数字海洋地图无缝拼接的研究

从目前数字海洋地图的现状出发,针对数字海洋地图由分幅存储方式带来的叠幅（图幅间存在重叠区域）和缝隙两个问题,提出了一种无缝拼接的算法。算法可去除图幅之间的重叠区域,并且可以有效去除由分幅导致的缝隙,将多个图幅的图层要素拼接为物理无缝的数据。     

高密度电阻率法测量多排列数据拼接及误差校正方法研究

根据高密度电阻率法相邻二个排列之间有相当重叠部分这个特点,提出将高密度各个单一排列剖面连接在一起,组成一个多排列数据拼接一起并进行误差校正。为抑制相邻排列间数据系统误差影响,运用多排列数据拼接系统误差的校正方法,这是一种最小二乘准则下的计算方法。通过实际例子证明,该方法在解决多排列拼接过程中系统误差问题是十分可行、有效的。     

移动AR+VR支持下旅游GIS系统的设计与实现

随着云计算、物联网、移动通信、移动互联网等技术的发展,研发智能化、多维度、全方位的旅游管理信息系统,已成为旅游信息化的发展趋势。本文以青岛八大关为例,综合利用基于位置与多传感器的跟踪注册技术、瓦片地图技术、三维景观地图技术和移动增强现实系统虚实叠加技术,研究并实现了面向旅游业的移动化、信息化、智能化、个性化的智能旅游服务系统,为游客提供认知周围景观的全新视角,获得全新的交互体验。系统包括三维景观地图、虚拟漫游、路线导航、环境识别、历史建筑查询、热力图显示、好友足迹、个人轨迹、微信分享等功能模块,游客在享受旅途的同时可以获得更加智能便捷的服务。     

一种基于交叉剖面的地质模型构建方法

针对基于近似平行断面数据的建模方法的缺点,利用交叉地质剖面数据,提出了一种通过划分空间单元格的思路来构建地质结构模型的方法。该方法基于“分而自治”的思想,将复杂的整体的建模区域划分为单个单元格内的建模,待每个格子内的建模完成之后,采用相反的思路,将所有格子内的模型拼接起来形成最终的建模区域内的整体模型     

基于车载序列影像的建筑立面纹理的快速重建

提出了一种基于车载序列影像的建筑立面纹理快速重建的方法。首先进行影像预处理,包括畸变差改正、树木遮挡去除等,然后对影像进行自动纠正,在此基础上,自动选择拼接点对影像进行拼接。实验证明了本文方法的有效性。     

高分辨率三维激光扫描数据的微小变形统计分析

地基三维激光扫描数据具有高精度、高空间分辨率的特点,能够改变传统的单点变形观测模式,使传统的点测量向“形测量”转化,因而大量的变形监测数据使得通过数学统计的方法探测变形量小于测量精度的微小变形成为可能。利用高分辨率三维激光扫描数据的微小变形统计分析方法,提出了基于反射值影像和BaySAC的拼接方法提高拼接精度;通过拟合方式提高整体分析精度,而影响拟合精度的主要因素为粗差,因此采用RanSAC算法剔除粗差,提高拟合的精度;然后利用格网化方法消弱偶然误差、修正拼接误差,最终得到变形量。采用建筑墙面及地铁隧道的点云数据进行了微小变形检测的实验,证明了该方法的有效性。     

批量遥感影像湖泊提取后的矢量拼接策略问题

目的 在遥感影像湖泊提取结果进行矢量化之后,需要对多景影像的湖泊提取矢量数据进行拼接并形成湖泊信息专题图,不同的拼接策略直接决定区域湖泊数据拼接的效率。结合湖泊提取结果的矢量数据拼接与专题图制作问题,在分析矢量数据拼接原理与过程的基础上,首先分析了两景矢量数据的拼接方法与最佳策略,重点研究了面向大区域多景矢量数据的拼接策略,提出了两种实用的高效矢量数据拼接方法,即基于任务队列与基于间隔选择的策略,分析了不同策略的特点与适用情况。实际应用中,可以根据实际情况进行选择,较大程度地提高矢量数据拼接的效率。     

多站激光点云数据全自动高精度拼接方法研究

目的 针对目前多站点云数据拼接存在的效率低和自动化程度低等问题,提出了基于地面激光点云强度信息的2D-3D点云数据高精度全自动拼接方法。首先,将强度信息通过三次样条插值算法生成二维影像,采用基于图形处理器(GPU)的加速尺度不变特征变换(SIFT)算子匹配得到二维同名特征点,剔除粗差;然后,反算得到特征点在三维点云中的坐标,并通过三维空间法向量对三维同名特征点进行精炼。利用精炼的三维特征点进行多站点云数据拼接,可提高多站点云海量数据拼接的精度和效率。     

潮汐效应对沿海多条带时序InSAR地表形变监测的影响

潮汐效应对沿海大范围、高精度的合成孔径雷达干涉测量(Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR)技术地表形变监测的影响不可忽略. 潮汐效应中的固体潮(Solid Earth Tide, SET)位移和海洋潮汐负荷(Ocean Tide Loading, OTL)位移会在时间和空间域上对沿海大范围InSAR地表形变监测产生分米级的误差, 而且不同条带中地表潮汐形变时空差异性会对多条带InSAR影像拼接产生较大误差. 本文针对沿海地区多条带InSAR形变时序, 重点分析了潮汐效应在不同条带InSAR地表沉降监测中的影响, 并采用多种潮汐位移估计方法对多条带地表潮汐形变进行改正. 结果表明, 研究区域不同条带时序InSAR中地表潮汐形变具有较大的时空差异性, 其造成沿海地区相邻条带时序InSAR地表沉降速率差异能达到1~2 cm·a^-1; 通过固体潮模型、海潮负荷模型或GPS参考站网海潮位移改正, 能够消除不同条带中地表潮汐形变时空差异性对时序InSAR形变结果拼接产生的空间高阶非线性误差, 弥补了传统拼接方法在拟合潮汐位移偏差的不足. 在大气延迟误差改正的基础上, 时序InSAR形变残差的标准差(Standard Deviation, STD)由潮汐改正前的2.3 cm减少至0.75 cm; 本文研究揭示了沿海地表潮汐形变改正对多条带时序InSAR形变结果拼接的重要性, 可大幅提高沿海地区广域时序InSAR地表形变监测的精度.