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用于极化干涉合成孔径雷达奇异点补偿的相量四元数神经网络
摘要： 合成孔径雷达获取的干涉图常包含大量奇异点(SP)，这使得生成精确数字高程模型变得困难。本文提出一种滤波方法，通过利用奇异点周围的极化与相位信息来自适应补偿奇异点。相位值本质上与散射及传播过程中的极化变化相关。为以统一方式同步处理极化与相位信息，我们通过结合四元数与复振幅定义了新量——相量四元数(PQ)，并据此构建了PQ神经网络(PQNN)理论。实验表明，所提出的PQNN滤波器能非常有效地补偿奇异点。即使在传统方法性能下降的情况下，得益于其在综合庞加莱球极化空间与复振幅空间中的良好泛化特性，该方法仍能实现精确补偿。我们发现PQNN是自适应且统一处理电磁波极化与相位的卓越框架。
关键词： 复值神经网络（CVNN）、相位奇异点、极化干涉合成孔径雷达（PolInSAR）、四元数神经网络（QNN）、数字高程模型（DEM）
更新于2025-09-23 15:22:29
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基于无人机系统与数字航空摄影测量技术在受干扰针叶林中获取的地表模型评估
摘要： 通过结合无人机系统（UAS）与数字航空摄影测量（DAP）技术，可远程获取详细的垂直森林结构信息。然而DAP方法应用的关键局限在于：在植被茂密区域难以生成精确的数字高程模型（DEM）。本研究调查了加拿大不列颠哥伦比亚州温带针叶林中UAS-DAP方法的地形建模潜力。经摄影测量处理获得的UAS影像生成了高分辨率DAP点云数据。为评估DAP的地形建模能力，首先通过敏感性分析确定三种适用于机载激光扫描（ALS）的地面点分类算法最优参数，测试算法包括渐进式不规则三角网加密法（PTD）、分层稳健插值法（HRI）和简易渐进形态学滤波法（SMRF）。以ALS提取的地面点作为真值数据，对比UAS-DAP生成的DEM发现：PTD、HRI和SMRF方法达到均方根误差（RMSE）<1.5米的有效区域占比分别为56.5%、51.6%和52.3%。通过将采用最优参数生成的DAP-DEM误差值与ALS点云衍生的冠层覆盖度及坡度分层数据进行对比，结果表明冠层覆盖对RMSE的影响程度约为地形坡度的三倍。
关键词： 运动结构恢复（SfM）、点云分类、无人机系统（UAS）、数字高程模型（DEM）
更新于2025-09-23 15:22:29
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用于折射率传感的螺旋形塑料光纤
摘要： 本文报道了一种利用支持向量机结合卫星遥感及其他类型数据反演大范围近地面气温的新型非线性算法。步骤如下：1）建立首个子模型学习数据集与验证数据集，继而获取第二至第f个子模型的学习数据集与验证数据集，采用无人气象站数据及预定义影响变量；2）反演目标区域气温（Ta）；3）基于预测误差通过反距离加权插值法校正生成的Ta影像。该算法创新性在于融合多源遥感数据与无人气象站数据、地形、地表覆盖、数字高程模型及天文历法规则。结果表明该模型具有高精度、可靠性和泛化能力，云量、地表植被及水汽等因素干扰微弱，适用于自然条件下的大范围反演。通过CPU+GPU同构协同并行计算系统实现所需高性能运算，计算速度提升超千倍且具备易扩展的计算能力?；谠げ馕蟛睢⒕礁蟛罴熬晕蟛钚∮?℃的数据点占比评估，当前算法优于七种主流分裂窗算法及其最优组合算法。本SVM方法克服了经典气温遥感技术的缺陷，属该领域首次应用报道。
关键词： 高性能计算（HPC）、中分辨率成像光谱仪（MODIS）、数字高程模型（DEM）、区域尺度反演、GIS空间分析、遥感、卫星、多变量分析、支持向量机（SVM）
更新于2025-09-16 10:30:52