基于3DS MAX的城市小区3维图的制作

依据3DS MAX软件制作城市3维图的原理与方法,利用某一城市小区2维平面图的矢量数据,制作了城市小区3维图.重点介绍了基于3DS MAX环境的城市小区3维图的制作过程、制作工艺、建筑物的立体建模、材质贴图、灯光设置等关键技术.     

基于整体最小二乘的稳健点云数据平面拟合

针对点云数据平面拟合方法没有完整考虑测量数据中的误差及系数阵中误差的情况,提出稳健整体最小二乘点云数据平面拟合方法。该法以整体最小二乘法为基础,在考虑全部观测量存在误差的情况下,通过一定的准则删除数据中的粗差或异常值,从而获得稳健的平面参数估值。实验中,分别利用最小二乘法、特征值法和稳健整体最小二乘拟合法对仿真点云数据和真实点云数据进行平面拟合,结果显示该法能克服异常值的影响,得到可靠的平面参数估值,具有稳健性。     

城市网格化管理部件数据的质量评价

针对城市网格化管理部件数据的质量控制特点,提出采用分阶抽样方法对单幅部件数据进行抽样,引用错误率、遗漏率、精度误差率作为部件数据质量的度量指标,推导了缺陷率的计算公式,对城市网格化管理部件数据的单幅质量和整体质量进行评价,并在上海市实践中验证了该方法的可行性.     

MODIS大气廓线产品在青海省空气温度遥感估算中的应用研究

气温是反映生态环境的重要参数之一,准确估算气温的时空分布对于气候变化研究具有重要意义。论文基于2011—2019年青海省气温实测数据、MODIS产品和SRTM DEM数据,在像元尺度分别开展了晴天条件和有云条件下瞬时空气温度的遥感估算研究,并评价了不同气温估算方法的精度差异,进而通过多元回归模型生成研究区高精度月空气温度产品,对青海省气温的时空分布格局进行分析。研究结果表明,在未使用气温实测数据进行校准的情况下,通过将MOD07_L2大气廓线产品反演的空气温度与MOD06_L2地表温度平均的方法,能够显著提高气温的估算精度。晴天条件下相关系数(r)为0.93,均方根误差(RMSE)为4.71 ℃;有云条件下r为0.89,RMSE为5.16 ℃。在使用气温观测值进行校准的情况下,通过引入高程参数,多元回归模型月尺度空气温度估算的决定系数(R²)和RMSE总体分别保持在0.8以上和2.5 ℃以下。将上述回归模型应用到栅格尺度,从而生成整个青海省高精度卫星过境时刻的逐月气温产品,进而分析其时空分布格局。具体来说,青海省月最高气温出现在7月,全省平均气温为13.59 ℃,最低气温出现在1月,全省平均气温为-9.44 ℃;气温的空间分布主要受海拔控制,全省平均气温直减率为4 ℃/km。上述研究表明MODIS大气廓线产品在全天气气温估算方面具有独特优势,特别是在地面气温实测数据的支持下能够有效降低遥感估算的系统性误差,实现大尺度复杂地形条件下气温的高精度估算。     

远海工程的施工测量放样

根据GPS静态测量以及全站仪在杭州湾跨海大桥工程施工放样中的实际应用,探讨远海大型工程施工测量放样的具体应用的基本模式。     

基于角锥体原理的空间后方交会改进算法

在摄影测量中,空间后方交会是一个很重要的概念,通过空间后方交会可以确定像片的外方位元素,从而确定像片在物方空间坐标系中的位置和姿态。本文在文献[1][2]的基础上,对其中部分复杂公式进行改进,得到了表达形式简单,且易于理解和解算的实用公式,并通过实例证明改进算法的正确性。     

基于卫星数据稳健分析技术统计分析新疆地区热异常与地震的关系

为探究地震活跃区域内地震与热异常的关联性,本文选取2014—2018年新疆地区发生的M_S≥4.0地震作为研究对象,利用卫星数据稳健分析技术从MODIS地表温度数据中提取出热异常,并结合热异常特点及筛选方法分析得出:研究区内提取出热异常84次,发生在热异常窗口期内的地震39次,占比46.43%。地震与热异常的对应关系表现为,随着地震震级增大,通过热异常检测到的地震所占比例逐渐增大。当M_S≥5.8时,研究区的地震发生均与热异常相关,当地震震级相同时,塔里木盆地中线以北区域的相关性高于以南地区,通过Molchan误差图表分析得出,M_S5.0对应预警距离作为阈值的检测效果较好。      

病态不确定性平差模型的岭估计算法

测量数据在获取的过程中,常存在不确定性,它们会影响参数估计结果,不确定性平差模型的解算方法可以有效提高参数估计的有效性和可靠性。当观测方程的系数矩阵存在接近零的奇异值,采用岭估计可有效抑制观测方程病态性对参数估值结果的影响。当不确定性平差模型出现病态,其受系数矩阵误差和观测值误差的影响更为严重,本文将岭估计法应用于病态不确定性平差模型,推导了迭代算法,以提高解的稳定性,并用算例验证,结果表明了新方法的有效性和可行性。     

等价条件闭合差最小范数分量的GNSS坐标时间序列噪声估计

为了精确高效地求解全球导航卫星系统（global navigation satellite system,GNSS）坐标时间序列噪声分量,结合等价条件平差模型以及最小范数二次无偏估计法,提出等价条件闭合差最小范数分量估计方法。首先,采用等价条件闭合差构造二次型方差估计公式,结合不变性、无偏性、最小范数准则等条件,导出基于等价条件闭合差的方差-协方差分量最小范数估计公式;然后,采用最小二乘方差分量估计（least-squares variance component estimation,LS-VCE）法、最小范数二次无偏估计法（minimum norm quadratic unbiased estimate,MINQUE）验证所提方法的正确性及有效性。通过模拟时间序列和北美GNSS站坐标时间序列的噪声估计结果发现,所提方法与LS-VCE法和MINQUE法的估计效果一致,但计算时间相较于LS-VCE法减少了70%以上。     

EMD-IVMD方法在验潮站水位序列降噪中的应用

针对验潮站水位变化序列非线性、非平稳特点，采用一种基于优化参数的变分模态分解和经验模态分解相结合的降噪方法。该方法先经过EMD分解原始信号后，得到低频和高频信号两个部分，再采用IVMD方法处理高频噪声部分，最后将两部分有效低频信号重构作为最终降噪信号。采用1组模拟数据和4个验潮站实测水位序列数据进行实验，并采用信噪比和均方根误差评价降噪效果，结果表明，EMD-IVMD方法明显优于EEMD和传统的EMD方法，该方法在信噪比精度指标上分别提升1.67%和1.52%,在均方根误差精度指标上分别提升9.59%和13.51%,验证该方法的有效性和可靠性。