基于车载激光点云的高精地图矢量化成图

针对车载激光点云中对各特征物提取结果后矢量化成图时的自动化问题,本文基于双方向积分法实现了边缘检测及矢量化成图,旨在保证特征物基本特征的同时,也保证点云的绝对精度。将输入的特征点云进行离群点过滤,以保证外包框算法特征点云的准确度;将三维点云按照外包框算法投影至最优平面,为后续沿各方向积分提供输入;利用八邻域KD-tree算法求出样本特征点云的均值邻域半径,依据邻域半径对各方向积分提供积分域中的微分元;根据提供的微分元沿各方向进行积分,在该积分元内找到距平面最值的最优解;按照积分结果构建点云索引,并根据点云特征构建模型,最终得到高精地图的矢量化点云。试验证明了该方法在处理实际问题时的可行性。     

基于北斗卫星的水汽探测性能分析

本文利用北斗试验网的数据,结合探空观测,对北斗系统与GPS系统,北斗、GPS与探空系统之间进行详细的比较分析,对北斗水汽探测性能及精度给出初步分析结果。北斗系统与GPS系统及探空系统大气可降水量的探测结果较一致,很好地反映了大气可降水量的变化情况;北斗系统解算出的大气可降水量大于GPS系统,两个系统间存在2~3.3 mm的系统误差,水汽含量较低时,一致性更好;北斗系统与探空的系统误差和标准偏差较大,定位定轨模型有待优化,系统稳定性有待提高。     

建筑物白模多边形的自动合并

建筑物白模多边形数据可广泛应用于许多领域,但在实际应用中,由于数据太过细致,且目前使用的建筑物白模多边形数据存在拓扑关系错误,不满足生产要求,这给地图综合中建筑物群的自动合并提出了新的要求.因此提出了一种基于约束性Delaunay三角网的建筑物白模多边形自动合并方法,在保持建筑物整体结构和视觉效果的前提下减少不必要的细...     

激光雷达点云树木建模研究进展与展望

三维树木几何模型是数字城市与数字林业工程的重要组成部分.针对点云树木建模,深入分析了基于广义(泛在)激光雷达点云的树木模型重建方法,提出了聚类思想建模、图论方法建模、先验假设建模、拉普拉斯算子建模与轻量化表达建模5类建模体系,归纳总结了不同建模体系在树冠枝干的细节表达、建模算法性能、树木模型的多层次细节表达、建模体系综...     

GF-6影像下的南方路域针叶植被LAI反演研究

为了更好应用国产高分辨率遥感影像监测评价南方路域植被环境,研究南方路域针叶植被叶面积指数遥感反演.该文以长益高速研究区域的高分六号影像(GF-6)为基础,提出了可适用于针叶叶片的LIBERTY+ SAIL耦合模型并结合多元线性回归、局部加权回归反演路域植被针叶LAI的方法.研究中以耦合模型模拟的冠层光谱反射率、GF-6影像和野外实测生化参数为数据源,通过相关性分析,将与LAI相关性较高的SAVI、RVI和EVI 3种植被指数作为反演因子,结合组合模型反演LAI并评定模型的反演精度.结果 表明,耦合模型对南方路域针叶植被LAI的估算精度整体较高,对比分析两种叶面积指数的组合预测模型,耦合模型结合局部加权回归组合反演LAI具有优越性,可更好地反演路域植被针叶LAI.     

多粒度时空对象的校史信息可视化研究

针对现有校史信息可视化存在的形式单一、表达内容缺乏等问题,该文基于多粒度时空对象的思想对校史信息可视化进行了探索.分析了校史信息可视化数据的特点,构建了基于多粒度时空对象的校史信息及其可视化表达方法的分类体系.最后在该分类体系的指导下,以某大学为例,进行了校史信息可视化的技术实现.研究结果表明,基于多粒度时空对象的校史信息可视化更有利于校史的全面、真实和动态展示.     

美、日、欧、俄空间政策调整产生的机遇与挑战

冷战结束后,以军事利用为基本特征的美苏空间争夺,已经被以科技创新和经济为中心的综合国力竞争所替代,信息技术和经济全球化的发展,导致外层空间成为具有知识创新要素和技术带动能力的竞争新领域。世界经济大国已经认识空间政策的设计是事关提升综合国力和竞争优势的重大意义。近年来,美、日、欧对空间政策进行了冷战结束后的第一次,全面重大的调整,伴随着体制转型俄罗斯空间政策调整也在展开,面对即将形成的国际空间竞争与合作新的格局和带来新发展机遇,如何清晰地鉴别、定位,对空间政策做出正确的调整,抓住历史机遇应对挑战是摆在中国面前的战略性、全局性和方向性问题。     

滨里海盆地东缘阿克纠宾地区遥感地质及地球物理场研究

 以图像处理、GIS为平台，对哈萨克斯坦阿克纠宾地区的重、磁、电、遥感及地震资料进行了综合分析。指出，该地区重、磁力资料信息含量较高，对于确定盐下构造分布具有积极意义。使用遥感资料对小断层及裂隙发育状况进行研究，有助于裂隙孔隙型碳酸盐岩油藏开发注水效率的提高。同时可对扎纳若尔、阿里别克莫拉等油田的井网状况进行监控和地面设施进行调查。     

基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取及其高度计算

本文选取成都市某一区域建筑物A、B为研究对象,采用分辨率为0.61 m的Quick bird影像,运用图像分割法和LVQ神经网络算法,提取建筑物侧面信息,根据假设法原理,构建高度计算物理模型,求取建筑物高度。对比实测数据,结合可能影响实验结果的实地因素、遥感影像因素进行精度分析与评价,探讨基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取和高度计算的方法。结果表明,LVQ神经网络算法在建筑物侧面提取和高度计算中有更好的应用价值,精度高达94%。     

安徽省含山县土地整理耕地质量评价及其变化研究

土地整理是改善土地利用条件,提高土地质量的有效措施,对土地整理后的耕地质量进行评价是土地整理重要工作之一。从耕地质量的内涵和土地整理项目的基本要求出发,选取耕地自然条件和耕地利用条件2个基本因素和12个影响因子,将特尔斐法与层次分析法相结合,确定各因子权重,构建基于土地整理的耕地质量评价指标体系。以安徽省含山县铜闸镇土地整理项目为例,采用传统的土壤调查与3S技术相结合的方法,分析土地整理复垦过程中耕地质量时空格局变化,得出整理前、后耕地质量的级别变化。研究结果表明,通过土地整理,研究区的耕地质量空间分布和级别发生了很大变化,整理后一级、二级、三级质量的土地比整理前分别增加了7.20%,11.95%和0.65%,四级、五级则分别减少了15.65%和4.16%,整理后的耕地质量总体水平是整理前的1.291倍。