【摘 要】
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利用GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)时变地球重力场模型计算得到非洲奥卡万戈三角洲地区2003-01—2014-12的陆地水储量变化信息，分别采用主成分分析和独立成分分析提取质量变化信号，并与GLDAS(Global Land Data Assimilation System)水文模型进行对比。结果显示在奥卡万戈河流域东北部水储量表现出很强
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利用GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)时变地球重力场模型计算得到非洲奥卡万戈三角洲地区2003-01—2014-12的陆地水储量变化信息，分别采用主成分分析和独立成分分析提取质量变化信号，并与GLDAS(Global Land Data Assimilation System)水文模型进行对比。结果显示在奥卡万戈河流域东北部水储量表现出很强的周期性变化，两种数据空间特征分布的信号出现在相同位置的成分GRACE-IC1和GLDAS-IC1对应的
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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
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随着人们对多源海洋数据的不断获取，海洋流场现象间存在的语义异构问题已经成为海洋流场数据共享分析的主要困难，鉴于目前在海洋流场领域尚无一套完整的海洋流场语义共享知识体系，在大量参阅海洋领域专业知识及相关标准体系的基础上，借助本体论思想，进行了海洋流场领域知识概念分层体系的建立，通过对海洋流场领域本体的概念间和属性间关系，以及海洋流场实例间时空关系的语义分析，提出了基于六元组的海洋流场领域概念化本体表
国家公园的土地覆盖分类对于掌握自然资源现状、查明存在的生态安全威胁并快速应对具有基础性数据支撑作用。本文基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine，GEE）平台，结合哨兵（Sentinel）主被动遥感数据及其导出的光谱指数、纹理特征和地形特征，分别采用基于像元的随机森林（random forest，RF）算法和面向对象的简单非迭代聚类（simple non-iterative clu
近年来，随着遥感技术的不断发展，遥感图像在城市规划、农业规划及军事训练等领域有着极大的应用前景，对遥感图像的语义分割研究也变得尤为重要。本文提出一种基于改进Deeplabv3的遥感图像语义分割方法，通过改进单一的上采样层，利用主干网络中得到的残差进行多层上采样，保证图像在分辨率上的语义完整；同时，修改ASPP层中4层膨胀卷积的膨胀率，使得网络对小物体分割有更好的效果。实验结果表明：改进的Deepl
对海量、实时、动态、高维的地缘数据进行深度挖掘与关联分析，是当前地缘环境研究领域的难点和热点。针对地缘环境可视分析任务，构建了多尺度地缘实体关联模型，提出了一种多尺度实体关联的地缘环境可视分析方法，设计了地理知识交互式知识发现、地缘结构、地缘关系、地缘体等多视图协同可视分析方案，综合各类地缘环境要素进行关联分析。从典型地缘分析实验结果表明，该方法可帮助用户交互式探索地缘知识，快速感知地缘体的地缘结
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