全球导航卫星反射信号的镜面反射点算法

文章从镜面反射点的定义出发,导出了在搜索镜面反射点时应满足的几何条件,分析了目前用于搜索镜面反射点算法的优点及不足;在此基础上,提出了一种二分算法;最后通过双基实验数据对这一算法进行验证,并与其他算法进行对比,结果显示出这种算法在收敛速度、搜索精度以及准确性等方面的优越性.     

车载LiDAR点云中建筑物立面的自动分割

将建筑物立面数据从散乱无序的车载LiDAR点云中分割出来是一项繁琐而艰巨的任务。本文提出基于基础地理数据辅助的分割方法:首先对基础地理数据进行要素精简,提取有效的建筑物轮廓数据;然后将提取数据转换到车载LiDAR点云数据所在坐标系中,实现坐标基准的统一;再根据建筑物立面特征设置合理的建筑物轮廓缓冲阈值,对建筑物立面点云进行自动分割;最后采用合理的质量评价机制,对分割结果进行检核和评价,实现分割结果的质量控制。实验表明文中方法简单有效。     

一种自适应数学形态学LiDAR点云滤波方法

在Li DAR点云滤波算法当中,数学形态学滤波是其主要方法之一。传统的数学形态学在迭代次数、高程阈值的选取上,通常是通过人工依靠经验设置滤波参数,因此算法具有很大的盲目性。这里通过分析在不同迭代次数下滤波前后地面点云数目的变化特点,以及高程阈值与点云密度的关系,提出了一种自适应数学形态学滤波算法。采用不同地形的Li DAR数据对算法进行了实验分析,验证了算法的可行性。     

测绘学科《空间统计与地学分析》课程设置探讨

从教学目的、教学内容和教学方法 3个方面探讨了课程设置中教材选用、多媒体教学方法、考核形式等内容,阐述了空间统计与地学分析在测绘学科教学中的重要作用,为测绘科学与技术学科的教学管理和课程建设提供参考。     

农村土地确权勘测定界中界址点测量方法探讨

界址点测量是土地确权勘测定界的重要工作之一。文中介绍了界址点的不同测量方法,主要包括全站仪坐标测量法、常规GPS-RTK测量法、单基站CORS测量法和网络CORS测量法,并以实例分析了这四种不同测量方法的精度,得出了有益的结论。     

基于压缩感知的SAR图像CFAR目标检测算法

提出了一种基于压缩感知(compressed sensing,CS)和恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)目标检测算法,用于合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的目标检测。针对传统的均值类和有序统计量类CFAR目标检测算法,首先对每个局部滑窗的背景杂波像素利用压缩感知进行重建,以此来降低SAR图像相干斑现象的影响,然后利用重建后的数据进行杂波分布参数的估计,并利用CFAR检测器进行目标检测。在真实的SAR图像中证明了上述目标检测算法的有效性。     

一种知识约束下的多目标土壤空间抽样优化模型

土壤空间抽样优化需要综合考虑抽样精度、成本、代表性以及样点数量与空间布局等多目标,属于典型的NP-Hard空间优化决策问题。先验知识的应用以及多目标的博弈能够有效地提高抽样精度和效率。通过研究土壤空间抽样先验知识及其空间分层技术,以及土壤空间抽样方案与粒子群算法映射关系,建立了基于知识约束下多目标粒子群算法的土壤空间抽样优化模型。模型以最小克里金方差和最大熵为抽样目标,以分层最小样本量、空间阻隔和可达性为约束条件,结合目标规划法进行多目标帕累托优化方案求解,并以陕西省横山县为实验区验证了模型的有效性。实验结果表明,该模型相比传统方法具有较高的收敛效率和抽样精度,先验知识与目标规划法的应用显著提升了抽样方案代表性,能够为土壤空间抽样以及土壤质量监测网络构建提供新的技术支撑。     

高光谱目标探测的进展与前沿问题

针对高光谱目标探测问题的主要挑战,将高光谱目标探测的进展与前沿问题分为两个方面进行综述。基于信号检测理论的方法如结构化背景的约束能量最小化方法、非结构化背景的自适应一致性余弦评估器等,是高光谱目标的探测经典算法;随着统计模式识别与机器学习领域中新技术的出现,一些数据驱动的目标探测方法逐渐成为了高光谱目标探测的前沿问题,如核方法、稀疏表达方法等。概述了两类方法的特点,比较了各自的优势和不足,并展望了高光谱目标探测未来的发展趋势。     

GNSS RTK技术在农村集体土地所有权调查中的运用与精度分析

在农村集体土地所有权调查中,针对不同类型界址点,采取不同方式进行GNSS RTK实地测量,并通过不同型号的GNSS RTK接收机进行坐标检测,探讨在郊区农村地区GNSS RTK碎步点测量精度及误差。     

点云数据制作地面模型初探

着重阐述了利用点云数据,以TerraScan为平台,通过对点云的粗分类及细分类制作DEM的过程。