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1.
利用基于过程的Carnegie-Ames-Stanford方法(CASA)模型估算吉林省伊通县2006—2016年植被净初级生产力(NPP),并分析其时空变化情况以及空间分布特征,然后通过分析土壤有机质含量与NPP之间的关系,构建基于NPP的土壤有机质反演模型,利用该模型分析该县土壤有机质的时空分布情况。结果表明:伊通县NPP年积量总体上有所增长,并且一年四季不同时期NPP的积累量变化明显,在春、夏季节增大,夏末秋初时达到峰值,秋季减小,冬季不生产NPP;县域尺度NPP空间分布主要受土地利用类型的影响,具体表现为林地覆盖区NPP值最大,农地耕地分布区的次之,NPP低值集中在居民、工矿用地及未利用地区域;反演的土壤有机质含量数据与NPP数据变化趋势基本一致,说明NPP估算的土壤有机质数据具有参考价值。  相似文献   
2.
针对室内视觉定位特征稀疏时鲁棒性较低的问题,文章利用惯导元件输出频率大、短期精度高的特点,提出了一种低负载的单目视觉和惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)信息融合方法。该方法在初始化阶段根据位移相似性原理设计算法解算视觉位移尺度信息,在导航阶段将视觉信息输出的状态量通过尺度旋转变换后作为观测量进行卡尔曼滤波。通过实验验证了该方法的有效性,实验结果证明,所设计的视觉惯导组合导航系统在提升处理效率的同时,全过程均方根误差比单一同步定位与制图(simultaneous localization and mapping,SLAM)系统下降了17.1%。  相似文献   
3.
针对室内火灾情境下人员安全的有效监控问题,提出了一种基于手机多源传感器的室内火灾行人细粒度行为识别与匹配方法.借助手机内置多源传感器完成对行人当前表征行为特征的数据采集,在异常子序列探测后提取行为特征向量,利用基于关键点序列的动态时间规整(Key-DTW)算法或者相应训练成型的分类模型分别对特征各异的行为进行匹配、理解;并对不同传感器组合方式和不同设备位置的识别能力进行比较;最后,综合识别结果进而分析行人当前生理、心理、位置状态,为室内应急救援工作提供决策信息.经模拟试验验证,该方法不仅能够对行人应激性细粒度行为有较高的识别准确率,对于持久性的动作也有着很高的匹配精确性和效率.  相似文献   
4.
针对宽基线影像的高畸变特点,提出基于几何一致性约束的Harris-Affine高精度最小二乘匹配(Least Square Matching,LSM)方法。首先,用Harris-Affine算子在影像高斯多尺度空间中提取仿射不变特征,并根据特征区域灰度矩阵与主梯度方位来实现特征的几何归一化,继而提取特征描述符,接着采用一种由粗到精的特征匹配策略来渐进地获取正确率占优的特征匹配。然后,通过LSM迭代方法来补偿同名像点的定位误差,LSM迭代所需的良好的几何畸变初值由同名特征区域灰度矩阵与主梯度方位求取,而良好的辐射畸变初值通过同名区域像元灰度的最小二乘线性拟合法求取。实验结果表明:该算法鲁棒有效,且实现了亚像素匹配精度。  相似文献   
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