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41.
本文介绍了一种新的曲线放样 方法。这种方法的特点是仪器并不架设在曲线关键点上放样曲线样点,而是首先根据地形客观条件,在曲线区域风选取最佳地形点,仪器设在最佳地形上放样曲线样点与目前已有的方法相比,这种方法具有测站搬动次数少,放样样点精度均匀,可直接组合其它方法,遇障碍物时能灵活处理等诸多优点。  相似文献   
42.
基于GPS双差相位率确定运动载体的速度和加速度   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文讨论了利用GPS双差相位率确定运动载体速度的基本原理,提出了对速度序列进行曲线拟合的加速度确定方法。模拟试验表明,加速度的确定精度可达3mGal。  相似文献   
43.
44.
在DCS输出的地籍图上,有许多由直线段和曲线段组成的地物符号,用传统方法处理难以取得理想的绘图效果。本文在分析DCS数据结构和属性码的基础上,提出了曲线部分按三次参数样条曲线逼近,讨论了直线段和曲线段的各种组合情况,并且通过正确地选择边值条件使二者之间.的连接比较符合实际。最后扼要分析了该类线段按虚线绘出时的处理方法。  相似文献   
45.
刘民士  龙毅  费立凡 《测绘学报》2016,45(4):494-501
鉴于常规曲线化简方法应用于水系曲线化简时难以顾及水系要素的三维特征及其拓扑关系,本文提出了一种顾及拓扑一致性的水系三维曲线化简方法。该方法首先对D-P算法进行三维扩展,实现水系中单条河流三维曲线化简,然后构建水系树结构表达其拓扑关系,最后按照水系树的层次顺序依次进行河流曲线化简和干流与支流的拓扑关系重构。试验结果表明,该方法化简精度高,既能保持水系的三维形态特征,又能保证河流交汇处的拓扑一致性。  相似文献   
46.
谢建  李明樾 《测绘工程》2021,30(5):7-11,17
截断奇异值分解方法是通过删除较小的奇异值及对应的特征向量获得病态模型的稳定解.文中首先将线性病态模型表示成近似的秩亏模型,证明秩亏模型的最小范数最小二乘解与截断奇异值解的等价性;然后,根据模型参数间的先验信息,以参数的线性函数的二次范数最小为目标,在残差范数最小条件下给出改进的最小范数最小二乘解,其实质是截断奇异值解的修正.截断参数的选取采用L曲线法.计算实例表明,修正的截断奇异值算法稳定有效,比正则化解和截断奇异值解具有更小的均方误差.  相似文献   
47.
黑龙江省耕地非农化的空间格局与重心曲线分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
李丹  曲建光  王帅 《测绘科学》2021,46(2):171-177
为了揭示耕地非农化的空间格局与重心曲线,为耕地资源保护和利用政策制定提供决策支撑,该文以黑龙江省1980、1990、2000、2010、2015年土地利用数据为基础,运用GIS空间分析方法,引入重心模型分析黑龙江省耕地非农化的空间格局及重心曲线。研究结果表明:1980—2015年黑龙江省耕地非农化发展不平衡,4个时期耕地非农化面积呈波动增长的趋势;耕地非农化等级空间分布特征明显,等级较高的城市集中分布在西部地区;耕地非农化速度等级的重心曲线在空间分布上,具有从中心向边缘延伸的特点;耕地非农化围绕中心地区进行,其空间扩散路径在图形上呈现出一个回旋状。  相似文献   
48.
针对建筑物沉降具有非线性及随机性的特点,建立了基于马尔科夫链修正的Richards曲线预测模型,以提高模型的预测精度。首先利用Matlab平台的fminsearch函数,以拟合值与实测值误差平方和最小为原则,然后求得Richards模型的最优参数解,最后利用马尔科夫思想修正拟合残差,进行沉降预测。以安阳市某高层建筑实际数据为研究对象,通过实例比较分析模型的预测精度。结果表明利用fminsearch进行Richards参数估计是有效的,经马尔科夫链优化后的Richards模型预测值平均绝对百分误差及均方根误差都比单模型预测小,预测精度有了一定的提高,能更好地反映数据序列随时间发展变化的总体趋势,适合于建筑物沉降预测。  相似文献   
49.
提出以传统灰色模型、初始值修正值、背景值优化后的预测数据及组合模型预测值作为B样条曲线的型值点进行曲线拟合,得到新的灰色组合模型。新灰色组合模型能够在一定范围内更好地反映沉降序列变化的曲线,获得较好的预测效果。该方法既保留了灰色模型的短期预测精度高的特点,也具备了B样条曲线局部性、连续性的特点。实例计算结果表明,该新灰色组合模型预测效果能够更加逼近实际沉降序列,较单一传统模型预测精度高,能够达较好的预测效果。  相似文献   
50.
彩色图像的层次复制函数   总被引:2,自引:0,他引:2  
以现代彩色复制理论为基础,根据原高,分色过程、油墨、印刷过程对印刷品层次的影响,建立了彩色复制环节之间图像层次传递的函数关系,并用C语言编写了计算机程序,用以计算机彩色分色所需要的分色数据和绘分色曲线。  相似文献   
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