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题名GEO对BDS伪距单点定位影响分析
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作者
曾强炜
谢齐
望曹俊杰
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机构
长江宜昌航道局
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出处
《测绘与空间地理信息》
2024年第1期133-135,141,共4页
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文摘
BDS星座构成不同于其他导航定位系统,GEO卫星的独特性将会增加我国BDS定位的优势,因此,本文选取多个MGEX跟踪站数据,分析了GEO卫星对BDS系统B1I和B3I单频伪距单点定位精度的影响。实验结果表明,GEO卫星能明显改善BDS卫星可用性,使BDS卫星可见数有明显增加,使PDOP值有明显降低,同时GEO卫星能有效提升BDS伪距单点定位精度,使伪距单点定位精度提升都在分米级,水平定位精度提升量在13%以上,高程定位精度提升量在10%以内。
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关键词
GEO
BDS
伪距单点定位
精度
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Keywords
GEO
BDS
pseudo-range single-point positioning
accuracy
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分类号
P228.4
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名基于改进U-Net的典型地物要素提取
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作者
马随阳
余永周
望曹俊杰
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机构
长江宜昌航道局
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出处
《测绘与空间地理信息》
2023年第5期82-85,共4页
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文摘
针对高分辨遥感影像在进行地物要素提取时,自身带来的影像信息细节化程度高,导致不同地物光谱互相重叠,同种地物光谱分布也是可变的,使得不同地物的相对可分性降低这一问题,本文以高分二号卫星为数据源,提出改进U-Net模型,通过加深U-Net网络结构,引入SFAM模块和ASPP模块,多级尺度特征聚合金字塔方法等对原始U-Net模型进行改进。实验结果显示:改进U-Net模型的总体分类精度OA为88.76%,均交并比MI-oU为0.53,相比原始U-Net模型,FCN模型和SegNet模型的分类精度都有明显的提升。综上可知,本文提出的改进U-Net模型在地物要素提取中是可行的,可为地物要素的高精度提取提供技术支持。
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关键词
深度学习
语义分割
地物要素
高分二号
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Keywords
deep learning
semantic segmentation
feature element
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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