:介绍了利用交互式数据语言(Interactive Data Language,IDL)开发TM/ETM遥感影像大气与地形校正模型的详细过程,以 2000 年4 月30 日密云ETM影像为例,对大气与地形校正方法的有效性和实用性进行了验证。结果表明,该方法有效地消除了大 气与地形影响,提高了地表反射率等地表参数的反演精度和数据质量,为进一步开展定量遥感研究提供了数据质量保障。 ### 基于IDL的遥感影像大气与地形校正方法实现 #### 1. 引言 光学遥感技术广泛应用于多个领域,包括环境监测、资源管理等。然而,大气和地形因素对遥感影像的质量有着显著影响。大气中的散射作用会使电磁波强度衰减,降低图像反差;而地形起伏会导致大气垂直分布的变化,进一步影响图像质量。特别是在山地丘陵等复杂地形区域,这种影响更为显著。为了提高遥感影像的准确性及其在定量遥感研究中的应用价值,大气与地形校正变得至关重要。 #### 2. 模型总体设计 目前,存在多种大气与地形校正方法,但普遍缺乏一种适用于所有场景的通用方法。每种方法都有其特定的应用范围和局限性。本文介绍了一种基于IDL(Interactive Data Language)开发的大气与地形校正模型,并通过2000年4月30日密云地区的ETM影像对该方法进行了验证。 #### 3. IDL简介 IDL是一种专为科学计算和数据可视化设计的编程语言,由Research Systems Inc.(RSI)开发。它以其简洁的语法、强大的矩阵运算能力和高效的图形处理功能著称。IDL非常适合用于遥感影像处理,因为它能够高效地处理大量数据,并提供丰富的图形展示选项。此外,许多遥感软件(如ENVI)就是基于IDL构建的,这使得IDL编写的程序可以直接在这些环境中运行,无需额外的转换或接口工作。 #### 4. 大气与地形校正原理 大气与地形校正的核心在于准确估计并去除大气效应以及地形对遥感影像的影响。这一过程通常包括以下几个步骤: - **大气校正**:基于不同的模型(例如MODTRAN模型),估计大气路径辐射和大气散射,进而计算出无大气影响的地表反射率。 - **地形校正**:考虑到地形对入射角度的影响,通过地形因子(如坡度、坡向等)来调整每个像素的光照条件,从而校正因地形差异导致的辐射差异。 #### 5. 实现细节 - **IDL程序设计**:首先定义输入输出格式,然后根据大气校正模型编写代码。这包括读取遥感影像数据、应用MODTRAN模型计算大气透过率等步骤。 - **地形因子计算**:基于DEM数据计算地形因子,如坡度、坡向等。 - **校正算法**:结合大气透过率和地形因子,计算出校正后的地表反射率。 #### 6. 应用实例 以2000年4月30日密云地区的ETM影像为例,应用上述方法进行大气与地形校正。通过对校正前后影像的对比分析,验证了该方法的有效性和实用性。校正后影像的地表反射率更加准确,显著提高了数据质量,为后续的定量遥感研究提供了有力支持。 #### 7. 结论 本研究通过IDL实现了TM/ETM遥感影像的大气与地形校正方法。实验结果证明,该方法能有效消除大气与地形对遥感影像的影响,提高地表反射率等地表参数的反演精度,为定量遥感研究奠定了坚实的基础。未来的工作可以进一步优化校正算法,探索更多样化的应用场景,以提升遥感技术在各个领域的应用价值。
2024-10-14 23:26:21 823KB
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随着电网接入的风机容量越来越大,电网对风力发电系统提出了严格的要求,其中包括低电压穿越的要求。而对于永磁直驱风力发电系统,在电网电压跌落时,直流侧电压的控制是其实现低电压穿越的关键。本文在基于机侧变流器稳定直流侧电压,网侧变流器控制最大输出功率的控制结构上,通过在机侧控制中引入网侧功率前馈,改善对直流侧电压的控制。在系统简化数学模型的基础上,对直流侧电压在风速波动和电网电压跌落时的响应进行了小信号分析,分析表明直流侧电压会存在较大波动,引入网侧功率前馈能够明显改善直流侧电压的响应。通过仿真验证了所提方法的有效性,结果表明网侧功率前馈能够抑制直流侧电压在风速变化时的波动和电网电压跌落时的上升。 永磁直驱风力发电系统在现代电力网络中扮演着重要的角色,因其高效、可靠而备受青睐。然而,随着接入的风力发电机容量不断增加,电网对这类系统的性能要求也越来越高,尤其是在低电压穿越(Low Voltage Ride Through, LVRT)方面。低电压穿越是指在电网电压发生异常时,风力发电系统仍能保持并网运行的能力,这是确保电网稳定性不可或缺的一环。 对于永磁直驱风力发电系统,其关键在于直流侧电压的精确控制。在电网电压下降时,如果直流侧电压控制不当,可能导致系统无法满足LVRT要求。传统的控制策略通常包括机侧变流器稳定直流侧电压,而网侧变流器则负责追踪最大功率输出。然而,这种结构可能导致直流侧电压的不稳定,特别是在风速变化和电网电压跌落的情况下。 为了改善这种情况,本文提出了一种创新方法,即在机侧变流器的控制中引入网侧功率前馈。这种方法旨在通过实时获取网侧功率信息,提前调整机侧变流器的行为,以更好地匹配网侧功率的变化,从而减少直流侧电压的波动。通过对系统进行简化的数学建模和小信号分析,研究发现直流侧电压在风速波动和电网电压跌落时会出现显著的波动。通过引入网侧功率前馈,可以有效地抑制这些波动,提高系统的电压稳定性。 具体来说,系统模型包括风机机械传动链、永磁同步发电机和全功率变流器(分为机侧和网侧)。机侧变流器采用转子磁场定向矢量控制,通过控制永磁电机的电流来产生转矩,进而捕捉风能。网侧变流器则负责将直流侧的能量转换为交流电注入电网。直流侧电压的稳定性直接影响整个系统的运行,因此控制策略的核心是确保机侧和网侧功率的平衡。 小信号分析揭示了在电网电压跌落时,由于网侧功率的瞬间变化,导致直流侧功率失衡,进而影响电压稳定。而加入网侧功率前馈可以提升机侧变流器的响应速度,使其能够更快地适应网侧功率的波动,从而降低直流侧电压的波动。 仿真结果进一步证实了这种方法的有效性,表明网侧功率前馈能够显著抑制直流侧电压在风速变化时的不稳定性,并在电网电压跌落后防止电压的过快上升。这种改进的控制策略不仅有助于提高永磁直驱风力发电系统的LVRT能力,还为未来风力发电技术的发展提供了新的思路。 总结来说,本文提出了一种针对永磁直驱风力发电系统的直流侧电压控制优化策略,通过引入网侧功率前馈,提升了系统的电压稳定性,尤其是在电网电压波动和风速变化的复杂环境下。这一方法有望进一步提升风力发电系统的整体性能,增强其在电网中的兼容性和可靠性。
2024-10-14 21:58:15 66KB
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基于STM32的各种数学函数优化计算方法代码,优化的数学计算包括:sin()、cos()、arctan()、arcsin()与 1/sqrt(),HAL库版本!积分不够的朋友,点波关注,博主无偿提供资源!
2024-10-14 19:13:10 13.06MB STM32
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以配送网络中实际道路的路径长度、交通堵塞系数和道路等级合成等效加权道路长度最小为目标函数,建立了抢修车路径规划的数学模型。考虑总路程和超时成本,建立了配送车路径规划的数学模型。在传统的蚁群优化算法中引入惩罚因子,并简化了其转移概率计算方法,以提高算法的速度和效率。利用改进的蚁群优化算法求解模型。仿真结果表明,改进的蚁群优化算法可以适应动态变化的路网,有效、快速地解决充换电服务网络动力电池配送最优路径选择问题。
2024-10-12 23:21:05 1.04MB
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2024-10-12 10:41:04 33.12MB
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2024-10-11 22:42:02 118B 小游戏项目
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pytorch进行图像去噪处理的复现练习 DnCNN为经典图像去噪算法,论文地址为:https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8554135 其网络结构如下: 复现的材料和数据集下载地址见ipynb文件中有详细描述与说明。 训练使用pytorch,平台采用谷歌colab进行训练。 在后续实验过程中发现DnCNN在红外图像非均匀性校正上只能做到对图像的PSNR等图像质量上的提升但无法对于图像非均匀性上有所作用
2024-10-09 18:54:17 1.56MB pytorch pytorch python
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2024-10-09 17:58:35 2.62MB 嵌入式开发 串口通讯 串口 串口开发
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2024-10-09 12:53:50 309KB 微信 javascript 二次分享
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2024-09-25 11:21:11 112.49MB
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