GNSS three carrier ambiguity resolution using ionosphere-reduced virtual signals

This paper presents a general modeling strategy for ambiguity resolution (AR) and position estimation (PE) using three or more phase-based ranging signals from a global navigation satellite system (GNSS). The proposed strategy will identify three best “virtual” signals to allow for more reliable AR under certain observational conditions characterized by ionospheric and tropospheric delay variability, level of phase noise and orbit accuracy. The selected virtual signals suffer from minimal or relatively low ionospheric effects, and thus are known as ionosphere-reduced virtual signals. As a result, the ionospheric parameters in the geometry-based observational models can be eliminated for long baselines, typically those of length tens to hundreds of kilometres. The proposed modeling comprises three major steps. Step 1 is the geometry-free determination of the extra-widelane (EWL) formed between the two closest L-band carrier measurements, directly from the two corresponding code measurements. Step 2 forms the second EWL signal and resolves the integer ambiguity with a geometry-based estimator alone or together with the first EWL. This is followed by a procedure to correct for the first-order ionospheric delay using the two ambiguity-fixed widelane (WL) signals derived from the integer-fixed EWL signals. Step 3 finds an independent narrow-lane (NL) signal, which is used together with a refined WL to resolve NL ambiguity with geometry-based integer estimation and search algorithms. As a result, the above two AR processes performed with WL/NL and EWL/WL signals respectively, either in sequence or in parallel, can support real time kinematic (RTK) positioning over baselines of tens to hundreds of kilometres, thus enabling centimetre-to-decimentre positioning at the local, regional and even global scales in the future.     

基于AHP和BP神经网络的深部地热水可持续开发能力评价

采用资料完整性、开采潜力、回灌量、平均水压下降速率、地面沉降速率、水温、水质、地热井布局8项指标构建天津地热可持续开发能力评价指标体系;运用层次分析法确定了各项指标的权重,建立起评价因素集和评语集,给出了归一化数值;建立了天津地热可持续开发能力的BP神经网络模型,以层次分析法得出的结果作为样本,对BP网络进行了训练和测试,实例评价结果表明了AHP和BP神经网络方法的可行性,为地热资源的可持续开发能力评价提供了一种新的评价方法。     

新疆坎儿井现状及其发展

简述了新疆坎儿井的构成、特点、研究意义,分析了坎儿井衰退状况及其原因,列举了已进行的坎儿井保护工作,提出了坎儿井于枯断流的综合治理对策及今后的发展方向。     

基于神经网络方法的芦苇叶面积指数遥感反演

提出了一种从TM图像上获取芦苇冠层叶面积指数的方法:首先对芦苇的生长背景进行分类;然后,对不同的背景光谱利用冠层反射率(FCR)模型计算得到查找表;最后,利用实测数据和查找表中的数据作为参数进行BP神经网络模型训练,从而得到芦苇冠层LAI。结果表明,人工神经网络方法有很强的非线性拟合能力,能够消除背景对反演结果的影响,有效提高LAI反演的精度。     

区域似大地水准面确定的最小二乘支持向量机方法

支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性.     

模拟退火算法在控制网平差中的应用

线性最小二乘估计在对非线性函数进行线性近似的过程中会产生模型误差,而一些非线性参数估计方法可能因为函数复杂而难以求导,法方程系数矩阵秩亏或呈病态矩阵时难以求解,非线性迭代解法有时对初始值的选择存在依赖性,不恰当的初始值会导致迭代无法收敛。针对这些问题,引入了模拟退火算法,介绍了该算法的基本原理、计算步骤和收敛性,并以3个控制网平差应用为例,说明该算法具有无需求导求逆,简洁实用,易于编程等优势,并能实现全局优化,获得高精度的平差结果。     

基于约束的城市街道网自动综合方法

近年来,基于约束的地图自动综合成为研究的热点。本研究在基于约束的地图自动综合理论的基础上,提出了一种城市街道网自动综合方法。该方法依赖于街道网综合中的约束和改进的动态决策树结构,它很好地将约束融入了特定的数据结构,实现了街道网的渐进式综合。实验证明了方法具备可行性。     

三峡库区高切坡致灾因素及防护对策——以重庆市万州区为例

三峡库区百万移民的搬迁建设导致大量高切坡的形成。未及时治理或治理不当的高切坡,不同程度地发生破坏,影响了人们的正常生活,甚至引发了地质灾害。因此,科学认识及治理高切坡十分必要。重庆市万州区高切坡主要有风化及差异风化、崩塌和土体滑塌等破坏形式。影响破坏的因素主要为工程地质条件、气候及时间效应。针对高切坡不同的破坏形式,以安全、经济及环境和谐的人文理念作为设计指导思想,充分论证了高切坡的防护方案,即：削坡、排水以及格构防护较适合万州区高切坡的防护。这些措施,既能很好地解决高切坡的防护问题,又能兼顾环保、降低造价。研究结果可以作为三峡地区高切坡类地质灾害防护设计的参考。也可为其它流域类似问题借鉴。     

三峡水库区兴山后坝滑坡成因分析

文章通过对三峡水库区兴山后坝滑坡的地质、结构及变形特征研究以及稳定性分析,阐明了该滑坡成因和影响因素。研究发现,滑坡活动主要受地形地貌、地层岩性、人类工程活动以及降雨等因素的影响。运用剩余推力法对比分析天然及暴雨条件下不同层位的滑坡稳定性系数,得出在暴雨作用下滑坡表层滑带稳定性系数最小,不同滑带的稳定性受降雨的影响也各不相同,呈表层〉浅层〉深层的规律;这主要受滑带土的粘土矿物组分的影响。     

CDN技术在国土资源信息服务系统中的应用——以资源网为例

国土资源信息服务类网站信息服务覆盖广、浏览量大、易受到黑客和病毒的攻击。本文以资源网为例,主要介绍CDN技术在国土资源信息服务系统中的应用。CDN技术的引入,可以大规模多区域加速,保证用户的就近访问,隐藏源站服务器,对于提高国土资源信息服务类网站的响应速度,提高网站的安全性具有重大的现实意义。