基于机器学习的日尺度短波净辐射气候资源遥感反演研究

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日尺度地表短波净辐射(DNSSR)是大部分陆面过程模型、全球环流模型、陆-气交换过程模型和各种水文模型的重要输入参数,在自然资源调查、生态环境监测、能量平衡研究等领域具有重要的研究意义和实用价值。本文通过匹配MODIS双星遥感观测和FLUXNET日尺度地面观测数据,筛选出包含18个自变量总计15531对的有效样本,利用机器学习的随机森林方法构建了日尺度DNSSR遥感反演模型,并利用地面实测数据对模型结果进行了真实性检验。结果表明,构建的日尺度DNSSR遥感模型的偏差Bias为-0.1 W/m2,均方
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提出了一种点线特征约束的机载激光雷达(LiDAR)点云与航空影像自动配准方法.将LiDAR点云内插生成强度图和数字表面模型(DSM),利用航空影像和强度图自动匹配得到点特征;基于现有方法从点云和影像中提取直线段特征,并依据随机采样一致性原理精化影像同名直线段匹配结果.以反投影距离为测度交会得到摄影测量直线特征,在物方空间内根据方向、长度比和距离测度实现点云影像同名直线特征匹配.最后进行点线特征约束
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