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101.
罗力 《测绘与空间地理信息》2017,(6):15-17
针对狭长区域GNSS控制网边长差异较大的问题,本文通过划分子网来降低数据处理的难度,从基线处理和网平差两个方面,分析了系统误差来源,研究了基准处理中卫星轨道误差、对流层误差以及网平差中位置、尺度、方位和时间演变基准误差的改正方法,形成了一套高精度数据处理方案。基于该方法,对三峡库区GPS滑坡监测网的实测数据进行了分析与处理,获得了高精度的处理结果,本研究对狭长区域GNSS控制网的建立具有借鉴意义和指导作用。 相似文献
102.
精密工程与工业测量技术应用领域拓展及其与工业计量测试技术的交叉融合,衍生出"空间构件形位检测"技术、方法与系统。本文详细论述了"空间构件"与"形位检测"的定义及范畴,依测量原理将大尺寸空间构件形位检测技术归纳为正交系测量系统、空间支导线测量系统、三角法测量系统和球坐标法测量系统等,综述了各类测量系统和软件的技术进展,分析指出了狭长或超大空间、恶劣环境、目标动态变化等条件下的形位检测难题。 相似文献
103.
土地利用/覆被变化对细河流域的水文过程影响显著。为研究不同土地利用/覆被情景对流域水文要素的影响情况,本文构建了适用于细河流域的SWAT分布式水文模型,并拟算出不同情景下的流域多年平均月径流量、多年平均地表径流深度、多年平均蒸发量以及多年平均土壤侧流。模拟结果显示:当流域农林用地增加时,平均月径流量增加了8.40%;当建设用地增加时,平均月径流量减少了4.11%;当旱地及其他未利用地增加时,平均月径流量减少了1.93%。综上所述,细河流域农林用地变化对径流产量的影响相对最大,其增加导致径流量增加;旱地及其他未利用对径流产量的影响相对最小,建设用地和旱地及其他未利用地的增加导致径流量减少。 相似文献
104.
高寒松 《测绘与空间地理信息》2017,40(Z1)
为了更好地整合统计地理空间信息,联合国成立了统计和地理信息整合专家组,目标是推进全球统计地理空间框架的实施.全球统计地理空间框架为各国提供了通用的标准和方法,以促进统计和地理空间信息的整合,并提高了结合空间信息的统计数据的可用性,让统计更好地服务于决策.本文介绍了构成统计地理空间框架五项原则的具体内容和相关国际经验,并分析了国内实施框架的基础条件、有利因素和困难.建议国家统计局在今后的普查和统计调查中,参照全球统计地理空间框架原则,加强统计和地理信息的整合,并提出了具体措施. 相似文献
105.
房产三维是三维GIS的应用重点,分层分户图的三维建模更是房产三维建设的重要组成部分.本文对比了3 Ds Max建模、平面拉伸建模和分层分户图建模方法,分析了分层分户图建模优势,重点研究了分层分户图建立三维模型的方法. 相似文献
106.
测绘发展经历了模拟测绘、数字化测绘和信息化测绘发展阶段,随着物联网、大数据、移动互联网等空间技术和信息技术的不断进步,测绘技术也逐渐由靠人工内、外业采集的传统测绘,发展到今天的使用卫星导航定位、无人机、物联网、大数据等先进技术手段的智能化测绘.本文从呼和浩特市智慧空间地理信息数据库的建设与应用入手,探索智慧城市建设中新型基础测绘数据生产与成果应用一体化的管理实践. 相似文献
107.
社区是城市细胞和基层单位,其防灾减灾能力建设对构建城市安全体系有着极其重要的作用。本文借助于熵权-灰靶模型和GIS叠置分析技术进行社区减灾能力综合评价方法研究,首先从灾害风险评估能力、救援与保障能力等6个方面构建起包含30个二级指标的社区减灾能力评价指标体系。经过指标序列的影响空间和标准模式的构建、灰靶变换和靶心度分级,进行社区减灾能力分级评价。以苏州新区作为案例分析研究区,借助于ArcMap10.2软件得到该区域的社区减灾能力空间分布特征图。分析结果表明,研究区社区减灾能力总体上呈现东区较好,西区较弱,区域内社区减灾能力建设不平衡特征。研究区各街道和社区的灾害风险评估能力和灾害管理能力较好,工程防御能力总体分布不均衡,经济基础支撑能力、救援与保障能力、公众认知能力较差,说明社区综合减灾能力不足,今后应从单纯依赖减灾示范社区建设转变为加强社区综合减灾能力的内涵建设。 相似文献
108.
建设油气输送管道需依据一定比例尺的带状地形图进行施工图设计,本文以WorldView-Ⅲ卫星0.31 m分辨率的遥感立体像对为数据源,利用MapMatrix遥感影像数据处理平台进行立体数据采集,采用AutoCAD和南方CASS软件进行数据编辑,输出满足需要的DLG(数字线划图)。通过比对地面检查点与DLG成果来研究所得DLG的平面和高程精度,为高分辨率遥感技术在油气输送管道行业探索了新的应用方向。 相似文献
109.
110.
P. J. G. Teunissen 《Journal of Geodesy》2007,81(12):759-780
In this contribution, we extend the existing theory of minimum mean squared error prediction (best prediction). This extention
is motivated by the desire to be able to deal with models in which the parameter vectors have real-valued and/or integer-valued
entries. New classes of predictors are introduced, based on the principle of equivariance. Equivariant prediction is developed
for the real-parameter case, the integer-parameter case, and for the mixed integer/real case. The best predictors within these
classes are identified, and they are shown to have a better performance than best linear (unbiased) prediction. This holds
true for the mean squared error performance, as well as for the error variance performance. We show that, in the context of
linear model prediction, best predictors and best estimators come in pairs. We take advantage of this property by also identifying
the corresponding best estimators. All of the best equivariant estimators are shown to have a better precision than the best
linear unbiased estimator. Although no restrictions are placed on the probability distributions of the random vectors, the
Gaussian case is derived separately. The best predictors are also compared with least-squares predictors, in particular with
the integer-based least-squares predictor introduced in Teunissen (J Geodesy, in press, 2006). 相似文献