TEQC求解多路径的应用与分析

讨论了GPS数据质量控制和在GPS数据预处理中TEQC的用法。TEQC包括数据格式转换、Rinex数据文件编辑和数据质量检核,利用TEQC软件以及TEQCPLOT并结合实例对处理结果进行了分析。     

基于TEQC的GNSS数据质量可视化表达与分析

TEQC能对GNSS数据进行质量检核,可编辑并改善GNSS数据质量。但TEQC不具备可视性,实际操作不便;此外,TEQC无法直接对数据质量进行可视化分析,必须借助第三方软件方能实现,极大地增加了软件实际操作的复杂度。为此,为方便GNSS数据的质量分析与编辑,运用Visual C#对TEQC进行Windows可视化界面封装、采用Chart控件实现数据质量检核结果的可视化表达,以编制基于TEQC的GNSS数据质量分析与编辑程序;最后结合实例检验了Chart-QC软件在数据质量检核与编辑方面的功效。     

TEQC在GPS控制网数据处理中的应用

对TEQC软件的原理及其强大的功能应用进行了简单的介绍,通过实例进行试验验证。对TEQC软件进行深入的研究分析,验证了TEQC软件在GPS数据预处理和质量检核中的作用,并且能更有效地提高观测基线的数据质量,这给基线的后续处理和最终点位结果的求解带来了很大的帮助。并且对TEQC软件的实际使用进行了更为立体的介绍,通过对比分析,得出了经过TEQC软件预处理的GPS基线向量的质量得到了极大改善的结论。     

TEQC在GPS数据质量检查中的常见问题及解决方案

TEQC是进行GPS数据格式转换、编辑、质量检查的常用工具,在目前GPS数据预处理中应用较为广泛。介绍了TEQC在GPS数据处理中的常用语法及常用命令,总结了使用TEQC进行GPS原始观测数据质量检查时的常见问题,并给出了具体解决方案。     

TEQC数据质量分析

借助TEQC数据处理软件对GNSS数据的预处理功能,对提取的中国矿业大学文昌校区主楼顶的站点数据进行了实测验证,结果表明利用TEQC数据处理软件对GNSS数据进行预处理,其质量评价结果稳定、可靠且实用。     

TEQC与QCVIEW32在GPS数据预处理中的应用

TEQC是GPS数据预理中常用的工具,可对数据进行格式转换、编辑和质量检查;绘图工具QCVIEW32能对TEQC质量检查的绘图文件进行可视化处理。将TEQC与QCVIEW32相结合,对GPS观测数据进行了预处理。结果表明,采用该方法能有效地进行可视化分析和误差剔除,进一步减小电离层延迟、周跳、多路径等误差对数据的影响,预处理后的GPS观测数据质量较好。     

一种GPS数据质量可视化软件的设计

针对TEQC和QCVIEW采用DOS命令式操作的不便以及QCVIEW与高版本操作系统不兼容的一系列问题,开发了一种基于TEQC的GPS数据质量可视化软件Visual TEQC。Visual TEQC采用C#编写,能够兼容多个操作系统,支持所有版本的质量检核数据文件,且具有单文件和多文件可视化成图功能。多个数据实验结果表明:Visual TEQC不仅具备了QCVIEW的基本成图功能,而且弥补了QCVIEW只能处理COMPACT格式的不足,可实现单文件和多文件的自动化处理,极大地方便用户操作与使用,表明Visual TEQC能够较好地实现数据质量可视化功能。     

基于TEQC在GPS测量数据预处理中的应用分析

首先介绍了TEQC在GPS测量数据预处理中的基本功能,包括：格式转换、数据编辑、质量检核,然后结合实测数据对TEQC在GPS数据质量检核中的应用进行了分析,仅供同行参考。     

GPS 数据质量检查软件的可视化开发

在分析影响GPS观测数据质量的因素的基础上介绍了TEQC软件进行GPS数据质量检查的原理,并利用Visual C＃2010对TEQC进行界面开发,实现了参数设置、质量评价、报表输出等功能。该软件对于GPS观测数据质量检查工作具有一定的实用价值。     

TEQC软件的应用与数据分析

介绍了点位数据质量检查工具TEQC软件及3种辅助绘图工具产生的历史背景、运行环境以及进行数据分析的方法和各自的优缺点;举例说明了TEQC软件对GPS数据进行转换、编辑与质量检查的步骤。结果表明,选择任意一种处理模式均可对点位数据进行质量分析。     

松花江流域水资源空间数据仓库的设计与实现

针对水资源数据具有复杂、数据量大、多源异构等特点,论文提出了松花江流域水资源空间数据仓库的总体设计方案,在数据集成、数据清洗、数据简化与数据转换等预处理操作的基础上,构建了多维数据模型,并实现了基于空间OLAP的多维数据分析,为水资源决策分析提供有效的数据支持。     

空间数据融合的基本框架

本文就空间数据融合的基本理论和问题进行了阐述。空间数据分为矢量数据和栅格数据,由于矢量数据的融合比较简单,本文就矢量数据的图形数据和属性数据的融合加以简单论述;主要研究了栅格数据,目前对于栅格空间数据而言主要是影像数据,本文对影像数据的融合的层次,步骤和方式等问题进行了系统研究;而且对空间数据融合存在的问题和解决的途径进行了论述。     

地球观测数据共享的发展和趋势

地球观测数据共享是地球科学和相关学科科研活动中非常重要的基础性工作,是对地观测信息生命周期中的重要环节。受到由资源提供者、资源消费者和资源加工者组成的社会生态系统发展变化的影响,共享模式经历了无共享、项目共享、部门共享、社会共享等渐进的4个发展阶段,并呈现出区域差异和阶段差异。地球观测数据共享的概念体系包含数据开放、数据共享、数据互联等不同层次的问题,并受到信息技术等使能技术的驱动。其中开放性代表数据在网络中可被访问的状态,共享性是对于数据重复使用的授权和模式,互联性则是强调可共享数据资源在科学含义上的相互理解。而地球观测数据共享的技术体系则包含数据开放技术、数据共享技术和数据出版与引用技术。目前地球观测领域的数据共享正在经历巨大的文化、政策、技术和应用变革,下一代的地球观测数据设施集中体现了数据的共享和协作,并将呈现国际化、多学科化、标准化、设施化、大数据化和公众社会化等新的技术特征,将对相关科学活动产生重大影响。     

GIS空间数据质量检查自动化的实践

为保证GIS空间数据表达的准确度、精度,数据组织的完整性、规范性、统一性,数据应用的可行性等,必须对数据进行质量检查。对GIS空间数据误差来源、检查方法、检查流程进行探讨,并开发了数据质量检查模块,对实验数据进行了质量检查,实验结果表明数据质量检查方法可行。     

制图数据与建库数据一体化整合研究——以CAD数据为例

建库数据与制图数据的长期分离已不适应多专业领域综合应用和分析的需求,本文针对如何将建库数据和与之对应的CAD制图数据一体化整合为数字线划地图数据的问题,在阐述数据线划地图的概念、管理方式和符号描述以及分析CAD制图数据内容与特点的基础上,研究和设计了数据一体化整合流程,包括数据准备与分析、数据对照规则、数据整合等内容,并以某区域大比例尺建库数据和CAD制图数据为例验证了数据一体化整合的可行性。     

一种基于流形学习的空间数据划分方法

空间数据划分是空间数据库系统进行高效空间连接操作的前提和基础。针对现有的空间数据划分方法难以保持低冗余度和高数据量均衡度以及高效支持空间连接的问题,提出了一种基于流形学习的空间数据划分算法。利用流形学习保留降维前源数据结构不变的特点,构建数据划分策略和映射方法,通过将邻近数据划分到同一数据块来减少数据冗余度,通过对最小数据块进行映射,提高整体的数据量均衡度。实验表明,本文提出的划分方法具有极低的数据冗余度和良好的数据量均衡度。     

福建省数字城市大比例尺DLG数据质量问题及检查方案研究

随着大比例尺DLG数据的广泛应用,其数据质量检查是控制数据质量的重要环节。本文针对以大比例尺地形图为数据源的DLG数据,从生产实际出发,结合其数据特点,针对现有的数据质量问题,从检查内容和检查方式上制订了数据检查方案,为数据质量检查工作给予一定的参考,提高数据质量检查的效率与准确度。     

GIS建库与制图一体化的研究

随着社会经济的迅速发展,城市化进程的不断推进,地图信息数据分析与建库已经成为国土资源信息化的重要环节,但地理制图数据与建库数据在存储和表达上存在很多不一致,在操作过程中可能导致操作重复数据冗余的情况,数据维护和更新也较为困难。为了解决上述问题,本文引入"建库与制图一体化"思想,首先建立GIS数据库,在ArcGIS软件中处理数据,实现从地理数据转化为制图数据,利用数据库的分析功能进行数据处理,最后进行地图整饰完成制图。这种基于数据库的设计实现的数据编辑与更新,将制图与建库工作融合在一起,不但能够提高数据的精度,减少数据冗余,满足数据快速同步的要求,而且提高了数据的生产效率,减少人力物力的投入,有效地保障了制图数据与建库数据的一致性。     

基于“房地合一”的多源地楼房数据整理及质量检查方法

为了解决由于“房、地”实行分开登记造成的房产档案归集分散、权属不清、利用不准、错误不断等问题,需要实现“房地合一”管理,而实现“房地合一”的关键就是进行地楼房数据整理。地楼房数据整理主要对多源数据整理,包括产权数据、保障房数据、直管房数据、地籍分幅图、测绘案件数据、二调数据等,整理方法包括地籍分幅图整理、产权数据整理、房产测绘数据整理、直管房和保障房数据整理、地楼房数据关联、数据库建设等。为了提高产权落地数据的准确性,保证数据的质量,对地楼房数据整理成果要进行质量检查,检查方法是先进行总体检查,然后进行细节检查。     

A design of three-dimensional spatial data model and its data structure in geological exploration engineering

The key to develop 3-D GISs is the study on 3-D data model and data structure. Some of the data models and data structures have been presented by scholars. Because of the complexity of 3-D spatial phenomenon, there are no perfect data structures that can describe all spatial entities. Every data structure has its own advantages and disadvantages. It is difficult to design a single data structure to meet different needs. The important subject in the3-D data models is developing a data model that has integrated vector and raster data structures. A special 3-D spatial data model based on distributing features of spatial entities should be designed. We took the geological exploration engineering as the research background and designed an integrated data model whose data structures integrats vector and raster data byadopting object-oriented technique. Research achievements are presented in this paper.