高分辨率光学(简称"高分")卫星影像普遍以标准景的形式提供给用户,并附带有理多项式模型(rational function model,RFM)。尽管同一轨道高分影像的姿态和轨道误差较为稳定,然而由于RFM的参数没有清晰的物理意义,因此难以建立...高分辨率光学(简称"高分")卫星影像普遍以标准景的形式提供给用户,并附带有理多项式模型(rational function model,RFM)。尽管同一轨道高分影像的姿态和轨道误差较为稳定,然而由于RFM的参数没有清晰的物理意义,因此难以建立同一轨道影像间的几何约束关系。从条带影像与标准景影像的差异出发,考虑标准景影像的分景效应以及积分时间差异的影响,提出了基于像方多项式模型的同轨约束方法,可对同轨道、不连续的标准景影像进行约束,实现基于同轨约束的高分卫星影像区域网平差。通过用我国资源三号(ZY-3)测绘卫星同轨7景三线阵立体影像和印度IRS-P5卫星两轨4景两线阵立体影像进行实验,证明所提出的同轨约束区域网平差模型能减少对控制点的需求,提高平差精度。展开更多
针对当前大坝安全监控连续时空监测能力弱、单测点馈控范围小的不足,在充分挖掘大坝原型监测数据的基础上,发展了一种弱化主观干扰的RFM(Recency Frequency Magnitude)自适应大坝性态评价模型。首先,模型结合大坝行为的强周期性时序特征...针对当前大坝安全监控连续时空监测能力弱、单测点馈控范围小的不足,在充分挖掘大坝原型监测数据的基础上,发展了一种弱化主观干扰的RFM(Recency Frequency Magnitude)自适应大坝性态评价模型。首先,模型结合大坝行为的强周期性时序特征,提出“中层型”和“底层型”监测序列的概念;其次,引入K-means聚类算法实现自适应划分监测序列类别;最后,基于RFM指标评分体系,明确各类别所表征的工程健康状态,建立大坝性态的安全评价体系。以某大坝水平位移监测资料为例,详细展示了所提出的大坝运行性态评价模型的应用流程。工程实例表明,该模型评价合理,客观反映了大坝服役状态,有效减少了评价过程中的经验性活动。展开更多
星载激光测高技术应用于高分辨率光学立体测绘卫星,辅助航天摄影测量以提高卫星几何精度将成为一种重要的技术手段。针对复合测绘这一思路,文章基于有理函数模型(rational function model,RFM)进行立体定位研究。初步建立了高分辨率遥...星载激光测高技术应用于高分辨率光学立体测绘卫星,辅助航天摄影测量以提高卫星几何精度将成为一种重要的技术手段。针对复合测绘这一思路,文章基于有理函数模型(rational function model,RFM)进行立体定位研究。初步建立了高分辨率遥感卫星基于平面控制和高程控制数据分离的区域网平差模型,以天津地区"资源三号"卫星影像作为试验数据,并利用直接前方交会定位模型、RFM系统误差补偿模型、立体区域网平差模型对构建的模型进行精度验证。试验结果表明,基于平面控制和高程控制数据分离的区域网平差可以提高卫星影像的几何定位精度,且精度与其它模型相当,证明了平面高程控制数据分离进行RFM区域网平差的有效性和可行性。展开更多
With the rapid development of big data,online education can use big data technology to achieve personalized and intelligent education as well as improve learning effect and user satisfaction.In this study,the users of...With the rapid development of big data,online education can use big data technology to achieve personalized and intelligent education as well as improve learning effect and user satisfaction.In this study,the users of The Open University of China online education platform were taken as the research object,their user behavior data was collected,cleaned,and analyzed with text mining.The RFM model and the improved K-Means algorithm were used to construct the user portrait of the platform group and the needs and preferences of different types of the users were analyzded.Chinese word segmentation was used to show the key words of different types of users and the word cloud of their using frequency.The focus of different user groups was determined to facilitate for the follow-up course recommendation and precision marketing.Experimental results showed that the improved K-Means algorithm can well depict the behavior of group users.The index of silhouette score was improved to 0.811 by the improved K-Means algorithm,from random uncertainty to a fixed value,which can effectively solve the problem of inconsistent results caused by outlier sample points.展开更多
2013年4月成功发射的GF-1卫星是中国高分系列卫星的首发星,影像在中国农情遥感监测业务中得到了广泛应用,已成为大宗农作物种植面积遥感监测的主要数据源之一。高精度几何位置的配准是卫星农情定量化应用的基础与前提,该文提出了一种基...2013年4月成功发射的GF-1卫星是中国高分系列卫星的首发星,影像在中国农情遥感监测业务中得到了广泛应用,已成为大宗农作物种植面积遥感监测的主要数据源之一。高精度几何位置的配准是卫星农情定量化应用的基础与前提,该文提出了一种基于区域网平差方法修正GF-1卫星WFV(wide field view,WFV)影像RPC(rational polynomial coefficients,RPC)参数,获取更高几何定位精度的校正方法,形成了模式化的业务处理流程,为该影像在农情遥感监测中的应用奠定了基础。算法流程包括2个部分,首先是基于像面间仿射变换关系及有理多项式RFM(rational function model,RFM)模型构建轨道间的区域网平差数学模型,其次是根据影像连接点及少量控制点输入求解所有参与平差的卫星影像定向参数,获取亚像元级的校正结果。平差参数的解算是通过两步求解完成的,初始平差参数是根据连接点及对应的DEM高程值进行平差迭代至收敛,结果平差参数是将初始平差参数作为初始值代入区域网平差模型,并以逐点消元方式约化法方程,解算出各影像的仿射变换参数。该文在求解平差参数过程中,直接使用DEM(digital elevation model)上获取的高程值作为约束条件,消除了平面坐标与高程的相关性,保证了区域网平差模型能够解算。混合地形、平原、山区3种情况下区域网平差结果表明,全连接点平差结果具有较高的相对定位精度,其行方向的中误差分别为0.3046、0.4674、0.3365像元,列方向的中误差分别为0.3677、0.2849、0.2889像元;而结合少量控制点的区域网平差则同时具有很高的绝对定位精度,其行方向的中误差分别为0.3648、0.5041、0.3605像元,列方向的中误差分别为0.4954、0.4039、0.6323像元,整体达到了亚像素级。最后,在农业应用基础控制底图的支持下,分别对原始影像、RPC校正影像、区域网平差后的影像进行几何配准,分析不同输入影像条件下的几何校正精度,仅有区域网平差后的影像达到了亚像元的校正精度,混合地形、平原、山区3种情况下行方向的中误差分别为0.6857、0.6664、1.0646像元,列方向的均方差分别为0.4342、0.4696、0.5609像元,但与几何校正前精度相比没有明显改善,说明本文提出的研究方法可以实现少量控制点条件下的几何精校正。不同DEM校正结果表明,对于山区,更高分辨率的DEM可以获得更好的定位精度。上述研究充分表明,该方法对GF-1/WFV数据的处理有效且可行,并在农业部中国农情遥感业务工作中得到了初步应用。展开更多
文摘高分辨率光学(简称"高分")卫星影像普遍以标准景的形式提供给用户,并附带有理多项式模型(rational function model,RFM)。尽管同一轨道高分影像的姿态和轨道误差较为稳定,然而由于RFM的参数没有清晰的物理意义,因此难以建立同一轨道影像间的几何约束关系。从条带影像与标准景影像的差异出发,考虑标准景影像的分景效应以及积分时间差异的影响,提出了基于像方多项式模型的同轨约束方法,可对同轨道、不连续的标准景影像进行约束,实现基于同轨约束的高分卫星影像区域网平差。通过用我国资源三号(ZY-3)测绘卫星同轨7景三线阵立体影像和印度IRS-P5卫星两轨4景两线阵立体影像进行实验,证明所提出的同轨约束区域网平差模型能减少对控制点的需求,提高平差精度。
文摘针对当前大坝安全监控连续时空监测能力弱、单测点馈控范围小的不足,在充分挖掘大坝原型监测数据的基础上,发展了一种弱化主观干扰的RFM(Recency Frequency Magnitude)自适应大坝性态评价模型。首先,模型结合大坝行为的强周期性时序特征,提出“中层型”和“底层型”监测序列的概念;其次,引入K-means聚类算法实现自适应划分监测序列类别;最后,基于RFM指标评分体系,明确各类别所表征的工程健康状态,建立大坝性态的安全评价体系。以某大坝水平位移监测资料为例,详细展示了所提出的大坝运行性态评价模型的应用流程。工程实例表明,该模型评价合理,客观反映了大坝服役状态,有效减少了评价过程中的经验性活动。
文摘星载激光测高技术应用于高分辨率光学立体测绘卫星,辅助航天摄影测量以提高卫星几何精度将成为一种重要的技术手段。针对复合测绘这一思路,文章基于有理函数模型(rational function model,RFM)进行立体定位研究。初步建立了高分辨率遥感卫星基于平面控制和高程控制数据分离的区域网平差模型,以天津地区"资源三号"卫星影像作为试验数据,并利用直接前方交会定位模型、RFM系统误差补偿模型、立体区域网平差模型对构建的模型进行精度验证。试验结果表明,基于平面控制和高程控制数据分离的区域网平差可以提高卫星影像的几何定位精度,且精度与其它模型相当,证明了平面高程控制数据分离进行RFM区域网平差的有效性和可行性。
文摘With the rapid development of big data,online education can use big data technology to achieve personalized and intelligent education as well as improve learning effect and user satisfaction.In this study,the users of The Open University of China online education platform were taken as the research object,their user behavior data was collected,cleaned,and analyzed with text mining.The RFM model and the improved K-Means algorithm were used to construct the user portrait of the platform group and the needs and preferences of different types of the users were analyzded.Chinese word segmentation was used to show the key words of different types of users and the word cloud of their using frequency.The focus of different user groups was determined to facilitate for the follow-up course recommendation and precision marketing.Experimental results showed that the improved K-Means algorithm can well depict the behavior of group users.The index of silhouette score was improved to 0.811 by the improved K-Means algorithm,from random uncertainty to a fixed value,which can effectively solve the problem of inconsistent results caused by outlier sample points.
文摘2013年4月成功发射的GF-1卫星是中国高分系列卫星的首发星,影像在中国农情遥感监测业务中得到了广泛应用,已成为大宗农作物种植面积遥感监测的主要数据源之一。高精度几何位置的配准是卫星农情定量化应用的基础与前提,该文提出了一种基于区域网平差方法修正GF-1卫星WFV(wide field view,WFV)影像RPC(rational polynomial coefficients,RPC)参数,获取更高几何定位精度的校正方法,形成了模式化的业务处理流程,为该影像在农情遥感监测中的应用奠定了基础。算法流程包括2个部分,首先是基于像面间仿射变换关系及有理多项式RFM(rational function model,RFM)模型构建轨道间的区域网平差数学模型,其次是根据影像连接点及少量控制点输入求解所有参与平差的卫星影像定向参数,获取亚像元级的校正结果。平差参数的解算是通过两步求解完成的,初始平差参数是根据连接点及对应的DEM高程值进行平差迭代至收敛,结果平差参数是将初始平差参数作为初始值代入区域网平差模型,并以逐点消元方式约化法方程,解算出各影像的仿射变换参数。该文在求解平差参数过程中,直接使用DEM(digital elevation model)上获取的高程值作为约束条件,消除了平面坐标与高程的相关性,保证了区域网平差模型能够解算。混合地形、平原、山区3种情况下区域网平差结果表明,全连接点平差结果具有较高的相对定位精度,其行方向的中误差分别为0.3046、0.4674、0.3365像元,列方向的中误差分别为0.3677、0.2849、0.2889像元;而结合少量控制点的区域网平差则同时具有很高的绝对定位精度,其行方向的中误差分别为0.3648、0.5041、0.3605像元,列方向的中误差分别为0.4954、0.4039、0.6323像元,整体达到了亚像素级。最后,在农业应用基础控制底图的支持下,分别对原始影像、RPC校正影像、区域网平差后的影像进行几何配准,分析不同输入影像条件下的几何校正精度,仅有区域网平差后的影像达到了亚像元的校正精度,混合地形、平原、山区3种情况下行方向的中误差分别为0.6857、0.6664、1.0646像元,列方向的均方差分别为0.4342、0.4696、0.5609像元,但与几何校正前精度相比没有明显改善,说明本文提出的研究方法可以实现少量控制点条件下的几何精校正。不同DEM校正结果表明,对于山区,更高分辨率的DEM可以获得更好的定位精度。上述研究充分表明,该方法对GF-1/WFV数据的处理有效且可行,并在农业部中国农情遥感业务工作中得到了初步应用。
