反射率因子和径向速度共同约束反演多普勒雷达风场

多普勒雷达可以提供降水回波区的风场信息。为了充分运用雷达资料分析中小尺度天气过程,本文假设反射率因子在短时间内的运动满足拉格朗日守恒,提出了采用连续两次的反射率因子回波和径向速度数据共同约束的方法来反演风场,在反演过程中避免了对径向速度的分布进行假设。针对连续两个时次之间反射率回波运动中产生的不同程度的误差做了模拟风场试验,结果表明,当回波运动随机误差不超过40%时,反演结果较为可靠。另外,本文还利用此风场反演方法进行两次中尺度天气过程的实例分析。结果表明,该方法反演的风场与实际风场结构相符,具有一定的应用价值。     

POS定位测姿的系统误差分析及补偿

在实验的基础上获取了航摄姿态角的分布范围,重点分析了POS系统辅助航空摄影测量时,姿态角的实时变化对外方位元素测定结果的影响以及采用飞行检校场法对其进行系统误差补偿的局限性;提出了采用附加参数法对系统误差进行改正,并将观测值的改正参数和观测值一起作为带权观测值参与平差计算的方法;并通过实例证明了该方法能达到理想的效果。     

城市CORS参考站稳定性监测与区域地表变形分析

以常州市CZCORS监测网的数据处理为例,探讨城市CORS参考站稳定性监测的方法,对比分析不同参考框架和变形监测基准对计算参考站三维位移结果的影响.利用CZCORS监测成果,建立精确的城市水平位移速度场,并对区域地表垂直位移变化规律进行分析,给出一些有益的结论和建议.     

基于ADS 40数据的现状图测绘

新疆伊犁河谷土地开发整理现状图测绘由于其作业范围广,精度要求高,采用了ADS 40数字航空摄影数据。本文主要阐述了基于ADS 40数据进行航测外业和内业完成伊犁河谷4 000 km2的现状图测绘的生产过程。     

浅谈基于粗纠正影像源进行1∶10000 DLG生产“内外业一体化”工艺流程

为了减少外业工作量,利用航空摄影测量进行基础地理信息采集是最有效手段之一,国内外推出了一系列数字摄影测量的软件和系统.本文结合GEOWAY DPS/IS及VirtuoZo AAT(PATB)两种软件的生产实践,探讨了基于粗纠正影像源进行1∶10000数字线划图(DLG)生产“内外业一体化”的工艺流程.本文对以后采用此种方法成图具有一定的指导作用.     

基于 ArcPad 的地理国情普查外业调查系统开发

通过ArcPAD Studio开发环境和VBScript开发工具以及VC＋＋和ArcEngine 9．3,开发了适合全国第一次地理国情普查项目的外业调绘软件,解决了内外业作业数据不一致的情况,实现了两者一体化。通过Configuration和Layer两种开发方式,参考地理国情普查项目的相关规范,实现了地理要素覆盖数据及地理要素的采集、编辑,实现了样点照片及其相关属性的采集。本文还就数据预处理及采集后的数据后处理进行了阐述,使地理国情普查项目的外业调绘工作更加完整化、流程化。     

地理国情（市情）普查外业信息采集

地理国情监测不仅扩大了测绘行业的内涵,更重要的是,对我国总体布局和规划提供了可靠的依据。目前,在全国范围内逐步开展地理国情普查工作,我分院按照安排,以厦门市为试点,对其进行了外业的调查与核查工作。结合实地作业情况来看,可以在地理国情普查内容与指标基本不变的前提下,依据地域的不同增加分类或修改部分类别的内涵。为今后全面普查工作的顺利开展,对现有的作业方式和作业内容都应有一定的规范。     

地理国情普查外业调查技术要求

地理国情外业调查是地理国情普查工作十分重要的工作内容,是保证地理国情普查数据质量的关键环节。外业调查是对采集的地理国情要素和解译的地表覆盖分类成果以及内业无法定性的类型、边界和属性进行实地调查,同时采集遥感影像样本数据,为最终形成地理国情要素数据、地表覆盖分类数据成果和遥感影像解译样本数据库提供基础。     

关于地理国情普查外业调查与核查的分析和探讨

地理国情是基本国情的重要组成部分,开展地理国情普查是一项重大的国情国力调查,是全面获取地理国情信息的重要手段,是掌握地表自然、生态以及人类活动基本情况的基础性工作.本文就灵武市地理国情普查外业调查与核查生产的整体技术路线以及相关问题进行分析和探讨.     

Non-stationary covariance function modelling in 2D least-squares collocation

Standard least-squares collocation (LSC) assumes 2D stationarity and 3D isotropy, and relies on a covariance function to account for spatial dependence in the observed data. However, the assumption that the spatial dependence is constant throughout the region of interest may sometimes be violated. Assuming a stationary covariance structure can result in over-smoothing of, e.g., the gravity field in mountains and under-smoothing in great plains. We introduce the kernel convolution method from spatial statistics for non-stationary covariance structures, and demonstrate its advantage for dealing with non-stationarity in geodetic data. We then compared stationary and non- stationary covariance functions in 2D LSC to the empirical example of gravity anomaly interpolation near the Darling Fault, Western Australia, where the field is anisotropic and non-stationary. The results with non-stationary covariance functions are better than standard LSC in terms of formal errors and cross-validation against data not used in the interpolation, demonstrating that the use of non-stationary covariance functions can improve upon standard (stationary) LSC.