基于GEE的鄱阳湖湿地植被长期变化特征及其对水文情势的响应北大核心CSCD

针对鄱阳湖湿地植被长期变化的科学问题,本文基于谷歌地球引擎(GEE)遥感大数据平台和CART分类回归树算法提取鄱阳湖2000—2017年涨水期、丰水期、退水期和枯水期的年时序植被分布范围,阐明其时空变化特征;在此基础上,结合水位数据分析湿地植被与水文情势变化之间的响应关系。结果表明,(1)2000—2017年,枯水期、涨水期、丰水期和退水期鄱阳湖湿地植被平均面积分别为846.35、679.03、172.35、508.63 km^(2)。(2)2000—2017年,不同水位期鄱阳湖湿地植被总面积均呈增加趋势,并有向湖心演变的趋势。(3)鄱阳湖植被面积受水位影响显著,水位与植被面积呈负相关,降水异常(如极端降水或严重干旱)是导致植被面积明显偏离平均面积的主导因素。本文结论有助于鄱阳湖湿地生态系统的健康诊断,对鄱阳湖湿地保护和修复政策的制定具有科学参考意义。     

低空影像SfM三维重建的耦合单-多旋转平均迭代优化法

针对现有SfM算法初始模型构建、关联影像递增不尽合理导致误差累积等问题,提出一种耦合单-多旋转平均迭代优化的低空影像SfM三维重建方法。首先,基于影像相对定向关系建立初始影像关联无向图,以多因素为依据构建最优增量决策函数锁定强关联影像。其次,利用顾及粗差的单旋转平均递增式添加强关联影像以扩充局部参考系下影像关联有向图,并采用四元数支持下无须物方点参与平差的多旋转平均迭代优化计算全局一致性旋转与平移矩阵最优解。最后,利用光束法区域网平差统一优化整个网络,得到精确的旋转与平移矩阵及物方点。试验结果表明,与现有低空影像旋转平均方法相比,本文方法能解算出更为精确的外方位元素和恢复出更为密集的三维物方点云,且相对于增量式SfM算法效率提升显著。     

3维虚拟现实系统在城市规划中的应用

简要介绍了3维虚拟现实系统在城市规划中的作用,并通过杭州西溪湿地3维虚拟场景的建设,阐述了在城市规划中3维虚拟现实系统应具备的基本要求。     

改进的参数统计机载雷达点云滤波方法

针对基于高程的偏度参数统计的LiDAR数据滤波对地形起伏城区滤波适应性不强的弱点,文章对该方法进行了改进,提出基于二次曲面高程残差的偏度参数统计法的LiDAR数据滤波。实验结果表明改进的方法不仅延续了参数统计法无需阈值的优势,而且对城区滤波更具适应性、合理性和稳定性,能够明显提高滤波精度。     

微机汉字大地测量数据库系统的设计

本文论述了利用IBM-PC/XT微型机和CdBASE-Ⅲ关系型DBMS,建立微机汉字大地测量数据库MC-GDB(Micro-computer Chinese Geodetic Data Base)系统的方法。系统采用了分块存贮和有效的数据压缩方法,实现了大规模数据的微机管理。最后,简述了检索、统计、报表等使用方式。针对大地测量数据的特点,还讨论了有关平差和绘图方面的功能。     

虚拟负权的应用

本文根据虚拟负权的思想,利用了滤波和配置公式,分两种情况推导出了剔除粗差观测值和粗差点(即与该点有关的所有观测值)的方法。此外,简化了原有限长最小二乘拟合递推公式的推导,并改进了其精度计算公式。以简单水准网为例验证了上述方法的正确性。文章结尾部分,作者对虚拟负权的进一步研究提出了一些设想。     

科学管理城市地下管线势在必行

本文阐叙了开展杭州市地下管线普查工作已势在必行以及建立地下管线信息系统，取代落后的人工管理方式即将成为现实。     

"互联网+"不动产登记发证系统的建设与实践——以万载县为例

结合国家部委的要求、市场调配资源的方式,根据社会信息化功能的高速发展需要,充分利用及整合自身的研究成果.经过实地调查研究,将测绘地理信息与不动产登记系统结合地方政务服务中心日常工作及关联性工作进行融合发展,能够实现不动产登记颁证工作一体化云上办公,实现多审批、变更、抵押、电子发证一体化,以银行、金融、税务、快递等串联制...     

基于GIS的移动蜂窝网络场强预测研究

利用GIS能将蜂窝网络数据库中空间与非空间数据相结合的优势,来提供必要的参数,以更准确地预测蜂窝网络的覆盖强度,研究设计了一种基于COST-231-Walfisch-Ikegami的GIS模型,用来预测越南胡志明市移动蜂窝网络的信号强度,该模型可以帮助确定无线电的视距和非视距情况。该模型对路径方向损失、多屏衍射损耗和阴影增益进行了更精确的预测。实验中采用的地图比例尺是1∶2 000,采用的平均楼层高度为3 m。统计结果表明,该GIS模型预测的路径损耗克服了每个基站的实测路径损耗,在市区可以用来预测微蜂窝覆盖范围。     

结合改进特征算法和狄洛尼三角网的图像匹配方法

针对加速的具有鲁棒性特征算法导致匹配图像丢失颜色信息成分的问题,该文从图像匹配的效率和精度出发,提出了一种基于改进加速的具有鲁棒性特征算法和狄洛尼三角网的图像匹配方法。该方法在原有加速的具有鲁棒性特征算法的基础上,引入颜色不变量模型和狄洛尼三角网、三角形相似函数及摄影不变量等约束条件,有效保留了图像的颜色信息,减少特征点错误的匹配率。实验表明:本算法具有匹配速率高、提取的特征点多且分布均匀以及匹配率高等特点。