利用电子经纬仪改进望高法测算立木材积

目前精确测算树木材积的主要方法是将树木伐倒后分段测量材积,这种破坏性试验造成了大量的财力和物力浪费,而传统无伐倒活、立木测量材积的方法的精度又难以保证。本文提出了一种利用电子经纬仪改进望高法测算立木材积的方法,通过测量树木的胸径、地径,树干任意位置的水平夹角、天顶距,计算任意处直径,利用内插的方法找到望点所在位置,应用改进望高法求算出立木材积。并以内蒙古自治区旺业甸实验林场实测196棵落叶松数据为例,利用本文提出的改进望高法计算立木材积,同时与传统的区分求积法计算材积进行对比。结果表明该方法测量的平均相对误差在5%以内,可替代伐倒树木测量材积的方法,在森林计测中有广泛的应用前景。     

大尺寸高精度三维控制网技术探讨

空间大尺寸机构的位置和姿态测量是诸多领域中不可或缺的必要环节。而传统的一维测量技术在精度、范围和速度上已经无法满足越来越高的需求,因此必须探索新的测量技术和方法。激光跟踪仪的单站坐标测量精度在局部范围内能够达到几十个微米量级,如果要在大尺度空间内同样实现该坐标测量精度,则需要建立全局的精密三维控制网。为了解算控制点全局坐标以及测站的位置和姿态参数,文中基于边角观测值和坐标转换模型建立了激光跟踪仪三维边角网整体平差模型。平差过程中,为了削弱激光跟踪仪测角误差的影响,建立了合理的角度和距离观测值权矩阵,为高精度距离观测值赋予较大的权值,从而对其进行约束。将该方法应用于宝钢不锈钢冷轧厂生产线的安装检测和轧辊轴线平行度测量,基于激光跟踪仪自由设站理论实现大尺寸精密三维控制网的建立,取得了良好效果。     

一种改进的单模式匹配算法

为了进一步提高模式匹配算法的性能,在对两种经典单模式匹配算法KMP和BM分析的基础上,结合二者的优点,提出了一种改进的单模式匹配算法。该算法主要利用KMP算法的"部分匹配"结果和BM算法的"后缀匹配"优势,对匹配过程中的字符移动距离做了优化。通过将改进算法与KMP算法、BM算法进行实验测试与分析,证明改进的算法性能稳定,匹配效率明显得到提高。     

施工控制与碎部测量同步实施方案及其应用

GNSS技术已经广泛应用于工程测绘。对于线形工程,其特点是工程区域长宽比大、线路长而工作面窄,利用GNNS技术常规方案进行测绘,外业时效低而成本高。本文提出了一种施工控制与碎部测量同步实施方案,在充分利用人力、物力的基础上节省时间,对有序安排作业、保证数据质量、提高工程效率和经济效益具有积极意义。该方案在宁夏昌、滂渠测绘工程中得到应用,提高外业时效达22%,节约了外业成本。     

地形辐射校正模型研究进展

从经验模型、物理模型及半经验模型3个方面综述了地形辐射校正模型研究的主要进展,并从模型的输入参数、前提假设条件和评价方法3个方面讨论了现有模型存在的一些问题.最后,对地形辐射校正模型的研究前景进行了展望,认为可以从多源或多时相数据、图像增强或信息填充等方面恢复阴影区域信息,提高模型的校正精度,考虑引入新的数理统计方法进行精确的定量评价,并建议地形辐射校正模型研究应该更加重视阴影区域光谱信息的恢复,尤其是在地形复杂的山区.     

大型射电望远镜背架精密安装技术

对65 m射电望远镜的背架安装做了尝试,取得较满意的结果.针对天线背架尺寸大、质量重、焊接变形大、几何精度要求高等特性,采用全站仪工业测量系统实现背架的快速、无接触、高精度定位测量,点位测量精度优于1 mm;采用独特的施工工艺和焊接技术,最大限度控制焊接变形,最终点位偏差优于1.5 cm.提出基于设计坐标系建立安装测量...     

平稳自回归模型在高层建筑沉降预测中的应用

首先介绍了平稳自回归模型-AR(p)模型,然后将该模型应用到高层建筑沉降预测实例中,通过沉降实测数据与预测数据进行对比分析,其结果均满足精度要求,表明:AR(p)模型在高层建筑的沉降预测中具有很好的适用性。     

基于球谐函数模型的电离层预报

据球谐函数模型系数的特点,采用ARMA(p,q)模型对球谐函数模型系数进行预报,由球谐函数模型计算电离层VTEC。提出了针对某一时刻球谐系数进行预报的方法,相比传统按照时刻顺序的预报,预报时间大大延长,预报精度也有所提高。试验结果表明,相比中高纬度地区,低纬度地区预报精度偏低,同时,一天中不同时刻预报结果有所差别,前半天的预报效果明显好于后半天。     

基于NDVI先验知识的LAI地面采样方法

针对非均质中低分辨率像元的叶面积指数LAI验证中如何布设基本采样单元ESU的问题,提出基于NDVI先验知识的ESU布设方法,并采用不同植被类型、不同均匀程度的地表作为模拟场,分析对比了方法的精度及稳定性。结果显示,本文方法用NDVI先验知识描述植被的生长空间分布信息,能相对准确地划分植被的不同生长水平,有效降低层内方差。在草地和森林地区的试验中,精度与稳定性均优于传统的随机采样、均匀采样和基于分类图的3种采样方法。因此,本文提出的采样方法为大尺度非均质区域LAI地面验证的采样方案提供了新的设计思路。     

基于二次散射的高光谱遥感图像光谱非线性混合模型

高光谱遥感图像(简称高光谱图像)的空间分辨率通常较低,混合像元现象严重.为了提高图像的分类精度,必须计算出混合像元内每种纯地物所占的比例(丰度).然而,受实际地物间复杂关系和大气散射的影响,高光谱图像像元内的光谱混合都是非线性的,这就使得传统的基于线性光谱混合模型的解混精度难以满足要求.为此,定义了广义的非线性混合模型,提出了一种基于二次散射的非线性混合模型——二次散射模型(secondary scattering model,SSM).通过对模拟数据和AVIRIS实际数据的解混实验表明,相对于传统的线性光谱解混,基于该模型进行光谱解混得到了更精确的分类结果.