北京同步辐射装置准直测量控制网的设计与优化

在北京同步辐射装置升级改造中,为提高元件的安装精度,同时兼顾未来新增光束线的建设需要,在实验大厅建立了准直测量控制网,作为设备定位、调校、安装和变形监测等工作的基础。本文重点介绍该控制网的设计、优化与观测结果分析,特别阐述了激光精密测量技术的应用,以及对点位密度、测量精度及可靠性的控制。     

一种基于CORS的GNSS事后精密定位服务平台建设方法

针对CORS服务的通信信号盲区定位和高精度静态定位解算需求等问题,提出了一种基于Internet的数据加密推送和Bernese自动数据解算的GNSS事后精密定位服务平台建设方法,采用数据处理与用户服务分离方案,突破了并发用户请求的数量限制,并采用定位结果动态偏移及传输文件动态加密的双重加密方法,确保了信息安全。实测数据试验结果表明,平台数据处理结果精度、时效性和稳定性较好,可向用户提供厘米至毫米级GNSS事后精密定位服务。     

利用对象光谱与纹理实现高分辨率遥感影像云检测方法

针对高分辨率遥感影像云检测过程中合适的云检测光谱阈值难以确定及影像中类云地物对云检测精度影响的问题,提出一种基于对象光谱与纹理的高分辨率遥感影像云检测方法。首先,对影像进行直方图均衡化处理,根据均衡化影像直方图获得合适的影像云检测光谱阈值。其次,用简单线性迭代聚类算法对影像进行分割生成分割对象,以对象为处理单元,根据云检测光谱阈值和对象光谱属性对对象进行云检测过滤,获得初始云检结果。然后,求得直方图均衡化影像的纹理图,根据对象的纹理均值及角二阶矩对初始云检测结果提纯,消除类云地物对云检测精度的影响。最后对提纯云区域进行区域增长及膨胀处理,获得最终的影像云检测结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以获得良好的影像云检测结果。     

卫星影像匹配的深度卷积神经网络方法

本文侧重于智能化摄影测量深度学习的第一个方面：深度卷积方法。传统的影像同名点对提取算法通常利用人工设计的特征描述符及其最短距离作为匹配准则进行匹配,其匹配结果易陷入局部极值,造成部分正确匹配点对的遗漏。针对这一问题,本文引入深度学习方法,设计了一种基于空间尺度卷积层的两通道深度卷积神经网络,采用其进行影像间的匹配模式学习,实现了基于深度卷积神经网络的卫星影像匹配。试验表明,在处理异源、多时相、多分辨率的卫星影像情况下,本文方法比传统匹配方法能提取到更为丰富的影像同名点对,且最终匹配提纯结果正确率优于90%。     

复杂带状地形条件下的地面三维激光扫描点云数据采集与配准处理试验

对于多站点架设获取的地面三维扫描点云数据进行空间坐标体系的统一配准处理,是实现地表三维模型构建数据预处理的关键技术。研究围绕地面三维扫描点云数据的配准精度问题,结合试验仪器在数据采集扫描设置中的不同模式,分别设计实施了基于一定扫描重叠度的独立站点采集匹配模式,基于站点GPS坐标控制的采集匹配模式,以及基于全站仪实测站点坐标的后视法采集匹配模式等3种试验方案,开展了针对不同扫描方案下所获取点云数据的配准处理方法解析与精度对比分析。不同方案应用于具有条带状试验测区的点云数据采集与数据配准处理结果表明,相对于独立站点数据采集匹配模式,后两种数据采集模式,即采用基于仪器GPS站点坐标的扫描匹配方案和基于全站仪站点坐标的后视法方案,由于克服了与全局坐标系转换困难和对标靶的依赖等问题,而具有较高的数据采集与匹配效率,表现出明显的优势。研究试验成果可为同类型仪器的地面三维激光扫描系统的外业数据采集和点云配准提供参考指导作用。     

车载LiDAR点云路灯提取方法

道路场景中路灯数量大、类型多,大场景中路灯详细信息获取是一项繁重的工作。本文提出先验样本集辅助的、基于骨架线缓冲区判别的路灯点云提取及种类识别算法：先根据路灯在车载LiDAR点云中的表达特征,构建路灯模型,并构建路灯先验样本集;再依据数学形态学的理论和方法,提取车载LiDAR点云场景中的杆状地物,在路灯模型及语义规则约束下,得到候选路灯;然后根据候选路灯的参数信息,及已获取路灯的统计信息,从样本集中筛选候选样本;最后基于最小二乘理论的匹配算法,对路灯先验样本与候选路灯点云进行匹配筛选,并基于路灯骨架线信息构建的双重缓冲区,对候选路灯进行判别分析,实现路灯的提取和种类识别。试验表明,该算法对于遮挡少、数据相对完整的路灯提取准确度为95.2%,对于遮挡严重、点云密度低、数据完整性差的路灯提取准确度为78.0%,验证了该算法对大场景中路灯详细信息提取的稳健性。     

跨比例尺新旧居民地目标变化分析与决策树识别

变化分析与探测是跨比例尺地图数据更新的核心问题之一。以往研究主要关注时间维上地理实体时空演化引起的地图目标变化,甚至将地图目标变化等同于地理实体真实变化,忽略了尺度维上由地图综合导致的表达变化。本文以居民地数据为例,从表层形式和深层缘由对跨比例尺新旧地图数据间的目标变化进行深入分析。在此基础上,引入机器学习领域的决策树方法构建变化信息识别模型。该模型的目标是判别时态变化和表达变化两种类型,从而提取用于更新小比例尺地图数据的真正变化信息。结合广州市多比例尺地图数据库更新任务及实际数据进行验证,结果显示设计的变化探测模型可以达到90%以上的整体精度。     

基于专业认证导向的测绘工程专业毕业设计持续改进

毕业设计是满足工程教育专业认证标准的重要内容,需要持续改进才能不断提高质量。以2011—2017年毕业设计题目为主要依据,结合学校毕业设计的管理规定和工程教育专业认证的要求,对题目性质和来源进行统计分析,并简要分析原因。通过详细分析毕业设计(论文)研究内容将题目分成13类,并将题目做归类处理,对题目所占比例的变化规律和原因进行简要分析,同时题目涉及到的专业方向做了简要说明。最后介绍毕业设计持续改进的经验,主要包括指导教师队伍建设、毕业设计选题、过程管理和毕业设计质量保证。     

基于无人机影像的电力线巡检方法研究

随着无人机技术的飞速发展,无人机在远程遥控、续航时间、飞行品质上有了明显的突破,从而为其在电力线巡检作业中提供了良好的发展前景。本文在基于无人机影像巡检拍摄的电力线进行提取的时候,引入电力线一定处于两端塔杆所确定的铅垂面内的约束条件,从而根据约束条件稳定的实现了同名导线点的对应。在进行电力线实时测距时,采用铅垂线轨迹算法对交跨地物进行测距,快速判断电力线下方地物距离,并作出预警判断。     

基于差分GPS无人机交叉航线设计精度研究

GPS辅助空中三角测量被广泛应用于无人机航空摄影测量。本文结合实际项目,对低空无人机搭载小相幅单反相机使用GPS辅助空中三角测量技术,对同一测区规划南北航线和交叉航线,采用稀少像控布设方案,使用Pix4D Mapper软件空三加密,得出GPS辅助空中三角测量的精度与像控点分布和数量的关系。最后通过对检查点的精度分析,得出使用无人机搭载差分GPS快速制作大比例尺地形图方法的可行性结论,这对于低空无人机航摄系统应用于大比例尺地形图测量意义重大。