基于LiDAR技术的古建筑复杂曲面三维重建

随着信息技术和测绘科学的迅猛发展,传统的空间数据获取模式已经不能满足现在的信息化需求。三维激光扫描技术的出现,推动了现代化测绘技术的发展,其高精度、快速的非接触式扫描测绘方法改变了传统空间数据采集模式。古建筑文化遗产的三维数字化保护是目前社会的研究热点,利用三维激光扫描技术来重建古建筑独特复杂的表面模型,为古建筑数字化管理和修复提供数据参考是一个很有意义的事情。本文以利用地面三维激光扫描系统构建古建筑三维模型为研究对象,通过洞窟类实例对古建筑点云数据处理和NUBRS三维模型复杂曲面重建技术进行研究与探讨。     

浅谈高分辨率卫星影像数据在城市污水行业的应用

随着遥感技术的发展和卫星影像分辨率的不断提高,高分辨率卫星影像广泛应用于各个行业。本文介绍了对卫星影像进行DOM(数字正射影像)制作、河涌排放口定位、污水等级监督分类及变化监测等在城市污水行业中的应用。     

基于排水管网GIS系统开展修补测提高数据现势性

排水管网属于地下隐蔽设施,具有变化慢、变化隐蔽两大特点,因此其空间数据主体相对稳定,而改造节点、更新数据困难。本文通过排水管网GIS系统收集管网管理一线工作人员存在的数据问题,针对这些问题进行修补测及成果确认,从而快速修复管线,完善排水管网数据库,提高数据现势性。     

捷联惯性导航系统算法简化机制

随着低精度惯性导航系统的广泛使用,算法简化也成了研究热点。本文通过实验来验证简化导航算法对于不同惯导尤其是低精度惯导的可行性,这对实时性应用有很大影响。通过对以上内容的介绍,希望可以为进一步研究捷联算法、低精度惯导的实时应用提供一定的参考。     

综合多特征的Landsat 8时序遥感图像棉花分类方法

传统的多时相遥感图像分类大多拘泥于单一特征,本文基于多时相的Landsat 8遥感数据,开展了综合多特征的特征提取与特征选择方法研究。综合了NDVI时间序列、最佳时相反射率光谱特征以及纹理特征作为初始分类特征,并采用基于属性重要度的粗糙集特征选择算法对其进行特征约简。分类结果表明:(1)利用初始分类特征,分类的总体精度达到92.81%,棉花提取精度达87.4%,与仅利用NDVI时间序列相比,精度分别提高5.53%和5.05%;(2)利用粗糙集选择后的特征分类,分类总体精度可达93.66%,棉花分类精度达92.73%,与初始分类特征提取结果相比,棉花分类精度提高5.33%。基于属性重要度的粗糙集特征选择不仅提高了分类精度,同时有效降低了分类器的计算复杂度。     

CORS站数据解算中对流层映射函数影响分析

针对不同对流层映射函数对CORS站数据解算的影响,为获知适用于我国东北部地区的对流层延迟解算策略,就CORS站数据解算中所使用的对流层映射函数进行比较分析。结论:随着卫星高度截止角的增大,NMF映射函数下NRMS值逐渐优于GMF和VMF1下的NRMS值。处理数据量大的CORS站数据,GMF映射函数具有最佳的改正效果,对我国北斗导航定位系统应用映射函数具有参考价值。     

构架航线对无人机影像区域网平差精度影响分析

与三角翼相比,无人机航摄影像像幅小、模型连接性差、质量轻、航摄时姿态不稳定;这些因素导致无人机航摄影像成图精度较差。为了解决该问题,传统航测方法在每两张航摄影像间布设大量控制点,增强模型刚性;GPS辅助空中三角测量通过提高曝光点的点位精度,可以减少控制点的个数,但是由于无人机像幅小,控制点约束范围小,因而仍然需要大量的控制点。针对以上问题,文章在GPS辅助空中三角测量的基础上,通过布设架构航线,进而实现增加影像之间的重叠度,增强模型刚性的目的,从而实现在减少控制点个数的同时,保证无人机航摄影像区域网平差精度的提高。实验表明,该方法与单纯的依赖GPS辅助空三技术相比,在精度相近的基础上能够减少约50%的控制点布设数量,大大减少了外业工作量。     

信息量与相似度约束下的网络地图服务缩略图自动生成算法

缩略图可显著提高图片和视频等图形图像资源的展现效率,有效改善信息检索过程中的用户体验。地图服务是一种耦合空间和尺度信息的图像资源,其设计创作、检索筛选和存储管理均需要缩略图的支撑。设计精巧的缩略图带给人良好、鲜活的第一印象,帮助用户实现高效的交互与探索;粗糙凌乱的缩略图则让用户产生抵触情绪,打消其继续探索地图服务的主动性。本文借鉴视频关键帧的思路并结合地图表达特点,提出了地图服务关键位置和关键尺度的概念,并设计了相应的量化指标和提取算法,重点解决了缩略图视觉效果不佳、地图信息量不足和自动化程度不高等问题。算法基于信息量识别地图中内容丰富的关键位置,然后利用跨比例尺相似度判断发生显著变化的关键尺度,最后自动筛选出若干张代表地图服务内容的缩略图。试验表明本方法提取的缩略图数量适中、内容丰富、代表性强,可高度还原地图服务的内容构成和外观样式。     

Developing the science product algorithm testbed for Chinese next-generation geostationary meteorological satellites: Fengyun-4 series

Fengyun-4A (FY-4A), the first of the Chinese next-generation geostationary meteorological satellites, launched in 2016, offers several advances over the FY-2: more spectral bands, faster imaging, and infrared hyperspectral measurements. To support the major objective of developing the prototypes of FY-4 science algorithms, two science product algorithm testbeds for imagers and sounders have been developed by the scientists in the FY-4 Algorithm Working Group (AWG). Both testbeds, written in FORTRAN and C programming languages for Linux or UNIX systems, have been tested successfully by using Intel/g compilers. Some important FY-4 science products, including cloud mask, cloud properties, and temperature profiles, have been retrieved successfully through using a proxy imager, Himawari-8/Advanced Himawari Imager (AHI), and sounder data, obtained from the Atmospheric InfraRed Sounder, thus demonstrating their robustness. In addition, in early 2016, the FY-4 AWG was developed based on the imager testbed—a near real-time processing system for Himawari-8/AHI data for use by Chinese weather forecasters. Consequently, robust and flexible science product algorithm testbeds have provided essential and productive tools for popularizing FY-4 data and developing substantial improvements in FY-4 products.     

Relationship of boreal summer 10–20-day and 30–60-day intraseasonal oscillation intensity over the tropical western North Pacific to tropical Indo-Pacific SST

Climate Dynamics - The present study contrasts interannual variations in the intensity of boreal summer 10–20-day and 30–60-day intraseasonal oscillations (ISOs) over the tropical...