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《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2023,71(7):2996-3004
Monitoring sea surface temperature (SST) over a long-term and detecting the anomalies highly contribute to understanding the prevailing water quality of the sea. Earth observation satellite images are the key data sources that offer the long-term SST detection in a cost and time effective way. Since the Sea of Marmara in Türkiye is surrounded by the highly populated provinces, the water quality of the sea has gained importance for scientific and public communities over the years. This article emphasizes on the significance of detecting SST trend and corresponding anomalies of the Sea of Marmara over the past 32 years. To address the SST variations of the Sea of Marmara in time, a comprehensive set of both field and satellite data regarding SSTs were obtained within the context of this study. The SST trend and its anomalies between the years 1990 and 2021 were detected by applying Seasonal-Trend decomposition procedure based on LOESS (STL) method to NOAA OISST V2 data. On the other hand, spatial SST distribution was detected with Landsat-8, Sentinel-3 and NOAA OISST V2 satellite data. SST results were verified with the in-situ data within the scope of accuracy assessment. The results showed that SST time-series data performed an increasing trend and had anomalies mostly during the spring months in the recent years. 相似文献
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针对目前室内定位技术中位置漂移、定位结果偏差较大的问题,提出了一种融合行人航迹推算(PDR)、地标匹配修正和地图辅助的室内行人定位方法.该方法利用基于惯性传感器的PDR技术计算行人位置信息,利用行走过程中的传感器读数特征识别室内特定地标点,与地标库数据进行匹配后,修正PDR轨迹产生的累积误差.室内地图辅助主要是通过判断行人是否位于走廊等区域,限制轨迹穿墙,约束PDR定位轨迹.实验结果表明,融合定位算法得到的轨迹优于纯惯性递推算法得到的轨迹,更加接近真实的行走轨迹,定位精度提高了51.2%,平均定位误差降至1.8m,满足室内定位需求. 相似文献
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