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31.
针对似大地水准面在精化过程中不同移去-恢复高程转换模型的适用性和选取问题,基于二次曲面和EGM2008重力场模型,分别构建了RBF神经网络、多面函数和Shepard等3种类型的移去-恢复模型,结合平原和高原山区两个工程实例,通过调整高程拟合点数目进行似大地水准面拟合与精度对比。结果表明,在平原地区,EGM2008-多面函数高程模型精度略优于其他模型;在高原山区,当拟合点数较少时,基于EGM2008的移去-恢复模型精度高于基于二次曲面的移去-恢复模型,其中,EGM2008-多面函数和EGM2008-Shepard较优,而随着拟合点数目的增加,二次曲面-Shepard高程转换模型的精度优于其他模型。 相似文献
32.
数字城管部件在城市管理应用中是一种专业性极强而又抽象的符号,对非专业人员来说很难辨别不同类型的部件符号,也给数字城市的管理带来许多不便。针对这种现状,本文提出了数字城管基础部件的艺术化表达技术研究,将对城市中的专业部件符号进行后期加工处理,采取特殊手段进行美化,使它看起来不仅形象美观,而且蕴藏着丰富的信息量,普通用户也可方便使用。这将在数字城管建设中发挥强大的作用,并且有力推动地理信息技术在智慧城市中的应用。 相似文献
33.
魏岳 《测绘与空间地理信息》2016,(9):143-144
通过宁夏DEM精细化制作,探讨基于1∶10 000 DLG数据的DEM精细化生产过程中的技术,进一步细化生成多尺度数字高程模型数据。 相似文献
34.
基于SAR成像模型和R-D定位模型,分析了电离层对星载SAR立体定位精度的影响,提出了相应的校正方法,并进行了仿真实验。实验表明对于特定波长的SAR信号,不同TEC分布模式组合对SAR立体像对定位精度的影响不同,校正效果也不同:当两幅影像对应的TEC分布均匀且大小相同时,电离层对SAR立体定位精度的影响小到可以忽略;当两幅影像由于拍摄季节不同导致TEC不同时,电离层影响很大,特别是距离向精度,其影响程度与两幅影像对应的TEC差值正相关,此时定向参数精化法校正效果很好;当电离层发生扰动时,电离层影响随着扰动程度的增大而增大,定向参数精化法有一定效果,但当电离层扰动很大时,校正效果明显减弱,还需要通过斜距直接校正法等其他方法予以校正。 相似文献
35.
电离层延迟是卫星导航定位的重要误差源之一。采用合适的电离层延迟模型可以有效地减弱电离层延迟误差对定位结果的影响。目前在导航定位中运用最广泛的是Klobuchar模型,但Klobuchar模型的修正率只有50%~60%。为了满足日益增长的导航定位精度的需求,不同的精化模型被提出。本文介绍了Klobuchar模型在GPS和BDS系统中的应用,比较了在两个系统应用时的差异。回顾概括了文献在Klobuchar模型的参数精化和模型精化两个方面的研究,并对各种精化模型进行了对比总结。模型精化的结果优于参数精化,未来对于Klobuchar模型的精化更趋向于模型精化。 相似文献
36.
为了找到适合天绘一号卫星三线阵相机在轨几何精化的模型和算法,首先分析了外方位线元素误差在几何参数精化中的影响,然后通过对定姿数据的预处理,消除了其中含有的高频噪声,并用正弦函数补偿了卫星平台飞行过程中的低频抖动,为三线阵相机每个镜头设计了姿态角常差模型。此外,根据传统的附加参数模型,构建了直接以像素坐标为观测值的内方位元素模型,并使用单侧有控外推的方式,确定最佳的精化模型参数组合及求解策略。试验表明,采用本文的精化方案,利用合理分布的控制点,天绘一号能达到平面精度约1 GSD,高程精度约0.8 GSD。 相似文献
37.
针对现有地球重力场模型综合利用研究较少的情况,该文利用实测全球导航卫星系统/水准数据分析GOCO03S、ITG-GRACE2010S、GO_CONS_GCF_2_DIR_R4、GO_CONS_GCF_2_TIM_R4和EGM2008等地球重力场模型不同谱域位系数对应的高程异常精度,提出对多类重力场模型进行简单谱组合和加权谱组合,并进行精度分析;然后利用这两类组合重力场模型,结合全球导航卫星系统/水准数据对区域似大地水准面的精化展开研究。计算结果表明:在实验区域,与EGM2008模型相比,采用简单谱组合法和加权谱组合法均能提高模型高程异常的精度,标准差最优分别可达0.081m和0.084m,对应精度提高幅度分别为40.9%和38.5%;以多类重力场模型为基础,经简单谱组合法或加权谱组合法得到组合重力场模型,并利用全球导航卫星系统/水准数据进行精化,可获得较高精度的区域似大水准面,精度最优可达0.048m。 相似文献
38.
39.
40.
针对城市场景三维重建模型在有线特征的边缘区域过于平滑的问题,提出一种带线约束的摄影测量网格变分精化方法。算法以初始重建网格模型为基础,引入3个能量项,将网格精化问题转化成能量下降问题。首先结合所有的影像信息构建影像一致性约束项,然后对网格表面顶点附加正则化约束,最后引入三维线特征约束,将3个能量项加权相加后离散化到每个顶点,得到梯度变化值。采用梯度下降法,使顶点沿着梯度方向移动,当能量不再下降或迭代一定次数时,即得到了精化后的网格模型。试验结果表明,本文算法能较好地保持边缘特征,与现有的泊松重建算法相比,网格的质量更高,视觉效果更好。 相似文献