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机器学习算法辅助的GPS信噪比观测值土壤湿度反演
被引量:
14
1
作者
丰秋林
郑南山
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2018年第7期106-111,共6页
利用BP神经网络和支持向量回归机两种机器学习算法,构建基于机器学习算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演模型,并与线性回归统计模型和实测数据进行对比分析。结果表明:基于机器学习算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演方法获取的土壤...
利用BP神经网络和支持向量回归机两种机器学习算法,构建基于机器学习算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演模型,并与线性回归统计模型和实测数据进行对比分析。结果表明:基于机器学习算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演方法获取的土壤湿度结果与土壤湿度参考值误差较小,反演模型的决定系数分别为0.928 3和0.913 1,均方根误差为0.026 6和0.032 6,线性回归统计模型的决定系数分别为0.553 2和0.859 8,均方差根误差分别为0.093 9和0.041 6。说明利用回归算法定量估测土壤湿度明显优于线性回归统计模型,且基于支持向量回归机的土壤湿度反演模型定量估测土壤湿度优于基于BP神经网络算法的土壤湿度反演模型,证明了该方法的可靠性,为土壤湿度的实时反演研究提供了一种新方法。
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关键词
BP神经网络算法
支持向量回归机
信噪比
土壤湿度
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职称材料
全球对流层延迟模型的质量评价
被引量:
14
2
作者
刘晨
郑南山
丰秋林
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2018年第10期1005-1010,共6页
对常用的3种天顶对流层延迟改正模型(Saastamoninen模型、Hopfield模型和EGNOS模型)进行误差分析,代入气象元素及测站位置误差,得出各模型的ZTD估值受误差影响的程度。使用C++语言实现以上3种模型,选取一系列不同纬度和高程的IGS站,利用...
对常用的3种天顶对流层延迟改正模型(Saastamoninen模型、Hopfield模型和EGNOS模型)进行误差分析,代入气象元素及测站位置误差,得出各模型的ZTD估值受误差影响的程度。使用C++语言实现以上3种模型,选取一系列不同纬度和高程的IGS站,利用IGS分析中心提供的气象文件,结合测站时空信息,导入程序进行模拟计算,并与IGS对流层产品进行比较,对改正模型进行质量评价。结果表明,Saastamoninen模型和Hopfield模型能够较准确地根据地面气象资料反映对流层延迟的日变化,Saastamoninen模型的改正精度略高于Hopfield模型;同时,无需实测气象资料的EGNOS模型RMS小于0.1m,也可满足GNSS m级定位需求。
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关键词
对流层
质量评价
HOPFIELD模型
Saastamoninen模型
EGNOS模型
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职称材料
BP神经网络辅助的GNSS反射信号NDVI反演
被引量:
2
3
作者
张皓
郑南山
丰秋林
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第36期81-86,共6页
归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)是一种能反映地表植被生长情况和覆盖度的重要指标,针对如何确定研究区域归一化植被指数变化趋势的问题,提出一种BP神经网络辅助的GNSS卫星反射信号NDVI反演方法。从PBO观...
归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)是一种能反映地表植被生长情况和覆盖度的重要指标,针对如何确定研究区域归一化植被指数变化趋势的问题,提出一种BP神经网络辅助的GNSS卫星反射信号NDVI反演方法。从PBO观测网P037和P39站点信噪比观测数据提取的振幅参数作为输入值,归一化植被指数作为输出值,构建BP神经网络辅助的GNSS卫星反射信号植被指数反演模型,并与线性回归模型进行对比,实验结果显示:P037和P039站点振幅线性回归的相关系数为0.7003和0.7756,均方根误差为0.0622和0.0760,BP模型的相关系数为0.8023和0.8394,均方根误差为0.0336和0.0459,表明BP神经网络辅助的GNSS卫星反射信号反演模型获取的归一化植被指数优于线性回归模型,为获取准实时、低成本和高时间分辨率的NDVI提供了新的思路,证明了该方法的可行性。
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关键词
BP神经网络
归一化植被指数
信噪比
GNSS反射信号
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职称材料
小学音乐教学中如何运用节奏训练
4
作者
丰秋林
《最漫画·学校体音美》
2018年第20期00051-00051,共1页
节奏是一段音乐的重要支架,构成了这段音乐的基础。因此,小学的音乐教学应当尤其重视对学生进行节奏训练。较强的节奏感可以更好的培养学生对于音乐的理解与掌握,促使学生接触到音乐的本质,从而实现最终的学习目标。对此,为了更好的提...
节奏是一段音乐的重要支架,构成了这段音乐的基础。因此,小学的音乐教学应当尤其重视对学生进行节奏训练。较强的节奏感可以更好的培养学生对于音乐的理解与掌握,促使学生接触到音乐的本质,从而实现最终的学习目标。对此,为了更好的提高节奏训练的教育效果,本文从重要性以及教学方法两个方面进行分析,希望可以为今后相关教育者提供理论性帮助。
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关键词
节奏训练
小学
音乐教学
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职称材料
BP神经网络辅助的GNSS反射信号土壤湿度反演
被引量:
19
5
作者
丰秋林
郑南山
+1 位作者
刘晨
周晓敏
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2018年第8期157-162,共6页
针对如何快速准确地估算区域尺度上的土壤湿度问题,该文首先从高质量GPS接收机接收的信噪比观测值中,提取L2C反射信号的振幅和相位作为输入,并采用Noah陆面模型计算土壤湿度值作为期望值,构建基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤...
针对如何快速准确地估算区域尺度上的土壤湿度问题,该文首先从高质量GPS接收机接收的信噪比观测值中,提取L2C反射信号的振幅和相位作为输入,并采用Noah陆面模型计算土壤湿度值作为期望值,构建基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演模型。实验结果表明:基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演方法获取的土壤湿度结果与土壤湿度参考值误差较小,线性回归的决定系数R2为0.909 1,均方根误差为0.028 7;进一步与线性回归统计模型比较发现,利用BP神经网络模型定量估测土壤湿度明显优于线性回归统计模型,证明了该方法的可靠性。
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关键词
BP神经网络算法
信噪比
土壤湿度
GNSS反射信号
原文传递
GPS反射信号信噪比与NDVI相关性研究
被引量:
4
6
作者
郑南山
丰秋林
+1 位作者
刘晨
周晓敏
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期1423-1429,共7页
归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)作为重要的植被生长状况植被指数,对其进行有效实时监测具有重要科学意义。选择4个大陆板块边界观测网(plate boundary observatory,PBO)观测站的GPS信噪比观测值,提取反...
归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)作为重要的植被生长状况植被指数,对其进行有效实时监测具有重要科学意义。选择4个大陆板块边界观测网(plate boundary observatory,PBO)观测站的GPS信噪比观测值,提取反射信号信噪比并计算归一化振幅,通过与MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer) NDVI产品时序频谱特征的相关性分析,建立GPS反射信号植被指数线性反演模型和BP神经网络反演模型。分析发现:GPS反射信号信噪比归一化振幅与NDVI指数存在显著年周期性和季候特性,NDVI线性反演模型相关系数均约为0.7,均方根误差处于0.05~0.09之间,BP神经网络反演模型相关系数提高了约5%。利用GPS反射信号反演NDVI变化趋势具有可行性,为获取高时间分辨率、低成本的NDVI指数提供了一种新思路。
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关键词
GPS反射信号
信噪比
归一化植被指数
植被指数反演
相关分析
多路径信号
原文传递
题名
机器学习算法辅助的GPS信噪比观测值土壤湿度反演
被引量:
14
1
作者
丰秋林
郑南山
机构
中国矿业大学环境与测绘学院
江苏省资源环境信息工程重点实验室
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2018年第7期106-111,共6页
基金
国家自然科学基金(51174206)
文摘
利用BP神经网络和支持向量回归机两种机器学习算法,构建基于机器学习算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演模型,并与线性回归统计模型和实测数据进行对比分析。结果表明:基于机器学习算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演方法获取的土壤湿度结果与土壤湿度参考值误差较小,反演模型的决定系数分别为0.928 3和0.913 1,均方根误差为0.026 6和0.032 6,线性回归统计模型的决定系数分别为0.553 2和0.859 8,均方差根误差分别为0.093 9和0.041 6。说明利用回归算法定量估测土壤湿度明显优于线性回归统计模型,且基于支持向量回归机的土壤湿度反演模型定量估测土壤湿度优于基于BP神经网络算法的土壤湿度反演模型,证明了该方法的可靠性,为土壤湿度的实时反演研究提供了一种新方法。
关键词
BP神经网络算法
支持向量回归机
信噪比
土壤湿度
Keywords
BP neural network algorithm
support vector regression machine
signal to noise ratio
soil moisture
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
全球对流层延迟模型的质量评价
被引量:
14
2
作者
刘晨
郑南山
丰秋林
机构
中国矿业大学环境与测绘学院
江苏省资源环境信息工程重点实验室
出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2018年第10期1005-1010,共6页
基金
国家自然科学基金(51174206)~~
文摘
对常用的3种天顶对流层延迟改正模型(Saastamoninen模型、Hopfield模型和EGNOS模型)进行误差分析,代入气象元素及测站位置误差,得出各模型的ZTD估值受误差影响的程度。使用C++语言实现以上3种模型,选取一系列不同纬度和高程的IGS站,利用IGS分析中心提供的气象文件,结合测站时空信息,导入程序进行模拟计算,并与IGS对流层产品进行比较,对改正模型进行质量评价。结果表明,Saastamoninen模型和Hopfield模型能够较准确地根据地面气象资料反映对流层延迟的日变化,Saastamoninen模型的改正精度略高于Hopfield模型;同时,无需实测气象资料的EGNOS模型RMS小于0.1m,也可满足GNSS m级定位需求。
关键词
对流层
质量评价
HOPFIELD模型
Saastamoninen模型
EGNOS模型
Keywords
troposphere
quality evaluation
Hopfield model
Saastamoninen model
EGNOS model
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
BP神经网络辅助的GNSS反射信号NDVI反演
被引量:
2
3
作者
张皓
郑南山
丰秋林
机构
中国矿业大学环境与测绘学院
中国矿业大学江苏省资源环境信息工程重点实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第36期81-86,共6页
基金
国家自然科学基金重点项目(41730109)
国家自然科学基金(51174206)资助
文摘
归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)是一种能反映地表植被生长情况和覆盖度的重要指标,针对如何确定研究区域归一化植被指数变化趋势的问题,提出一种BP神经网络辅助的GNSS卫星反射信号NDVI反演方法。从PBO观测网P037和P39站点信噪比观测数据提取的振幅参数作为输入值,归一化植被指数作为输出值,构建BP神经网络辅助的GNSS卫星反射信号植被指数反演模型,并与线性回归模型进行对比,实验结果显示:P037和P039站点振幅线性回归的相关系数为0.7003和0.7756,均方根误差为0.0622和0.0760,BP模型的相关系数为0.8023和0.8394,均方根误差为0.0336和0.0459,表明BP神经网络辅助的GNSS卫星反射信号反演模型获取的归一化植被指数优于线性回归模型,为获取准实时、低成本和高时间分辨率的NDVI提供了新的思路,证明了该方法的可行性。
关键词
BP神经网络
归一化植被指数
信噪比
GNSS反射信号
Keywords
BP neural network
normalized differential vegetation index
signal to noise ratio
GNSS reflects signals
分类号
P228.4 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
小学音乐教学中如何运用节奏训练
4
作者
丰秋林
机构
云南省怒江州兰坪县营盘镇营盘中心校
出处
《最漫画·学校体音美》
2018年第20期00051-00051,共1页
文摘
节奏是一段音乐的重要支架,构成了这段音乐的基础。因此,小学的音乐教学应当尤其重视对学生进行节奏训练。较强的节奏感可以更好的培养学生对于音乐的理解与掌握,促使学生接触到音乐的本质,从而实现最终的学习目标。对此,为了更好的提高节奏训练的教育效果,本文从重要性以及教学方法两个方面进行分析,希望可以为今后相关教育者提供理论性帮助。
关键词
节奏训练
小学
音乐教学
分类号
G4 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
BP神经网络辅助的GNSS反射信号土壤湿度反演
被引量:
19
5
作者
丰秋林
郑南山
刘晨
周晓敏
机构
中国矿业大学环境与测绘学院
江苏省资源环境信息工程重点实验室
出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2018年第8期157-162,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51174206)
文摘
针对如何快速准确地估算区域尺度上的土壤湿度问题,该文首先从高质量GPS接收机接收的信噪比观测值中,提取L2C反射信号的振幅和相位作为输入,并采用Noah陆面模型计算土壤湿度值作为期望值,构建基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演模型。实验结果表明:基于BP神经网络算法的GNSS卫星反射信号土壤湿度反演方法获取的土壤湿度结果与土壤湿度参考值误差较小,线性回归的决定系数R2为0.909 1,均方根误差为0.028 7;进一步与线性回归统计模型比较发现,利用BP神经网络模型定量估测土壤湿度明显优于线性回归统计模型,证明了该方法的可靠性。
关键词
BP神经网络算法
信噪比
土壤湿度
GNSS反射信号
Keywords
BP neural network algorithm
signal-to-noise ratio
soil moisture
GNSS reflected signal
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
原文传递
题名
GPS反射信号信噪比与NDVI相关性研究
被引量:
4
6
作者
郑南山
丰秋林
刘晨
周晓敏
机构
中国矿业大学环境与测绘学院
江苏省资源环境信息工程重点实验室
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2019年第10期1423-1429,共7页
基金
国家自然科学基金(41730109,51174206)~~
文摘
归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)作为重要的植被生长状况植被指数,对其进行有效实时监测具有重要科学意义。选择4个大陆板块边界观测网(plate boundary observatory,PBO)观测站的GPS信噪比观测值,提取反射信号信噪比并计算归一化振幅,通过与MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer) NDVI产品时序频谱特征的相关性分析,建立GPS反射信号植被指数线性反演模型和BP神经网络反演模型。分析发现:GPS反射信号信噪比归一化振幅与NDVI指数存在显著年周期性和季候特性,NDVI线性反演模型相关系数均约为0.7,均方根误差处于0.05~0.09之间,BP神经网络反演模型相关系数提高了约5%。利用GPS反射信号反演NDVI变化趋势具有可行性,为获取高时间分辨率、低成本的NDVI指数提供了一种新思路。
关键词
GPS反射信号
信噪比
归一化植被指数
植被指数反演
相关分析
多路径信号
Keywords
GPS reflection signal
signal to noise ratio
NDVI
vegetation index inversion
correlation analysis
multipath signal
分类号
P228.4 [天文地球—大地测量学与测量工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机器学习算法辅助的GPS信噪比观测值土壤湿度反演
丰秋林
郑南山
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2018
14
下载PDF
职称材料
2
全球对流层延迟模型的质量评价
刘晨
郑南山
丰秋林
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2018
14
下载PDF
职称材料
3
BP神经网络辅助的GNSS反射信号NDVI反演
张皓
郑南山
丰秋林
《科学技术与工程》
北大核心
2019
2
下载PDF
职称材料
4
小学音乐教学中如何运用节奏训练
丰秋林
《最漫画·学校体音美》
2018
0
下载PDF
职称材料
5
BP神经网络辅助的GNSS反射信号土壤湿度反演
丰秋林
郑南山
刘晨
周晓敏
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2018
19
原文传递
6
GPS反射信号信噪比与NDVI相关性研究
郑南山
丰秋林
刘晨
周晓敏
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2019
4
原文传递
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