新型知识观下高校旅游管理专业课程知识的构建思考

旅游管理专业是1998年新设置的高校本科专业,受学科专业特点和旅游职业需求的影响,其课程知识与传统的学科专业相比,具有很强的实践性.为此,其课程知识的构建,需要深入认识旅游管理专业课程知识的特点,建立起"科学-人本观"的构建价值取向,并充分唤醒教学参与者的主体意识,发挥课堂对课程知识的构建作用.     

多波束海底地形数据空值区域的插值填补方法分析

由于边界误差剔除、测线布设过于稀疏等因素影响,利用多波束数据生成高分辨率DEM时,常常会存在一些水深空值单元或区域。为了对这些数据空值区域进行可靠填补,在考虑地形特征及空值单元大小的情况下,利用IDW、Spline、Kriging、TIN四种插值方法对某区域多波束海底DEM空值区域进行直接内插填补试验,结果表明插值算法的选取不仅受地形类型限制,而且与空值区域的大小也密切相关。     

语素关联约束的动态环境视觉定位优化

在自动驾驶场景中,视觉相机能够实现低成本的定位与环境感知,但是场景中的动态目标会影响视觉定位的轨迹.对此,本文提出了语素关联约束的动态环境视觉定位优化方法.首先,利用目标检测和语义分割提取环境中的语义实体;然后,通过语素关联模型识别出动态语素;最后,建立动态语素的特征掩膜,用于特征匹配过程中的动态目标特征点过滤,从而提高视觉定位效果.本文基于视觉机器人平台在校园道路开展了试验,发现了动态目标通过关键点影响视觉定位结果的规律——在转弯时或者目标在视野中横向移动时影响较大.试验结果表明,本文方法的动态语义要素识别的平均精度F1约为87％,并且在语素关联优化前后,局部区域最大轨迹距离差为2.463 m,与真值对比RMSE降低了38％.     

利用PCI GXL-A进行航空影像DEM匹配及编辑

随着航空摄影测量技术的快速发展,海量正射影像数据生产已经成为测绘生产的常态.而正射影像的生产离不开数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)数据,因此快速高效的生产DEM对正射影像的生产至关重要.本文以航空影像作为实验数据,利用影像处理软件的航空影像处理模块2018年版本(GXL 2018 SP3 Aerial)空三加密后进行高精度数字地表模型匹配,并使用软件中数字高程模型的编辑(Geomatic Focus的DEM Editing)功能对数字地面模型(Digital Terrain Models,DTM)进行快速编辑生成DEM数据,为今后大批量DEM生产及编辑工作提供借鉴.     

HERON背包SLAM激光扫描系统在建筑规划测量中的应用

目前城市建筑工程规划核验竣工测量工作仍以传统测绘为主要技术手段,随着三维激光扫描技术的发展,即时定位与地图构建(SLAM)背包激光扫描技术发展日趋迅速.通过对比分析传统竣工测绘和华测HERON背包SLAM激光扫描系统两种测绘方法,探讨HERON背包SLAM激光扫描系统在建筑竣工测量中的实用性.     

利用InSAR技术获取高寒高海拔地区高精度DEM

本文以Sentinel-1A SLC数据为原始影像,利用InSAR技术获取新疆西天山中部高寒高海拔地区小区域DEM,将获得的DEM与常用的SRTM v4 DEM和GDEMDEM进行对比分析。结果表明：利用InSAR技术处理Sentlnel-1A SLC数据可以获得分辨率为15 m的高精度DEM,该DEM数据精度优于SRTM v4 DEM和GDEMDEM,能更好地描绘地表地形细节,可作为输入数据获取地面高精度形变信息,为工程建设和地质灾害评价提供重要的基础数据。此外,该方法对DEM数据的更新也具有重大意义。     

建筑物立面分类与DIM点云滤波

针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配（DIM）点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。     

面向复杂山地的机载LiDAR与无人机影像融合应用

本文针对LiDAR点云与无人机影像数据特征的优缺点,利用LiDAR点云与无人机DOM影像融合,将影像数据光谱信息赋给LiDAR点云数据,使其不仅具备精准的空间结构信息,还能得到清晰的纹理信息。为验证融合数据应用的可行性与数据提取的准确性,对融合前后的点云数据进行地面点提取与DEM构建。试验表明：将无人机影像的光谱信息赋给LiDAR点云数据,可以实现LiDAR点云数据从四维度表达到七维度的拓展,融合后点云数据具有清晰的纹理信息,地物类型判读更加容易,地面点分离完整;通过DEM模型的对比分析,融合后点云数据构建的DEM模型表达更加接近真实地表。研究结果为多源点云数据的深化应用提供了一定的技术方法支持作用。     

大尺度平原城市精细汇水区分级划分研究

在城市内涝模拟研究中,汇水区划分是十分重要的环节,同时对大尺度平原城市进行汇水区精细划分也是研究者共同研究的技术难点。针对现有基于DEM流向分析的划分方法存在的无法正确反映实际城市复杂地形和流向问题,本文提出了一种顾及地类和流向,适用于大尺度平原城市的精细汇水区分级划分方法。首先,从城市自然地形和主干河流出发,进行一级宏观尺度划分;然后,依据城市主次干道,干渠和管网实现二级中观尺度划分;最后,在二级划分的基础上,结合流向和地类做精细的三级子汇水区微观尺度划分。本文选取东营市30 km²核心主城区进行了验证分析,研究结果表明,划分结果跟实际地物类型和真实流向相吻合,该方法对于大尺度平原城市具有良好的适用性。     

正射影像辅助下的LiDAR点云构建DEM方法

提出了结合两类数据的DEM生成方法,该方法先将原始LiDAR点云自动滤波得出粗略地面点,经数据抽稀后提取地面关键点点集,再利用航迹文件和相机文件进行空三加密生成数字正射影像。在此基础上将粗分类点云与正射影像匹配,在少量人工干预下,对点云进行二次分类获得精确地面点点集,构建DEM。实验结果表明该方法是可行和有效的。