远程GPS验潮方法研究

提出了基于精密单点定位(PPP)技术的远程GPS验潮方法,可有效地弥补现有实时动态GPS验潮模式受距离限制的缺陷。分析了影响GPS验潮精度的各种因素,并针对具体的试验区域,将远程GPS验潮方法在不同作用距离下的观测结果与验潮仪的观测结果分析比对,结果表明基于PPP技术的远程潮汐测量方法切实可行,因此扩大了GPS验潮的作用范围,提高了海洋测绘的作业效率。     

沿海区域不同坐标系统转换方法研究

沿海区域的测绘资料主要采用1954年北京坐标系、1980西安坐标系和2000国家坐标系(旧称WGS84坐标系),造成使用不便,需要构建这些系统之间的转换关系。不同方法和不同分区的大量试算表明,1980西安坐标系与WGS84坐标系可以采用7参数转换模型,3个分区和5个分区的精度都能达到0.5 m,其中5个分区的精度较好。由于1954年北京坐标系的特殊性,简单的7参数模型不能确保系统的转换精度,1954年北京坐标系与WGS84坐标系最好采用曲面拟合方法实现坐标转换,整个沿海区域采用6个分区,精度可以达到0.5 m以内的转换要求。     

机载激光测深波形分解中LM与EM参数优化方法比较

受作业环境与扫描条件的影响,机载激光测深全波形数据处理所得的参数分量初值精度通常较低,需采用优化方法在此基础上进一步调整分量参数以提高波形分解精度。本文代表性地选取了非线性阻尼最小二乘方法(Levenberg-Marquardt,LM)和期望最大化方法(expectation-maximization,EM)两种不同的参数优化方案,针对机载激光测深全波形数据的波形分解参数优化问题,结合实测和模拟波形数据对两种优化方法在相同初值条件下的波形模拟精度、扫描条件及其响应,以及水深估计偏差等方面的特征进行了详细的对比分析,着重探讨了两种参数优化方法所得结果的准确度与稳定性,并对其主要技术特征与效果差异进行了总结。     

GPS测速精度分析与应用

全球定位系统(GPS)技术的出现,为速度测量提供了新的手段。基于GPS测速的基本原理,采用单点定位模式、无线电信标/差分GPS模式和GPS RTK模式,研究了不同模式下速度测量的方法和精度概况,重点分析了GPS RTK模式下的测速精度,并对高精度速度测量应用提出了建议。     

无人机遥感在海岛海岸带监测中的应用研究

目前的卫星遥感和航空遥感已不能满足海岛海岸带监测中不断提高的现势性和分辨率的要求,而具有高灵活性、高时效性、高分辨率、低成本的低空无人机遥感则能很好地满足其要求.基于此,利用无人机遥感系统的优点,本文归纳总结出了无人机遥感影像获取和处理的一般流程,并通过海岛（田横岛）及其海岸带监测的应用实例,展示了无人机遥感在海岛海岸带监测应用的可行性,进而能够实现海岛海岸带地区大比例尺的地形测绘.     

海岸带的科学化与信息化管理

从我国海岸带管理的现状出发,分析了我国海岸带管理的科学化、信息化过程,详细论述了管理科学化和信息化的内容与实现,介绍了海岸带地理信息系统的建立。最后针对当前我国的管理模式中出现的问题总结出未来我国海岸带科学化和信息化管理面临的挑战。     

面向对象的无人机遥感影像海岸线提取方法研究

针对海岸线区域地形复杂和卫星遥感影像分辨率的不足,精度难以满足大比例尺成图要求,以及常规解译方法的局限性,选取青岛小岛湾海岸线为研究区,以无人机（UAV）遥感影像为基础数据,提出一种面向对象的海岸线提取方法,结合现场实测验证,开展了人工海岸线和砂质海岸线识别的应用实验。结果表明：人工海岸线和砂质海岸线概率边缘指数（PRI）分别为0.97和0.88,边缘定位误差（BDE）分别为4.33和2.84,提取的人工海岸线和砂质海岸线与实测海岸线结果整体上匹配较好,仅在局部细微处存在微小差异。本文提出的方法可快速有效地获取海岸线信息,其精度能够满足海岸线动态变化监测的需求,可在海岸线资源管理中推广应用。     

沿海高精度GPS控制网的布设和实施

为满足近海海洋调查需求和融合近岸地理空间信息资料,针对目前沿海GPS控制网点的分布现状,在控制点稀疏地区布设42个GPS点,通过高精度的施测和数据处理,得到沿海GPS网在ITRF97中的精确位置。     

机载LIDAR系统校准方案优化设计

为优化机载LIDAR(Light Detection and Ranging)系统校准方案,基于天津、烟台和舟山3个标准检校场的试验数据,分析比较不同检校场地、不同飞行航高和不同飞行航速对激光扫描数据检校结果的影响.探索激光扫描器脉冲能量大小、激光扫描仪视场角、扫描频率等参数设置对激光扫描数据检校结果的影响,最终提供了...     

GPT／2模型用于 GPS 大气可降水汽反演的精度分析

气象参数(温度T、气压P)是GPS大气可降水汽(PWV)反演中必不可少的数据,也是PWV反演的重要误差源之一。文中主要对GPT/2(GPT、GPT2)模型用于PWV反演的精度进行验证和分析。基于非差精密单点定位(PPP)技术,选取SuomiNet网9个测站的观测数据,借助研制的PPP软件,分别采用GPT模型、改进的GPT2模型以及测站实测气象数据进行大气可降水汽(PWV)反演。以实测气象数据处理结果为参考,对两种模型解算的PWV进行了对比和精度分析。结果表明:改进的GPT2模型优于GPT模型,尤其是当测站的高程较大时,GPT2模型的稳定性更优、适用性更广;采用GPT2模型解算的PWV偏差均值小于±1.0mm,精度(RMS)优于±1.5mm。在缺少实测气象数据的情况下,利用GPT2模型数据仍然能够取得较为理想的PWV反演结果。