激光雷达技术在我国地形测图中应用前景广阔

激光雷达技术（Light Detection and Ranging,LiDAR）是近十年来快速发展并得到广泛应用的测量手段。美国地质调查局（USGS）、美国国家宇航局（NASA）以及美国地质学会（AASG）已经开始讨论建设全美高分辨率激光雷达数据库。我国正处于东部城市化、土地利用巨变、西部无图而经济高速发展的时期,国家、地方、企业生产单位迫切需要现实性强、精确度高、比例尺大的地形数据产品。满足这些要求的主要途径是采用激光雷达这一先进的测绘技术。我们建议国家、地方与企业统筹规划,各司其职,努力建设我国的激光雷达基础数据库。本文通过Stoker等（2008）介绍的第二届全美激光雷达战略研讨会上论述的激光雷达技术特点、激光雷达数据的科学需求与应用以及商业化运作问题,结合我国目前的激光雷达发展趋势、测绘数据需求以及土地利用变化监测等科学问题,简析激光雷达技术在我国的应用前景。     

基于非等间距模型的建筑物沉降预测方法研究

该文基于实测资料进行建筑物沉降预测。在灰色模型和泊松曲线模型理论的基础上,引入对非等间距数列进行变换处理的方法,从而建立了非等间距预测模型。结合建筑物沉降监测资料进行分析比较,结果表明,两种预测方法均能较好地反映建筑物的沉降趋势。     

GALILEO局域增强完备性监测网布设研究

完备性是飞机飞行安全的重要指标之一。我国在各种网的布设中一般只注重精度,而忽略了完备性。本文利用GALILEO模拟数据,在飞行轨迹固定的情况下,通过增减监测站的数量以及变换监测网的形状,计算飞机的精度和垂直保护水平(VPL),并分析飞机在不同监测网中精度和垂直保护水平的的变化规律,可以知道飞机在正方形网形的整体精度好于在其他网形中的精度,飞机在在正方形网形中的VPL虽大于在五边网形中的VPL,但两者相差很少。综合考虑,正方形网形是局域完备性监测网的最优布设网形。     

全站仪交汇法在高速公路路面沉降监测中的应用

文章介绍了全站仪交会法沉降监测,方便简洁地解决了测量人员不能进入的高速公路等特殊位置的测量问题,并通过对该方法的精度分析,论证了其可行性和有效性,对以后类似的测量工作提供经验和依据。     

“3S”技术在四川生态环境动态监测中的应用研究

为有效实现四川省生态环境的动态监测,运用RS、GIS和GPS技术,以2004年中巴资源卫星(CBERS-02)遥感影像数据为信息源,2000年TM遥感影像解译的数据为基础,对2004年遥感影像进行解译,修改2000年数据库;手持GPS接收机,在野外对解译成果进行验证,更新数据库;利用GIS技术的空间分析功能,提取出2000～2004年期间土地利用/覆被变化信息,得到2000～2004年期间四川省高精度的土地利用/覆被变化数据库。最后对四川省土地利用/覆被变化信息进行分析,对四川省生态环境的下一步研究指名了方向。     

关于城市交通地理信息系统模型设计的思考与改进

GIS—T模型是建立城市交通地理信息系统的主体,本文对现有GIS—T模型进行了简单的分析与评价,并且为了增加政府与公众做出决策的正确性,提出了路径畅通可靠度模型、城市交通综合指数模型、交通出行指数模型三个数学模型,以达到量化城市交通与完善GIS—T模型的目的。     

GPS网络RTK的质量控制

随着科技的发展与工程应用的深入,传统RTK技术的不足也逐渐体现出来。网络RTK的出现克服了它的局限性。本文简要介绍了网络RTK的概念、工作原理、误差来源与平差、质量控制方法。     

变形监测信息管理系统的设计与实现

介绍了GIS数据管理与图形显示的优势、组件技术,设计了变形监测数据管理系统平台,实现了变形监测数据的智能化管理、分析与预测.     

基于遥感影像理解模型的土地利用时空变化监测——以龙口市为例

本文从遥感影像理解模型出发,探讨了遥感信息的知识发现及特征提取问题,特别针对士地利用研究领域,提出了纳入GIS信息的遥感影像综合理解模型,将GIS数据(主要包括高程和坡度)与遥感影像结合起来,从中发现知识,并将知识用于遥感影像的专题信息提取,建立了地学规律知识库,从而提高了遥感影像的分类精度。本文基于遥感影像理解模型,发现土地利用变化区域,提取变化信息,动态地监测了龙口市土地利用的时空变化情况。     

The ionospheric eclipse factor method (IEFM) and its application to determining the ionospheric delay for GPS

A new method for modeling the ionospheric delay using global positioning system (GPS) data is proposed, called the ionospheric eclipse factor method (IEFM). It is based on establishing a concept referred to as the ionospheric eclipse factor (IEF) λ of the ionospheric pierce point (IPP) and the IEF’s influence factor (IFF) . The IEF can be used to make a relatively precise distinction between ionospheric daytime and nighttime, whereas the IFF is advantageous for describing the IEF’s variations with day, month, season and year, associated with seasonal variations of total electron content (TEC) of the ionosphere. By combining λ and with the local time t of IPP, the IEFM has the ability to precisely distinguish between ionospheric daytime and nighttime, as well as efficiently combine them during different seasons or months over a year at the IPP. The IEFM-based ionospheric delay estimates are validated by combining an absolute positioning mode with several ionospheric delay correction models or algorithms, using GPS data at an international Global Navigation Satellite System (GNSS) service (IGS) station (WTZR). Our results indicate that the IEFM may further improve ionospheric delay modeling using GPS data.