基准弧偏心对垂直角观测的影响

在自动归算经纬仪中，一般都是以基准弧与分划板上的垂直丝之交点作为仪器的视准轴。基准弧是一个圆，按要求，它的圆心应与望远镜的旋转中心相重合。但在长期使用过程中，由于震动或其它原因，而使基准弧中心与望远镜的旋转中心不重合，即产生基准弧偏心。由于基准弧偏心，使得仪器的视准轴随望远镜转动角度的变化而变动。此类仪器的型号较多，结构上也各不相同，在这里仅以Dahlta020和RDS型的仪器加以讨论。     

论自动安平水准仪的准高问题

本文讨论了内调焦的准高问题，求得了准高误差的表达式，并得到相应的准高条件。讨论结果表明：补偿器在调焦镜之前的情况具有固定准高点；补偿器在调焦镜之后的情况则不具有固定准高点，而只具有“伪准高点”。文中引进了“伪准高”和“伪准高点”的概念，并且认为“伪准高点”将与望远镜的“伪准距点”重合。     

基于几何特征约束的建筑物点云配准算法

针对人工建筑物表面存在的几何特征关系提出了基于几何特征约束的建筑物点云配准算法,根据点云数据中平面与平面重合关系,推导点在平面上和平面法线平行的2种线性不等约束条件。在6独立参数模型中增加几何特征约束的不等约束条件组成了附有约束条件的配准模型。通过对建筑物3维激光扫描点云数据的采集和处理,详细分析了几何特征约束配准算法的处理结果。试验结果分析表明几何特征约束条件可以合理地改善3维空间转换参数解算结果,提出的配准模型较适合于人工建筑物点云数据的配准。     

沿境界线绘制晕带的方法

在常规制图中,沿境界线绘制晕带通常有两种途径:第一,如果是制作彩色出版原图,则首先用铅笔沿境界线作一条平行于境界线的细线,它们之间的宽度按照设计要求确定,然后作晕渲色带或作同一色相两种不同宽度和色调的色带,最后进行网目摄影和制版印刷。第二,在一撕膜版上刻绘一条平行线,然后用撕膜加网制版印刷。总之,不论用哪一种方法,按所要求的晕带宽度绘制一条平行于境界线的平行线。本文介绍的方法,企图模拟这个过程     

测量标志保护条例

第一条 为了妥善保护各种测量标志，以适应社会主义建设的需要，特制定本条例。第二条 下列测量标志都属于本条例保护的范围：（一）测绘单位建设的地上或地下的永久性测量标志（包括各等级的三角点、导线点、军用控制点、重力点、天文点、水准点的木质觇标、钢质觇标和标石标志，地形测图、工程测量和形变测量的固定标志等）；     

直线簇约束下的地面LiDAR点云配准方法

高精度的地面LiDAR点云配准是空间目标三维表面拓扑重建的关键,针对待配准LiDAR点云和基准LiDAR点云存在位置、姿态和比例缩放差异的问题,提出了基于直线簇的地面LiDAR点云配准方法。首先,根据直线间相交、平行和异面的拓扑关系,分别对待配准和基准LiDAR点云的直线进行聚簇,构建直线簇;然后,分别将同名直线用Plücker坐标表示,通过待配准LiDAR点云的直线簇在空间中的螺旋缩放运动,使其与基准LiDAR点云的直线簇比例尺一致,且同名Plücker直线重合,构建基于直线簇的共线条件方程,实现了比例因子和相对位姿一体化解算。实验结果表明,直线簇的螺旋缩放增强了配准方程的几何约束性,提高了抗噪声能力,实现了高精度的地面LiDAR点云配准。     

遥感影像亚像素快速配准方法

针对经典亚像素配准算法运算效率不高的情况,提出一种快速亚像素配准方法。在原有傅里叶变换相位相关方法与矩阵乘法离散傅里叶变换方法的基础上,利用有效子图代替原图进行图像亚像素配准。有效子图是通过二维小波分解高频分量的能量总和大小来选取,再对有效子图进行相位相关像素级定位与矩阵乘法傅里叶变换亚像素定位。改进方法不但继承矩阵乘法离散傅里叶变换亚像素高精度配准的优良性能,而且选用有效子图替代原图进行配准其速度可大大提高,对海量数据的遥感影像更显优势。经模拟试验与工程实例,综合分析该方法的配准精度与配准速度,证明改进方法较经典亚像素配准算法效率更高,更适合用于实际遥感影像的高精度配准。     

大地坐标计算公式

一、同纬度两点间法截线与平行圈的关系在旋转椭圆体面上,纬度不相同的两点,其法线与椭圆体短轴相交之处亦不相同,纬度高的常低于纬度低的;故此二点的法截线不相重合,因而称为相对法截线。我们在这里将讨论当椭圆体面上的两点同纬度时,其相对法截线与过此两点的平行圈之间的关系。因同纬度的点,其法线与短轴同交于一点,故二相对法截线完全重合。     

基于Plücker直线的LiDAR点云配准法

高精度的LiDAR点云配准是实现点云数据整体性和保证空间目标三维表面拓扑重建的关键,本文提出了基于Plücker直线的LiDAR点云配准模型,利用Plücker直线表示LiDAR待配准点云与基准点云间的同名直线,根据同名Plücker直线重合的几何拓扑关系,建立Plücker直线共线条件方程,再用最小二乘法确定待配准LiDAR点云与基准点云间的相对位姿参数。结果表明,Plücker直线共线条件配准模型几何约束性较强,配准精度较高。     

在长直线上定点的方法

在水利测量、土地整理、路线侧量和城市测量中常遇到将测点置于一固定直线上的问题。在图1中,于相距很远的A、B两固定点间的直线上确定一点P的位置,是常见的测量工作。若A、B两点距离较短,可用闯镜法反复定位,使仪器中心置于AB直线上。在A、B两点相距较远,上述方法就不方便了。实际作业中,采用在待定点处量边、测角确定直线上P点的方法,取得较好的效果,现介绍于后。     

用“固定视准面法”测定梅山水库坝垛上游坡面的介绍

施工测量中经常要遇到测定建筑物的坡面线和坡脚线（即建筑物坡面与地面的交线）,它们通常是用逐次试放（先估计某一点是坡面上的一点,然后测量其距离和该处高程,再计算它是否恰好位于坡面上,如果不在坡面上,则应再次试放,这样逐次接近,最后定出坡脚点）的办法测定的。但是在山谷水库中。由于地势陡峭,量距困难,而且量距时的方向亦很难掌握使之和建筑物轴线垂直。因此,采用逐次试放法是十分繁杂的。笔者在梅山水库坝垛上游坡面的测放工作中曾试用“固定视准面法”测定坡脚点和坡面线,颇觉简便准确。这里将笔者在梅山水库实地施测的情况简单地介绍如下。     

地面LiDAR点云数据先局部后整体配准方法

针对地面LiDAR获取的庞大点云数据,提出无人工标志的地面LiDAR点云先局部后整体的配准方法。分割出待配准的两测站重叠区域小块点云,采用基于KD-Tree遍历最近邻域点集的ICP算法计算三维坐标转换参数,实现地面LiDAR点云数据的快速配准。     

基于人工标志法点云数据配准精度与标志相互位置的关系分析

目前对于点云数据配准的方法有很多种,如直接法、特征法、辅助法等,由于在小范围测量中采用辅助法中的人工标志法最多也最为方便,人工标志法中标志的数量及位置关系会影响到点云数据配准的精度和可靠性。本文主要通过变换标志布设的位置及标志的数量研究了其对点云数据配准精度的影响,并仿照GPS测量中的DOP值与测量精度的关系,将标志点与基准测站构成一个多面体,并分析了多面体的体积与点云数据配准精度的关系,为实际的测量工作提供理论和实验依据。     

不同抗差算法在内插平面坐标转换中的应用研究

在探讨利用线性内插模型解决平面坐标转换问题的基础上,将抗差估计及拟准检定法用于内插模型抵抗重合点坐标粗差的影响,讨论了两种抗差算法对粗差的抗差效果。算例表明,抗差估计及拟准检定法均能很好的解决内插坐标转换重合点粗差导致的转换精度差的问题。     

融合反射强度图像的地铁隧道点云自动配准

针对地铁隧道点云数据特征点少、在大视角点云数据间配准拼接时出现精度差、效率低等问题,本文以提高配准效率及精度作为出发点,以目前主流的ICP算法为基础,首先将激光点云按中心投影方式生成反射强度图像并以此作为配准源,采用规则格网分割提取匹配,建立均匀分布的同名点;然后利用反射强度图像上的同名点与点云之间的一一对应关系,完成视角点云间的初配准;最后在初次配准的基础上,采用KD树改进算法进行点云数据的精细配准。试验结果表明,本文在实现点云数据自动配准的同时,提高了地铁隧道点云数据的配准效率及精度。     

地图制印基础知识讲座

2、单色连续调原图的复照工艺连续调原图作为平版印刷原图时,复照中必须利用网屏使连续调图象在底片上形成大小不同的网点图象,有网点图象的底片称为网目半色调底片。用这样的底片晒版、印刷才能复现原图的层次。常用的网屏有投影网屏和接触网屏。     

地图补测实践

利用原有地形图进行补测,工作方法尽可能简便而无误。首先踏勘测区,查看原图,掌握测区内地貌,地物变化的情况,并了解测区内是否仍保留有控制点,以便制订补测的方法。一般来说,应充分利用原有图上与实地相符的图根点和地形、地物点。以此为基础,确定图界和加密图根点,进行局部测量,修改原图上变化的图形。高程施测,应从附近水准点引测,以便与原图高程系统一致。现将利用原图进行补测的主要方法介绍如下:     

基于特征点提取和匹配的点云配准算法

针对ICP算法配准需要两点云有较好的初始位置否则无法获取准确匹配结果的问题,提出一种新的粗配准算法。调整两片部分重叠点云的初始位置;在求取一点处法向量的基础上,利用点云曲率信息,提取特征点,获取两点云每一特征点处的属性向量;通过相似度函数评价,寻找匹配特征点对进行粗配准。试验表明,该基于特征点提取和匹配的方法可为ICP算法提供良好的点云初始位置,并提高配准精度和可靠性。     

GPS测量中已知重合点可靠性检验方法

一、引言 GPS定位结果属于全球协议地心坐标系（WGS-84），而实用的测量坐标系属于国家大地坐标系或地方独立坐标系。因此，必须把GPS点的地心坐标转换为实用坐标。解决的途径是：设计GPS网点与国家大地控制网点或地方独立坐标系下的己知点重合。重合点一般不少于3个，以便可靠地确定GPS网与地面网之间的转换参数。重合点是GPS网约束平差时的基准点。实践证明，重合点的误差和点位分布将影响GPS网约束平差的精度，特别是当重合点误差较大或含有粗差时，将严重影响GPS成果的可靠性，使高精度的GPS定位结果失去了本来的意义。一般而言，GPS网的相对精度远远高于地面经典网的精度。加入地面已知重合点的GPS网约束平差结果精度不理想的主要原因是引入了不合理的重合点己知数据所致。重合点已知数据本身肯定含有误差，关键是误差的大小。如果已知数据对GPS嘲最后平差结果的影响在测量工程的精度要求之内，则认为所采用的基准数据是合理的：否则，则认为所采用的基准数据含有粗差。所以，必须对重合点的基准数据进行必要的检核，以便发现并剔除存在较大误差的重合点。     

三种误差对太尔各特法测定纬度的影响

大家知道,太尔各特法测定纬度是测量两颗恒星在子午圈上的天顶距差。因此要求望远镜的视准轴包含在子午圈平面内。可是,由于存在视准误差、水平轴倾斜误差和仪器定向的误差,使望远镜的视准轴与子午圈平面不相重合,测得的纬度值也就有了误差。下面就来导出这三种误差对太尔各特法测定纬度的影响。