一种网络RTK新技术——增强参考站

通过分析虚拟参考站技术和主辅站技术的不足,提出了一种新的网络RTK技术——增强参考站技术(ARS).分析了这种技术的原理并阐述了该技术中改正数的生成方法,同时,提出了一种基于RTCM编码的适合于该技术的改正数编码格式.在此基础上,分析了该技术的RTK定位精度、数据传输效率和系统可靠性,从理论上说明了增强参考站的技术优势.最后,以四川综合GPS服务网(SIGN)的子网数据对该技术进行了验证,结果表明,该技术具有高定位精度、高数据传输效率的特点,是一种理想的网络RTK技术.     

信息快递

省政协领导到山东省国土资源厅调研采煤塌陷地治理情况;济南警备区司令员王忠考察山东省国土测绘院民兵预备役建设工作;临沭县村村有个“土地保护神”;日照市土地巡查念好“快”字诀;邹平局实现了网络办公自动化     

土地协管员队伍建设要落实、再落实——再论要重视和加强土地协管员队伍建设

目前,“国土资源协管员”（本文简称土地协管员）已成为全国（省）国土资源系统的一个重要名词和执法网络建设中的重要一环。人们不仅到处谈论她,而且在深入探讨如何完善她、推广她。     

VRS技术原理及网络RTK在城市规划测量中的应用

哈尔滨市GNSS双星导航系统正式建成并投入使用,其网络RTK的基本原理是通过虚拟参考站(VRS)技术进行超短基线的实时差分GPS测量,进而获得较高精度位置信息.系统网络RTK覆盖面积达1.4万km<'2>,和传统RTK测量技术相比较,网络RTK有覆盖范围广、精度高、易于操作等优点,在城市规划测量中得到了广泛的应用.     

餐桌上的“生态债”谁来“埋单”？

如今,品尝异国风味食品已不再是富国"特权",不少发展中国家也开始挖掘这一潜力巨大的市场。庞大的全球食品购销网络便逐渐形成。然而,当我们享用他乡美味之时,可曾想过,食品运输过程中的温室气体排放等诸多生态代价应该由谁"埋单"?     

武汉市区域似大地水准面精化成果应用分析

介绍了武汉市区域似大地水准面精化成果的应用分析、评价以及应用GPS静态和以WHCORS系统的网络RTK的两种作业方法,对两种方法所得成果进行了精度分析,并论述了两种方法的适用范围。     

GALILEO系统局域完备性监测设计与实现

根据GALILEO系统局域完备性概念和网络RTK的基本理论,建立导航系统局域网络完备性监测理论和算法。算法主要包括网络系统完备性算法和用户完备性算法,内容包括网络误差模型的建立、插值算法的选择、误差改正数完备性指标的计算、完备性指标的验证和用户保护水平的计算等。仿真结果表明,采用网络RTK技术和完备性监测算法,飞机的平面保护水平和垂直保护水平均小于完备性告警门限值,可以满足飞机Ⅱ类和Ⅲ类精密进近的完备性要求,为卫星导航系统在民航中的应用提供完备性理论基础。     

基于道路特征的海量GPS监控数据压缩方法

结合车辆的运动轨迹只能被限制于道路网络上的事实约束,提出了一种基于道路特征的车辆监控数据存储管理方法,存储车辆在道路网特征点处的信息,通过将原始数据中存储的二维地理坐标转换为存储一维的沿道路网的线性参照坐标实现了监控数据和道路网的结合,可极大地节省GPS车辆跟踪数据的存储空间,有利于对车辆数据的进一步分析利用和交通信息的提取.     

基于网络药理学与分子对接技术探讨青蛇方外用治疗湿疹的作用机制

目的：基于网络药理学与分子对接技术探讨青蛇方外用治疗湿疹的作用机制。方法：应用TCMSP和UniProt数据库平台查询青蛇方组方的有效活性成分及靶基因,与疾病靶基因取交集后构建蛋白质-蛋白质相互作用(PPI)网络;应用DAVID数据库,对潜在核心作用靶点基因进行基因本体（GO）功能、京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。利用分子对接原理论证青蛇方生物活性成分与核心靶点的分子结合能力。结果：筛选出青蛇方有效成分63种,作用靶点99个;主要有β-谷甾醇、2,4,7-三羟基-9,10-二氢菲、靛蓝素、豆甾醇、色氨酸等关键成分;转录因子AP-1（JUN）、肿瘤坏死因子（TNF）、原癌基因（RELA）、干扰素γ（IFNG）、转化生长因子-β1（TGF-β1）等核心基因。关键信号通路有癌症信号通路、恰加斯病通路、弓形体病通路、脂质和动脉粥样硬化通路等,分子对接结果显示活性成分与核心靶点基因结合能力较强。结论：青蛇方外用可以通过多种活性成分、多种通路有效抑制免疫炎症反应,促进免疫系统正常运行,从而达到治疗湿疹的目的。     

基于FPN Res-Unet的高分辨率遥感影像建筑物变化检测

针对城市土地资源变化检测工作繁杂、工作量大、自动化程度低等问题，本文提出一种基于深度学习模型的高分辨率遥感影像建筑物变化检测方法，将语义分割的思想引入到遥感变化检测。基于残差结构特征较卷积层提取性能更优和特征金字塔网络多尺度预测的特点，将残差结构和特征金字塔网络融合到Unet模型中，建立FPN Res-Unet模型。该模型以Unet为基础，引入ResNet18的残差结构作为编码路径特征提取层，在每次卷积后使用边界填充，使得输入图像和输出图像尺寸一致；在解码路径每级上采样过程中，拓展支路径将特征金字塔网络融合到模型的网络主干中，将残差结构、Unet及特征金字塔网络的优点相互融合，增强了Unet的特征提取，弥补了语义分割网络对小目标检测的欠缺；在获取深层语义信息的同时关注细节信息，提高建筑物变化检测精度。实验表明，该方法在所用数据集，准确率、召回率、F₁ 3种指标均达到90%以上。