无人机机载LiDAR在沿海滩涂大比例尺地形测绘中的应用

以南京市以下长江12.5 m深水航道建设工程中的白茆沙整治建筑物工程的年度监测为例,介绍了利用无人机航摄和机载LiDAR技术进行大比例尺高精度的滩涂地理信息数据采集的关键技术。研究案例表明,采用无人机搭载数码相机和LiDAR联合进行数据采集,在小区域、通行困难地区的高分辨率影像和地面高程数据快速获取方面具有明显优势,为沿海滩涂开发中的工程用图测绘工作提供了一种新的有效快捷的技术手段。     

融合GNSS和加速度计监测数据的超高建筑动态特性分析

GNSS和加速度计是目前动态监测超高建筑环境载荷变形的主要手段。GNSS具有无需通视、可直接获取三维位移等优点,但受精度和采样率的限制,其对微变形及高频振动信息不敏感;而加速度计具有高精度和高采样率等优点,但无法监测超高建筑低频的似静态变形。为充分发挥这两种传感器的各自优势,提出利用多速率Kalman滤波和RTS平滑方法对超高建筑GNSS和加速度计监测数据进行融合处理。试验结果表明,与单一的GNSS监测技术相比,该方法有利于削弱GNSS高频噪声的影响,提高位移数据的采样率,可有效识别超高建筑的低频和高频振动频率,提高对微变形振动的监测能力;与单一的加速度计监测技术相比,该方法可以准确监测超高建筑的低频变形信息,具有良好的工程应用价值。     

结合云计算与大数据的出租房消防安全监管GIS

我国城镇化进程和经济发展效果卓著,但消防建设规划与城市扩张发展之间并不协调。虽然现有研究已经运用GIS技术到消防安全监管当中,但依然存在信息联动性不强,可视化程度低的问题。为此,本文基于地理信息系统技术对城市开发区内地理信息数据、多源多时态遥感及航空影像、巡查数据、出租房数据等进行有效整合完善,以建立时空地理信息大数据。笔者利用虚拟化、云计算等技术建立出租房消防安全动态监管平台。此平台为管理部门提供了基于地理信息的决策支持,提升了出租房管理的高效性和科学性。系统的建成和应用对我国的出租房管理信息化工作的开展具有重要意义。     

机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设关键技术探讨

结合广东省机载LiDAR点云获取与高精度DEM建设项目,介绍了项目总体技术路线,针对项目难点,从设备选择、点云密度设计、植被覆盖密集山区数据获取方法、点云数据分类组合算法、空白区处理等5个方面的关键技术进行了探讨,并提出解决方案,为同类项目的设计与实施提供参考。     

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。     

FME和VSFTP相结合的不动产数据模式探讨

以实际项目应用为例,阐述了一种FME和VSFTP相结合的不动产数据整合作业模式。该模式通过团队协作,快速迭代更新数据,具有工作效率较高、工作进度可控、数据质量较好的特点,为不动产数据质量相对较差的地区提供了一套可行的数据整合工作模式,该模式也可推广应用到三调内业数据处理。     

遥感影像并行处理的数据划分及其路径优化算法

研究了一种基于数据划分的遥感影像并行处理的路径优化算法,用于解决将并行技术应用于海量遥感影像分布式存储和处理领域时其处理模型所具有的多路可达性所引起的路径动态、最优选择问题。在栅格数据可分解性分析及并行模型数据态、元素、相对信息量和映射等8个基本定义和6个性质的基础上,给出并行处理一般数学模型。以该模型为基础获得在一般并行处理情况下,以平均计算代价变量的比值作为控制横向并行与纵向并行选择方式的标志,并进一步给出四叉树索引并行生成、基于四叉树的目标检测并行处理等具体示例。最后,通过试验验证了算法的有效性,分析了算法的特点及影响因素。     

利用InSAR和GPS数据分析台湾西南两次Mw＞6地震的触发关系及应力影响

利用InSAR和GPS进行地震研究具有很大的优势,InSAR能够在较大范围内快速地获得连续的同震形变观测,而GPS测量精度高,可迅速获得稳定的测量结果。随着SAR卫星的增多、重返周期的缩短,利用InSAR和GPS联合进行地震触发关系及应力影响研究也变得更为有力。2010年3月4日和2016年2月6日台湾西南部接连发生两次M_w 6.0以上地震,分别被称为甲仙地震和美浓地震。本文利用GPS和InSAR同震形变场联合反演了甲仙地震的滑动分布模型;结合之前的研究成果,基于静态库伦应力改变对甲仙地震与美浓地震的关系进行了分析;还为台湾西南部7个主要断层构建了断层格网并获取了它们的应力改变模型。结果表明,甲仙地震的发震断层表现为逆冲倾滑兼一定走滑分量的断层。甲仙地震的主要滑动区域处于12~16 km深度之间;最大滑动量为0.61 m位于约14 km深处。本文线性反演得到的甲仙地震地震矩为2.27×10¹⁸ Nm,相当于M_w 6.20。甲仙地震后美浓地震的发震断层上应力增值达4.0 MPa,应力增加的面积约占推断断层总面积的74%,表明甲仙地震对美浓地震的发生具有十分明显地加速作用。甲仙和美浓地震共同作用下,西侧的左镇断层和新化断层产生了较明显地应力积累。根据应力改变结果,本文认为甲仙地震和美浓地震后,台湾西南部的左镇断层和新化断层都具有较高的危险性,值得持续关注和进一步研究。     

GPS坐标时间序列分析研究

近20年来,以GPS为代表的空间大地测量技术观测精度不断提高,已累积了丰富的、高精度、全球覆盖的坐标时间序列数据。这些数据为研究不同时空尺度下的各类地球物理现象提供了重要的数据支撑和大地测量几何约束。然而,由于GPS坐标时间序列中同时包含了各类“信号”和“噪声”,而且噪声来源复杂,信号类型多样,水平和高程分量上信号与噪声的表现形式差异较大。如何从原始序列中提取可靠的“信号”、分离出“误差”是目前地学界研究的热点和难点之一。     

出租车轨迹数据挖掘进展

大数据、物联网与精密定位技术的发展推动了城市感知的进步。随着社会活动的与日俱增,出租车轨迹数据不仅记录了出租车的行车轨迹,还蕴藏着道路交通状态、城市居民出行规律、城市结构及其他社会问题。通过各种数据分析与挖掘手段对出租车轨迹数据进行深入探究,对于智能交通、城市规划等有着重要意义。本文综述了近十年国内外基于出租车轨迹大数据的相关研究,按照空间统计方法、时间序列方法、图论与网络方法及机器学习方法等4类,详细阐述各类方法的研究现状。随后,本文分析了现有研究的应用领域、热点主题和发展趋势。最后,本文指出了出租车轨迹数据挖掘研究领域面临的挑战和未来研究方向。