【摘 要】
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为了提高激光测深数据处理结果的精度,在原有的激光测深回波信号拟合方法的基础上,结合信号形成的物理过程,提出使用指数函数模拟激光测深水体后向散射回波成分的方法。利用Wa-LiD(Water LiDAR)工具生成了多组模拟数据集以对比和检验提出的新方法。对于每个可探测回波,海面回波和海底回波均使用高斯函数进行拟合,水体后向散射波形分别使用三角形、四边形、指数函数进行拟合。实验结果显示,指数函数测深误差
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为了提高激光测深数据处理结果的精度,在原有的激光测深回波信号拟合方法的基础上,结合信号形成的物理过程,提出使用指数函数模拟激光测深水体后向散射回波成分的方法。利用Wa-LiD(Water LiDAR)工具生成了多组模拟数据集以对比和检验提出的新方法。对于每个可探测回波,海面回波和海底回波均使用高斯函数进行拟合,水体后向散射波形分别使用三角形、四边形、指数函数进行拟合。实验结果显示,指数函数测深误差统计量明显优于三角形和四边形拟合方法,且更适用于拟合不同水质和水深条件下水体后向散射回波信号。同时检验了
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针对当前对航海图等深线化简的质量评估仅能靠经验定性分析、无法进行定量评估这一局限,从航海安全性、航行资源表达和平滑性准则出发,分别定义了扩深长度、平均扩深距离、缩深面积、等深线的弯曲度与光滑离差等质量评估指标,提出了相应的评估方法,并推导出了相关的计算公式。实验结果表明,定义的指标能分别从航海安全性、航行资源表达和平滑性3个方面较为明确合理地反映航海图等深线化简的质量;所提评估方法能定量评估等深线
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清明节前后，是江南一带的青团季。糯米粉掺合了清淡悠长的青草香气，是这个季节最新鲜的馈赠。 传统意义上的青团，表皮的绿色来自春天新生的野菜，将野菜绞碎与糯米掺合，如袁枚在《随园食单》里所载：“捣青草为汁，和粉作团，色如碧玉。”老式青团的内馅多用豆沙、枣泥等，现在已经推陈出新，各种新奇的馅料都有。我感兴趣的不是馅料，而是那一团翠绿青色的由来。这种好奇始于几年前一次春山上的偶遇。 泥胡菜 春天的山
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协同表示分类(collaborative representation classification,CRC)算法近年来成为高光谱遥感分类的研究热点。地物类别间区分性不高会严重影响现有CRC算法的性能。流形结构可有效地解决非线性问题,并解决高光谱遥感影像因数据冗余导致的类别间区分性低的问题。提出了一种基于切空间的高光谱遥感影像协同表示分类算法(tangent space collaborative
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