重力异常辅助惯性导航中匹配区提取方法

由于重力场中的重力异常数据是以格网的形式表示的,它与地形的DEM在数据结构上有一定的相似性.因此可借鉴一些数字地形分析的方法,提取重力场的特征区域(匹配区)用于辅助惯性导航.首先,对重力场进行特征提取,通过对特征的比较分析选取其中的某些因子作为重力场特征因子;然后,利用等值线方法对重力场特征数据进行区域分割,提取栅格特征数据区域的矢量边缘,并对这些矢量表示的区域进行聚类处理;最后,利用凸壳算法提取这些区域的凸壳范围线,获得重力异常变化比较显著的区域(匹配区).从而为重力匹配辅助导航提供了必要的参考数据.     

一种基于BP神经网络的空间异常探测方法

空间异常探测旨在发现偏离普遍模式的小部分异常目标.对揭示地理现象潜在的发展变化规律有着重要意义.在现有的空间异常探测方法中,空间邻近域的确定直接影响探测结果的可靠性.为此,在顾及空间数据分布特征的前提下,利用人工神经网络机器学习的优势,发展了面向空间异常探测的BP神经网络结构和学习规则,提出了基于BP神经网络的空间异常探测方法,定义了基于BP神经网络的空间异常度概念,进而探测空间异常.最后,通过3组实际算例验证所提方法的可行性,并分析得出实验结论.     

基于3S技术的矿产资源移动执法监察系统的设计与实现

针对矿产资源开采现状,提出了3S一体化的矿产资源移动执法的设计思想,探讨和分析了辽宁省矿产资源移动执法系统的系统架构与功能、工作流程,并对系统开发过程中的矿山违法信息提取关键技术进行了详细介绍。为矿产资源信息化管理提供了一种很好的借鉴模式。     

BP神经网络和二次曲面模型对求高程异常精度分析

许多测量施工单位在进行GPS静态测量时,都会遇到求解高程异常的问题。这样才能将大地高转化成正常高。论文用两种方法来求高程异常,其一,二次曲面模型的方法来求高程异常,其二,采用BP神经网络的方法来求高程异常,并对两者所求的高程异常的精度进行分析,从论文中看到BP神经网络对求解高程异常的精度高,从而为BP神经网络在测量中的应用提供借鉴。     

海洋磁力测量中测线方向的选择方法

采用测线间磁异常插值精度分析了测线方向对磁测的影响;探讨了测线方向的选择方法,结合我国不同海区磁异常分布特征给出了不同海区测量时测线方向的选择详细方案。结论表明:海洋磁力测量中,测线方向对磁异常插值精度的影响不大,但是为了获得更高的磁异常插值精度,测线方向应尽量沿磁异常梯度方向布设。给出的测线方向的选择方法和我国不同海区测线方向选择详细方案可供作业人员参考。     

精确高程异常的确定

本文在顾及局部地形改正、椭球改正及大气改正的情况下,采用实测数据,应用Meissel方法和Wenzel频谱分析方法,对某盆地边缘的高程异常进行了实际计算。并将计算结果同多普勒高程异常进行了比较,证明结果是良好的。此外还对我国精确高程异常的确定提出了一些建议。     

扰动重力边值问题与实际数据处理的研究

讨论了应用GPS测量重力点的大地高 ,从而获得地面点的扰动重力 (或称纯重力异常 )值这样新的重力边值条件 ,如何从理论与实际上确定重力场的问题。     

GPS水准综合模型在局部控制测量中的应用研究

针对无法将GPS测得的大地高转换为正常高,而传统的几何水准测量方法费时、费力且效率低等问题,采用GPS水准综合模型拟合局部地区似大地水准面的方法,根据拟合求取的高程异常对该地区的GPS点进行大地高向正常高的精确转换。结合Matlab软件,利用GPS水准综合模型对局部区域进行高程拟合,与传统的几何水准测量成果对比,在局部控制测量中应用GPS水准综合模型对高程拟合的精度较高,能满足局部地区GPS控制测量的需求,并大大提高工作效率。