元谋干热河谷浅沟测量方法比较与精度评价

为探究不同测量方法获取浅沟数据的精度,本文以元谋干热河谷区浅沟为例,采用RTK、三维激光扫描、近景摄影测量等多种测量方法获取浅沟数据,建立DEM并提取浅沟形态参数,对比近景摄影测量以不同方式获取标记坐标后建立DEM的差异,同时以测针板实测浅沟横剖面为参照,对比分析不同测量方法获取浅沟横剖面的精度。结果表明：RTK获取密度较低的点数据,建立的DEM较粗糙,仅体现沟缘大致走向;近景摄影测量+RTK方法测得的DEM高程整体低于近景摄影测量+全站仪所得DEM高程;利用三维激光扫描仪和近景摄影测量+全站仪两种方法获取数据所提取的浅沟形态参数精度较高;对比浅沟横剖面,横剖面近景摄影测量+全站仪测量所得与实测横剖面重合度较高。因此,利用近景摄影测量+全站仪进行浅沟测量,在精度、效率等方面优势较大。     

基于神经网络的滑移隔震结构智能半主动控制

考虑上部结构的刚度和阻尼,使用神经网络控制算法计算基底摩擦力的大小,研究了滑移隔震结构的半主动控制。对计算实例的分析表明,通过半主动控制的滑移隔震结构不但具有较好的隔震效果,且能有效地减小基底的最大滑移量及残余位移。为对比各种控制方法的控制效果,文中还利用Bang-Bang控制和瞬时最优控制算法对滑移隔震结构进行了半主动控制。对比分析表明,基于神经网络控制算法的控制效果优于其它控制算法,具有反馈量少,稳健性强等特点。     

遥感影像分析在新增建设用地督察中的应用

以卫星影像大数据和时空数据挖掘技术为基础,采用深度学习框架支撑,构建了面向新增建设用地遥感监测应用需求的深度学习训练平台,可智能发现自然资源督察线索,全面提高自然资源督察问题的发现能力.该技术可广泛服务于大范围、高频次的督察工作,为督察工作提供更及时客观全面的信息基础和保障.     

序贯一维型边缘检测新算法

本文提出一种既可用于从图象上提取具有某种用途的一维边缘,又可用于提取具有多种用途的二维边缘的序贯一维型边缘检测新算法。由于构成该算法重要组成部分的基础算子的作用,以及将二维问题化为一维问题求解而使其明显具有简单,快速、有效的特点。该算法还具有Abdou等所建议的边缘检测算子应具有的两个特性。     

CCD相机二维几何检校

CCD 相机检校是 CCD输入影象处理的一个必不可少的过程。本文对 CCD成象系统的几何性能进行了分析,提出了测定 CCD影象象素比例因子和象主点初值的简易实验方法。在此基础上,构造了一种同时顾及光、电误差的二维检校方法,井进行了相机检校实验。最后对检校结果进行了分析和讨论。     

用线特征摄影测量对目标体素进行量测和重建的可行性研究

本文利用线特征摄影测量方法对ＣＡＤ实体造型中体素进行自动量测与重建、借此建立ＣＡＤ与数字摄影测量的桥梁，文中提出了一种以描述体素几何元素为未知数，直接在像片线特征与物体表面之间进行匹配的线特征摄影测量模型和方法，并对其可行性进行了实验，实验结果表明：线特征摄影测量能达到立体摄影测量相同的，甚至更高的精度，从而可解决无明显目标点工点物体的自动量测。     

论自动化和智能化空间对地观测数据处理系统的建立

未来１０年遥感对地观测技术的发展使得遥感影像的获取将走向多种传感器、多分辨率、多谱段和多时相。各国计划发射的对地观测卫星将使我们能够同时获取大量的、不同分辨率的、多谱段的可见光、红外、微波辐射和侧视雷达的数据。从而构成用于全球变化研究、环境监测、资源调查、灾害防治的多层次遥感影像金字塔。为了能够及时地、充分地利用这些对地观测数据来回答地学研究和人类社会发展所面临时的问题，更好地发挥遥感为国民经济建设服务的巨大潜力，必须从技术上建立一个自动化和智能化的空间对地观测数据处理系统。鉴于目前应用滞后于发射，软件落后于硬件的现实情况，本文简要叙述建立自动化和智能化空间对地观测数据处理系统的必要性和可能性，分析建立该系统的主要目标和需解决的关键技术并希望国家集中各有关方面的人力和财力来共同攻关，以建立和完善我国的地球科学信息系统，提高综合研究与深入分析的现代化水平。     

基于数码相机立体像对的物体3维信息快速获取方法

研究了数码相机的内方位元素检测和镜头畸变差校正，应用近景摄影测量的原理与方法，提出了一种基于立体像对无物方控制的物体表面3维模型信息快速获取方法，试验表明，该方法获取3维信息速度快、精度较高。同时文中还比较了可变焦数码相机和固定焦距相机在获取3维信息精度方面的差异。     

基于数字摄影的钢结构变形监测系统研究

讨论了基于数字摄影的钢结构变形监测系统研究所解决的主要问题，提出了相应的解决方法，并论述了整个系统的流程。     

Comparison of resection–intersection algorithms and projection geometries in radiostereometry

Three resection–intersection algorithms were applied to simulated projections and clinical data from radiostereometric patients. On simulated data, the more advanced bundle-adjustment-based algorithms outperformed the classical Selvik algorithm, even if the error reductions were small for some parameters. On clinical data, the results were inconclusive.The two different projection geometries had a much larger influence on the error size and distribution. For the biplanar configuration, the position and motion errors were small and almost isotropic. For the uniplanar configuration, the position errors were comparably high and anisotropic, but still resulted in a high accuracy for some motion parameters at the expense of others.The simplified resection–intersection algorithm by Selvik may still be considered a good and robust algorithm for radiostereometry. More studies will have to be performed to find out how the theoretical advantages of the bundle methods can be utilized in clinical radiostereometry.