一种基于3S技术的快速、动态监测水土流失与定量估算方法

利用3S技术对水土流失相关因子信息进行快速、准确提取。在ArcGIS中对多源数据进行集成,用空间分析模块在DEM上提取坡度坡长因子层,根据区域内各代表站R值用反距离法内插生成降雨侵蚀力层,利用不同土壤类型的K值转换生成土壤可蚀性层,以及利用不同土地利用类型的CP值转换生成水土保持因子层;通过GPS野外采点检验DEM与相关信息明确精度。最后实现区域两时期水土流失量的估算与监测。以金沙江中段的龙川江和勐果河两个子流域为试验区的研究表明,该方法能快速、准确地实现流域水土流失现状调查和动态监测,能适时掌握区域水土流失的时空变化,可为水土流失治理和水保规划制订和实施提供科学依据。     

GNSS电磁环境信息管理技术研究

随着我国北斗系统的建成和投入使用,全球卫星导航系统(GNSS)受电磁环境影响的问题也日益凸显。详细调研分析了国外在此领域已经开展的各项工作,国内在此领域已经具备的基础条件,提出了我国的GNSS电磁环境信息管理技术方法,并以此为基础编写完成了初步的演示验证软件。     

关于数字城市地理空间框架建设的研究

随着我国城市化进程的发展,城市规模不断扩大,传统的城市管理方法远远不能满足现代城市管理的要求。随着＂数字中国＂战略的提出,＂数字城市＂应运而生。当前以＂数字城市＂为标志的城市信息化建设正在全国范围内迅速开展,网络基础设施和空间信息基础设施是数字城市建设中两个最为重要的基础设施,而地理空间框架是空间信息基础设施的重要组成部分,是经济社会信息化发展的基础支撑平台。     

深度学习支持下的宅基地复垦项目真实性智能审查技术研究与应用

全域综合整治背景下的宅基地复垦项目审查是保证复垦项目合法性合规性的有效手段,针对当前宅基地复垦项目审查效率低的问题,本文提出了基于遥感影像的农村宅基地复垦项目立项真实性审查方法。首先以重庆市农村宅基地复垦项目为例,建立宅基地复垦项目立项真实性审查模型,利用改进的U-Net模型准确提取建筑物,然后与复垦红线叠加实现复垦项目真实性的智能审查。试验结果表明,该方法能够快速准确地审查复垦项目真实性,对优化土地结构、促进土地流转、实现乡村振兴具有重要意义,可为全域综合整治背景下宅基地复垦项目真实性审查提供技术参考。     

建设工程基础验线与竣工规划测量的研究

基础验线与竣工规划测量是城市规划管理的重要环节,其成果是规划过程监督管理与竣工验收审核的重要依据。无锡市自2012年1月1日起正式实施建设工程基础验线与竣工规划测量工作。本文介绍了无锡市建设工程基础验线与竣工规划测量的作业依据与资料准备、工作内容及提交的成果,并结合工程实例对成果进行分析,为今后工作提供参考。     

电力配网地理信息系统的设计与开发

随着城市规模的迅速扩大,对输配送电网的服务和管理提出了更高的要求,传统的管理模式已不能适应电力行业的需要。输配送电网GIS主要针对输变电主干网及子干网输配电网设备设施空间分布数据、电网运行状态等信息进行集中管理。系统的建设目标是对电网的网络关系进行分析,开发出基于地理信息技术的电网管理系统,形成以地理位置为查询主线索的多层次多方式的信息管理系统。本文结合长沙电业局的输配送管网建设现状,结合实际工作需求,全面提高电缆管理所的综合服务和管理水平,对电力配网地理信息系统的功能和框架结构等进行全面描述和开发。     

浅析ArcGIS ModelBuilder在广东省“三旧”改造数据检查与统计中的应用

"三旧"改造是国土资源部与广东省联合开展的部省合作,推进节约、集约用地试点示范省工作的重要措施,"三旧"改造地块标图建库为"三旧"改造顺利实施提供数据支撑。本文主要介绍了利用ArcGIS软件ModelBuilder建模功能制作检查和统计工具,快速准确地对广东省"三旧"改造地块标图建库成果进行检查和统计的案例和经验。     

面向交通土建工程的网络化移动勘测办公系统

现今的交通土建类大型工程项目数据繁冗复杂。传统的数据处理方式速度慢、精度低,已不能满足大型工程管理的需要。GeoNMOS软件可弥补在大型工程项目中数据处理方面的不足。文中提出网络化移动勘测办公系统的设计理念,着重分析GeoNMOS各个模块的特点及其主要功能。     

神经网络辅助的GPS/MEMS-INS组合导航算法

在GPS/MEMS-INS(Micro-electromechanical System-Inertial Navigation System)组合导航中,当载体处于恶劣环境下或者载体处于大机动运动情况下,会导致GPS失锁。此时单独工作的低精度MEMS-INS会由于其位置和速度误差随着时间的变化而迅速积累最终无法导航。针对此问题,设计了一种结构简单易于实现的神经网络辅助的GPS/MEMS-INS组合导航系统。通过模拟实验,与标准卡尔曼滤波(KF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)框架下组合导航相比,所提出的结构简单容易实现的神经网络辅助的组合导航系统具有较高的稳定性,并且组合导航整体过程中经纬度与速度精度均提高了65%左右。     

利用稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测

目的 线状特征检测是利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。利用高分辨率遥感图像的高度细节化特点,针对现有线状特征检测方法存在的问题,提出了一种基于稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测方法。采用 K-SVD字典学习算法获取线状特征表达所需的过完备字典,基于稀疏分解模型,从高分辨率遥感图像中分离出高频成分,实现遥感图像线状特征的初步检测;用曲波分层自适应阈值法对分离后的高频成分作降噪处理,以提高线状特征检测的效果。利用 QuickBird图像进行实验的结果显示,该方法在线段连续性、低对比度线段检测与椒盐噪声消除方面均有一定优势。