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[期刊论文] 作者：葛春青,,
来源：课程教育研究 年份：2004
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[期刊论文] 作者：葛春青,,
来源：世界家苑 年份：2013
随着改革开放以来我国经济的迅猛发展,城市工程建设也随之迅猛发展起来,于是拉动了工程建设的步伐,这在从事建设工程的公司是一个难得的机遇,并且同时增强了工程建设类企业在...
[会议论文] 作者：葛春青,
来源：第三届全国高分辨率遥感数据处理与应用研讨会暨地理国情监测技术与应用研讨会 年份：2013
传统水准测量、GPS 测量矿区形变监测方法虽然精度高，但是很难在短时间内完成大区域监测，从而难以获得全面、连续的形变；传统D-InSAR 方法所需雷达数据很少，但是难以去除DEM......
[期刊论文] 作者：葛春青,张凌寒,杨杰,,
来源：遥感信息 年份：2009
高分辨率影像包含了丰富的空间信息,这使得基于像素的传统分类方法的分类精度受到局限。基于此,本文对面向对象的分类方法进行了探讨。首先,利用图像的光谱和形状因子对图像...
[会议论文] 作者：刘放,葛春青,张颖,刘艳铎,
来源：2000中国药学会学术年会 年份：2000
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[期刊论文] 作者：朱满,龚浩,于之峰,葛春青,,
来源：测绘信息与工程 年份：2009
提出了一种面向对象的TM影像的居民地提取方法,利用对象的光谱信息及其几何特征和空间信息识别居民地,实现了TM影像的居民地提取,结果表明这一方法效果很好。...
[期刊论文] 作者：杜烨,郭长青,文宁,葛春青,黄峰,,
来源：遥感信息 年份：2014
本文主要研究利用多时相雷达数据集分析水稻在生长过程中后向散射值的变化规律,通过对3期雷达数据进行彩色合成、选取样本,并以光学数据做为辅助研究数据源,分析了水稻与其他...
[会议论文] 作者：焦秀芳,葛春青,吴兰芝,范淑珍,
来源：2000中国药学会学术年会 年份：2000
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[期刊论文] 作者：程滔,葛春青,陶舒,刘倩,高志宏,,
来源：测绘科学 年份：2015
针对地理国情监测中地表形变监测研究不足的现状,文章在分析常规DInSAR特点及趋势性发展的基础上,结合地理国情监测的尺度特征与实际需求,给出了小基线集(SBAS-InSAR)算法原理;并比较了与永久散射体(PS-InSAR)算法的异同点;在此基础上,选取试验区,获取了COSMO-S......
[会议论文] 作者：杜烨,曹将兵,葛春青,黄峰,文宁,孙宝军,
来源：第三届全国高分辨率遥感数据处理与应用研讨会暨地理国情监测技术与应用研讨会 年份：2013
水稻是我国最主要的粮食作物，水稻的动态监测、面积提取及产量的准确估算对于我国农业和经济的发展具有极其重要的意义。自20世纪80年代以来，卫星遥感已经成为许多农作物监......
[会议论文] 作者：杜烨,曹将兵,文宁,孙宝军,葛春青,黄峰,
来源：第三届全国高分辨率遥感数据处理与应用研讨会暨地理国情监测技术与应用研讨会 年份：2013
水稻是我国最主要的粮食作物，水稻的动态监测、面积提取及产量的准确估算对于我国农业和经济的发展具有极其重要的意义。自20世纪80年代以来，卫星遥感已经成为许多农作物监......
[期刊论文] 作者：朱茂, 沈体雁, 黄松, 葛春青, 白书建, 胡琼,,
来源：水力发电学报 年份：
形变一直是评估水库边坡稳定性的重要指标。本文以2013年～2016年内COSMO-SkyMed系统采集的SAR数据为输入,利用PSP-InSAR技术对深圳市长岭陂水库边坡开展了形变监测。在数据分...
[期刊论文] 作者：朱茂, 沈体雁, 黄松, 白书建, 葛春青, 胡琼,,
来源：国土资源遥感 年份：2019
作为一种缓变的地质灾害,地面沉降会对建筑物的安全状况产生严重影响。尤其是地铁施工给周边目标引入的沉降风险,已经成为政府管理部门和社会热点关注问题之一。星载合成孔径...
[期刊论文] 作者：朱茂,沈体雁,黄松,葛春青,白书建,胡琼,
来源：水力发电学报 年份：2018
形变一直是评估水库边坡稳定性的重要指标。以2013--2016年内COSMO—SkyMed系统采集的SAR数据为输入,利用PSP—InSAR技术对深圳市长岭陂水库边坡开展了形变监测。在数据分析...
[会议论文] 作者：朱茂,李吉平,白玉江,班勇,丁连军,葛春青,胡琼,
来源：第二届公路基础设施防灾减灾技术国际研讨会 年份：2016
经过近20年的发展,InSAR技术已经被证实具备高精度获取地表形变信息的能力.作为新一代的SAR卫星系统,COSMO-SkyMed星座由四颗SAR卫星构成,它工作在X波段,最高的分辨率能达到1...
[期刊论文] 作者：朱茂,沈体雁,吕凤华,葛春青,白书建,贾智慧,王大伟,,
来源：遥感学报 年份：2020
本文以青岛市胶州湾跨海大桥为研究对象,针对2014-01—2016-03 PS-InSAR技术测得的形变数据进行信息深度挖掘。在数据处理过程中,首先引入形变随季节变化及形变随温度变化的两种新模型,然后分别采用传统线性模型和这两种模型对PS点形变数据进行了分解,通过对比3......
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