朱集矿首采面观测站高程连接测量与数据处理

结合淮南朱集煤矿首采面地表移动观测站的高程连接测量第一次全面观测,设计了首采面地表移动的三等水准控制网,利用抗差估计模型剔除粗差,结合最小二乘估计模型对观测结果进行了处理,并从精度、可靠性和置信度等三个方面进行分析并得出结论。为以后采集各个阶段的地表移动数据,求出参数并且得出结论提供有效的基础数据,从而为朱集矿的后期采煤提供有效的技术保证。     

倾斜影像的量测方法研究

随着“数字地球”“数字城市”的提出,能够快速获取空间数据基础信息成为当今急需解决的问题之一。传统的航空摄影测量主要是对地物顶部信息的获取,而对侧面信息获取比较困难,因此倾斜航空测量技术成为国内外快速发展起来的一门高新技术。本文主要论述了基于倾斜影像量测的几种方法,并对以后量测方法的发展趋势进行了说明。     

GIS地名搜索系统的关键技术设计与实现

针对GIS地名搜索系统的关键技术,阐述了用于分词搜索的词典设计,设计了中文分词算法;选用全文检索引擎Lucene实现了地址匹配组件;设计了地名搜索系统架构并实现了地名搜索功能。     

关于总体最小二乘方法适应性实验研究

总体最小二乘是近年来发展起来的较最小二乘方法更为严密的平差方法,总体最小二乘能够顾及系数矩阵和观测值矩阵同时存在偶然误差并加以改正。然而对于总体最小二乘方法的适用性以及在根据实际数据建立模型时总体最小二乘方法改正系数矩阵和观测值矩阵误差的能力问题还没有深入研究,针对一元线性回归模型,讨论总体最小二乘方法的灵敏性,利用仿真实验数据验证总体最小二乘方法在线性回归模型中的改正能力和优越性。     

基于时间序列分析和灰色理论的建筑物沉降预测模型研究

基于时间序列分析方法建立建筑物沉降预测模型,其中通过二次移动平均法提取出沉降监测序列中的趋势项,并在此基础上采用灰色系统理论动态GM（1,1）模型进行趋势项预测。实际算例结果表明,该模型能够较好地预测沉降变化的发展趋势,并具有较高的预测精度,证明了该预测模型具有一定的可行性和有效性。     

基于VirtuoZo的航测内业DOM生成技术研究

笔者基于长期从事正射影像图制作的工作经验,以VirtuoZo全数字摄影测量系统制作正射影像图为研究对象,探讨了正射影像图的制作流程,文中关于正射影像图的匹配与编辑等内容凝练了笔者长期的工作实践经验,对于从事相关工作的同行有着一定的参考价值和借鉴意义。     

直线段检测算法在机载LiDAR建筑物轮廓线提取中的应用

针对机载LiDAR点云数据提取建筑物轮廓线耗时多且精度不高的问题,本文提出了一种基于直线段检测(LSD)的机载LiDAR建筑物轮廓线提取方法。该方法首先对已分类的建筑物点云进行栅格化得到二值图;然后对二值图进行膨胀、腐蚀操作,消除二值图中因栅格化产生的空洞;最后利用LSD算法进行直线检测获取规则的建筑物轮廓线。经过实测数据的验证,本文方法可以检测到亚像素级的建筑物轮廓线,与传统的Canny算法相比能够提高约50倍的效率。     

一种顾及重叠区地形变化的DSM镶嵌线智能提取算法北大核心CSCD

针对影像密集匹配得到的分块DSM数据,本文提出了一种顾及重叠区地形变化的DSM镶嵌线智能提取算法。该方法利用DSM数据重叠区的高程偏差构建重叠区域的差值影像和差分影像,将经过去噪、拉伸和反向计算的差值影像和差分影像做融合处理。针对融合数据采用基于最小生成树的最优路径搜索方法,提取最优镶嵌线。试验结果表明,使用本算法提取的镶嵌线能有效避开高程差异大的凸出地物,保证地物的完整性,能够解决DSM数据镶嵌过程中镶嵌线的自动选择问题。该方法有效减少了传统镶嵌方法带来的误差,可靠性和稳定性较高。     

位置地图情境研究

随着位置服务、位置地图的兴起,情境作为一种研究客观世界与人类之间关系的抽象工具,已被逐渐地引入到移动地图服务中来.鉴于目前情境理论在地图的应用过程中存在基本概念不清、主要研究内容不明确的问题,重点剖析了位置地图情境的内涵,并从情境建模、情境匹配、情境推理和情境表达四方面,开展了位置地图情境的相关技术研究.     

建筑物轮廓方向计算和规则化的向量重组算法EI北大核心CSCD

建筑物轮廓规则化是城市空间信息提取和应用的基础性研究,现有方法主要集中在对单一主方向的建筑物直角化,难以应对具有多方向特征的复杂建筑物及建筑群。对此,本文提出一种基于向量重组的建筑物轮廓方向计算和规则化方法,实现对建筑物轮廓方向的定量描述,并以方向向量为约束条件加强建筑物轮廓的规则特征。通过设计建筑物轮廓向量重组法则,经过分组变换、方向计算和直角改正,获得描述建筑物轮廓的方向向量。再以方向向量作为控制条件,求解旋转基点和调整节点坐标,最终实现建筑物轮廓规则化。试验与主方向法对比,结果表明本文方法在节点整体移动距离和算法稳定性方面更具有优势,通过规则化方法可进一步减小原始数据的误差。本文方法不仅有效解决了复杂建筑物轮廓方向计算和规则化的问题,而且能够适用于建筑群的方向计算和规则化。