测量机器人的关键技术

本文提出了测量机器人概念,重点分析了测量机器人的组成框架及关键技术,聚焦定位与建图、场景感知、路径规划及多机协同等测量机器人前沿研究领域,综述了最新研究进展,并剖析了当前面临的技术难题,简述了测量机器人的发展机遇.     

边坡单元的SAR数据特征

针对传统D-InSAR技术以栅格单元为研究对象而无法充分反映地形条件的问题,该文提出了以边坡单位为研究对象的D-InSAR数据特征分析。通过基于边坡单元的区域地形因子与后向散射系数和相干系数关系的分析方法,建立了研究区域SAR数据的可信区域滤波方法,提取出了研究区域SAR数据分析结果的可信区域。该方法提高了SAR数据的有效性,为滑坡早期监测提供了可靠的数据基础。通过对金沙江乌东德区域的SAR数据实例分析,验证了该方法的实用性。     

一种改进的病态问题截断奇异值方法

截断奇异值分解方法是通过删除较小的奇异值及对应的特征向量获得病态模型的稳定解.文中首先将线性病态模型表示成近似的秩亏模型,证明秩亏模型的最小范数最小二乘解与截断奇异值解的等价性;然后,根据模型参数间的先验信息,以参数的线性函数的二次范数最小为目标,在残差范数最小条件下给出改进的最小范数最小二乘解,其实质是截断奇异值解的修正.截断参数的选取采用L曲线法.计算实例表明,修正的截断奇异值算法稳定有效,比正则化解和截断奇异值解具有更小的均方误差.     

跨平台高性能地图渲染技术研究

随着终端设备及操作系统多样化的发展,对地图的渲染性能提出了更高的要求.传统的地图渲染引擎,依赖于相应操作系统图形库,存在不能跨操作系统、渲染性能低、渲染风格不一致等问题.针对上述问题,本文提出一种跨平台的高性能地图渲染技术,采用蒙板绘制技术、纹理字典文本绘制技术,基于OpenGL(open graphics library)图形库,实现了在不同的硬件平台、不同的操作系统下,统一的高性能地图渲染引擎,保持了在不同平台下一致的地图渲染风格,性能比通用地图(MapBox)渲染引擎性能提高了1.75倍,矢量切片渲染性能为MapBox的80倍.     

切比雪夫多项式拟合GPS轨道坐标的改进算法

针对利用切比雪夫多项式拟合卫星轨道,常规算法在高阶次拟合时,由于数值计算不稳定,拟合误差增大趋于发散的问题,该文使用2种改进算法来求解轨道坐标拟合.考虑在高阶次拟合时法方程为病态方程且系数矩阵接近奇异矩阵,改进算法以矩阵分解为基础,在求解法方程时避免对奇异矩阵求逆和病态方程求解,从而获得较为精确的计算结果.基于IGS精密星历数据的拟合实验中,分别使用了常规算法、LU分解算法和QR分解算法,结果显示在6和12h弧段的轨道拟合中,无论是在算法的稳定性还是在轨道拟合精度方面,QR分解算法都有一定的优越性.     

电子地形图符号体系的研究

随着数字制图技术的发展,电子地图的应用日益增多,为保证地理信息感知和认知的一致性与准确性,达到信息与资源共享,电子地形图符号的规范化、标准化势在必行.文中针对此种需求介绍了电子地形图符号体系和符号标准化的研究现状,分析了电子地形图符号体系中存在的主要问题,详细阐述了电子地形图符号体系构建的基本原则、内容以及体系结构,并且结合示例进行了说明,为电子地形图符号体系的研究提供了一些思路.     

RS ＆ GIS支持下的大庆市土地利用分类

选择具有“中国油都”之称的大庆市为研究区,对其土地进行遥感调查,拟定了土地利用分类系统．给出了大庆土地利用覆盖的构成数据一览表和土地分类图。分析结果可为类似于大庆一类的工矿型城市土地利用分类提供决策支持。     

森林资源监测中GF-2卫星影像波段配准误差分析

通过对GF-2卫星影像正射校正及波段模拟配准误差试验,分析GF-2卫星正射校正方法的选择以及不同配准误差下对GF-2卫星影像自动分类结果的影响;最后介绍GF-2遥感影像在森林资源监测应用中的初步测试。研究结果表明:正射校正时,当校正精度要求控制在RMS2时,控制点数量选择范围在85~95间较为合理,且控制点数在90个时,RMS值最小;经有理函数模型与卫片模型比较后,卫片模型校正精度较高;以目视判读为主时,实践中建议使用三次卷积重采样法输出结果最好;波段模拟配准误差试验中,配准误差与各地类面积变化间存在显著的线性关系;对于森林面积监测时,配准误差应小于0.3个像元。此研究可为新型国产卫星数据在森林资源监测中的应用提供参考。     

深度卷积神经网络支持下的遥感影像飞机检测

针对YOLOv3算法对小目标检测较差及出现较多漏检的问题,本文提出了一种优化的YOLOv3算法.首先使用K-means算法计算出与数据集相适用的锚框;其次将扩张卷积引入到YOLOv3网络,用来增强网络高层的感受野,改善小目标的检测效果;然后使用深度可分离卷积取代YOLOv3网络残差模块中的普通卷积,可减少计算量,从而得到一种新型卷积神经网络结构;最后在数据集上进行对比试验.结果表明,优化的YOLOv3算法能够检测出更多目标,降低漏检率,相比于YOLOv3算法,其召回率提高11.86%,F1-score提高2.99%.     

基于Delphi的MapInfo地图集成

在详细介绍OLE自动化技术的基础上，论述了利用OLE自动化技术和可视化开发工具——Ddplli编程，实现与MapInfo的地图集成。将Delplli强大的数据库编程能力和MapInfo的图形表达能力有机结合，实现MapInfo的集成二次开发，分析在何种情形下进行MapInfo的消息回调，并探讨了如何实现MapInfo消息的回调。