变形监测数据自动检查程序开发

在大型工程的变形监测中,传统方法是利用全站仪,按照等级测量规范进行方向法、全圆法观测,测站至少需要1个观测员、1个记录员,每个测回需要人工计算和比较,内业需要后处理,费工、费时、容易出错。结合测绘实践的现实需要,利用VB语言和TCA2003全站仪的内置程序功能,开发变形监测数据自动检查程序,为自动化测绘探索新的方法。     

采用网络分区与预计算策略的k近邻查询算法

k近邻查询是GIS和空间数据库等领域的研究热点.文章针对道路网络中的k近邻查询,通过分区以及预计算近邻集策略,获得查询点的k近邻结果:首先利用自适应格网分区方法将道路网络划分为若干格网单元,并存储格网内节点与边界点、边界点之间距离;其次在网络中的节点预先存储近邻集.实验证明,在兴趣点密度高、k值较大情况下,算法具有较好的性能.     

基于复杂网络理论的城市道路网络自动综合方法

道路网络自动综合是地图综合的主要研究课题。本文通过引入对偶拓扑理论建立了城市道路网络的对偶拓扑结构,并将道路的重要性表达为路网中所有道路的重要度贡献的总和,进而提出了一种道路网络自动综合方法。实验表明,本文方法可以较为合理地选取路网中相对重要的道路,所选路网保持了原始路网的整体形态及拓扑连通。     

面向野外地质调查工作的道路提取方法研究

为弥补传统的依靠管理组织、法律、经济、教育等进行对野外地质工作安全管理工作的不足,通过百度SDK采集GPS步行轨迹数据,基于单向GPS轨迹数据的特点,进行轨迹的分割分段处理.最后利用BP神经网络算法拟合道路,通过反复实验确定BP网络的参数配置信息.并以中国地质大学西区为研究区域,提取路网信息,验证算法的有效性和实用性....     

复杂城区车载激光扫描点云分层路段定位与数据纠正实验研究

高精度的车载点云数据是实现各种城市地物要素提取的前提,但在复杂城市环境下车载作业时信号遮挡、衰减和多径效应频繁发生,进而造成点云数据精度严重降低,如何对复杂环境下的点云数据进行分析和纠正就显得至关重要.现有的质量分析方法多从测距误差、仪器安装误差和数据处理误差方面出发,虽然可以在一定程度上改化数据,但在如何快速定位出分...     

结合引力场理论的道路自动选取方法

针对复杂网络模型被广泛应用于道路选取的研究中,少有方法顾及道路网对偶图中多级邻居节点的影响,导致对道路的重要性评价缺乏准确性和可靠性的问题。该文将道路网对偶图节点的结构特征值视作质量,将节点间的最短距离视作距离,结合引力场方程实现道路自动选取,较好地将道路网对偶图中多级邻居节点的影响纳入到道路重要性的计算中,从而实现对道路重要性的准确评估。通过对兰州市城关区的路网进行实验,结果表明本文方法所选取的路网较好地保持了原始道路网的整体结构、覆盖范围、密度分布、拓扑特征和连通性。     

1956-2011年黑龙江省龙卷风气候特征

利用富士达—皮尔森强度分类法对1956—2011年黑龙江省229个龙卷风样本进行分类,分析龙卷风事件的时空分布特征,探讨典型龙卷风个例的环流背景及形成机制。结果表明：1956—2011年黑龙江省龙卷风灾害具有明显的时空分布特征,20世纪60—80年代龙卷风活动频繁,90年代龙卷风发生频次最少,2001—2011年龙卷风发生频次略增加。龙卷风主要集中发生在夏季,以7月发生最多,且多出现在午后至傍晚。对龙卷风空间分析发现黑龙江省绥化地区是龙卷风多发区,与该地区的地理位置、气候条件和大气环流特征有关。不稳定的形势场是龙卷风产生的基础,暖湿气流的输送和冷暖空气的强对流运动为龙卷风的产生提供了有利条件。     

LBS导航认知地图服务系统设计与实现

科技发展改变了电子地图制作和使用环境。本文在分析传统大数据量地图形式在LBS中的应用缺陷后,提出了符合用户需求和移动终端条件的认知地图可视化方案,这种不同于传统制图综合原则制作的认知地图能有效缓解目前在LBS应用中存在的地图数据与屏幕大小的矛盾,适应了移动环境下用户的多行为状态和终端硬件特点。     

一种从SAR图像中提取城市道路网络的方法

提出一种从高分辨率SAR图像中提取城市道路网络的算法.在高分辨率SAR图像中,道路在空间结构上表现为一细长的且宽度基本恒定不变的均匀区域.利用模糊C均值聚类方法对高分辨率SAR图像进行聚类分析,将道路类像素从原始图像中分离出来.为突出道路形状特征,减少冗余信息,对聚类结果进行细化,同时利用跟踪算子消除短线段;以提取道路中心线二值图的像素值作为图像能量,应用Snakes模型检测道路网络.通过实际SAR图像验证,该算法可以准确提取复杂的城市道路网络.     

基于模糊算子理论的道路半自动提取

提出了一种基于模糊算子理论的道路半自动提取方法。该方法在对小比例尺影像进行Sobel边缘检测的基础上，定义了12种模糊算子表示2维道路的各种可能的结构，然后在给定道路种子点附近形成的一定范围内进行搜索，提取出道路的中心线。实验结果表明，该算法速度较快并且具有较强的鲁棒性。