起算点精度对GPS基线解算质量的影响

基线处理时要求知道一个点的坐标,其精度对GPS基线的解算结果有影响。采用实测数据研究起算点精度对GPS基线解算质量的影响,得出了其影响规律,同时给出了提高起算点精度的方法。     

国产机载LiDAR系统安置角误差检校方案研究

机载激光扫描仪(Light Detection And Ranging,LiDAR)系统是由多个子系统集成,其中,安置角误差是集成误差中最大的误差源,安置角误差检校的方法多种多样,高效率、高精度的检校方式还需要试验的支撑。本文对平差模型法和几何模型法进行了试验分析,试验结果很好地证明了不同方法的优越性,为机载LiDAR系统的安置角检校提供了参考。     

顾及垂直递减率函数的中国区域大气加权平均温度模型

大气加权平均温度(Tm)是全球导航卫星系统(GNSS)水汽监测的关键参数。针对中国区域地形起伏较大的特点,本文构建了顾及精细季节变化的Tm垂直递减率函数模型,在此基础上,利用2007—2014年的Global Geodetic Observing System(GGOS)atmosphere格网数据建立了中国区域的Tm格网新模型(简称为CTm模型)。以2015年GGOS格网数据和无线电探空资料为参考值,对CTm模型进行精度检验,并与常用的Bevis公式和GPT2w模型进行比较分析。结果表明:①以GGOS格网数据为参考值,CTm模型的年均偏差和均方根误差(RMS)分别为-0.52 K和3.28 K,相比于GPT2w-5和GPT2w-1模型,精度(RMS值)分别提高了27%和13%;②以探空数据为参考值,CTm模型的年均偏差和RMS误差分别为0.26 K和3.75 K,相对于GPT2w-5和GPT2w-1模型,精度分别提高了21%和16%,尤其在中国西部地区,CTm模型表现出更为显著的优势。此外,将CTm模型用于GNSS水汽计算,其引起的水汽计算RMS误差和相对误差分别为0.29 mm和1.36%。CTm模型不需要实测气象参数,因此,在中国区域的GNSS实时高精度水汽探测中具有重要的应用。     

国产机载LiDAR数据采集与处理的质量控制方法研究

近年来机载Li DAR系统在国内不断发展,其测绘市场和应用领域不断扩大,提高并保证测绘精度在所难免,但是机载Li DAR系统是由多个子系统集成,各个子系统都会不同程度地引入误差,数据采集与处理的各个环节都会对最终结果产生影响。本文通过具体试验对国产机载Li DAR数据采集与处理过程中的质量控制方法进行了研究。     

IGS精密星历内插方法的比较

对拉格朗日插值法、牛顿插值法、切比雪夫插值法不同阶次的插值效果进行了比较。这些方法的插值精度都比较高,但是随着插值节点的增多,边缘精度急剧下降,并出现龙格现象。针对这一问题,提出了滑动式分段插值的方法,对边缘的龙格现象进行消除,同时保留了高次插值中间插值结果的高精度。实验证明,这种处理方法有较高的精度,可以达到mm级。     

云贵川地区ZTD垂直剖面格网模型

利用ERA5大气再分析资料研究ZTD高程尺度因子的精细时间变化特征,构建顾及高程尺度因子精细时间变化的云贵川地区ZTD垂直剖面格网模型(YZTD-H模型)。以云贵川地区探空站分层ZTD数据作为参考值,检验YZTD-H模型的精度,并将其与GPT2w模型和GPT3模型进行比较。结果表明,顾及精细时间变化和垂直剖面变化的YZTD-H模型在时间维度和垂直剖面维度上均表现出较好的稳定性。     

在CAD平台下实现高程点智能展点的一种方法

在数字化成图工作中,采用计算机自动展绘高程点时,经常会遇到图上高程注记压盖已有地物的情况,针对该问题,提出解决该问题的一种算法,对算法原理及实现步骤作详细论述。实践证明,该算法可以识别已有地物,进行自动躲避处理,避免手工移点的繁琐操作,极大地提高工作效率,在实际工作中具有较高的应用价值。     

中国区域ZTD、ZWD高程缩放因子的时空特性分析

考虑到当前已有的ZTD、ZWD垂直剖面模型时空分辨率低等不足,以NASA提供的2014~2016年气象再分析资料MERRA-2为基础,分析中国区域ZTD、ZWD高程缩放因子的时空分布特性。结果表明,ZTD、ZWD高程缩放因子均具有明显的年周期和半年周期变化,与经度、纬度相关性显著,且两者时空分布特性具有明显差异。     

国产机载LiDAR系统集成误差检校方法的比较

以国产SW-LiDAR系统为例,结合具体试验数据,对SW-Li DAR系统安置角误差检校方法进行比较。     

顾及PWV的中南4省1区春节期间PM2.5浓度估算

社会经济的发展伴随而来的环境污染问题日渐得到人们的重视.针对中南地区4省1区(河南省、湖北省、湖南省、广东省和广西壮族自治区)春节期间PM2.5的变化情况,结合该区域所属及其相邻探空站获取的大气可降水量PWV数据以及气象监测站获取的风速数据,通过反距离加权插值得到中南4省1区春节期间的PWV和风速值,综合考虑CO、SO2、O3和NO2等大气污染物以及PWV、风速和DEM高程值建立该地区春节期间的地理加权回归(GWR)、地理加权回归克里金(GWRK)以及地理加权回归规则样条(GWRCRS)插值模型,并运用3种模型对中南地区4省1区2017、2018年春节假期期间进行PM2.5浓度估算.研究结果显示,GWRK和GWRCRS模型的估算效果较GWR模型更优,而GWRCRS模型估算精度最高,对中南地区4省1区春节期间的PM2.5监测预警具有一定的实用性参考价值.