【摘 要】
:
雷达高度计的主要功能是测量全球平均海平面高度(SSH:Sea Surface Height),它通过准确测量收发脉冲之间的时间间隔来实现精准的星地距离测量,时间测量的准确度取决于高度计时
【机 构】
:
中国科学院国家空间科学中心中国科学院微波遥感技术重点实验室,北京 100190;中国科学院大学,北京 100049;中国科学院国家空间科学中心中国科学院微波遥感技术重点实验室,北京 100190
论文部分内容阅读
雷达高度计的主要功能是测量全球平均海平面高度(SSH:Sea Surface Height),它通过准确测量收发脉冲之间的时间间隔来实现精准的星地距离测量,时间测量的准确度取决于高度计时钟的准确性.卫星在轨运行期间,雷达高度计时钟频率会产生缓慢漂移,时钟频率漂移会影响星地距离的测量准确度,造成对海面高程的测量偏差.在基于重建型有源定标器对HY-2A卫星高度计时钟偏差在轨测试方法的基础上,提出了从星地斜距函数曲线时间偏移量中提取高度计时钟偏差的估计方法,应用于HY-2B卫星雷达高度计在轨定标测试中,测量了雷达高度计时钟频率漂移量,精度优于0.001 Hz.结果 表明:HY-2B高度计原子钟性能稳定,时钟频率偏差造成的测距偏差为毫米量级,平均测距漂移率为2.95×10-7 m/d.
其他文献
为形成林场级森林可燃物类型遥感精细识别方法,以内蒙古大兴安岭根河林业局潮查林场为试验区,结合地面调查和森林资源调查等资料,建立了该区域的森林可燃物类型机载高光谱影像数据分类体系;通过对各类型的原始光谱曲线、一阶微分曲线、二阶微分曲线和包络线消除曲线进行分析,得到了适用于各类型识别的特征波段;并基于生成的特征波段的主成分分析分量(信息量95%以上)及其纹理特征影像,采用随机森林方法对该区域的森林可燃物类型进行了识别。利用机载高光谱遥感数据与其他数据相结合,研究形成了林场级森林可燃物类型随机森林识别方法,识别
四川省木里县及周边林区是全国林火最为高发和易发区之一,近两年连续发生了扑火人员重大伤亡的事件。利用时序国产卫星影像、无人机影像和现场勘查数据等,从监测火灾蔓延时空过程的角度,对该区林火热点进行了动态监测,并分析了重点火场火灾发展过程,结果表明:以国产GF-4卫星影像为主,辅助以2 m/8 m光学卫星星座影像,可较好地监测林火热点;研究提出林火热点判定阈值为白天亮温值T≥360 K或夜间亮温值T≥330 K;监测发现了该区3月30日至4月6日间共6处火场的25次林火事件,并重点反演了①号木里和②号西昌火灾发
在长时间尺度上监测和评价森林生态过程的状态变量是当前森林生态系统观测研究的热点问题之一。针对森林生态系统观测站观测数据实时传输存储不畅、数据共享度低、数据碎片化严重、大数据分析平台建设薄弱、森林火灾实时预测预警缺乏等问题,下蜀林场综合观测试验平台结合遥感技术、涡度相关技术、样方调查技术和无线传感器网络技术实现了森林生态系统水、土、气、生各要素长期的连续的综合观测,提供了森林生态系统与大气之间的碳收
提出一种工作在65~70 GHz强氧气吸收波段的星载差分吸收气压雷达,用以连续获取全球高时空分辨率的海面气压数据.通过对星载差分吸收气压雷达系统设计需求的分析,利用大气廓线
土壤水分在土壤监测中是一项重要的指标,对于农业生产、生态环境以及水资源管理有着重要的影响。随着遥感建模与反演理论的不断成熟,其逐渐成为分析土壤指标的重要技术与手段。因此,利用光学影像与雷达影像数据,以大兴安岭地区漠河市为研究区域,分别建立以Landsat 8为数据源的土壤水分反演模型和由Landsat 8影像数据与GF-3卫星数据协同反演的土壤水分反演模型,将反演结果与实际测得数据进行对比验证,并
对5G网络市场微网格进行网格画像打分,基于价值网格的覆盖差异,进而通过网业协同联动,对高价值网格实施差异化的价值提升举措,实现投资收益最大化,为价值建网、精准营销持续推进提供参考。
森林在生态系统服务中起着重要作用,例如提供清洁空气、保护生物栖息地以及减少全球温室气体的排放等。全球森林变化数据集(Global Forest Change,GFC)每年以30 m的高空间分辨率绘制森林覆盖变化图,成为监测森林覆盖时空变化特征的有效工具。利用谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE),基于GFC产品,结合线性回归方法和空间自相关理论对西南地区2001~2019年
介绍了广东联通在AI创新领域进行的一项网络智能化运维实践,提出一种基于AI关联分析的网络设备配置异常监测方法,创造性地以AI关联分析中得到的弱关联规则构建异常特征模型,从海量配置数据中快速发现配置异常。该算法具备自学习、自挖掘能力,具备良好的泛化性和应用推广性,能有效应对5G时代大量网络新建和网络改造带来的配置稽核工作量爆发式增长。
数字孪生以各领域日益庞大的数据为基本要素,借助发展迅速的建模仿真、人工智能、虚拟现实等先进技术,构建物理实体在虚拟空间中的数字孪生体,实现对物理实体的数字化管控与优化,开拓了企业数字化转型的可行思路。首先介绍了数字孪生的演进与价值,然后给出了数字孪生典型特征及其体系架构,并基于该架构介绍了多项数字孪生关键技术,最后对数字孪生进行了展望,包括其面临的挑战与未来发展趋势。
高光谱图像的高维特性和波段间的高相关性,导致高光谱图像地物识别问题研究中,面临着数据量大、信息冗余的问题,降低了高光谱图像的分类识别精度。针对以上问题,提出了基于局部保留降维(Local Fisher Discriminant Analysis,LFDA)结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的高光谱图像分