利用GPS组合观测值建立区域电离层模型研究

介绍了VTEC模型的基本原理，给出了三种利用载波相位观测值改善伪距观测值精度的方法，利用三种组合观测值分别建立VTEC模型，并与利用伪距观测值计算的VTEC模型的精度进行比较。     

无验潮模式下的GPS水下地形测量技术

传统的水下地形测量模式定型于利用GPS测定水底点的平面位置,利用测深仪测定水底点的深度,附之以瞬时潮位资料,获得点位的高程。这种模式在上述条件具备的情况下,可取得完满的结果。但当验潮条件不具备时,该模式将不能获得测点的高程。为了弥补这一缺陷,简化工作流程,提高水下地形测量的精度,本文提出了一种无验潮模式下的水下地形测量思想,该思想不用专门测定潮位,而直接利用GPS的RTK测量技术,辅之以姿态测量和补偿,从而获得高精度的水底点高程。该方法被验证是正确的,希望进一步推广应用。     

视点相关实时LoD地形模型动态构网算法

论述了一种视点相关实时LoD地形模型动态构网算法。基于GRID数据，以直角三角形为基本单元，利用二叉树构建地形的层次结构，兼具GRID与不规则三角网（TIN）的优点；并且解决了模型带来的“裂缝”问题。视景体可见区域多分辨率地形生成时，通过地形面片自身复杂程度、地形面片与视点距离以及地形面片与视线间的方向关系三方面确定该面片的绘制分辨率。实验结果表明，该算法在保持地形场景逼真的情况下，极大地提高了绘制速度，满足了实时交互的要求。     

深圳市1 km高分辨率厘米级高精度大地水准面的确定

利用65个精度优于2 cm的GPS水准数据、5 213个实测重力点数据、100 m分辨率的数字地形模型和WDM94地球重力场模型,采用移去-恢复技术计算了深圳市1 km分辨率的大地水准面模型.将该模型大地水准面高与由29个GPS水准得到的大地水准面高进行比较,其差值的标准差为±1.4 cm.     

ASP应用中COM组件开发方法研究

从ASP技术与COM技术出发,针对MCU远程控制应用的多层分布体系结构特点及应用要求,详细论述了如何进行组件线程类型选择、接口设计、物理定位开发与实现具有特定功能的COM组件并如何在ASP应用中创建和执行,以实现远程控制MCU功能。论述了在设计与实现COM组件过程中,其安全性与作用域的选择。     

半参数回归与模型精化

就一般情况给出了半参数平差的算法,并结合一种特定的情况,讨论了正规化矩阵半正定时的计算方法,给出了相应的公式。最后构造了一个模拟的平差问题,对半参数法和最小二乘法的计算结果进行了比较。计算表明,半参数法能够发现并识别模型误差或观测值中的系统误差     

基于COM技术的地图符号库结构设计与实现

从符号库的结构设计入手,提出了一种新的符号库模型--双层地图符号库模型。该模型在速度、质量上继承了其他模型的优点;利用COM技术实现了地图符号库设计系统,该系统在符号库的易挂接性和符号的可扩展性上有了很大的提高。     

利用卫星ETM与样方统计数据研究西鄂尔多斯珍稀濒危植物种群分布规律

使用1999年8月30m分辨率的ETM遥感数据、DEM数据和25个典型的4^4m^2的地面实测样方统计数据、数字化了1994年的珍稀淑危植物分布图，用遥感技术西鄂尔多斯珍稀濒危植物群落进行了水平和垂直带分布规律的研究。图像处理采用遥感弱信息提取技术，识别了建群植物及其种群组合特征；并结合三维景观影像对珍稀植物种群生存生境的地貌、土壤等条件的相关性进行了分析，揭示了垂直、水平地带分异规律，建立了相关分析模型。研究结果为珍稀濒危植物动态监测和物种多样性保护提供了新的技术方法和分析决策依据。     

中国陆地生态系统脆弱带遥感模型

本研究通过对我国陆地生态系统8个典型样地的植被指数取样实验和图像计算结果发现，这8个样地植被指数随着水、热因子的季节变化，在时间和空间上具有一定的“绿波推移”和“景观更替”规律。在中国东部湿润的季风区（样地1－3），随着纬度的增高，其月平均植被指数与月平均气温有较大的相关。发现降水相对丰沛的地带，热量和光照条件的变化成为植被生长和变化的自然限制因子；而在中国北方森林－森林草原－典型昌原－荒漠草原－荒漠地带上，随着从东部（湿润地区）到西部（干旱地区）干湿条件的更替，月平均植被指数与降水多寡有较大的正相关关系。在8个样地上都呈现出共同的规律，即定向风的分布与植被指数的分布在时间和空间上具有逆相分布的“套合关系”。尤其在时间上有相逆套合关系，这正是中国北方沙尘暴和沙漠化加剧的自然原因。本研究定量地给出了我国陆地不同经纬度带生态系统脆弱季节和累积时间的分布。     

The Integration of Cooperation Model and Genetic Algorithm

In the photogrammetry,some researchers have applied genetic algorithms in aerial image texture classification and reducing hyper-spectrum remote sensing data.Genetic algorithm can rapidly find the solutions which are close to the optimal solution.But it is not easy to find the optimal solution.In order to solve the problem,a cooperative evolution idea integrating genetic algorithm and ant colony algorithm is presented in this paper.On the basis of the advantages of ant colony algorithm,this paper proposes the method integrating genetic algorithms and ant colony algorithm to overcome the drawback of genetic algorithms.Moreover,the paper takes designing texture classification masks of aerial images as an example to illustrate the integration theory and procedures.