实时交通数据支持下的医疗服务时空可达性分析

针对现有城市医疗服务可达性分析方法未考虑就医偏好,导致测算结果与居民实际感受相差较大的问题,本文提出了一种顾及时间和距离成本偏好的医疗服务时空可达性分析方法,并以武汉市中心城区为例进行了分析。试验结果表明,研究方法充分利用交通路况,兼顾了交通距离和通行时间对就医选择的影响,距离偏好在新方法中作用显著。该方法一方面可以体现不同时刻可达性差异,另一方面又强调了居民就医的时间和距离成本偏好,相比单一的时间或距离成本更具优势,分析结果更符合现实。     

基于改进的Kriging法区域似大地水准面精化分析

区域似大地水准面精化研究主要是用于测绘学科,将精化结果应用到绘制地形图中,减少户外工作量,降低人力成本。传统采用的Kriging法在精化时会出现误差,精度值不达标。所以,改用了一种基于已知的拟合残差进行计算的改进方法重新精化研究。将改进的Kriging法与传统的Kriging法对比后,改进后的方法精化结果的拟合精度明显要高于传统方法。     

农村土地确权勘测定界中界址点测量方法探讨

界址点测量是土地确权勘测定界的重要工作之一。文中介绍了界址点的不同测量方法,主要包括全站仪坐标测量法、常规GPS-RTK测量法、单基站CORS测量法和网络CORS测量法,并以实例分析了这四种不同测量方法的精度,得出了有益的结论。     

城市地铁变形监测数据处理

为确保地铁施工安全进行变形监测是非常重要的手段,而变形监测的最终目的是预测,即对观测物的未来形态进行预报和分析。时间序列的原理是找出事物随时间变化的规律,从而对数据变化趋势做出正确的分析和预报。本文通过对时间序列的研究对长春地铁繁荣路站的变形监测数据进行了分析和预报。     

基于Global Mapper的DEM检查方法

Global Mapper是一款地图绘制软件。本文结合辽宁省测绘局1∶10000 DEM制作项目,阐述了利用Global Mapper软件对DEM最终成果进行质量检查的具体检查方法。     

利用稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测

目的 线状特征检测是利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。利用高分辨率遥感图像的高度细节化特点,针对现有线状特征检测方法存在的问题,提出了一种基于稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测方法。采用 K-SVD字典学习算法获取线状特征表达所需的过完备字典,基于稀疏分解模型,从高分辨率遥感图像中分离出高频成分,实现遥感图像线状特征的初步检测;用曲波分层自适应阈值法对分离后的高频成分作降噪处理,以提高线状特征检测的效果。利用 QuickBird图像进行实验的结果显示,该方法在线段连续性、低对比度线段检测与椒盐噪声消除方面均有一定优势。     

测距定位方程非线性平差的封闭牛顿迭代公式

测距方程;非线性强度;最小二乘;高斯-牛顿法;牛顿法;病态方程     

GPS接收机内部噪声水平测试方法研究

阐述了在GPS精度鉴定系统中,针对短基线快速检核GPS接收机内部噪声水平测试方法进行研究,并结合试验验证了方法的可靠性.     

A constrained LAMBDA method for GPS attitude determination

An improved method to obtain fixed integer ambiguity in GPS attitude determination is presented. Known conditions are utilized as constraints to acquire attitude information when the float solution and its variance–covariance matrix are not accurate enough. The searching ellipsoidal region is first expanded to compensate for errors caused by the inaccurate float solution. Then the constraints are used to shrink the region to a proper size, which maintains the true integer ambiguity. Experimental results demonstrate that this scheme gives a fast search time and a higher success rate in determining the fixed integer ambiguity than the unconstrained method. The accuracy of attitude angles is also improved.

山区遥感图像自动分类研究——以西南地区为例(英文)

In mountainous areas, it is the undulant terrain, various types of geomorphic and land use that make the remote sensing images great metamorphism. Moreover, due to the elevation, there are many areas covered with shadow, clouds and snow that make the images more inaccurate. As a result, it would be very difficult to carry out auto-classification of RS images in these areas. The study took Southwest China as the case study area and the TM images, SPOT images as the basic information sources assisted by the a...