GPS网中基准点的数量及位置分布对精度的影响分析

GPS网中,基准点的数量、组合方式及其分布位置都将影响到GPS网的定位精度,不合理的组合和分布方式也会影响GPS网固有的高精度。为了获取高质量的GPS定位成果,布设高等级控制网时必须要科学地选择基准点的数量及其分布,以便找到最佳组合方案。通过工程实例,分析了GPS网中基准点组合及分布方法,得出了相关结论。     

城市道路网络的中介中心性分析

将几个典型城市道路网络作为有向图来分析,这些城市道路网络弧段的BC(betweenness centrality)值的分布呈现一致的规律分布,具有层级性。从总体上来看城市道路网络中大部分等级高的道路具有较高的BC值,大部分等级低的道路具有较低的BC值。     

用Autolisp绘制高精度坐标方格网

通过对AutoCAD填充图案ANSI37的巧用,来完成任意图幅、任意转角的高精度坐标方格网的绘制,同时完成网格线的标注,内图廓、外图廓及图签的绘制,为机助制图提供了一种高精度、快速绘制坐标方格网的好方法。     

固定地面网起始点及起始方位角作GPS网平差转换的各种方法

本文论述了按地面同坐标和协方差参考系中的位置基准和方位基准作ＧＰＳ网平差和转换的各种方法，在采用ＧＰＳ定位技术检测和改善原有城市或工程控制网时，宜根据不同情况而选择采用。     

自由网平差的经典方法及扩展应用

采用经典的最小二乘参数平差结果为一个特解,进而以坐标系定位参数为参数求出自由网的最小范数解。之后,以若干工程实例列举了除变形监测网以外的扩展应用。     

三层BP网隐层节点数确定方法的研究

对确定三层BP网络隐层节点数的理论依据和现有做法进行了研究,提出了一种三层BP网络隐层节点数的双向确定法     

城市交通网络分形维数的不确定性估计、控制与分析

长度-半径维数模型作为描述城市交通网络复杂不确定性现象的一种分形分维方法,其自身存在的不确定性往往被忽视,且相关研究更是鲜见报道。故针对该模型在分形维数测算全过程中存在的不确定性问题,本文率先开展了系统剖析、定量估计和质量控制研究。首先对数据源、矢量化处理、测算中心、尺度选择、以及分维数模型估计等一系列环节进行了不确定性估计与分析,其中首次给出了分形维数在一定置信水平下的不确定性度量区间,并依据误差传播理论对误差的传递和累积进行了描述;然后着重提出了基于LMed S(Least Median of Squares)的质量控制方法。最后通过对拉萨市的算例实验表明:道路的矢量化过程、测算中心和测算尺度的选择都会导致分维的不确定性;并在对数据质量进行控制的基础上,通过置信区间对长度-半径维数模型的不确定性进行了在一定概率水平下的首次度量;同时结合区域现状对研究结果给出了合乎实际的解释。本文在描述表征不确定性问题的分形几何和分形维数的基础上,系统地揭示了其自身不确定性的本质,不仅进一步丰富了分形分维理论,为控制其质量奠定理论基础,而且可为城市交通网络分形维数的地学应用提供可靠的科学依据。     

基于网络GPS-RTK技术的地籍测量研究

地籍测量工作是地籍管理和地籍信息系统建设的基础,在地籍测量土地状况利用调查中,查清各类土地的分布和利用状况需要有一个准确的定位。随着GPS测量技术的飞速发展和不断成熟,网络GPS-RTK技术以其高精度和高自动化优势在地籍测量中的作用越来越重要。在手机网络流行的今天,网络GPS的应用也越来越便利。本文结合河南理工大学新校区地籍测量工作,首先介绍网络RTK组成及定位原理,分析了网络RTK测图的关键技术,重点说明了网络GPS-RTK的数据采集作业方法以及数据处理和在地籍测量中的使用步骤,得出了网络GPS是一个快速和准确的测量方法,具有较强的实用性,可以满足地籍测量的需要。     

Grid pattern recognition in road networks using the C4.5 algorithm

Pattern recognition in road networks can be used for different applications, including spatiotemporal data mining, automated map generalization, data matching of different levels of detail, and other important research topics. Grid patterns are a common pattern type. This paper proposes and implements a method for grid pattern recognition based on the idea of mesh classification through a supervised learning process. To train the classifier, training datasets are selected from worldwide city samples with different cultural, historical, and geographical environments. Meshes are subsequently labeled as composing or noncomposing grids by participants in an experiment, and the mesh measures are defined while accounting for the mesh’s individual characteristics and spatial context. The classifier is generated using the C4.5 algorithm. The accuracy of the classifier is evaluated using Kappa statistics and the overall rate of correctness. The average Kappa value is approximately 0.74, which corresponds to a total accuracy of 87.5%. Additionally, the rationality of the classifier is evaluated in an interpretation step. Two other existing grid pattern recognition methods were also tested on the datasets, and comparison results indicate that our approach is effective in identifying grid patterns in road networks.     

无人机三维倾斜摄影测量助力自然资源调查——以不动产调查为例

随着第一次地理国情普查与监测、第三次全国土地调查等重大自然资源调查类项目的实施,以无人机作为搭载平台的遥感影像获取手段在不断发展并深入应用,特别是无人机航测技术和地理信息技术的结合应用越来越紧密.本文以不动产调查为例,重点论述结合无人机三维倾斜摄影测量技术在内的测绘地理信息新手段的作业原理及应用情况,并对其优缺点进行总...