浅谈基于Android的移动地理信息采集系统建设

阐述了Android平台下调用GPS定位的方式方法,提出了PC端空间数据文件shapefile至Android平台可识别的SQLite数据库的转换方法和技术手段。通过Arc GIS SDK for Android移动GIS类库组件对SQLite数据库解析成Graphic图层,实现了地图属性编辑查看功能,并通过调用Android移动设备的拍照功能,将照片文件关联到属性信息,丰富地理信息数据的内容,实现地理信息数据的移动终端采集。     

恶劣环境下GPS/BDS混合双差模糊度固定性能分析

针对在恶劣观测环境下每个GNSS系统只观测到较少的几颗卫星,采用标准双差模型很难实现整周模糊度固定的问题,该文对GPS/BDS系统间混合双差模型进行研究,利用该模型计算出GPS/BDS系统偏差。在此基础上,利用实验分别对模拟和真实恶劣观测环境下的模糊度固定性能进行分析,实验结果表明,恶劣环境下GPS/BDS系统间混合双差模型表现良好,相较于经典的双差模型可将模糊度固定平均所需时间分别缩短43%和33%,模糊度固定成功率分别提高107%和31%。     

港珠澳大桥沉管隧道贯通误差预计

针对港珠澳大桥沉管隧道的安全贯通问题,该文从隧道外GPS网的布设及施测方法出发,通过多期复测数据评价GPS网具有可靠的测量精度;通过对GPS网点的稳定性分析,阐明了沉管隧道地面控制点位无法长期保留、稳定性差的特点;最后就GPS网引起的贯通误差影响值进行了估算。     

卷积神经网络及其在矿床找矿预测中的应用——以安徽省兆吉口铅锌矿床为例

大数据人工智能地质学刚刚起步,基于大数据智能算法的地质研究是非常有意义的探索性实验。利用大数据和机器学习解决矿产预测问题,有助于人们克服不能全面考虑地质变量的困难及评估当前模型在已有数据中的可靠性。元素地表分布特征量主要受原岩成分、成矿作用影响和地表过程的影响,它们携带某些指示矿体就位的信息,即矿体在地下空间就位时在地表的响应,且未在地表过程中消失。以往的地球化学勘查工作仅仅识别异常,但未能发现矿体在地表响应的成矿特征量。本文以安徽省兆吉口铅锌矿床为例,通过机器学习,利用卷积神经网络算法,不断挖掘元素Pb分布特征与矿体地下就位空间的耦合相关性。经过1000次训练后,可以得到准确率0. 93,损失率0. 28的卷积神经网络模型。这种神经网络模型就是矿体在地下就位时元素在地表分布的响应,可以用来进行矿产资源预测。应用该模型对未知区进行预测,结果显示第53号区域具有很大概率存在尚未发现的矿体。     

测绘工程中GPS RTK技术的应用实例

通过测绘工程地应用,简要介绍GPS RTK的原理和特点及在像控点联测中的快速、不受地域条件限制等特性。     

GPS辅助数字摄影测量

数码相机在航空摄影测量中的应用,没有了传统胶片的冲洗等后处理过程,拍摄完毕马上就能对拍摄的影像质量以及拍摄有无漏洞进行检查,这就使得航摄作业快速、灵活、方便。GPS与数码相机结合应用于摄影测量将极大地减少航摄地面控制测量的工作量,这必将大力促进数码相机在摄影测量中的应用。     

GPS技术和遥感影像在编制重点文物地图中的应用——以制作武汉大学校园重点文物图为例

GPS技术具有实时导航、定位准确的特点,遥感影像能提供快速及时的地理信息,它们当前还未广泛应用于地图的制作,本文尝试将这两种技术结合应用来编制地图,进而探讨在制作过程中的数据处理、重点文物图的设计与编制等问题;并以制作武汉大学的重点文物图为例,来说明和分析这种制作方法所具有的显著特点和具体操作的可行性。     

国际南极大地参考框架的构建与进展

回顾了南极大地参考框架发展的历史,总结了由国际南极研究科学委员会(SCAR)组织的历次南极地区大地测量观测活动的成果,并结合2007~2008第四次国际极地年(IPY)对南极大地参考框架的前景进行了展望,其中重点介绍了我国对构建南极大地参考框架的贡献。     

用GPS位移资料计算应变方法的讨论

目前使用相同或类似的GPS资料求应变,不同研究者给出的结果会有显著差别。为此,对用GPS位移(或速度)资料计算应变(或应变速率)的方法进行了研讨。分析后认为,应变计算可以归结成两大类第一类是利用测点附近资料直接求微分或微分的加权平均值的直接计算法;第二类是用解析曲线拟合观测的位移,然后根据该曲线提供的总的趋势求测点的微分值的位移拟合法,这类方法在拟合中又可以分成整体拟合和分片拟合两种。应变计算应该在球面坐标系下进行,根据研究对象和要求,选择适当的方法。     

BDS-3新频点信号双频精密单点定位精度分析

北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite System, BDS)已于2020年7月正式建成并开通, 北斗三号(BDS-3)在旧信号B1I和B3I的基础上, 增加了B1C、B2a新信号. 为了全面评估BDS-3的新信号B1C、B2a的定位性能, 试验了GPS (Global Positioning System)、BDS-3、BDS-2/BDS-3新旧信号的定位性能和BDS系统不同频点与GPS组合定位性能, 对BDS (B1I+B3I、B1C/B2a)+GPS (L1+L2)组合静态PPP (Precise Point Positioning)定位性能进行分析, 并与单卫星系统对比分析. 试验结果表明: BDS-3 (B1C/B2a)在East (E)、\lk North (N)、Up (U)方向的定位精度优于1.25cm、0.89cm、1.67cm, BDS-3新旧频点在E、N方向上定位精度与GPS L1/L2在同一水平上, U方向上新频点定位精度高于GPS L1/L2和BDS-3旧频点, 较旧频点定位精度提升了34.2%, 新频点收敛时间25.9min比旧频点提升了12.7%; 相较于BDS、GPS单系统, 组合系统BDS/GPS定位精度和收敛时间有了明显的提高, BDS-3 (B1C/B2a)+GPS在E、N方向上与BDS-3 (B1I/B3I)+GPS定位精度相当, 在U方向上定位精度前者较后者有了明显的提升, 提升了17.2%, 组合系统新频点收敛时间20.1min比旧频点提升了17.6%.