背负式移动激光扫描系统测绘大比例尺地形图精度试验研究

将背负式移动激光扫描系统应用在测绘大比例尺地形图中,其扫描精度至关重要。本文利用徕卡Pegasus Backpack对苏州工业园园区测绘地理信息大楼进行扫描,采用Inertial Explorer、Infinity、AoTumatic Processing对点云数据进行预处理,运用RealWorks提取特征点,将特征点在MicroStation V8联图中绘制成1：500地形图。通过与传统方法绘制的1：500地形图相叠合,发现两幅地形图具有很好重合度。对地物检测点精度分析后,得到点位中误差为0.026 m,高程中误差为0.041 m。研究结果表明徕卡Pegasus Backpack满足1：500地形图测量精度要求。     

高分二号卫星影像自适应模糊阈值法小波去噪

高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息,高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰,如果感兴趣区域受到污染,则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题,本文采用自适应模糊阈值法去噪方式,该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后,重新构造作为新的小波系数,经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较,结果表明,自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点,既保留图像细节又使图像更加平滑,图像整体信息完好,去噪效果更为理想。     

基于多源数据融合的矿用卡车空间信息可视化

为分析矿用卡车的行驶轨迹与设备的运行状况,方便对卡车进行调度、监控与管理,本文将卡车的空间信息和属性信息进行融合以实现矿用卡车空间信息的三维可视化。通过将矿用卡车上采集的数据储存到数据库中,采用C/S架构进行设计,实现矿用卡车轨迹数据显示、数据融合以及三维可视化等功能。以高分辨率的遥感影像作为底图,将矿用卡车的空间信息和属性信息以二维和三维的形式显示出来。根据三维现实化的结果,既方便显示卡车的运行轨迹又可实时查看卡车轮胎温度等属性信息。     

语义因子支持的多源POI分类信息一致化处理

为了解决网络POI分类异构导致多源POI数据匹配与整合困难的问题,该文利用分类特征词提取、特征词去重与优化等关键技术,构建POI分类的语义概念格,然后通过概念格之间的语义关联关系,实现多源异构POI分类体系的映射与转换。最后通过实验验证了该文方法的有效性,并将其成功应用于省级地理信息公共服务平台(政务版)数据更新。     

检索词优化与空间自适应的深网POI获取方法研究

针对检索词库构建困难、数据请求量受限制等相关问题,该文提出一种基于独立覆盖率排序和空间自适应剖分的深网POI信息搜索方法,通过候选检索词初步构建、贪婪式探测搜索、检索词优化降维、空间自适应剖分爬行等主要流程,利用逐步逼近POI搜索的最大覆盖最优解,实现对深网POI信息的全量获取,大幅度提高深网POI数据的召回率与采集效率,该方法对于丰富地理信息资源、提升空间信息服务与内容管理能力具有重要意义。     

粒子群算法优化的神经网络短期钟差预报

针对导航卫星钟差短期预报精度上的不足,该文提出了一种基于粒子群算法优化的BP神经网络钟差预报模型,通过粒子群算法来对BP神经网络的权值和阈值进行优化,利用IGS的钟差数据进行实验,并与灰色GM(1,1)模型、二次多项式模型和BP神经网络模型的预报结果进行对比分析。结果表明,粒子群优化算法的BP神经网络模型钟差预报效果良好,3h预报精度能够达到0.3ns,体现了本文钟差预报模型的实用性。     

基于重叠区域相关系数的视频影像关键帧提取算法

提出了3种基于影像重叠区相关系数的视频影像关键帧快速提取算法。该算法首先采用多项式快速、准确地拟合出视频影像相关系数的变化趋势,然后利用相邻关键帧影像重叠区的高相关特性实现关键帧帧位的快速、准确提取,并通过实例与基于重叠度计算关键帧算法的时效性进行对比。结果表明,该算法单次计算相关系数的时间相对于单次重叠度计算时间缩短了近4倍,准确度达到88%,且针对不同拍摄手段下的视频影像,提取的关键帧影像精度较高。同时,还对基于视频提取的关键帧影像进行全景图拼接,结果显示未出现明显场景缺失,且可靠性高,适用性强。     

人工智能对测绘科技若干领域发展的影响研究

测绘科技发展已进入一个相对关键的时期,需要从战略层面来考虑如何推动其未来发展。基于对测绘科技发展历史的系统回顾,深刻剖析了测绘科技发展的一般规律,即所处的科学范畴、应用需求、新技术发展是影响和决定测绘科技发展方向的三大关键因素。这一规律是研究确定未来测绘科技发展战略思路的基本遵循。基于此,在重点分析人工智能技术发展趋势及其对测绘科技发展已有影响的基础上,阐述了人工智能与大地测量、地理信息数据获取、地理信息数据处理与应用等技术融合发展下的未来智能化测绘科技发展趋势,提出了传统的野外测量将逐渐被无人驾驶飞机、汽车、轮船以及卫星等智能化的机器所替代的设想,以及实现这一设想需要解决的系列难题。     

均值漂移模式几种粗差探测法的MDB比较

针对均值漂移模式的几种粗差定位与定值方法,在显著水平和检验功效下,推出最小可探测偏差（minimal detectable bias,MDB）的计算公式。通过数值分析比较,得出观测值独立等精度时,几种方法的MDB的计算结果相同;独立不等精度时,数据探测法、拟准检定法和部分最小二乘法的MDB结果相同,而多维粗差同时定位与定值法略大于其他方法;相关观测情形下,拟准检定法和部分最小二乘法的MDB结果相同,数据探测法的MDB结果最小,多维粗差的同时定位和定值法的MDB结果最大。     

行程时间不确定环境下地点可达性研究

在传统可达性度量方法的基础上进行改进,提出了一种行程时间不确定环境下地点时空效用可达性度量方法,考虑了行程时间不确定性以及需求端竞争的时变效应。利用深圳市真实的浮动车数据和在线用户原创内容（user-generated content,UGC）数据对深圳市餐饮可达性分布水平进行了分析,结果表明,所提的可达性度量模型比传统可达性度量模型能更准确地表达城市可达性分布。