全息高精度导航地图: 概念及理论模型

本文提出了全息高精度导航地图的概念,它融合了多源数据,尤其是电磁传感器、声音传感器、热红外仪等传感器数据,从更多角度为导航提供信息。在此概念基础上,提出了一种融合多源数据的全息高精度导航地图理论模型框架,该框架包含4个步骤：① 全息道路数据采集,包含道路三维彩色激光点云、遥感影像、无人机航拍倾斜测量数据、摄像头图像、热红外图像、声场信号、电磁场信号;② 道路静态信息提取,从上述采集信息提取和标记得到,如车道线、路坎、栏杆、路牌、路灯、隧道等,作为无人驾驶车辆规划基础路线和车辆位置定位的数据基础;③ 道路动态信息提取,从上述采集信息提取和标记得到,如离前后车辆的距离、前方有无行人、道路施工护栏、泛在信息等,作为检测无人驾驶车辆周围的实时道路环境和规划无人驾驶车辆行驶路线的依据;④ 动、静态信息融合：融合道路静态信息和道路动态信息,丰富道路信息,提高道路线精度,提高全息高精度导航地图更新的效率,为导航和无人驾驶车辆提供地图服务。     

优化部分有理多项式系数的卫星影像精确定位

针对目前在补偿卫星影像RPC模型对地定位的系统误差时所广泛采用的像方补偿方法存在需要引入附加参数、无法从实质上消除RPC参数中系统误差的不足,该文提出了一种利用少量地面控制点直接对部分RPC参数进行优化来补偿定位的系统误差的方法,并将该方法进一步运用到基于RPC模型的区域网平差中。以武汉地区和法国Sainte-Maxime地区的ZY-3卫星影像为实验对象,在空间前方交会和区域网平差实验中将本文方法与像方补偿方法做了充分对比。实验结果表明,该方法可达到不低于像方补偿方法的理想定位精度。同时,与像方补偿方法相比,该方法不需引入附加补偿参数,优化后RPC模型形式统一,更加便于后续的计算和处理,可以实现真正意义上的基于RPC模型的卫星遥感影像精确定位。     

高相干点地基InSAR的大气延迟纠正

针对目前地基合成孔径雷达干涉测量技术中大气影响造成的相位延迟校正方法存在的校正精度低、方法复杂、技术要求高等不足,提出了一种基于高相干点的地基InSAR大气延迟相位函数模型校正方案。该方案不需多幅SAR影像,不需人工布点,节省了大量人力物力。以高相干点的相干值作为权阵参与计算,该方法可得到更精确的校正结果。运用该方法将地基雷达对山西省吕梁市林家坪工程滑坡获取的数据进行大气延迟改正的实验。结果表明:所提方案不仅处理方法简单,改正效果明显,而且能满足绝大多数类似工程的精度要求,更为经济实用。     

地名制图应用研究——以地名普查成果为例

地名凝结了区域文化及历史过程,蕴涵丰富的文化信息。如何挖掘地名文化信息是一个有趣又重要的问题。结合文本知识、专业知识、先验知识、专家知识与第二次全国地名普查成果数据,通过建立知识库及提取规则,采用数据制图、模型制图、知识制图等制图方法实现中国大陆方言地名、地名通名制图。结果表明,制图结果可以得到相关地名的空间分布范围,揭示区域地名通名的高频词汇特征,可以为区域地名管理、规划、保护与利用提供知识支撑。