徕卡激光雷达技术在铁路全生命周期中的应用

为了将激光雷达技术应用到铁路全生命周期中,充分发挥激光雷达技术的优势,本文以徕卡公司相关激光雷达产品为例,系统分析了不同类型的激光雷达的特点和铁路工程不同阶段的测量要求,总结了激光技术在铁路全生命周期中的应用方法。通过典型工程应用分析表明,激光雷达技术可显著提高铁路工程测量的效率和质量,具有良好的应用前景。     

地表覆盖分类成果质量特征分析

自我国全面建成地理国情普查成果库之后,工作重心由全面普查变为重点监测。不论普查还是监测,准确地对地表覆盖进行分类一直是工作的重点和难点。在常态化监测阶段,把握地表覆盖分类成果的主要质量指标,归纳其诸如变化率、变化区域分布、变化类型,分析影响其成果质量的主要因素,对监测生产组织及质量控制具有非常重要的作用。     

基于地理国情数据的城市扩张和生态格局分析——以武汉市为例

城市扩张是城镇化的主要特征,研究城市扩张规律对城市空间规划、高质量发展提供决策依据。本文以武汉市为研究区,以2015—2018年地理国情监测成果为主要数据源,通过数据整理与提取、计算城市扩张特征指数、提取城市格局变化、计算生态景观指数等处理,对研究区城市扩张和生态格局变化特征进行分析。研究结果表明：2015—2018年间,武汉市从快速扩张阶段逐渐减缓,紧凑度逐渐下降;中心城市扩张主要以种植土地破坏为代价;远城区快速扩张主要以林草面积减少为代价;在生态指数上,各生态景观类型破碎度均有下降,但水域面积保持良好。     

地面沉降监测多源数据融合分析

地面沉降是区域性地面高程下降的一种地质现象,一般是由自然因素和人为因素的共同作用导致的。目前地面沉降监测的方法很多,各有优劣。本文结合武进中心城区地面沉降监测系列工程案例,对不同沉降监测方法产生的多源数据进行了分析、对比和融合,使成果兼具各种方法的优点,其不仅能更好地描述地面沉降的现状及预测地面沉降的发展趋势,而且可为后期地面沉降监测提供更加准确且丰富的数据基础。     

自然资源一体化政务服务系统及数据融合建设——以南京为例

自然资源部制定的信息化建设总体方案中,要求构建“互联网+自然资源政务服务”应用体系,实现“服务事项标准统一、整体联动、业务协同,自然资源政务服务和共享开放能力全面提高”。一体化政务服务系统作为政务服务应用体系的重点建设内容,也是落实自然资源管理“两统一”职责的重要支撑,如何整合各类数据资源、发挥系统作用,成为亟待研究的问题。本文在分析自然资源业务管理需求后,提出了一体化政务服务系统及数据融合的建设思路。     

BDS卫星钟差半参数平差模型异常数据探测与处理

针对北斗卫星钟差数据中出现钟跳、粗差等异常数据频次较高的问题,将半参数平差模型引入BDS的钟差数据的处理过程中。首先,在考虑系统误差的同时,改进了常用的钟差模型;其次,综合考虑异常数据和系统误差,利用补偿最小二乘原理和极值求解方法,详细推导了分离异常数据前后参数和非参数估计值与相应观测值改正数的关系表达式,实现了异常数据的定值、参数求解和系统误差分离。在此基础上,引入Cook距离,给出了利用参数分量和非参数分量的Cook距离及混合Cook距离,去判断异常值的位置,并给出了一些参数的选取方法及相应的处理措施,实现了卫星钟差异常数据的定位和定值以及部分系统误差的分离。最后,采用武汉大学GNSS中心提供的采样间隔为5 min的北斗卫星精密钟差数据,将本文方法与常用方法进行了试验对比。试验结果表明,本文方法能够有效地识别并处理卫星钟差数据中的异常值,有效克服了基于经验阈值钟差异常数据探测方法的不足,且该方法对于量级较小的异常钟差数据也有很好的探测效果,一定程度丰富了现有的BDS钟差数据质量控制方法。     

城市扩展元胞自动机多结构卷积神经网络模型

传统的城市扩展元胞自动机(CA)模型是基于单个元胞的变量信息挖掘来构建转换规则的。针对这一问题,本文基于多结构卷积神经网络提出从区域特征出发且顾及区域多尺度特征挖掘转换规则的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA),并以武汉主城区和上海浦东新区为例,模拟了两个试验区2005—2015年期间城市扩展过程。模型验证表明:与逻辑回归和神经网络相比,本文构建的3个单一结构的卷积神经网络元胞自动机(CNN-CA)模型在4个指标(Kappa系数、FoM(figure of merit)值、命中率(h)和错误率(m))上都有不同程度的提高。特别是FoM指数,在武汉主城区提高了23.3%~29.4%,在上海浦东新区提高了20.3%~28.5%。此外,MSCNN-CA模型与3个单一结构的CNN-CA模型相比,在各个指标上也有所改善,FoM指数在武汉主城区提高了0.8%~4.8%,上海浦东新区提高了2.8%~7.8%。两个试验区的模拟结果表明:相比传统CA模型,基于多结构卷积神经网络的城市扩展元胞自动机模型(MSCNN-CA)能够有效提高城市扩展模拟的精度,更真实地反映城市扩展空间演变过程。相比单结构的卷积神经网络CA模型,多结构卷积神经网络CA模型的稳定性和模拟结果准确性有所提升。     

基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取及其高度计算

本文选取成都市某一区域建筑物A、B为研究对象,采用分辨率为0.61 m的Quick bird影像,运用图像分割法和LVQ神经网络算法,提取建筑物侧面信息,根据假设法原理,构建高度计算物理模型,求取建筑物高度。对比实测数据,结合可能影响实验结果的实地因素、遥感影像因素进行精度分析与评价,探讨基于高分遥感影像的建筑物侧面信息提取和高度计算的方法。结果表明,LVQ神经网络算法在建筑物侧面提取和高度计算中有更好的应用价值,精度高达94%。     

深圳市地理信息产业政策研究及建议

深圳市2014年地理信息产业调查估算产值为50-60亿元,产业发展潜力具有很大的挖掘空间。有效的产业政策可以促进产业发展。为加快深圳地理信息产业发展,本文在对深圳市现有地理信息产业政策体系进行全面梳理和政策问题分析的基础上,开展促进深圳市地理信息发展的产业政策研究,提出深圳市地理信息产业优先发展方向、领域,并基于地理信息产业政策研究理论框架,给出具有针对性的政策完善建议。     

基于实景激光扫描技术的室内导航系统的建立

随着城市化进程的发展,人们在室内的时间越来越多,室内空间的应用价值也越来越高。在智慧城市的发展过程中,大量的室内空间需要数字化,室内空间数据的获取手段和数据应用需要进一步挖掘。本文利用三维实景激光扫描仪对北方工业大学浩学楼进行数据采集,创建了实景展示和实景导航,重点介绍了M3扫描车获取点云数据,并将点云数据进行拼接、去噪等处理,最后分析了点云数据的精度。由此可以得出实景激光扫描技术在建立室内导航系统中的可行性、高效性和准确性。