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主要从实际应用的角度出发,介绍了测绘技术在管线工程项目中的应用,以及制作DEM和DOM的方法。 相似文献
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在视景仿真中对云的建模和实时渲染是一项十分重要的工作.全面研究了视景仿真中3维实体云的建模与绘制技术,并根据视景仿真对云景仿真的需求,采用分形技术和粒子系统技术实现了一种既能获得良好的视觉效果,又能实时绘制的实体云建模与仿真技术.通过视点相关技术、层次细节技术、动态视点替用等技术大大提高了实体云仿真的实时性,使其在一般的微机平台上可以流畅运行. 相似文献
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对多源遥感数据协同生产的2010年—2015年中国区域1 km空间分辨率5天合成的MuSyQ(Multi-source data Synergized Quantitative remote sensing production system)叶面积指数LAI产品进行验证。参考现有的LAI产品(MODIS c5,GLASS LAI)和中国生态系统研究网络部分农田和森林站点可用的LAI地面测量数据,从时空连续性、时空一致性、精度和准确性等方面对中国区域的MuSyQ LAI产品进行定性和定量分析与评价。结果表明:(1) MuSyQ LAI产品在保证精度优于MODIS产品的情况下,时间分辨率和时空连续性均有提高。MuSyQ LAI与其他LAI产品(MODIS c5,GLASS LAI)在整体上有很好的一致性(RMSE=1.0,RMSE=0.81),但对常绿阔叶林高值处的描述不稳定;(2) 与LAI地面测量数据相比,MuSyQ LAI产品与地面参考图对比结果较好(最高相关性(R2=0.54)和较低总体误差(RMSE=0.96)),其在阔叶作物生长季高值处有些许低估且在某些阔叶林站点有些高估。整体上,MuSyQ LAI产品呈现出较高的精度,可靠的空间分布和连续稳定的时间分布,且对森林LAI的描述具有更可靠的动态范围。 相似文献
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分析国际公布的EGM2008、GECO和EIGEN-6C4等超高阶重力场模型及GOCO03S、GOCONSGCF2DIRR5和GOCONSGCF2TIMR5等低阶重力场模型的内符合精度。利用实测的GNSS/水准数据对各模型进行外符合精度的检核。分析6个模型在不同阶次组合的精度,进而选取可靠的截断阶次确定组合重力场模型。计算结果表明:EGM2008、GECO、EIGEN-6C4及DIRR5四个重力场模型的阶方差均保持在mm级,而GOCO03S在191阶之后的精度达到dm级,TIMR5模型在228阶之后的精度达到dm级;6个重力场模型中,EIGEN-6C4模型的累计阶方差最小;EGM2008、GECO模型的互差阶方差在高频部分呈现差异,而在超高阶部分两种模型的互差阶方差符合性好;与EGM2008模型相比,其组合重力场模型高程异常精度最优可达0.063 m,精度提升幅度为15%,与GECO模型相比,其组合重力场模型高程异常精度最优可达0.060 m,精度提升幅度为23%,与EIGEN-6C4模型相比,其对应的组合重力场模型高程异常精度最优可达0.064 m,精度提升幅度为18%,因此,组合重力场模型能提高重力场模型高程异常的精度。 相似文献
68.
针对时间序列混有的高频信息会影响地心运动规律分析的问题,采用网平移法对IGS提供的GNSS周解进行解算,得到2007-2017年地心运动时间序列,对其进行分解重构,剔除高频项,并利用重构时序对地心运动规律作进一步分析探讨。结果表明:本文解算的地心运动在Tx、Ty和Tz方向的精度均为毫米级。EMD方法重构的时序保留了原序列的基本信息,且抑制了高频项的影响,提高了周期贡献率,3个方向的贡献率分别提高了12.3%、16.7%及6.3%。通过分析重构后的时序发现,周年项振幅为各周期对应振幅的最大值,分别为2.32、1.89和2.07 mm;Ty和Tz方向长期变化趋势较Tx更为明显,分别为0.13和-0.27 mm/a;半年项较小,且在Tx和Ty方向上具有时变性。此外,还发现了一些其他较小的年际变化。 相似文献
69.
通过重点研究玉米叶子的空间位置、指向角分布,分析玉米作物的结构特点,建立玉米的三维结构模型和场景,发展针对玉米作物的极化合成孔径雷达(synthetic apertureradar,SAR)数据模拟方法。利用该模拟方法和实地获取的玉米参数模拟极化SAR数据,通过与散射计实地测量的多极化、多角度后向散射系数进行对比,表明该模拟方法能够有效的模拟玉米作物的后向散射系数;通过分析模拟极化SAR数据获得的HH-VV、HH-HV、VH-VV之间的相位差,表明该模拟方法能够有效的模拟玉米作物散射的相位信息;通过分析模拟数据的极化响应图和Cloude H-α分类图,从散射类型角度验证了模拟极化SAR数据的有效性。 相似文献
70.
基于LIDAR数据的建筑物轮廓提取 总被引:2,自引:0,他引:2
建筑物轮廓的准确提取是建筑物三维重建中最重要的一步。本文在研究已有建筑物轮廓提取方法的基础上,针对LIDAR离散的点云数据,提出了一种自动快速提取建筑物轮廓信息的方法。首先通过点云数据生成城市的数字表面模型(DSM)和数字地面模型(DTM)相减计算得出规则化的数字表面模型(nDSM),进而将地面点和非地面点进行分类;其次,考虑到地物的几何特性,提出一种8邻域搜索的方法对非地面点点云进行分割,得到建筑物表面点云;最后运用基于梯度图的边界跟踪的方法来获取建筑物的轮廓信息。实验表明:该方法能有效地提取建筑物轮廓。 相似文献