GAMIT/GLOBK在Linux系统下的安装与应用

GAMIT是国内外高精度GPS数据处理中通常采用的软件之一,多安装于Linux操作系统,本文主要介绍了GAMIT在Linux平台下的安装与使用,并通过算例来说明GLOBK进行网平差后所得到的坐标结果是可靠的。     

基于比例整体最小二乘的GPS高程拟合

针对GPS高程拟合过程中GPS基线观测量和水准高程观测量含有误差且残差中误差不相同的情况,在整体最小二乘(TLS)基础上引入比例因子λ来确定残差中误差的大小,即比例整体最小二乘(STLS)。实例计算表明,STLS比TLS和LS能够得到更好的估计参数,高程异常值拟合精度也相应提高。     

隧道断面监测的椭圆拟合方法研究

监测隧道断面是获取隧道变形情况的有效途径。通过对管片的高精度自动测量,采用有效的椭圆拟合算法,可以求解得到隧道椭圆化的几何参数,同时,针对管片表面干扰物的影响,对数据粗差进行处理。通过工程实例的检验,证明算法有效可靠。     

基于CorelDRAW的地图注记自动化配置方法研究

作为制图者与用图者间信息传递的桥梁,地图注记辅助地图符号,对制图要素的名称、种类、性质和数量特征等进行了标识和说明,是地图不可或缺的组成部分。曲线、文字编辑功能极强的CorelDRAW软件颇受制图人员青睐,尤其在注记配置工作中扮演着重要角色。文章从点、线、面三个角度对地图注记配置进行了理论探析,同时基于CorelDRAW 15．0 Type Library控件和VBA环境进行了二次开发,智能化地实现了点注记的四点定位、线注记的适合路径、封闭面域的构建和自定义面注记的添加,对提高地图制图的效率和美化图面效果具有十分重要的意义。     

回归分析在建筑物变形监测中的应用

本文介绍了如何应用Excel选取合适的曲线拟合模型,结合沉降观测实例,用所选模型进行建筑物沉降变形的数据分析,进行沉降预测结果的分析和检验,在一定程度证实了建筑物沉降变形分析中这种方法的可行性。     

应用选权拟合法建立单历元伪距和载波相位双差模型

本文根据选权拟合法的一个重要性质:只要被约束的那部分参数估值无偏,其余的参数估值也无偏;该性质说明利用选权拟合进行参数估计的结果是条件无偏的。这个不同于一般正则化解的重要特性可以建立单历元伪距和载波相位双差模型,并通过实例验证了该方法的可行性。     

遥感影像亮度和反差分布不均匀性校正算法的效果比较

提出能同时消除亮度和反差分布不均匀现象的分块均值方差变换法, 重点对插值匀光法、MASK 匀光 法、同态滤波匀光法、Retinex 匀光法以及分块均值方差变换法的校正效果进行了实验比较。研究表明: 分块均值 方差变换法既能消除亮度分布不均匀现象, 又能消除反差分布不均匀现象, 而MASK 匀光法、插值匀光法、Retinex 匀光法只能解决亮度分布不均匀问题, 同态滤波匀光法仅能减弱亮度分布不均匀现象; 在匀光效果方面, 分块均 值方差变换法最好, MASK 匀光法次之, 插值匀光法紧随其后, 接下来是Re     

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探地雷达宽角反射图形拟合方法

探地雷达共中心点(CMP)法仅用于局部速度测试,为使用宽角反射法进行剖面探测,可固定一个雷达天线而将另一个天线沿测线移动,从而获取整个地质界面的反射信号.本文提出宽角反射剖面探测方法,基于平直岩层界面导出其反射信号的关系式,并开发出解释软件,可精确计算岩层几何参数和层速度,从而进行地质分层.     

The role of visualisation in the choice of stationary non-separable space–time covariance functions: an application to air pollution data

Modelling spatio-temporal dependencies resulting from dynamic processes that evolve in both space and time is essential in many scientific fields. Spatio-temporal Kriging is one of the space–time procedures, which has progressed the most over the last few years. Kriging predictions strongly depend on the covariance function associated with the stochastic process under study. Therefore, the choice of such a covariance function, which is usually based on empirical covariance, is a core aspect in the prediction procedure. As the empirical covariance is not necessarily a permissible covariance function, it is necessary to fit a valid covariance model. Due to the complexity of these valid models in the spatio-temporal case, visualising them is of great help, at least when selecting the set of candidate models to represent the spatio-temporal dependencies suggested by the empirical covariogram. We focus on the visualisation of the most interesting stationary non-separable covariance functions and how they change as their main parameters take different values. We wrote a specialised code for visualisation purposes. In order to illustrate the usefulness of visualisation when choosing the appropriate non-separable spatio-temporal covariance model, we focus on an important pollution problem, namely the levels of carbon monoxide, in the city of Madrid, Spain.