基于VB的测量坐标系统转换程序设计与实现

讨论了测量坐标系统转换中数学模型选择、参数计算、算法设计等几个关键问题,研究了利用VB语言编程实现测量坐标系统转换的方法,并通过实例进行了验证。     

激光点云建模与传统建模方法的比较

介绍了激光点云建模与传统3DMax建模技术的工作原理、实现流程和成果表达形式,结合实例从数据获取途径与建模方法两方面对二者进行对比,证明激光点云建模技术可以快速、精确地建立三维实体模型,对比结果能够为实际工程领域中的建模需求提供参考。     

基于Leica XPro系统的ADS80数字影像空三加密方法研究

ADS80航空摄影测量系统作为新一代的数字摄影系统,其获得的高分辨率航空影像已经广泛应用于我国各行业的基础建设项目中。Leica XPro系统是对ADS80影像数据做后续处理的主流软件之一,本文主要介绍了基于Leica XPro系统进行空三加密的流程,并对加密过程中可能遇到的一些问题加以分析和阐述。     

车载移动测量系统应用于城市大比例尺地形图更新

将车载移动测量系统与城市大比例尺数字地形图测图相结合,成功地将车载移动测量系统运用于城市大比例尺测图更新应用中。通过在测区内布设靶标控制点,对比靶标的点云量算坐标与全站仪实测实际坐标,统计分析车载移动测量系统的测图精度。实验结果表明,车载移动测量系统能够满足城市大比例尺地形图测图要求。     

基于Skyline的扬州市三维可视化系统的设计与应用

随着城市化进程的进一步加快,政府对城市统筹规划技术的要求日益增高。现代城市的规划设计更加需要科学的系统进行辅助决策。本文以扬州市三维可视化系统的成功建设,介绍了三维数字城市系统建设中的Skyline结合3Dmax快速建模技术,论述了Skyline三维平台建设虚拟城市的方法和策略,并利用其提供的应用程序接口进行了二次功能开发,一定程度上为数字城市规划建设提供技术支持与参考。     

基于方差递推法的Kalman滤波在钟差预报中的应用

卫星导航系统中星载原子钟的钟差预报对于导航、定位及授时具有重要的作用。为了提高卫星钟差预报的精度,设计了一种两步确定卫星钟噪声协方差矩阵的Kalman滤波钟差预报模型。该方法首先基于Hadamard总方差确定卫星钟噪声协方差矩阵的初值,然后,使用方差递推法得到滤波过程中卫星钟的噪声协方差矩阵。使用GPS系统的星载铷钟数据进行短期预报,并与常用的二次多项式模型、灰色模型进行对比,结果表明:本文中提出的方法可以实现高精度的卫星钟差预报且预报效果优于两种常用模型,同时,该方法能够在一定程度上弥补预报误差随预报时间增加而不断变大的不足。     

PPP/SINS紧耦合系统仿真的研究与分析

在捷联惯导(SINS)和GPS卫星接收机进行紧耦合的研究中,采用差分定位进行紧耦合的方法比较成熟,而关于精密单点定位(PPP)与捷联惯导紧耦合的研究还比较少。本文对精密单点定位与捷联惯导紧组合系统进行了Matlab仿真,利用数学解析的方法产生机载运动轨迹,通过设置系统的参数,获得仿真SINS和GPS数据;然后,通过PPP/SINS紧组合系统的仿真程序解算,将定位结果与PPP的结果比较,表明PPP/SINS紧组合导航定位的结果比PPP的精度和可靠性好,而且收敛的速度更快,同时也验证了算法的正确性。最后,分析了不同等级惯导对定位精度的影响。     

基于移动端的“智慧城市与地理国情一张图系统”设计及其应用

系统把智慧城市建设与地理国情应用完美结合,形成时空一体、二三维一体的集成多源数据的一张图;开发IPAD版系统,把PC端的数据处理向移动端适时展现。系统具有国情普查数据的展示和分析、专题地图展示、电子地图、三维模型展示、轨迹记录,以及其他GIS基本功能。在屏幕上任意点取闭合图形,就会实时显示选定图形范围内的国情数据及统计分析数据。辅助决策者又好又快地进行科学决策。     

移动测量系统宽幅影像的几何拼接与量测

研究了移动测量系统宽幅影像的拼接与量测算法。通过建立三幅影像柱面全景投影的几何关系,能够直接拼接完成宽幅影像。利用宽幅影像和原始影像间反投影变换关系以及三幅原始影像的同、异步立体像对,可建立宽幅影像与物方空间坐标间一一对应关系,从而实现宽幅影像目标的量测算法。宽幅影像的投影拼接和量测实验表明,利用柱面全景投影拼接得到宽幅影像的方法可应用于移动测量平台宽幅影像序列的拼接;在原始影像具备同步立体像对的条件下,宽幅影像量测的绝对精度可达1 m以内,相对精度可达0.2 m以内,满足城市环境实景目标量测的精度需求。     

不同大尺度强迫条件下考虑初始场与侧边界条件不确定性的对流尺度集合预报试验

研究了不同大尺度强迫条件下的暴雨个例中,考虑不同尺度特征的初始扰动与侧边界扰动相互作用构造对流尺度集合预报的可行性,为进一步构建“自适应”于不同强对流天气的对流尺度集合预报系统提供依据。结果表明,在大尺度强迫显著的个例1中,以大尺度扰动信息为主的动力降尺度的增长趋势较集合转换卡尔曼滤波(ETKF)更为显著,且总扰动能量在预报中后期超过集合转换卡尔曼滤波,而在大尺度强迫较弱的个例2中,集合转换卡尔曼滤波扰动能量始终高于动力降尺度。此外,当大尺度强迫显著时,初始扰动与侧边界扰动相匹配会产生相互促进的作用,而不匹配时初始扰动会在预报中后期抑制侧边界扰动的发展,当大尺度强迫较弱时,即使是互相间不匹配的初始扰动与侧边界扰动也能在大部分预报时段起到相互促进的作用,说明初始扰动与侧边界扰动的相互作用机制不仅与天气形势相关,也与二者是否匹配挂钩,另外,扰动的发展特征同样依赖于天气形势;从集合离散度的角度来看,当大尺度强迫明显时,侧边界扰动的作用会在更短的时间内取代初始扰动,从而对离散度起到主导地位;两种初始扰动方法相比,集合转换卡尔曼滤波在多数情况下对总离散度的贡献均大于动力降尺度;从降水量预报及概率预报情况来看,大尺度强迫明显的个例可预报性更高,且各集合成员间的差异较小,大尺度强迫较弱的个例则相反,且当两种初始扰动方案与侧边界扰动相结合时,较仅侧边界扰动均有一定提高。