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利用无人机(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)高光谱影像(Hyper-spectral Imaging, HSI)和激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)数据开展黄河口湿地植被分类方法研究。由于高空间分辨率HSI光谱变异性强,以及LiDAR点云密度不均匀,分类结果呈现出“椒盐”现象。为了解决这些问题,本文提出了一种结合空谱特征融合和通道注意力机制的双分支卷积神经网络(SSF-C-DBCNN)。光谱注意力机制通过为每个波段分配不同的权重来减少光谱变异性的影响。空间注意力机制侧重于学习和强调特征表达能力强的密集点云区域空间信息,从而减轻LiDAR点云密度不均匀对结果的影响。最后,在双分支融合特征后引入通道注意力机制来提取更深层次的特征。利用UAV采集的HSI和LiDAR数据进行实验验证,结果表明,本文提出方法的性能优于随机森林和五种深度学习方法,分类结果更为贴合实际土地覆盖,有效地抑制了“椒盐”现象。 相似文献
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建立了实时成像正侧视合成孔径雷达(SAR)运动误差模型,采用了一种基于惯导和相位梯度自聚焦(PGA)运动误差估计的中心波束平面运动补偿算法。该算法对回波包络和相位进行分开补偿,利用惯导数据把带有运动误差的回波包络拉直,再利用相位梯度自聚焦算法对回波进行相位误差估计并补偿。针对实时成像的时间少、运算量大、运算资源受限等特点,该算法取消了距离徙动校正的步骤,将运动误差矢量在斜距平面投影并完成包络校正和相位误差估计。该方法运算量小,同时能满足分辨率要求。仿真结果表明:该方法能够得到质量较高的SAR图像。 相似文献
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文中基于每个DMU的区间效率值,给出了区间DEA模型求解的一种方法并研究了它的有效性,同时将这种方法应用于基地伪装方案的选取问题。 相似文献
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更高、更快、减阻是飞机设计三大永恒的追求。传统的固定翼飞机在进行优化设计时需兼顾各种飞行条件,寻求一个折中的最优解,而变弯度机翼的概念能有效解决这个问题,符合上述飞机设计的三大追求。着重研究大型宽体客机后缘襟翼刚性变弯度对巡航气动效率及跨声速抖振边界的影响。首先基于下垂式铰链襟翼机构,编制了机构引导下带扰流板联合偏转的后缘襟翼运动仿真程序,以自动生成不同襟翼偏角的巡航构型。在此基础上对巡航构型进行非稳态气动计算,获得跨声速区机翼抖振边界。以该抖振边界作为约束条件,以襟翼偏角、迎角为双变量,获得Cl-K关系图,得到最优升阻比曲线。本文中襟翼偏角变化为0°~±3°,间隔1°;迎角范围为-2°~5°,间隔1°。计算结果表明,变弯度构型较不变弯度构型升阻比有所提高,抖振边界约提高10%;变弯度构型可提高不同设计点的气动效率,实现减阻省油;跨声速区机翼抖振边界的提高扩大了飞行包线,使得飞机能飞得更高、更快。 相似文献
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