一种顾及精细层级的室内拓扑模型

针对室内精细化管理的需求,提出了一种顾及精细层级的室内拓扑模型。该模型首先将室内空间构件分为“主体对象-连通对象-虚拟对象”三种类型;接着以主体对象为基准,在垂直方向上又将室内空间划分为“楼栋-楼层-房间-设备”4个级别,并抽象出虚拟对象实现对对象的二次划分;然后针对同级别对象和跨级别对象建立了拓扑组织规则;最后结合三维引擎Cesium.js对模型进行了管理可视化验证。结果表明,该数据模型能够有效地满足精细场景的数据管理需求。     

PDR算法对地磁室内定位精度的提升研究

利用建筑物中金属结构引起的地磁场扰动可以对室内的行人目标进行定位,而且基于地磁场的定位无需布设任何额外设施,因此可以以低成本实现定位。但仅靠单一的地磁技术无法满足室内定位的精度要求。为了解决磁场数据中单点定位的模糊性问题,本文提出了一种利用粒子滤波算法将PDR与地磁相融合的室内定位方法,并开发了地磁室内导航系统,以智能手机为硬件平台构建磁力计传感器模型,建立匹配轨迹的均方误差准则并实现PDR累积误差实时校正的迭代计算。在68 m×1.8 m的试验区域内,产生的平均定位误差为1.13 m,最大定位误差为2.17 m。本文算法的定位精度比单独PDR算法提升了42%;与单一地磁指纹匹配算法相比,定位精度提高了57%。试验证明,本文提出的融合算法对提高室内定位精度具有显著的作用。     

基于GPS新型L5信号的地表雪深反演研究

利用GPS多路径反射信号测量地表雪深具有全天候和高时空分辨率的特点,因此其可作为一种代替气象站监测雪深的新手段。然而,先前大多数研究仅使用了GPS L1和L2C波段信噪比数据探测积雪深度。为验证新型的L5信号在雪深反演方面的优越性,本文阐述了GPS-R技术反演雪深的原理,利用Lomb-Scargle周期图法所处理的受积雪表层影响的信噪比数据计算了频谱振幅强度,通过获取频谱特征值与天线高度的关系求解雪深值,最后分别与L1反演结果和实测雪深数据进行了对比。试验结果表明：与现有的GPS-R测量雪深结果相比,利用新型的L5反射信号反演地表雪深的精度更佳;采用GPS-R技术探测雪深对把握测站区域内的雪深变化情况和淡水资源储量具有重要价值。     

兼顾志愿者地理信息的国家应急测绘公众服务平台设计

随着互联网技术的进步和新一代网络信息传播模式的深入发展,志愿者地理信息的研究和应用日益广泛,但由于其规范性和均一性方面的缺陷,在应急公共服务领域,志愿者信息的有效利用依旧是亟需突破的难题。本文将重点介绍国家应急测绘公众服务平台设计思路和总体架构,并结合志愿者地理信息特点,探讨该类信息在国家应急测绘公众服务平台建设中的处理流程和应用模式,力求在应急信息资源共享和服务平台共建方面进行新的尝试,为我国突发事件应急体系建设提供有益实践。     

融合GNSS和加速度计监测数据的超高建筑动态特性分析

GNSS和加速度计是目前动态监测超高建筑环境载荷变形的主要手段。GNSS具有无需通视、可直接获取三维位移等优点,但受精度和采样率的限制,其对微变形及高频振动信息不敏感;而加速度计具有高精度和高采样率等优点,但无法监测超高建筑低频的似静态变形。为充分发挥这两种传感器的各自优势,提出利用多速率Kalman滤波和RTS平滑方法对超高建筑GNSS和加速度计监测数据进行融合处理。试验结果表明,与单一的GNSS监测技术相比,该方法有利于削弱GNSS高频噪声的影响,提高位移数据的采样率,可有效识别超高建筑的低频和高频振动频率,提高对微变形振动的监测能力;与单一的加速度计监测技术相比,该方法可以准确监测超高建筑的低频变形信息,具有良好的工程应用价值。     

运用人工鱼群算法的3D扫描碎片重建探究

针对传统三维碎片拼接匹配过程中依赖单一特征及存在误差累积的问题,提出了一种运用鱼群算法的全局最优匹配方法。该方法先对碎片点云数据进行多特征提取,结合纹理、专家经验信息对混合在一起的多种类型碎片进行粗糙集分类,之后采用鱼群算法的最优解求得最佳匹配方案。实例验证所提全局匹配方法具有能力强、与初始位置无关及较强的稳健性等特点,为三维碎片的全局匹配提供了一种有效的解决方案。     

基于MS60的BIM放样与施工结果精度分析

随着各种异形建筑的不断出现,传统施工放样方法及检测技术已不能完全满足施工要求,因此需要引进新的施工放样及检测技术。本文结合重庆仙桃数据谷金融大楼项目,运用MS60的BIM放样与三维激光扫描技术,探究其在异形建筑施工放样及结果检测中的高效性、可靠性。在施工放样过程中,首先通过在BIM模型上选取放样点,利用MS60全站扫描仪自动搜索与追踪,简化施工放样流程;然后运用BIM模型与点云数据相结合的表面偏差分析对施工结果进行高精度分析,从而为后续施工提供参考。     

加权空-谱联合保持嵌入的高光谱遥感影像降维方法

高光谱遥感影像数据量大、波段数多,容易导致“维数灾难”。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征,忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入(WSCPE)的维数约简算法。首先采用加权均值滤波(WMF)方法对高光谱影像进行滤波,以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性,通过采用加权空-谱联合距离(WSCD)来融合像素点的光谱信息和空间信息,有效选取各像素点的空-谱近邻,并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构,提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明,总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时,有效融合了影像的空间-光谱信息,故能提高影像特征的鉴别性,并提升分类性能。     

出租车轨迹数据挖掘进展

大数据、物联网与精密定位技术的发展推动了城市感知的进步。随着社会活动的与日俱增,出租车轨迹数据不仅记录了出租车的行车轨迹,还蕴藏着道路交通状态、城市居民出行规律、城市结构及其他社会问题。通过各种数据分析与挖掘手段对出租车轨迹数据进行深入探究,对于智能交通、城市规划等有着重要意义。本文综述了近十年国内外基于出租车轨迹大数据的相关研究,按照空间统计方法、时间序列方法、图论与网络方法及机器学习方法等4类,详细阐述各类方法的研究现状。随后,本文分析了现有研究的应用领域、热点主题和发展趋势。最后,本文指出了出租车轨迹数据挖掘研究领域面临的挑战和未来研究方向。     

中国省域尺度17部门资本存量的时空特征分析

随着灾害强度、频率以及承灾体暴露的增加,自然灾害造成的损失日益严重。资本存量作为承灾体的经济暴露指标之一,是灾害损失评估的前提和基础。针对目前中国缺乏省域尺度长时间序列的经济部门分类的资本存量数据基础,论文通过永续盘存法,建立了2003—2015年中国大陆31省17部门的资本存量数据库,并分析其时空特征。结果显示：① 全国总资本存量与灾害直接损失的年际变化均呈增加趋势。省域尺度上,通过相关性分析显示,在99%置信度水平上,两者呈显著正相关(r=0.3)。② 时间上,各省17部门资本存量基本也呈增加趋势,但增速不同。在各部门增速最快的省份中,黑龙江省的居民服务、修理和其他服务业增速最快,增长约454.3倍;其次是青海省的租赁和商务服务业(398.3倍)、江苏省的金融业(295.1倍)、安徽省的科学研究和技术服务业(125.1倍)等。③ 空间上,2015年各省17部门资本存量最多的前4个部门分别是房地产业,工业,交通运输、仓储和邮政业,水利、环境和公共设施管理业,占比均在60%以上;且这4个部门资本存量暴露最多的省份是江苏省和广东省。该结果有助于从时空角度了解各省各部门资本存量暴露情况,为各省灾害风险管理者的防灾减灾工作提供重要的参考价值。