BDS/GPS组合基线解算软件开发及精度分析

主要论述了BDS/GPS组合的理论,基于VC++6.0开发了BDS/GPS组合基线解算软件,详细介绍了该软件的设计思路及主要功能。利用多组实例数据比较了单系统与双系统在伪距单点,伪距双差和载波双差方面的精度差异,全面分析了解算结果,从而验证了该软件的正确性,并得出了有益结论。     

卧龙湖煤矿109工作面地表移动规律的分析

基于卧龙煤矿109工作面地质采矿条件的复杂性,通过建立地表移动观测站的方法,采集观测站的移动变形信息,采用遗传算法和线性最小二乘法两种方法求取地表移动变形预计参数并选取最优结果,从而对卧龙矿109工作面地表移动规律分析,为相似地质条件下的煤矿生产和安全以及日后对塌陷区的治理提供技术支持。     

基于图像测量的花键套端面尺寸检测

设计了一套基于图像测量技术的花键套端面尺寸检测系统,采用高分辨率工业相机获取零件图像信息,使用相机标定技术标定相机参数,以校正光学系统导致的零件图像畸变,通过图像处理技术处理并分析图像,得到图像特征尺寸信息,最后采用分区域标定像素当量的方法得到零件实际尺寸.使用该检测系统与三坐标测量仪检测系统进行对比实验,实验结果显示,该系统尺寸检测结果与三坐标测量仪检测结果比照相差不超过10 μm.每个零件检测时间不超过20 s,速度远远快于平均检测时间需约2 min的三坐标测量仪检测方法,因此在满足检测精度的基础上大大提高了检测速度,实现了花键套尺寸批量检测.     

一种基于边界搜索的栅格矢量化算法

栅格数据的矢量化是GIS领域重要的研究内容。针对栅格数据矢量化准确率低和效率低等问题,该文提出了一种基于边界搜索的矢量化算法,通过对栅格图像的一次遍历,提取结点和中间点,生成弧段,构建多边形;并在构建多边形中,提出了一种简单易行的最右侧方向判断方法,综合运用最小外接矩形和射线法判定逆时针多边形的归属。实验表明,该文提出的矢量化算法能够较准确矢量化复杂的栅格图像,具有较好的效率,可为多值栅格图像快速矢量化及相关研究提供借鉴。     

卫星导航系统中对流层改正模型分析

为了获取高精度的卫星导航系统时间, 需要对卫星导航系统信号传输过程中的各项误差进行修正, 对流层延迟是卫星导航系统精密定位的主要误差源之一。本文利用模型函数理论针对对流层延迟的误差修正进行比对分析研究, 分别介绍了对流层模型:Marini模型、霍普菲尔德(Hopfield)模型、萨斯塔莫宁(Saastamoinen)模型、勃兰克(Black)模型, 定量分析了温度、气压、湿度等气象参数及测站地理位置对各模型的影响程度, 系统分析了对流层延迟特性及其误差改正模型的精度, 并利用事后公布的IGS跟踪站的对流层时延改正数据对模型分析结果进行检验, 得出Black模型受测站高程及各气象参数变化影响最小, 且优于GPS接收机内部改正模型产生的对流层时延。     

基于开源pgRouting的WebGIS最短路径算法实现研究

pgRouting作为开源PostGIS空间数据库扩展路径规划项目,是对开源WebGIS中路径规划的创新.本文提出了如何在开源平台,将Dijkstra算法应用到WebGIS最短路径查询的方法.利用PostGIS开源项目pgRouting,结合Openlayers调用和Geoserver发布地图,利用OSM数据实现起始点定位查询最短路径的方法策略,并给出相关流程和配置安装的步骤.最后以昆明市道路数据验证了WebGIS中最短路径的方法.     

天文定位中几何精度衰减因子最小值分析

天文定位是一种重要的导航定位方法,被广泛应用于大地天文测量、天文航海等领域。该方法中观测恒星的选择会影响最终的定位精度,目前缺少针对同时测定经纬度天文定位算法中最优选星问题的研究。随着观测仪器自动化水平的提高,观测数据的获取变得更加高效,这就要求研究最优的选星方案以达到最高的定位精度。本文借鉴卫星导航中几何精度衰减因子GDOP的概念,研究了天顶距法中恒星的数量以及分布对定位精度的影响,最后通过仿真试验和实测数据验证得到结论:在天顶距观测误差的统计特性一定时,GDOP能够用来描述恒星的分布对定位结果影响的优劣,且观测的恒星方位角均匀分布时定位误差最小。考虑到不同高度的恒星天顶距大气折射改正残差不同,在实际测量中应尽量采用等天顶距且方位角均匀分布的恒星。     

低空摄影测量立体影像匹配的现状与展望

影像匹配是在两幅或多幅具有重叠度的影像中通过特定的算法提取影像间同名点的过程,是低空摄影测量数据处理中最为关键的步骤,匹配质量与效率直接影响到后续数据处理的成功与否,关系到测绘产品生成质量。本文系统阐述了低空摄影测量影像匹配的研究现状与展望。对影像匹配的分类进行总结和归纳,大体上,影像匹配可划分为两大类,即基于灰度和基于特征的匹配。重点针对基于特征的影像匹配,从点、线、面等特征提取算法及特征描述符和相似性测度与策略等方面进行了详细阐述。此外,列举最新的基于深度学习的影像匹配算法,对低空平台搭载的多样化传感器数据融合可能涉及的影像匹配方法进行了展望。     

深度学习GoogleNet模型支持下的中分辨率遥感影像自动分类

提出了一种基于深度学习技术的遥感分类方法,它能有效解决中分辨率影像在分类过程中出现的像元混分问题。研究选用2016年5月12日武汉市Landsat 7 ETM+遥感影像,基于GoogleNet模型中的Inception V3网络结构,借助迁移学习方法,构建出遥感分类模型,实现了对武汉市主城区4类典型地物（不透水层、植被、水体和其他用地）的自动分类提取,并将分类结果与传统最大似然分类（ML）结果进行了对比分析。研究表明：基于深度学习方法的遥感影像总体分类精度高达88.33%,Kappa系数为0.834 2,明显优于传统ML方法总体分类精度83%和Kappa系数0.755 0,而且有效抑制了地物在分类过程中出现的像元混分现象。     

基于卫星测高数据的萨德湿地水位变化研究

以萨德湿地为例,使用ENVISAT和Jason2卫星测高数据利用改进的阈值法进行回波重定,反演萨德湿地水位。结果显示:萨德湿地的恒定水域水位变化规律。通过对比萨德湿地和维多利亚湖的水位变化可以发现,维多利亚湖对萨德湿地南部水域水位有巨大的影响,且影响与人类活动(尤其是欧文瀑布大坝的水能发电)有很大的关系,而位于大坝下游的阿尔伯特湖水位变化和萨德湿地南部水域水位变化有很强的相关性。