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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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采用数值模拟和飞行测试验证相结合的方法对液体运载火箭高空对流/辐射耦合换热问题开展系统深入研究。基于燃气多组分输运Navier-Stokes方程、热辐射方程、Realizable k-ε两方程湍流模型,建立了高空含自由流的运载火箭燃气喷流流动模型。辐射模型采用离散坐标法(DOM),空间离散采用二阶迎风TVD格式,对多个典型飞行高度火箭底部热流进行大型并行计算,将数值结果与试验数据进行广泛对比,验证了计算模型的精度和有效性。数值研究表明,火箭底部辐射热流在刚起飞阶段达到最大值,随着飞行高度上升,辐射热流逐渐降低,火箭底部对流热流表现为先升高后降低的趋势,并在20 km高空达到峰值。本文的预测分析方法对液体运载火箭底部热防护设计具有重要的理论意义和工程应用价值。 相似文献
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