海上风电多源勘测数据三维一体化管理系统设计及实现

多源异构的海上风电勘测数据是海上风电场建设和后期运行维护的重要基础数据。基于GIS技术对海上风电勘测数据一体化管理系统进行了设计,实现了风电场多波束、侧扫声纳、管线路由的三维可视化表达。该系统通过三维一体化风电场勘测数据管理,可以有效辅助风电设计工作和运行维护工作,也可为同类海洋勘测数据管理系统的设计与开发提供一些参考。     

国产高分数据在草原露天煤矿植被监测中的应用

利用高分一号卫星数据建立小尺度CASA－NPP估算模型,反演及监测草原露天煤矿区草地NPP空间分布格局,以及煤矿区内部复垦植被的NPP与表层土壤之间的关系。利用归一化植被指数、归一化水体指数等获取CASA模型有效光辐射参数、水分胁迫系数等,从而简化并改进小尺度CASA模型,遥感反演数据与实测样点数据拟合度达到0．94。结果表明,该模型能够高精度地完成小区域NPP估测。从利用CASA模型反演得到的NPP空间格局可以看出,这一地区的植被退化以采矿、放牧等人类活动为主导,原地貌区域围栏的典型草甸草原NPP在300～400 gC／m2· yr 之间,高于放牧区域 NPP,矿区内 NPP 空间变化显著,矿区内部 NPP 低于100 gC／m2· yr,明显低于周边原地貌地区。对于矿区复垦排土场区域,复垦年限和表土的养分是决定植被生长和NPP的主要因素。研究得出国产高分卫星数据可以高精度地完成小尺度NPP的估测,从而为其在草原地区以及矿山环境中监测提供了研究基础。     

地理国情普查外业调绘系统关键技术及实现

介绍了基于Android的地理国情普查外业调绘系统实现数据采集、离线存储的开发技术和实现方法;实现了影像数据和内业解译数据的浏览、查询、核查及GPS定位以及与数据库同步更新等功能。转变传统纸质调绘方式,起到提高效率,降低成本和有效控制信息获取质量的重要作用。     

基于主成分分析的植被指数与叶面积指数相关性研究

综合分析了玉米叶面积指数与几种常见光谱植被指数相关性,确定主成分分析方法在反演叶面积指数中的作用。首先,借助MATLAB编程软件,以植被指数与玉米叶面积指数相关性最高为原则,选出遥感影像上各种植被指数,其波段组合为NDVI(752.4/701.5),RVI(752.4/701.5),MSR(752.4/701.5),SAVI(823.7/701.5),MSAVI(823.7/701.5),然后,对这5种植被指数进行主成分分析,建立LAI-VI多元逐步回归模型,并对模型精度进行验证,总体估测精度为96.237%。经实验验证,利用主成分分析方法在反演植被叶面积指数时能够起到较好的效果,具有广泛的应用前景。     

浅谈北斗卫星导航系统在测量中的应用

北斗卫星导航系统在测量中发挥着重要作用,本文对其系统特点和技术优势进行了分析,阐述了北斗卫星导航系统在保证测量的准确性、降低外业测量工作人员劳动强度方面的优势和应用前景。     

高山地区地形对重力测量的影响分析

针对高山地区地形改正研究的不足,文章以青藏高原为实例,利用快速傅里叶变换详细讨论了高山地区地形改正中质量柱模型与质量线模型对重力测量的影响。研究结果表明:青藏高原地区,地形对重力测量的影响达到毫伽量级;采用快速傅里叶变换计算地形改正时,其最佳计算阶数应为二阶;高山地区,采用质量柱模型与质量线模型进行地形改正的差异为0.1mGal量级。     

高铁测量中的投影变形处理方法探讨

首先对长度投影综合变形情况做了分析,然后介绍投影变形的处理方法的原理,讨论了它们的优缺点,其中也提出了一些自己的看法,这对铁路测量方面具有借鉴作用。     

BP神经网络用于水下地形适配区划分的方法研究

为确保背景场中最优适配航线设计的正确性以及水下地形匹配导航的可靠性,提出了一种基于BP神经网络的背景场适配/误配区自动识别和划分方法,该方法通过分析地形背景场特征参量显著性和主成分、构建BP神经网络、建立输入地形特征参量与匹配性能的映射关系,最终实现了地形背景场误配/适配区的自动识别和划分。试验验证了本方法的有效性。     

浅谈客运专线CPⅢ建网与施测技术

结合西安至宝鸡客运专线XBZQ-2标段施工实践,主要介绍了客运专线CPⅢ建网与施测的技术,实践结果表明工程所采用的CPⅢ施测技术具有精度高、安全可靠等优点,对类似工程具有一定的参考价值。     

青藏高原形变对中国西部边界的影响

基于青藏高原GPS形变1991-1999年间的测量成果,通过对中尼(中国与尼泊尔)、中印(中国与印度)边界及中不(中国与不丹)边界附近GPS测站地壳水平运动速率的统计分析,运用平均速度法估算了近10a西部边境地区的形变面积。初步计算结果表明,青藏高原形变对我国西部边界存在影响,在1991-1999年之间西部边界的不均匀形变导致国土面积缩小0.37km2。