基于时空模式的社会人文信息可视化表达研究

近年来,随着信息化、网络化技术的成熟和完善,与社会、人文相关的专题越来越细、越来越广,与之相关的研究也越来越成熟.本文从GIS中基于时空模式的社会人文信息的研究现状入手,重点阐述这类信息的可视化表达形式、时空表达的关键技术和成果的主要表现形式与效果分析等几个方面,分析其发展趋势.     

国土坡度图成果质量评定及现存问题探讨

坡度图成果作为第三次全国土地调查的重要组成部分,直接影响国家对土地利用规划、土地管理等多方面应用。在满足国家级质检复核的基础上,本文探索了省级质量检查验收的标准,并对生产过程中产生的问题提出解决的办法。     

道路交通气象服务系统的设计与应用

通过建立更快速的道路交通气象预警发布系统,开展基于位置的道路交通气象服务,将灾害天气情况直接发送给行驶中货车运输的司机,从而尽可能减少因恶劣天气带来的交通事故,保障人民群众生命财产安全。利用中国区域5 km分辨率智能网格天气实况数据和12379全国灾害预警发布平台实时获取全国3 240个县市灾害预警信息,通过建立电子围栏,实时发布所在区域的预报预警信息和行车指数给驾驶员。该系统可实时获取并自动实时发布道路交通任意位置的预警信息、行车指数和天气实况,以短信提醒和语音播报的方式直接为驾驶员提供精细的气象服务。     

基于SBAS-InSAR技术和Sentinel-1A的城市地表沉降监测

基于SBAS-InSAR技术对覆盖研究区2017—2018年20景Sentinel-1A影像数据进行处理,得到研究区年沉降速率及时序形变信息,并与PS-InSAR结果进行对比验证,最后进一步分析了研究区沉降的成因.结果表明沉降主要发生在燕郊镇中部与西部区域,平均沉降速率超过20 mm/a,集中沉降区域平均沉降速率超过3...     

多时相无人机影像的烟草轮作精细监测

针对大区域烟草轮作监测缺乏有效手段的问题,文章提出了基于无人机摄影测量技术进行高精度烟草轮作种植情况的监测方法:首先基于两个时相的无人机遥感影像分别生成数字正射影像;然后通过人工解译获取两个时相的烟田空间分布图;最后利用地理信息系统空间分析功能对两个时相的烟田空间分布图进行处理获取烟草轮作信息。在山东省临沂市的两个乡镇开展了应用,取得了良好的示范效果,对农作物轮作监测有参考价值。     

徕卡全站仪和电子水准仪在高速铁路CPⅢ控制网复测中的应用

CPⅢ控制网复测质量包含两方面的内容:一是保证复测的准确性;二是保证复测的可靠性。在合福客运专线六标的CPⅢ控制网复测中,平面网测量使用具有自动目标搜索、自动照准、自动观测和记录的智能型全站仪Leica TS30(标称精度:0.5″,0.6 mm+1×10-6D)进行;高程网测量使用Leica DNA03电子水准仪(标称精度:0.3 mm/km)进行。在此次高速铁路CPⅢ控制网复测过程中,通过采取各种切实可行的措施和方法,保证了复测的质量,完成了测量任务。     

地理国情水系要素的自动提取

在地表覆盖水系图斑采集的基础上,利用Rosenfeld细化算法实现地理国情水系要素中心线的自动提取。首先兼顾提取质量确定图像由矢量转换为栅格的最佳像素值,然后根据内存访问效率和图像块大小的关系选择图像分块处理技术。此外,采用图像形态学的膨胀与腐蚀算法、线段长度条件约束和曲线节点抽稀等技术确保中心线提取质量。试验结果表明,本文提出的方法准确、高效,在生产实践中具有一定的应用价值。     

模拟退火机制下优化离散粒子群的端元提取算法

针对离散粒子群优化(Discrete Particle Swarm Optimization,DPSO)端元提取算法初始种群质量差、收敛性能低且易于陷入局部最优,本文将模拟退火算法引入到DPSO的不同阶段,模拟退火算法能以一定的概率接受和舍弃新状态,使种群内粒子渐趋有序、达到平衡,收敛到全局最优,有效避免了搜索陷入局部最优。因此,该算法不仅保持了DPSO的全局组合优化特点,克服了初始种群质量差、易陷入局部最优等缺点,而且还提高了收敛速度和端元提取精度。     

军民测绘标准融合方法研究

为了统筹军地资源,加强国防建设和经济建设,国家对军民融合的发展战略进行了统一部署。军民测绘标准融合是推动军民测绘事业发展的一项重要内容。通过梳理和对比分析现有军民测绘标准体系及其标准之间的相互关系,提出军民测绘标准融合的工作建议,从而为军民测绘标准融合工作的开展与实施提供参考。     

基于残差改正的动态非等时距灰色模型及应用

介绍了动态非等时距GM(1,1)模型的建模原理、建模过程以及精度评定方法,阐明了动态非等时距GM(1,1)模型中维度选择、残差改正的问题,结合高层建筑沉降监测实例进行分析,将动态非等时距残差GM(1,1)模型预测结果与实测值进行比较,得出动态非等时距残差GM(1,1)模型在建筑物沉降监测中具有很高预测精度的结论,证明了该方法的可行性与可靠性,适用于高层建筑沉降监测.