机载LiDAR点云密度与DEM产品精度关系研究

对点云密度与数字高程模型(digital elevation mo-del,DEM)产品质量之间的对应关系进行研究,以获得具有指导意义的参数.首先依据香农采样定理,对生产不同比例尺DEM产品所需要的点云密度进行理论推导和论证,然后以1:2000、1:1000、1:500比例尺DEM数据为例,用平地、丘陵、山区3种地形数...     

重力场数学拟合模型解的影响因素探究

为了提高地球重力场模型不适定方程求解的精度,该文采用谱分析方法从级数展开阶数、数据采样率及数据缺失量3个方面探索影响数学拟合效果的根本因素:从常用的三角级数及勒让德级数模型出发,引出重力场拟合模型球谐函数模型,观察在改变级数展开阶数、数据采样率及数据缺失量等情况下所对应设计矩阵谱结构的变化,并从微观上研究影响误差分配的有关因素及最小奇异值对误差的决定性作用,为探求重力场模型解不准的原因及实现更高精度的全球重力场模型的建立提供参考。     

甘肃省疫情"目标人"监测系统研究

针对爆发的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)重大疫情,提出一种基于地理信息系统(Geo-graphic Information System,GIS)和大数据技术的甘肃省疫情"目标人"监测系统.该系统基于移动运营商实时定位数据和天地图·甘肃地理信息服务平台,通过汇聚接入全省漫入重点人员定位数据,实现重点人员的实时位置监测和时间序列分析,准确把握重点人员的时空分布和发展趋势,为甘肃省新冠疫情的防控起到了辅助决策作用,有效解决了目标定位数据到决策人手中的最后一公里问题.     

校正地基摄影获取树枝倾角

针对传统树枝倾角测量方法的复杂性和精度低的问题,该文提出了通过校正地基摄影获取树枝倾角的方法。基于投影变换和小孔成像原理,通过自制树枝模型的方法,分析了直接图上量取树枝倾角与真实值之间误差的成因,提出了基于投影变化的树枝倾角计算公式。结果表明:该研究获取树枝倾角的相对误差2.72%明显优于传统测量的31.33%,同时随拍摄距离变化,树枝倾角估算结果具有稳定性。该研究方法简单、有效,非常适合复杂环境下树枝倾角的大量提取,并提出了一种基于摄影成像原理获取树枝倾角的方法,发展了树枝倾角测量系统软件,提高测量精度并降低了测量难度。     

基于变交摄影的隧道3D重建方法

针对传统的正直摄影整体精度低和交向摄影效率差的缺点,该文提出了一种新的摄影方式——变交摄影。采用变交摄影方式对隧道表面信息进行图像采集,利用三维场景结构恢复(SFM)技术理论进行隧道的3D重建。结果表明变交摄影具有高效率、高精度的优点。将变交摄影3D重建结果与Leica激光扫描仪测量结果进行了对比分析,数据表明变交摄影三维重建模型具有较高精度。     

利用GPS-R遥感技术反演植被生物量

为了验证利用GPS-R遥感技术反演植被生物量的可行性,分析了GPS反射信号反演植被生物量的原理与方法,通过试验利用干涉复合场数据（ICF）计算出信号反射率,利用已有文献拟合出的信号反射率与植被生物量之间的关系求出生物量,并与遥感技术结果进行了对比。试验结果表明：利用GPS-R遥感技术反演植被生物量是可行的,但是精度还需依靠时间反演模型;GNSS-R反演植被生物量对分析调查区域植被生长和碳排放情况具有重要意义。     

多面函数和移动法综合模型支持下的区域垂直形变场拟合

地壳垂直运动的研究中,多面函数法是一种传统并得到广泛应用的方法。本文通过首都圈和晋冀蒙两个地区的实例,对多面函数和移动法综合拟合模型与多面函数模型等几种模型进行了对比研究。结果表明,多面函数和移动法综合拟合模型在拟合精度上优于其他几种模型,拟合残差更稳定,具有一定的实际应用价值。     

模糊度固定与弧段长度对区域站定轨的影响分析

我国北斗卫星导航系统难以实现境外全球布站,采用区域站观测值是实现高精度定轨的主要手段。本文分析了整网模糊度固定、有效定轨弧段选择对提高区域定轨精度的作用。采用陆态网GPS观测数据进行区域精密定轨仿真验证,首先论证了不同测站分布下,整网模糊度固定对区域定轨精度的效果,结果表明:相同测站条件下,固定解定轨精度比浮点解精度提高30%以上;仅采用国内7个站的固定解三维定轨精度即达到20 cm左右,优于27站的浮点解精度。另外,从星座的构型与地面站分布的可视范围方面,分析了不同观测时长对定轨精度影响,实测数据论证表明:当中国区域站观测时间大于48 h,总能获取不小于24 h的区域有效定轨弧段,并且各卫星最佳的24 h观测弧段三维定轨精度均可达到0.3 m左右。     

矢量切割倾斜摄影三维模型的单体化技术研究

研究一种基于矢量模型的无人机倾斜摄影三维模型的单体化处理算法,并对其形成的单体化切割结果进行仿真分析.在多次聚类算法的基础上,将三维节点网格中的节点矢量信息进行升维处理,形成一个判断矢量,并在该矢量形成的16个表计量信息的基础上构建判断神经网络,经过神经网络的数据降维、数据重投影和数据二值化深度迭代分析,最终给出二值化判断结果.结果表明:该方法在判断敏感性、特异性、综合准确率等方面,较传统方法有更显著的工程价值;该算法形成的倾斜摄影三维单体化切割结果,显著优于传统三维模型切割软件.     

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...