土地储备制度的新制度经济学分析

本文从新制度经济学的角度分析了土地储备制度的契约经济学内涵。对土地储备过程中的准租及其政府的决策进行了模型分析,得出以下结论：代理机构会利用其信息优势占用准租;土地储备管理的总成本同土地拟储备量与储备活动的技术难度呈正相关,同土地开发整理环节的完备水平以及政府对土地开发整理的监管水平呈负相关。本文还就如何完善我国土地储备制度提出了一些政策性建议。     

基于模糊度中误差的GPS信号第三民用频率L5的选取研究

从模糊度参数标准中误差角度出发讨论信号L5频率的选取问题,在双频观测资料模糊度参数估计基础上,研究三频观测资料模糊度参数估计,并进行模糊度参数标准中误差确定、讨论信号频率与模糊度标准中误差之间的关系,最后提出新的民用频率取值范围的建议。为今后的GALILEO系统、其他导航系统等信号频率选取提供一种思路和借鉴。     

基于三棱柱的地质体三维交互应用研究

三维交互应用研究是3DGM领域面向应用的研究重点,能够充分展示地质体的三维空间属性,具有重要的实践意义。本文以三棱柱作为基本体元进行建模,讨论了虚拟钻探、虚拟地质剖面、虚拟开挖、虚拟漫游四种在地质领域的应用算法,并且采用VC++和OpenGL作为开发平台模拟实现,解决了工程实践中的一些实际问题。     

地图分幅扫描及其矢量图形的拼接

本文介绍了小幅面扫描仪对大幅面模拟地图分幅扫描,然后进行数字化处理,最后拼接成图的技术方法和途径     

测绘市场的有序管理和执法要求

测绘市场的依法管理，是促进测绘事业健康发展的重要工作，因此要充分分析测绘工作的基本特征和发展趋势，使测绘市场管理走向规范、服务和促进测绘事业发展的正常轨道。     

3Dsurs系统姿态精度分析

GPS是3Dsurs系统中关键传感器之一,用于测量车载平台的位置和姿态角。姿态角获取是3Dsurs系统关键技术之一,其精度决定系统所能达到的测量精度。本系统中使用NovAtel DL-4型双频、高精度、高采样率GPS,采用差分后处理方法,数据处理中利用三台GPS间固定位置关系进行约束平差,并采用滤波方法提高解算精度。多组实验结果表明:使用GPS测姿可获得较高精度,系统中三个姿态角的精度有差异,航向角的精度最高,横滚角和俯仰角的精度接近。     

车载式三维信息采集系统中多坐标系统转换实现

863课题“近景目标三维测量技术”中,扫描仪极坐标系统如何向当地坐标系统转换是系统急需解决的关键问题之一。课题中涉及到多个坐标系统,本文提出一种多坐标系统转换方法,通过建立起多个坐标系统之间的转换关系,最终实现扫描仪坐标系统向当地坐标系统转换。实验结果表明,转换方法可靠,可满足系统精度要求。     

基于GIS和TM影像的水库水位面积曲线测定

利用GIS软件,以大汶河流域雪野水库近年的TM影像为基础资料,根据GIS的栅格数据矢量化处理应用原理进行了水库库区矢量和栅格文件的处理,提出了基于GIS技术的水库水域面积的提取分析方法,结合水文统计观测数据,得到水库汛期水位面积曲线,相比传统的水库面积量算方法,具有快速、精准、效率高的优势,大大简化了测量过程。为水库更进一步的水文分析奠定了基础。     

基于组合通讯方案的移动对象管理系统

随着计算机网络和无线通讯技术的发展,基于公众网络的各类信息服务系统的功能也在逐步完善;特别是基于位置的服务系统,比如移动对象管理系统,由于它是GIS、GPS以及无线通讯技术相结合的产物,同时它又为目前通讯网络开辟了一个新的增值领域。本文主要讨论如何利用目前现有的通讯网络来为移动对象管理系统实现数据的传输。通过分析GSM和GPRS两种通讯方式的特点,作者提出了一种组合的通讯方案(Composite Communication Scheme)简称CCS,通过把GSM和GPRS结合使用,从而实现可任意下达控制指令,同时保证具有廉价数据传输。对于移动对象管理系统用户来说,分别构建独立的数据控制中心的成本和维护费用都很高;本文提出的UDM(UnifiedDataManage-ment)的方式,对于节省用户成本、方便管理,都具有重要的意义。最后,作者完成了UDM中心以及移动传感平台(MobileSensorPlatform)实验平台的开发,实验取得了令人满意的结果。     

基于BP神经网络的遥感影像分类研究

BP神经网络具有收敛速度快和自学习、自适应功能强的特点,能最大限度地利用样本集的先验知识,自动提取合理的模型。本文采用Landsat TM遥感图像作为数据源,以山西省定襄县为研究区,通过主成分分析方法来压缩输入数据,并结合NDVI和纹理特征来建立BP神经网络的土地利用分类模型,将分类结果与基于光谱单元信息的神经网络分类和基于纹理特征的神经网络分类结果进行定性和定量比较分析。结果表明:该方法总精度达到了80.50%,分别比基于光谱单元信息的神经网络分类和基于纹理特征的神经网络分类提高了18.89%和6.23%,能够有效地解决地物光谱混淆、分类精度不高等问题。