双轴倾角传感器在钻孔测斜仪中测量算法的校正

将芬兰VTI公司生产的SCA100T双轴倾角传感器应用于钻孔测斜仪,其体积小,能提高倾角测量的稳定性和精度。双轴倾角传感器测量角度会引起算法校正问题,采用测得的标定数据得出倾角值的回归模型,测量倾角的实验结果和推算结果存在一定的误差,通过应用误差补偿方法来减小实际测量误差。理论分析和仿真计算表明,采用此法补偿后得到的均方差最大为0.15258,而没有补偿的结果最大均方差为4.81104。     

气候变化迫使植物“逃”往高处

法国科学家2008年6月26日在最新一期美国《科学》杂志上发表报告说,受全球变暖影响,许多高山生态环境中的植物无法在原来的生长地生存,正在以不同速度向更高海拔处“逃生”,一些物种面临灭绝危险。     

结构主动控制系统时间滞后测量与补偿方法

本文研究了结构主动控制系统时间滞后产生的原因,利用作者建立的结构主动控制系统进行了系统时间滞后测量方法的研究,测量得到了该系统时间滞后的具体数值,在此基础上,研究了时间滞后对控制系统的影响,提出了结构主动控制系统时间滞后的三种补偿,即移相法,泰勒级数展开法和预估状态向量法,通过主动控制试验证了时间滞后补偿方法的有效性。     

一种机载激光雷达道路点云的半自动提取方法

针对直接从LiDAR点云数据中提取道路信息比较困难的问题,文章提出了一种基于点云分割和区域生长的机载LiDAR数据道路点云提取方法:采用曲面生长法对点云进行分割,直接得到包含道路信息的曲面点集合;应用LiDAR数据的回波强度对分割结果中的道路进行强度标定,并采用区域增长的思想实现了道路的精细提取。实验表明,该方法能够高效、准确地提取道路点云,在路桥建模方面有较强的使用价值。     

稳健的多基线SAR干涉相位估计

针对传统多基线合成孔径雷达干涉相位估计方法存在稳健性不高、适应性不强的问题,该文提出一种稳健的多基线合成孔径雷达干涉相位估计方法。利用最大似然频率估计准则从最短基线干涉图中提取每一复像元随基线变化频率的粗略估计值,并把提取的粗略频率通过共轭复乘补偿给相应的抽样复干涉信号,来降低抽样复干涉信号频率,避免了干涉基线间隔过大导致的抽样复干涉信号频谱混叠现象,从而克服了干涉基线间隔对长基线干涉相位估计精度的限制。实验结果表明,该方法不受干涉基线间隔的限制,能较为精确地获得长基线干涉相位估计值,对多基线干涉合成孔径雷达技术应用拓展以及高精度地理信息系统构建等具有参考价值。     

轨道约束的资源三号标准景影像区域网平差

考虑到同轨道拍摄的长条带卫星影像具有相同的误差分布特性,针对资源三号的标准景影像产品,提出了基于轨道约束的卫星影像区域网平差方法。首先,根据同轨相邻影像的偏移量计算轨道影像坐标系下的像点坐标;其次,通过同轨每景影像的RFM重新生成轨道影像的RFM,同时生成补偿格网;然后,根据基于像方仿射变换的RFM对轨道影像进行区域网平差;最后,利用求得的轨道影像的仿射变换参数重新计算原始单景影像的仿射变换参数。利用不同地区资源三号测绘卫星影像数据的试验表明,基于轨道约束的卫星影像区域网平差（以下简称轨道平差）在稀疏控制条件下,其精度明显好于单景影像平差的精度。在6控情况下,太行山试验区达到平面2.504m高程3.117m,在渭南试验区达到了平面4.061m高程2.895m。试验结果证明了轨道平差的有效性和可行性。     

基于不同滤波算法差异的机载LiDAR数据桥梁提取

在对形态学滤波和区域生长算法研究的基础上,通过对桥梁的特点进行分析,提出一种基于形态学滤波和区域生长算法的滤波结果的差异进行桥梁探测的算法.算法不受桥梁形状的影响,桥梁可分叉、无需平行和等宽,甚至在部分桥梁数据不完整的情况下也有效.通过3个不同场景的桥梁实例验证算法的正确性.     

一种局部最优邻域法向量估算的巷道点云去噪方法

针对三维激光扫描技术在获取巷道内壁点云数据时会包含大量非巷道内壁点,无法快速有效地获取巷道围岩形变信息的问题。该文提出一种基于局部最优邻域法向量估算的巷道点云去噪方法,该方法采用自适应邻域半径的主成分分析算法,提高了点云法向量估算的精度和方向一致性,较好地解决了区域生长算法提取巷道内壁点云时存在的孔洞过多与噪声点云去除不彻底的问题,实现了巷道内壁点云较为完整的获取。通过不同类型的巷道点云数据进行验证,结果表明,该方法能够有效地去除非巷道内壁点云,提高巷道内壁点云获取的精度。     

基于Otsu算法与改进区域生长算法的道路点云提取

针对车载激光扫描获取的道路点云数据分类问题多的难点,本文提出了一种基于最大类间方差(Otsu)算法与改进区域生长算法的道路面提取方法。原始点云中非地面点滤除依靠Otsu算法自适应计算出分割阈值;随后分别计算点云的法向量与曲率;最终将法向量相似度作为约束条件,使用改进区域生长算法进行道路面精确提取。通过两段典型的城市道路点云数据为例,试验结果表明,本文方法提取道路面结果的准确度(C_R)、完整度(C_P)以及提取质量(Q)均大于94%,充分证明了该方法的有效性。     

自适应卡尔曼滤波在GNSS沉降监测中的应用

为解决GNSS-RTK实时测量中存在的数据波动性大,难以满足高精度沉降监测需求的问题,通过引入方差补偿自适应卡尔曼滤波,对原始测量数据进行滤波去噪,实现了绝大部分白噪声的过滤和修正。同时,对原始测量数据与滤波数据进行分析比对,滤波前原始数据标准差在7 mm左右,方差补偿法滤波后数据标准差在3 mm左右,实现了两倍多的精度提升。实践证明,方差补偿自适应卡尔曼滤波在抑制滤波发散和提高监测数据精度上具有显著的效果。