WGS-84&CGCS2000坐标基准转换参数的初步求取

针对WGS-84CGCS2000坐标基准差异问题,分析了用于估计基准转换参数的Bursa模型及其求解方法,初步尝试求取WGS-84CGCS2000的坐标基准转换参数。算例采用了中国区域内含有CGCS2000坐标值,同时安装有GPS接收机的21个观测站,并针对点位的区域分布问题,提出利用重心化的Bursa模型求解转换参数的思路,且得到一组较好的转换结果。     

基于不同旋转角下的坐标转换模型精度分析

简要介绍了三种不同旋转角下的坐标转换模型,并通过Visual C++6.0编制相应的坐标转换程序,对三种坐标转换模型的精度做对比分析,结果表明根据旋转角的大小选择不同的坐标转换模型对坐标转换精度有直接影响.     

DWG三维模型自动转换为X三维模型的方法研究

DWG三维模型作为一种成熟的三维模型格式已广泛应用于各领域,但在实际工作中,往往需要将其放置到多种三维设计平台中,而许多平台并不直接支持该格式,这限制了DWG格式三维模型的重复利用。本文首先分析了DWG三维模型格式,而后利用DWG.SDK二次开发包,实现了将DWG三维模型转换为X三维模型的方法并通过实例对该方法进行了验证,该方法拓宽了DWG三维模型的应用范围。     

基于改进的Bursa模型坐标转换的探讨

针对目前空间坐标转换方法,提出一种改进的Bursa模型,利用模拟数据的计算与分析,对该方法进行坐标转换的收敛与迭代情况,以及参数估计准确性做了相关探讨,表明该方法可以求解任意欧拉角的坐标系转换。     

DWG数据在不同坐标系间变换的实现

采用七参数数学模型和AutoCAD ActiveX技术,根据重合控制点坐标计算的转换参数进行数据变换,并以眉山市DWG矢量数据的转换为例,提出了DWG数据在不同坐标系之间互相转换的技术路线和实现方法,实现了DWG图形数据在眉山市独立坐标系和其他坐标系之间的相互转换.     

浅谈地理国情普查项目资料的利用与分析

地理国情普查项目是一项重大的国情国力调查项目,实施过程中采用了GIS、GPS、RS等先进技术,充分利用测绘地理信息资源,整合利用其他行业相关专题信息,通过多源影像内业解译、外业调查、信息提取、统计分析等技术手段,获取反映自然资源、生态环境和人文现象的空间分布及其相互关系的全部资料。资料的利用和分析是地理国情普查项目的前期准备工作,它将在地理国情普查项目的进度及质量方面起着至关重要的作用。     

抵偿高程面上坐标获取方法的研究

在布设工程控制网时,为了使边长的投影变形满足相应的规范要求,往往会选取某一高程面作为投影面,即抵偿高程面.在抵偿高程面上进行测量数据的相关计算,从而获得坐标成果.还可以将参考椭球面上的成果通过变换投影面进行坐标转换的方法来得到抵偿高程面上的坐标成果,通过对两种方法所获得的成果进行比较分析,得出两种方法等效的结论.     

基于新经济地理学的长三角城市群空间格局及发展因素

城市群空间格局发展并非均匀的发展,而是密度(Density)更为集中、距离(Distance)逐渐缩短、整合(Division)更为强烈的过程。基于2009年世界银行发展报告,在劳动生产率基础上分析了长三角城市群空间发展状态。结果表明:1城市化的推进取决于密度的增加,区域发展取决于距离约束的克服,而区域一体化则取决于减少分割并增强整合,因此3D对于认识城市群区域发展及其一体化进程是非常合适的框架。2上海、苏州和无锡表现为3D类型,常州和南京表现为"密度—距离"2D类型,杭州表现为"距离—整合"2D类型,南通等表现为"距离"1D类型,绍兴等表现为"整合"1D类型,扬州等表现出0D类型;3长三角城市群的经济密度、心理距离、制造业专业化指数和外商直接投资均与劳动生产率存在显著性,弹性系数分别为1.727、0.218、0.102和0.237,而交通综合可达性作用不再显著,说明现阶段提升城市群内部经济密度和整合内外部资源比缩短各城市间距离更为重要。     

Pleiades卫星图像正射纠正方法

Pleiades卫星图像是一种应用时间尚短的新型遥感图像,目前还缺少对其专用的正射纠正处理方法。为此,以湖北省大冶—阳新地区的6景Pleiades图像为例,在Visual Studio 2008环境下,采用C#语言开发了针对Pleiades图像有理多项式系数(rational polynomial coefficients,RPC)文件格式的转换软件包,用于将Pleiades图像的RPC文件格式转换为IKONOS图像的RPC文件格式,并采用ERDAS9.2中的IKONOS图像的正射纠正模型对其进行纠正。该方法解决了对Pleiades图像进行正射纠正所需要解决的相关问题,开发的RPC文件转换程序可以用于批量的Pleiades卫星RPC文件格式转换,提高了转换效率和准确性,为大规模应用Pleiades图像奠定了基础。     

基于势函数点分布调整的SIFT图像配准算法

尺度不变特征转换(scale invariant feature transform,SIFT)是一种广泛应用于图像配准领域的点特征提取算法。针对基于SIFT的图像自动配准算法存在的特征点分布不均匀问题,提出了一种基于势函数点分布调整的图像配准方法。该方法解决了SIFT算法不能针对特征点的分布情况进行优化的问题。通过调整SIFT的比值阈值,增加配准点的数目;通过引入分子力学中的势函数概念,对特征点分布情况进行优化;通过局部互信息精纠正,微调特征点位置,以提高特征配准点的配准精度;最终实现高质量(空间分布均衡,配准精度高)的图像自动配准。