地面点划分格网并计算格网的平均强度值，然后通过确定中心格网及其邻域格网强度值在道路强度阈值内的格网数量来确定道路点云。在复杂的环境下利用实际数据进行实验，结果表明该方法可以有效地减少道路周围的异常点同时得到更完整的道路，为后
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为了解决机载LiDAR点云进行道路网提取中存在道路强度不统一问题。本文提出基于局部强度的栅格分割方法进行道路点云提取，该方法首先对滤波后的地面点利用偏度平衡得到道路强度阈值，将地面点划分格网并计算格网的平均强度值，然后通过确定中心格网及其邻域格网强度值在道路强度阈值内的格网数量来确定道路点云。在复杂的环境下利用实际数据进行实验，结果表明该方法可以有效地减少道路周围的异常点同时得到更完整的道路，为后续进一步提取道路网奠定基础，对提取的初始道路有数据1有84.1%的完整率，数据2有67.1%的完整率，相
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为了提高卫星钟差预报的精度，针对钟差数据中量级较小的误差，提出一种基于中位数（MAD）的小波阈值法钟差数据预处理策略（WMAD）。首先，利用小波阈值方法将钟差数据进行分解，得到分解后的高频系数和低频系数。然后利用MAD处理各层影响阈值设置的高频系数，通过处理后的高频系数计算阈值，从而提高小波阈值法剔除小异常值的能力。最后，用北斗二号卫星钟差数据进行了验证，结果表明：本文方法可以有效剔除钟差历史观测
针对高空间分辨率遥感影像多尺度建筑物提取效果不佳的问题，在编码-解码网络的基础上优化设计，提出了一种高效的尺度自适应全卷积网络。首先构建多输入多输出结构，实现多尺度特征融合和跨尺度特征聚合。然后使用残差金字塔池化模块，学习深层自适应多尺度特征。最后使用基于残差密集连接的聚合特征精化模块进一步处理初始聚合特征，利用不同尺度特征图的像素依赖关系，提升分类精度。利用有限的计算资源，在差异较大的WHU航空
黑臭水体分布散且广，对人民的居住环境、城市整体美观形象都造成了严重的损害，是我国许多大中城市共同存在的环境污染问题。本文以河北省廊坊市为研究区，利用高分二号（GF-2）多光谱数据和实测数据，使用PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)和U-Net网络模型对黑臭水体遥感信息提取进行对比实验研究。为了更好的区分黑臭水体与非黑臭水体，计算归一化差异植被指数NDVI(No
为了探究GNSS L1波段中信号不同调制方式的GNSS-R码相位延迟海面测高性能，本文开展了双天线岸基GNSS-R海面测高实验，收集了采样率为40 MHz的原始中频数据。利用自主开发的GNSS-R测高软件接收机和反演软件对实验数据进行了处理分析，首次同时获得了基于QZSS L1C/A码和L1C码的GNSS-R海面测高结果，并分别将其与岸基同步观测的雷达高度计的测高值进行对比，对反演结果进行精度评定
以广西桂林、柳州、南宁3个主要城市的建成区为研究区，利用阈值分割法分别对DMSP/OLS、NPP/VIIRS、Landsat数据提取城市建成区，根据灯光总强度指数（TNL）、平均灯光强度指数(ULL)以及综合夜间灯光强度指数（CNLI）的灯光特性分析广西三城城市化水平，通过计算光学影像的归一化建筑指数（NDBI）、建筑用地指数（IBI）、仿建筑用地指数（SIBI）、综合加权建筑指数G采用阈值法提取
目前大多数云与云阴影检测方法容易产生误检，且检测结果的边缘细节丢失严重，检测不够精确。针对这一问题，本研究提出一种双注意力卷积神经网络模型RDA-Net，将双注意力机制应用在云与云阴影检测领域，实现高精度的遥感影像云与云阴影检测。对遥感影像数据集进行预处理，制作对应的标签。引入双注意力模块DaBlock，即在特征的空间维度和通道维度分别引入位置注意力模块PAM和通道注意力模块CAM，有效捕获全局特
随着北斗三号卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System-3， BDS-3)开始向全球提供导航服务，独立使用BDS为在轨运行的卫星提供全球覆盖、全时段的定位服务成为可能。本文结合风云三号D星(FengYun-3D ， FY-3D) 全球卫星导航系统掩星探测仪(Global Navigation satellite system Occultation Soun
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利用全球导航定位系统多路径反射技术（GPS-MR）进行海平面高度反演已经成为海平面高度监测的一种新方法。为了探究GPS卫星频段、高度角范围、海平面风速和潮位差等因素对GPS-MR海平面高度反演的影响，本文利用美国大陆板块边界观测计划（PBO）的GPS观测数据进行实验，并与美国海洋和大气局（NOAA）提供的验潮站数据进行验证。实验结果表明，对于该GPS测站，选择5°～15°的高度角区间、信噪比较高的
为挖掘高光谱遥感图像的深层光谱特征，获取优化特征空间以提高分类准确率，提出了一种基于视觉词典和复杂网络的高光谱遥感图像分类的光谱特征提取方法。首先，通过改进视觉词典方法，使用K-Means方法计算各类样本的聚类中心作为词典，并计算各待测试样本的光谱像素值与词典光谱向量中相同光谱波段的差值，计算出单个待测样本点的词频直方图。同时，为提升所提取特征关于像素点波段之间关联的表达，引入复杂网络理论，将样本