一种基于极大曲率的机载LiDAR数据 地形特征提取方法

对于庞大的点云数据来说,从中直接提取多种数据特征是相当困难的。考虑到基于数字化等高线数据和数字地面模型提取地形特征受内插误差影响,提出一种基于极大曲率的地形特征提取方法。对初始地面点云进行极大曲率估计;结合欧氏聚类方法进行地形特征点粗提取;对粗提取特征点进行粗糙度分析,得到精确特征点。顾及离散曲率的特征,即曲率越大越接近特征线,得到可靠的地形特征分割结果。该方法不需要人工干预,直接基于机载LiDAR点云数据进行处理。试验表明采用基于极大曲率分割的方法能从点云中自动提取比较完整并且准确的地形特征点。     

TEXBAT场景的GPS接收机授时欺骗影响分析

针对目前有关GPS欺骗干扰技术的研究较少涉及GPS时间欺骗干扰,且因实验条件限制,难以构建与重放实际欺骗场景,因此不同场景GPS时间欺骗对目标接收机影响仍不明确的问题,基于TEXBAT(Texas Spoofing Test Battery)提供的3组不同场景GPS时间欺骗数据集,建立了GPS时间欺骗模型,分析了欺骗过程中存在的两种相位对齐模式对欺骗行为的影响;利用自编软件对采集的欺骗场景的原始高保真数字实时数据进行数据处理,分别得到目标接收机受欺骗与未受欺骗时的接收机钟差及钟差变化率、多普勒频率与载噪比、载波相位与接收机天线位置随时间的变化情况;深入分析了不同场景GPS时间欺骗对目标接收机的影响。实验结果表明,不同场景GPS时间欺骗将从不同角度有效影响GPS定时结果,所得结论将为GPS时间欺骗与抗欺骗技术提供重要参考。     

多维密度聚类的精细化道路交通运行状况检测

现有的路况检测方法以整条路段为单位进行检测,存在精度不高的问题,且DBSCAN算法用于出租车GPS数据聚类仍存在脱离线性参照系统、假噪声和簇内速度差异大等问题。在线性参照系统中定位GPS点,以两点间的测量值距离作为空间距离,同时增加速度距离约束,提出一种基于DBSCAN算法的多维密度聚类算法,使其适用于精细化路况检测;在此基础上构建路况事件表,并利用动态分段技术对路况事件进行管理和可视化,满足实际应用中对路况检测精度的要求。以上海市出租车GPS数据和路网数据为例进行实验分析,结果表明,提出的方法能够实现较为精细的路况检测。     

时空大数据在空间优化中的应用

空间优化提供资源、实体等的高效配置与最佳空间组织方案,是地理学的重要研究领域。大数据背景下,各类蕴含时空信息的时空大数据能反映地表各要素的空间格局特征与演变过程,为空间优化提供强大的数据支撑。基于国内外时空大数据、空间优化研究成果,分析大数据发展历程、特征、定义及其影响,概括时空大数据的定义与特征,总结出对地观测、社会经济、物联网、互联网与社交网等5类时空大数据;在宏观(全国)、中观(省域)、微观(市县)3个尺度下,综述现有研究中的各种空间优化;将时空大数据在各类空间优化中的应用归纳为城市(镇)体系空间结构分析、自然生态环境监测、土地利用分析等7大类,并分别梳理了国内外的相关应用研究。该综述可为时空大数据、空间优化相关研究提供参考。     

利用多频多系统GNSS OEM板卡实现高精度变形监测

针对近年来被广泛应用的多频多系统GNSS OEM板卡,设计并实现了一套基于多频多系统OEM板卡的低成本变形监测系统,包括数据解码、基线处理、网平差和坐标转换等,能够实时获取测站点高精度空间坐标。以某高层建筑形变监测为例,通过串口通信获取板卡多频多系统观测信息,并经过该系统解算,实现了监测点实时定位,且系统成本相比市场上测量型GNSS接收机系统下降了约40%。实验结果表明,该系统解码精度可达0.2 mm,静态模式定位精度可达到平面2 mm以内,高程5 mm以内,动态模式定位精度可达到平面5 mm以内,高程10 mm以内,验证了该系统的可靠性和适用性。     

基于Skyline的无人机影像三维场景搭建及功能实现

根据多源数据融合理论,基于Skyline的组件将现有摄影测量软件生成的模型与3DS MAX软件建立的单体模型进行融合,构建出兼顾美观与空间分析需求的三维场景模型。为了实现三维场景模型的场景展示和空间分析功能,基于三维GIS开发平台Skyline进行了三维地理信息软件的二次开发。实验结果表明,该系统有效解决了现有三维建模过程中存在的问题,实现了从场景建模到空间分析再到结果展示的一体化处理体系。