SOKKIA NET05全站仪自动目标识别精度测试与分析

介绍了SOKKIA NET05全站仪自动目标识别功能的特点,分析了影响全站仪观测精度的误差来源。在多种观测条件下,对仪器自动目标识别精度进行了全面的测试和分析,与人工照准精度进行了比较,并对仪器自动目标识别夜间观测精度进行检测。结果表明,在正常观测条件下,仪器自动目标识别精度较高,且测值稳定。     

廊桥立面测量方法研究

利用免棱镜测绘技术测量廊桥立面,通过测站改正、互换数据列等方法编辑处理,使假定坐标系下三维坐标数据转换成实用正立面数据,达到直接展点绘图目的。经点位精度分析,得出此种方法满足廊桥立面测量的精度要求。     

CORS系统建设中数据通讯及组网问题

主要详细阐述了GNSS连续运行基准站系统（CORS）建设时,基准站到数据处理中心、数据处理中心到移动站通讯链路的建立方式和方法。根据CORS系统的应用情况以及固定参考站数量对通讯线路的构建方式以及组网方式进行了详细列表比对,并对无线宽带和3G通讯技术在今后的CORS系统通讯组网的应用进行了前瞻和简介,以供相关技术人员参考。     

大跨斜拉桥悬臂端钢箱梁上监测点高程测量新方法

在斜拉桥的主梁施工中,需要高精度测量悬臂端钢箱梁的高程。随着悬臂的增长,桥面的晃动越来越大,水准仪读数的难度也越来越大,甚至读不出数据;同时由于梁面上施工设备的影响,测量的难度很大,时间也很长。本文提出采用Leica TCA2003全站仪测量高差和水准仪测量工作基点高程相结合的方法,测量钢箱梁上监测点的高程,通过理论分析和对比实验证明了该方法的可行性。     

印尼8.7级大震前后GPS观测站的地壳水平与垂直位移时间序列结果

利用IGS及中国地壳运动观测网络GPS连续观测站6年多时间的观测结果, 以中国大陆东部的稳定点组作为水平位移与垂直位移解的参考基准, 得到了2004年12月26日印尼苏门答腊8.7级与2005年3月28日8.5级大震前后GPS观测站的地壳水平及垂直位移时间序列的结果。 尽管所采用的GPS站点少, 且分布范围大, 但仍可看到在如此大的地震震前、 同震与震后地壳运动的特征, 为今后观测研究提供了十分有意义的结果。 文中所采用稳定点组基准有效消除水平位移场的平移与旋转, 而局部椭球面的不平性对计算区域地壳运动结果, 特别是对垂直位移的影响很小, 说明了位移解所描述的大范围区域位移场是合理的。 这两次地震的同震水平位移及震后的垂直位移影响量级达数厘米, 范围达远离8.7级地震震中4500 km之外, 甚至更远。     

珠三角城市化对气温时空差异性影响

利用1967-2015年珠江三角洲21个气象站逐日气温资料,根据人口数量、人口密度和夜间灯光数据等数据集划分城市和郊区站点类型,在此基础上,对比不同时空尺度城市站和郊区站气温变化,分析了城市化对气温影响的时空差异性。结果表明：① 1967-2015年,珠三角地区年平均气温、平均最高气温和最低气温均显著升高,平均最低气温的增温速率最高,分别是平均气温的1.05~1.16倍和平均最高气温的0.95~1.32倍。其中,年平均气温变化速率的季节差异普遍表现为秋冬季节增温最强,增温速率均高于0.3 ℃/10a,春夏季节增温较弱,增温速率最低为0.16 ℃/10a。② 利用城市和海表温度对比研究城市化效应,受城市化影响,珠三角年平均气温的增温趋势是0.096 ℃/10a。③ 利用城市和郊区对比研究城市化效应,1967-2015年城市化对城区的气温升高具有显著贡献,而且城市化对平均最高气温及最低气温增温的贡献率最大。其中,城市化对年平均气温变化的贡献率的季节差异表现为夏冬季节较强,贡献率高于11.8%,春秋季节较弱,贡献率最低仅为4.46%。④ 站点划分方法,城市化发展不同阶段及研究时间尺度的选择均导致城市化增温效应的研究结果具有较大不确定性。不同站点分类方法多指示城市化对最低气温升高的贡献率最强,最高可达到38.6%。     

地震地电阻率交流观测方法及观测实验

介绍地震地电阻率交流观测的原理及方法、观测系统的要求及主要技术指标,并在受地铁干扰严重的江宁台进行实验观测。初步观测结果表明,该系统观测结果与直流观测结果相当,能满足台站实际观测需求,同时达到抗干扰目的。证明采用交流供电方法进行地电阻率观测,能够在较强干扰背景下获取较高的信噪比,很好地抑制城市地铁、轻轨以及其他因素引起的电磁干扰。
     

基于加权水平精度因子的伪卫星基站选择方法

提出一种以加权水平精度因子为依据的基站选择方法,该方法根据基站和用户的相对位置给予每个基站不同的权值,降低测量误差较大的基站被选中参与定位的可能性。通过对伪距测量误差数学模型的分析,推导伪卫星定位系统加权矩阵,并设计了基于基站对WHDOP贡献的基站选择方法。仿真结果表明,该方法能更加高效、准确地实现伪卫星基站的选择,降低接收机的计算量,提高系统的定位精度。     

Normalizing shadows in multi-temporal aerial frame imagery using relative radiometric adjustments to support near-real-time change detection

This study addresses the problem of shadows in multi-temporal imagery, which is a key issue with change detection approaches based on image comparison. We apply image-to-image radiometric normalizations including histogram matching (HM), mean-variance (MV) equalization, linear regression based on pseudo-invariant features (PIF-LR), and radiometric control sets (RCS) representing high- and low-reflectance extrema, for the novel purpose of normalizing brightness of transient shadows in high spatial resolution, bi-temporal, aerial frame image sets. Efficient shadow normalization is integral to remote sensing procedures that support disaster response efforts in a near-real-time fashion, including repeat station image (RSI) capture, wireless data transfer, shadow detection (as precursor to shadow normalization), and change detection based on image differencing and visual interpretation. We apply the normalization techniques to imagery of suburban scenes containing shadowed materials of varied spectral reflectance characteristics, whereby intensity (average of red, green, and blue spectral band values) under fully illuminated conditions is known from counterpart reference images (time-1 versus time-2). We evaluate the normalization results using stratified random pixel samples within transient shadows, considering central tendency and variance of differences in intensity relative to the unnormalized images. Overall, MV equalization yielded superior results in our tests, reducing the radiometric effects of shadowing by more than 85 percent. The HM and PIF-LR approaches showed slightly lower performance than MV, while the RCS approach proved unreliable among scenes and among stratified intensity levels. We qualitatively evaluate a shadow normalization based on MV equalization, describing its utility and limitations when applied in change detection. Application of image-to-image radiometric normalization for brightening shadowed areas in multi-temporal imagery in this study proved efficient and effective to support change detection.     

温度与天气对IGS跟踪站联测的残差影响分析

针对一年中全球卫星导航系统(GNSS)服务(IGS)跟踪站联测残差影响较大等问题,总结平均温度变化、雨雪天气情况与IGS站联测残差的关系,判断影响IGS跟踪站联测残差的因素.适合我国境内及周边IGS站联测的基准站的稳定性检测,并使用标准化均方根误差平均值(NRMS)进行评价,在避免影响精度因素的情况下进行联测,提高精度.最后选取2018年CHAN站作为未知站点,对我国东北地区周边4个IGS站(BJFS、DAEJ、SHAO、ULAB)进行联测,利用GAMIT/GLOBK软件进行高精度基线处理,并选择2017年数据进行检核.实验结果表明平均温度变化与雨雪天气是影响IGS跟踪站联测残差的两项因素,平均温度与NRMS值呈负相关趋势,相关性大于60%.雨雪天气联测效果较差,较非雨雪天气NRMS值相差0.5mm左右,其中降雪天气联测精度最低,不建议雨雪天气进行联测任务.