Chandler摆动的双频现象用于拟合极移确定项的研究

极移中Chandler摆动出现的双频现象,一直以来为许多学者所关注。推导了基于Chandler摆动双频的极移确定项模型,并采用该模型对极移确定项进行了拟合。与仅采用单频进行确定项拟合的对比表明,利用双频能取得更理想的结果。     

区域规划空间信息系统建设与应用研究——以江苏省城乡规划信息系统为例

区域性城乡规划信息系统建设开展较晚,与城市级规划信息系统不同,其应用需求、数据构成、技术架构具有其独特性。结合新一轮江苏省城镇体系规划修编工作,开展全省城乡规划信息数据建库和应用平台的开发工作,系统根据区域规划的编制和研究应用需求,制定了面向未来区域规划工作需求的数据标准,集成了全省多源、多尺度、多时态的空间数据,实现了跨专业、跨平台空间信息的整合与共享。为江苏省城镇体系规划以及其他相关编制提供数据分析、规划决策支撑等服务,并预留未来与其他各类地理信息系统的应用接口。     

一种利用影像多尺度特征的DOM不可见水印方法

数字正射影像是测绘地理信息服务的基础数据之一。根据生产单位数据现状和对遥感影像数字水印的需求,本文综合利用影像的光谱、纹理和属性特征,提出了利用影像多尺度特征的DOM不可见水印方法。该方法首先结合小波分解和Harris特征算子提取影像多尺度特征,确定多水印的最佳嵌入区域;再利用扩频化的DWT算法嵌入不可见数字水印;最后利用影像属性信息辅助提取水印。本文从主观分析、客观分析和鲁棒性分析3个方面评价了嵌入水印影像,分析结果表明,该方法能够自动、有效地在DOM上嵌入多个不可见数字水印,多水印嵌入和影像属性信息相结合提取水印的策略极大提高了水印鲁棒性和水印检测成功率,可以满足实际生产对水印不可见性、安全性、高效性和鲁棒性的要求。     

北斗+GPS组合单点定位精度评价与分析

北斗系统现在已经进入了全球组网的阶段。本文详细推导了北斗/GPS组合单点定位的数学模型;设计了两种方案,利用Multi-GNSS Experiment（MGEX）网的实测数据,分别从单个测站和亚太及其周边地区的12个测站来全面地进行北斗、GPS单系统,以及北斗+GPS组合单点定位的精度评价与分析;验证了组合单点定位的数学模型,得出了组合系统单点定位的精度和稳定性均优于单系统的结论,以期为北斗系统的应用推广提供参考。     

GIS支持下的油气多因素综合预测方法——以苏里格气田苏120区为例

苏里格气田为一致密沙岩气田,油气富集区的预测优选为气藏开发奠定基础。常规的油气富集区预测方法存在着多学科成果综合分析困难、预测过程复杂、效率低下等弊端,本文针对苏里格120区块开展了基于GIS的油气富集区多因素综合预测方法的研究。首先借助GIS的空间数据库,实现多学科成果图件的集成管理;然后基于空间定位,从多学科成果图件中提取预测多因子,构建油气多因素综合预测模型;再次,运用GIS强大的叠加分析方法进行多因素综合预测,自动生成油气富集区预测平面图。本文的研究,为油气富集区的预测提供了新的技术方法,有效地提高了预测效率。     

基于TM30的立式储油罐变形分析

通过对某一大型的石油储油罐进行实地观测,阐述了采用徕卡TM30对大型储油罐进行变形观测的工作原理及简单操作流程。用拟合的方法拟合出基准圆及其他每一圈板的圆心,编程实现观测数据的自动化处理,求解出需要的几何参数,节约了工作成本并提高了效率。最后对油罐的变形程度做出分析和评价。     

闽赣跨断层短水准地点可视化系统设计与实现

针对闽赣地区24个短水准场地现有水准测量数据多而缺乏统一有效管理的问题,提出了建立地图服务发布及数据管理分析一体化系统的方案。在方案设计的基础上,结合Access数据库、ArcGIS Server、Android开发平台、.NET及相关ArcEngine开发平台,构建地图服务发布及数据库管理服务器端、桌面应用端、移动应用端,开发实现了统一式数据管理、地图服务发布、数据分析应用等功能,从而为闽赣地区地震监测提供决策分析支持。     

基于分层分户图的室内外一体化三维模型构建与应用

房产三维是三维GIS的应用重点,分层分户图的三维建模更是房产三维建设的重要组成部分.本文对比了3 Ds Max建模、平面拉伸建模和分层分户图建模方法,分析了分层分户图建模优势,重点研究了分层分户图建立三维模型的方法.     

多波束合成孔径声呐技术研究进展

随着近年人们对海洋科学研究的迫切需要,水下目标精细探测与成像声呐技术逐步成为国内外研究的热点。本文重点分析了国内外主流多波束测深声呐技术与合成孔径技术的发展现状和趋势,并结合二者技术优势提出了一种多波束合成孔径声呐探测机理。研究讨论了多波束合成孔径声呐关键技术的研究进展,通过试验,初步验证了其探测机理的有效性和提升水下目标分辨能力的潜力。     

基于S3VM模型的高光谱遥感影像分类

针对传统的高光谱遥感影像分类受限于训练样本的个数,难以取得较好分类结果的不足,提出了一种基于聚类核的半监督支持向量机（S³VM）模型的高光谱遥感影像分类方法。该算法在半监督支持向量机的体系上加入未标记样本来辅助构建核矩阵,从而获得更优异的分类器,在小样本的基础上提高分类精度。试验结果表明,本文方法的分类精度好于传统方法,并且稳定性良好。