新型移动三维激光扫描技术在盾构管片椭圆度检测中的应用

铁运营阶段对隧道结构的变形监测保证了地铁运行的安全,而椭圆度检测是地铁隧道结构检测的重要工作。本文简单介绍了传统椭圆度检测的基本方法,分析了新型移动三维激光扫描检测系统基本原理及隧道椭圆度检测的方法和处理流程。通过工程案例实际应用以及对检测结果的综合分析,证明了移动三维激光扫描技术在盾构管片椭圆度检测中的优势。     

测绘成果保密监管移动GIS系统设计与实现

随着重庆市社会经济和城市建设的不断发展,为了推动测绘成果在各行各业的广泛应用,确保测绘成果应用安全,提高测绘成果保密检查效率,重庆市测绘地理信息主管部门启动建设了测绘地理信息成果保密监管移动GIS系统,阐述了系统的总体目标、设计原则、总体架构、技术选型以及主要功能,并对系统的具体实现进行了说明。     

三维激光扫描仪和车载移动测量系统在工程测量中的应用

根据规划部门对市政道路、桥梁及隧道等基础设施竣工后的管理要求,以及满足项目绿化等工作量的结算,本文将地面和车载三维激光扫描技术相结合,辅以常规测量手段做补充,以双碑大桥及连接隧道工程竣工测量为实例,讨论了三维激光扫描技术在规划核实测量中的应用。通过三维激光扫描技术获取的激光点云数据,为数字化城市建设和可视化管理提供了数据基础。     

Trimble MX7移动测量系统精度影响因素分析

车载移动测量系统的测图精度受测量环境影响较大,而城市测量的环境一般较复杂,且环境对测量精度的影响程度并未明确,因此本文主要针对车辆在建筑物遮挡和拐弯两种情况下做了实验,同时对同一目标点的二维坐标和三维坐标进行了平面精度的对比,综合分析评价了Trimble MX7移动测量系统在实际应用中行驶轨迹精度和目标点位精度的变化情况。实验证明,轨迹拐弯处的点位精度比车辆直行时的点位精度差,但满足1∶1 000数字测图精度要求,在建筑遮挡最密集时点位精度最差但仍可应用于1∶1 000野外数字测图,直接对目标点的三维坐标进行提取的精度优于二维坐标提取方式,该测量系统可应用于1∶2 000野外数字测图的高程测量。     

湿地资源调查更新若干问题探讨

对古浪县第二次全国湿地资源调查的技术、结果进行了系统分析,探索了研究区内湿地资源调查更新的方法,通过"天空地"协同和"互联网+"的调查更新技术全面更新研究区内湿地资源调查数据库,以全面掌握湿地资源状况。研究结果:1)古浪县第二次湿地资源调查范围内的非湿地类型面积达4 615.35 hm2,占全县第二次湿地调查总面积的59.31%。2)变更后县域内湿地资源总面积4 131.54 hm2,以河流水面、内陆滩涂、水库水面、沟渠为主要用地类型,较第二次调查湿地面积净减少3 650.25 hm2。3)"天空地"协同遥感监测技术为湿地资源变更监测提供高精度多源数据,保证了调查、监测的精度和准确性。     

基于"云+端"的移动GIS民生速递系统设计与实现

针对目前社情民意不清晰、矛盾纠纷化解不及时、服务管理不到位等基层社会治理时面临的问题和困惑,本文以移动GIS技术+云服务为支撑,研发了基于"云+端"的移动GIS民生速递系统,通过信息化手段为辖区居民开辟了新的诉求渠道,建立了民生大数据库,从数据中获取社情民意,辅助政府服务,进一步提升政府服务水平。     

态势感知模式下的互联网“问题地图”监管工作探究

近年来,传统的媒体网站和新兴的微博、微信等自媒体平台上使用地图配合相关新闻的报道呈明显上升趋势。目前,我国行业主管部门已经建立了相应的软件监管平台,每天都有大量的“问题地图”被系统监测到。但当“问题地图”被监测到之后,系统采用的数据存储方式远不能适应当今大数据时代多维度、立体式数字信息存储、分析的发展潮流。本文通过对态势感知技术的研究,结合互联网“问题地图”监管工作的具体特点,设计了“问题地图”模型的格式及“问题地图”大数据库规格,并以此为基础模拟制定几类“问题地图”态势分析模式,对态势感知模式下的互联网“问题地图”监管工作进行了探究,使国家互联网地理信息监管的相关工作能够得到进一步发展。     

车载移动测量系统在大比例尺地形图数学精度检测中的应用

研究了车载移动测量系统在大比例尺地形图数学精度检测中的应用。首先在小范围内对其进行了相关试验,得到其有效性后,对某市全市域的地形图进行了抽样检测;对车载移动测量检验与常规方法检验在外业数据采集、内业数据处理及存储量等几方面进行了比较,分析了车载移动测量检验方法的优劣性,为提高测绘质检效率提供了一种新方案。     

检测前跟踪框架下利用蒙特卡洛算法的空间碎片跟踪策略研究（英文）

在轨卫星或者空间碎片数量的增多,是对空间目标地基自动观测的一个挑战。尽管北美防空司令部编目管理了绝大多数直径超过10 cm的空间物体,但由于轨道摄动,空间目标的位置信息(基于6个轨道根数)依然非常重要,并需要定期更新。在过去的几十年里,配备电子传感器的现代地基光电望远镜已广泛用于天体测量领域。然而,这种设备的跟踪性能主要取决于空间目标的大小和亮度。这些目标所在的天文图像会有不同的背景;而且,在基于凝视模式的短曝光实时观测过程中,运动目标和背景恒星在不同的信噪比下显示为类似的点扩散函数,难以辨认。本研究是为了实现对非高斯和动态背景的高灵敏度检测和跟踪能力的提高,并具有简单的系统机制和出色的计算效率。为突破该限制,将重点放在利用状态估计技术对微小卫星和暗弱目标进行跟踪上。提出一种基于神经网络的自适应运行高斯平均算法,用以从恒星背景及干扰下提取运动的空间目标。该方法随后被集成到了一个检测前跟踪框架中。该框架利用基于蒙特卡洛的粒子滤波跟踪空间目标。三段来自亚太地基光学空间目标观测系统(APOSOS)图像序列被用来对该跟踪策略进行评估。实验结果表明,该方法能够达到满意的跟踪性能。     

一种卷积神经网络的地图图片智能识别方法

针对网络中的地图图片目前难以快速搜寻并对其进行有效标引这一问题,该文提出了使用深网搜索引擎持续获取网络图片,在标记样本较少的情况下,采用基于主动学习的样本扩容算法、基于卷积神经网络的网络地图图片自动语义标引方法,能快速、有效地识别网络中的地图图片,对地图图片的识别精度达到了93.64%,克服了采用人工方式获取样本和图片识别过于耗时费力的困难,有效解决了稀少样本下网络地图图片的智能提取难题,可为地理信息挖掘、问题地图监管等提供有效保障。