Analysis of detection capabilities of LEO reconnaissance satellite constellation based on coverage p

来源 :Journal of Systems Engineering and Electronics | 被引量 : 8次 | 上传用户:watta515
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In the design problem of low earth orbit(LEO) reconnaissance satellite constellation, optimization of coverage performance is the design goal in most current methods. However,in the using process, the user only concerns with the detection capabilities
其他文献
Soil enthalpy(H) contains the combined effects of both soil moisture(w) and soil temperature(T) in the land surface hydrothermal process. In this study, the sensitivities of H to w and T are investiga
期刊
文中利用被动微波辐射计AMSR-E土壤水分数据和MODIS数据,在频谱降尺度算法框架下,针对文中数据特征,修正模型拟合方程,并引入遥感物理蒸散模型,发展了一种新的大尺度土壤水分数据降尺度算法。此后通过反演土壤水分数据与全球能量与水循环协调观测计划的(CEOP)亚澳季风计划蒙古实验区内地表实测数据的比较,证明该方法可获得数值、时间变化趋势均与实测数据吻合较好的高分辨率土壤水分数据,确认了该降尺度方法
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保证在不降低土壤肥力水平条件下,减缓农田N_2O排放,通过地下气体原位采集系统,于2016年5月~10月动态监测了河套灌区4种施肥措施(不施肥、常规施肥、常规施肥+生物炭、常规施肥+膨润土,分别标记为NF、CK、C、B)下0~80cm土层N_2O浓度变化。结果表明:各处理N_2O浓度峰值均出现于追肥、灌水后7~8天,施氮肥增加峰值,配施膨润土降低峰值;各处理不同土层N_2O浓度表现为80 cm>6
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介绍了一种管板环形焊缝的图像处理方法,其关键环节为识别出环形焊缝的具体位置及获取焊缝数据。基于此提出了柔化、二值化和边缘提取的算法组合方式,用改进的霍夫变换和获取脉冲的方式得到焊缝信息。结果表明:图像处理结果较为理想,所得焊缝数据与真实值误差不大,满足焊接专机的示教要求,在实际应用中切实可行。
期刊
为阐明螃蟹活动对湿地土壤碳、氮、磷含量及其生态化学计量学特征的影响,对闽江河口湿地不同潮滩螃蟹干扰下的土壤碳、氮、磷含量及其生态化学计量学特征进行了测定和分析.结果表明:高潮滩有螃蟹(GP)和高潮滩无螃蟹(GD)组土壤碳、氮、磷含量的平均值分别为(13.32±0.66)、(1.51±0.05)、(0.70±0.05)g·kg~(-1)和(13.25±0.53)、(1.52±0.04)、(0.75±
期刊
以中宁枸杞林地为研究区,采用100 m×100 m网格方式采集耕层土壤样品(0~20 cm)119个,利用经典统计和地统计相结合的方法对土壤碳组分空间变异性进行研究.经典统计表明土壤总碳、无机碳、有机碳、活性有机碳、中活性有机碳和高活性有机碳的平均含量分别为28.74、18.72、10.09、1.81、1.48和0.73 g·kg-1.总碳、无机碳变异系数分别为7.69%和9.13%,属弱变异.有
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中国科学院超导电子学卓越创新中心、中科院上海微系统与信息技术研究所信息功能材料国家重点实验室博士董慧团队,与德国于利希研究中心教授Krause课题组合作,将极低场磁共振成像(ULFMRI)图像中±500 Hz带宽内的工频噪声干扰抑制85%以上,解决了无屏蔽或简易屏蔽ULF-MRI成像
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编者按:所谓物联网(Internet of Things),就是通过射频识别(RFID)技术、全球卫星定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种信息传感设备,根据相关协议,把任何物品与互联网连接起来,实时采集连接监控的物体或过程的状态信息,通过互联网实现物与物、人与物的信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。随着大数据、云计算和移动互联网等
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随着社会发展,一些农业发达国家已经开始利用农业物联网结合温室自动控制设备,来实现温室的温度、适度和肥料等农作物生长环境的自动控制。国内农业物联网的发展要结合国情和当地气候条件,借鉴国外成熟经验,发展适合我国需求的农业互联网。
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在高光谱异常检测的基于背景的估计的研究中,背景中存在的异常像元会对背景估计的准确性产生不利影响,通过获得一个不包含异常目标的纯净背景可以有助于提高异常目标检测算法的检测率。因此,本文提出一种基于局部密度的背景纯化方法以去除背景中的异常像元。经典的RX算法(Reed-Xiaoli detector,RXD)在背景统计信息估计时,因初始背景中存在异常像元而产生失真现象。这使RX算法的检测结果具有较高的
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