基于杨赤中推估法的DEM及等值线绘制

数字高程模型(DEM)是GIS最重要的组成部分,应用杨赤中滤波推估法,可将离散的高程数据经插值计算转换为格网DEM数据。在此基础上,利用VB和MapX实现等值线绘制功能。详细讨论杨赤中推估法构造DEM的原理和实现绘制等值线功能的步骤。     

基于GAMIT软件利用不同星历反演PWV的研究

首先简单介绍了GAMIT软件,然后基于GAMIT利用最终精密星历和预报精密星历分别解算相同的测站数据,得到测站天顶方向的对流层总延迟,再通过SAASTAMOINEN模型计算干延迟,提取出湿延迟后,结合地面气象数据反演大气可降水量。通过比较2种星历反演结果得到,最终精密星历和预报精密星历在解算结果上精度相当,预报精密星历在实时的水汽监测中满足要求,能够为降水的预报、预警提供帮助。     

测绘工程专业双语教学之探讨

作为教学改革和卓越工程师的一项重要内容,高校测绘专业展开了部分课程的双语教学。根据中国地质大学(北京)测绘工程专业卓越工程师计划专业课双语教学的目标和特点,结合学生的英语水平和教师队伍的现状,作者从双语课程设置及教材的选择、师生互动交流和现代化多媒体技术的应用等几个方面提出一些适合本校测绘工程专业卓越工程师计划双语教学的建议。     

混沌特征参数对神经网络预测电离层TEC的影响分析

利用国际GNSS服务组织(IGS)提供的东经115°经线上不同纬度处一年的电离层总电子含量(TEC)时间序列数据,研究了如何进一步提高基于神经网络方法预测电离层TEC的效果。研究表明:电离层TEC的预测误差与电离层TEC时间序列的最大Lyapunov指数与该序列均值的乘积具有较强的相关性;而且与时间延迟和嵌入维数的选择是否恰当也有着密切关系。     

数字摄影测量像点量测精度检测方法研究

在摄影测量基本原理的基础上,提出通过构造理想标准式像对的方法,实现对全数字摄影测量系统的像点量测精度进行检测。以JX4数字摄影测量工作站为例,利用单张实景航片构造理想标准式像对,通过像点的理论坐标与实际采集坐标的较差统计精度,该检测方法对其它的数字摄影测量工作站具有普遍意义。     

利用神经网络预报短期电离层TEC变化

利用神经网络,基于IGS提供的(40°N,115°E)网格点TEC数据,本文构造了该点处提前一天的TEC预报模型。神经网络模型的预测目标是待预测日一天内的12个TEC数值。输入参数包括预测日前一日的太阳黑子数、地磁Kp指数、预测日前27天的太阳黑子数三角函数拟合参数,以及预测日前2天16个Kp指数的多项式拟合参数。实验结果表明训练后的神经网络模型可以反映出不同季节的TEC周日变化以及地磁暴情况下的TEC特征。     

Lq估计的渐近方差-协方差矩阵及其特点

针对由独立同分布误差膨胀而成的独立不等精度误差,根据未知参数的M估计的Bahadur型线性表达式,本文导出了由观测量、残差向量、参数估计量和观测量平差向量组成的基本向量的Bahadur型表达式.进一步地,根据方差传播定律导出了M估计的基本向量的渐近方差-协方差矩阵,该矩阵由3个多余参数决定,第三多余参数由本文定义.对Lq范估计,分别计算了误差分别为正态分布和q范分布时的3个多余参数,以及相应的基本向量的方差协方差矩阵.对最小二乘估计,残差向量与参数估计量和观测量的平差向量统计独立,相应的协方差矩阵为零,这一性质与误差分布无关.对正态分布的Lq估计,残差向量与参数估计量和观测量平差向量的协方差不为零;而对q范分布的Lq估计,即是相应的极大似然估计,残差向量与参数估计量和观测量平差向量的协方差为零.文中所得公式和结论可用于统计分析.     

多源遥感数据支持下区域滑坡灾害风险评价

滑坡风险管理是防灾减灾的有效途径之一,而灾害风险评价是风险管理的基础和依据。以三峡库首区为研究区、多源遥感影像为主要数据源,利用立体像对技术及光谱分析等方法快速提取地形地貌、地表覆被、地质及水文条件等滑坡孕灾环境信息,应用随机森林模型分析区域滑坡危险性;采用面向对象方法建立典型承灾体识别规则,快速提取建筑物及交通道路等信息,综合分析滑坡危险性及承灾体信息,以实现区域滑坡灾害风险评价。结果显示:高风险区面积为41 km²,约占研究区面积的9%,主要集中于人口聚集的城镇和交通建设用地等经济价值大的地区。其评价结果与野外实地调查情况基本吻合。     

L1范估计的巴尔达型检验及其可靠性

根据残差与真误差的Bahadur型关系,L1范估计中, 粗差几乎完全反映到相应的残差上,这就是L1范估计能正确定位粗差的原因.对L2范估计,粗差只是部分地反应到相应残差上,由此会导致粗差误判.根据L1范估计的残差及其方差, 构造了L1范估计的巴尔达检验统计量, 并讨论了L1范估计的可靠性.与L2范估计的可靠性比较,L1范估计的可靠性受多余观测的影响小.