多类重力场模型的精度分析

分析国际公布的EGM2008、GECO和EIGEN-6C4等超高阶重力场模型及GOCO03S、GOCONSGCF2DIRR5和GOCONSGCF2TIMR5等低阶重力场模型的内符合精度。利用实测的GNSS/水准数据对各模型进行外符合精度的检核。分析6个模型在不同阶次组合的精度,进而选取可靠的截断阶次确定组合重力场模型。计算结果表明:EGM2008、GECO、EIGEN-6C4及DIRR5四个重力场模型的阶方差均保持在mm级,而GOCO03S在191阶之后的精度达到dm级,TIMR5模型在228阶之后的精度达到dm级;6个重力场模型中,EIGEN-6C4模型的累计阶方差最小;EGM2008、GECO模型的互差阶方差在高频部分呈现差异,而在超高阶部分两种模型的互差阶方差符合性好;与EGM2008模型相比,其组合重力场模型高程异常精度最优可达0.063 m,精度提升幅度为15%,与GECO模型相比,其组合重力场模型高程异常精度最优可达0.060 m,精度提升幅度为23%,与EIGEN-6C4模型相比,其对应的组合重力场模型高程异常精度最优可达0.064 m,精度提升幅度为18%,因此,组合重力场模型能提高重力场模型高程异常的精度。     

浅析房产面积测绘中存在的问题

随着房地产经济的迅猛发展,业主对房产面积测绘精度的要求越来越高。房产面积测绘的精确度与业主的合法利益有很大的关联,这就要求更加严格控制测绘过程质量,减少房产面积测绘误差。本文讨论了目前房产测绘中存在的几大问题,并对如何提高房产测绘质量提出相关的建议和对策。     

旋翼无人机测算风速风向技术研究

目前大部分民用无人机没有准确测量风速、风向和预警风场的功能,然而森林火灾扑救等多种场景需要无人机可以提供准确的风速。本文提出了一种基于旋翼无人机坐标数据测算风速风向的技术,通过无人机主机RTK坐标信息及方位角、倾角数据精准获取螺旋桨点相对坐标信息,选择不同负载条件下无人机以1~16 m/s的不同速度分别飞行30 s以上,根据螺旋桨坐标信息变化数值,结合风洞测试数据及风场动力学原理,研究风速与旋翼无人机倾角关系,并通过风洞试验检验该方法精度;并可根据无人机RTK推算出的螺旋桨坐标变化信息判断风向。结果表明,无人机风速与旋翼无人机倾角呈正相关关系;无人机负载加重时,对应受风速干扰的倾角会相对减小;无人机飞行受阵风干扰出现噪点的概率,高海拔区域大于低海拔区域;并建立六旋翼无人机飞行倾角的风速估算模型y=－1.043 5+1.150 1x,该模型测算风速的中误差值为0.966,绝对值小于1,满足应急指挥现场对无人机测量风速精度要求。该方法得到风速测算精度高,可以为旋翼无人机实时获取风速风向提供一种可行方法,具有一定的实用价值。     

近景摄影测量支持下的地铁盾构管片姿态测量方法及其应用

传统的地铁盾构管片姿态测量的方法存在作业时间长,与施工流水线交叉作业劳动量大,且无法实时测量等不足。本文提出了利用近景摄影测量的方法对盾构管片姿态进行测量,通过在盾构管片环上铺设人工标志点,使用数码相机进行拍摄,利用光束法平常对摄影图片进行数据解算,得到解算标志点坐标后,再根据空间三点定圆心原理确定盾构环圆心点的坐标。试验结果表明,对比传统测量方法,新方法误差不超过3 cm,能够完全满足盾构管片姿态的测量精度要求,具有很好的推广价值。     

无人机机载LiDAR在沿海滩涂大比例尺地形测绘中的应用

以南京市以下长江12.5 m深水航道建设工程中的白茆沙整治建筑物工程的年度监测为例,介绍了利用无人机航摄和机载LiDAR技术进行大比例尺高精度的滩涂地理信息数据采集的关键技术。研究案例表明,采用无人机搭载数码相机和LiDAR联合进行数据采集,在小区域、通行困难地区的高分辨率影像和地面高程数据快速获取方面具有明显优势,为沿海滩涂开发中的工程用图测绘工作提供了一种新的有效快捷的技术手段。     

Trimble MX7移动测量系统精度影响因素分析

车载移动测量系统的测图精度受测量环境影响较大,而城市测量的环境一般较复杂,且环境对测量精度的影响程度并未明确,因此本文主要针对车辆在建筑物遮挡和拐弯两种情况下做了实验,同时对同一目标点的二维坐标和三维坐标进行了平面精度的对比,综合分析评价了Trimble MX7移动测量系统在实际应用中行驶轨迹精度和目标点位精度的变化情况。实验证明,轨迹拐弯处的点位精度比车辆直行时的点位精度差,但满足1∶1 000数字测图精度要求,在建筑遮挡最密集时点位精度最差但仍可应用于1∶1 000野外数字测图,直接对目标点的三维坐标进行提取的精度优于二维坐标提取方式,该测量系统可应用于1∶2 000野外数字测图的高程测量。     

徕卡RTC360三维激光扫描仪在竣工测量中的应用

徕卡RTC360不仅操作简单、扫描速度快,而且非常智能。可以实时跟踪计算两个连续站点间的相对位置,点云实时预拼接。后期搭配Register360智能拼接软件,点云智能拼接处理,无需人工干预,简单高效。     

PSD法测量大型射电望远镜副面位姿

指向精度是大型射电望远镜天线具有挑战性的关键技术指标.在望远镜运行中,方位俯仰角的变化、重力以及日照等对副面撑杆的综合影响会引起望远镜的副面位姿改变从而引起指向误差的增加和天线效率的降低.基于天马65 m射电望远镜,使用位置传感器装置(PSD)法构建了副面位置偏移量测定系统,可以实时采集副面的3维位移数据,构建重力模型,将测试结果与射电法构建的现有副面模型进行对比,有较好的一致性.此外,该系统可以分析日照(引起撑腿局部温度效应)引起的副面位移情况,也可以监视风载和瞬时启停对副面位姿的影响.     

机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨

结合广东省机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设项目,介绍了项目总体技术路线,针对项目难点,从设备选择、点云密度设计、植被覆盖密集山区数据获取方法、点云数据分类组合算法、空白区处理等5个方面的关键技术进行了探讨,并提出解决方案,为同类项目的设计与实施提供参考。     

多尺度邻域特征下的机载LiDAR点云电力线分类

利用机载激光雷达技术三维测量精度高且获取快速的优点进行电力线自动分类提取已成为点云数据处理与电力应用的重要领域。针对电力线分类模型的自动化和高精度需求,本文提出了基于三维多尺度邻域特征的机载LiDAR点云电力线分类提取模型框架,主要包括4个步骤：电力线候选点滤波、多尺度邻域类型选取、形状结构特征提取和支持向量机分类。通过对2个复杂城市区域的试验数据集和8种不同邻域类型的详细结果对比分析,发现基于多尺度圆球邻域形状结构特征的分类模型结果准确率、召回率和质量分别达到97%、94%和93%,同时整体处理时间在2个试验数据中分别从366、256 s减少到274、160 s。试验结果表明,该方法在多种复杂城市场景中能够实现机载LiDAR数据的电力线较高精度分类提取。