连续运行参考站在市政工程测量中布设静态GPS控制网的应用

当使用网络RTK布设工程控制点很难达到预期的精度要求时,我们可以利用参考站高精度的坐标作为静态GPS网的起算点进行控制网布设。本文以北京某市政道路工程为例,介绍了使用这种方法布设GPS平面控制网的方法,并对控制网的精度进行分析。     

GPS网中基准点的数量及位置分布对精度的影响分析

GPS网中,基准点的数量、组合方式及其分布位置都将影响到GPS网的定位精度,不合理的组合和分布方式也会影响GPS网固有的高精度。为了获取高质量的GPS定位成果,布设高等级控制网时必须要科学地选择基准点的数量及其分布,以便找到最佳组合方案。通过工程实例,分析了GPS网中基准点组合及分布方法,得出了相关结论。     

利用四元数描述线阵CCD影像的空间后方交会

将四元数理论引入高分辨率线阵CCD影像的空间后方交会解算中,提出了一种利用四元数描述线阵CCD影像的单片空间后方交会方法。该方法利用四元数描述角度旋转矩阵,对严格的共线条件方程进行线性化,并采用正则化的数学方法克服线阵CCD影像外方位元素的相关性。试验证明了本算法的正确性和可靠性。     

基于ECR与ECI星历数据的遥感影像定位

经典的共线方程中物方坐标系建立在地球表面,在航天摄影测量中,地面摄影测量坐标系的应用,增加了不同类型测量数据间联合处理的难度,限制了影像数据摄影测量处理的空间范围。本文介绍了基于视线方向的影像对地定位算法原理,并以此为基础建立了地心系下的航天影像摄影测量共线方程。针对地固地心系和空固地心系下星历数据的不同点,建立了基于两种地心系下星历数据的航天遥感影像定位严密模型,并对两种模型中偏流角处理的不同点进行了分析,最后给出了一个应用试验。     

地球参考系的实现

本文简要讨论了组合不同空间技术建立全球最优协议地球参考架（ＣＴＲＦ）的理论和方法；重点分析了影响ＣＴＲＦ稳定的几种主要地球长期形变因素的性质和规律。首次考虑到地球质心运动对ＣＴＲＦ的影响，提出了协议地球质心的概念，给出了更为完整的四维地面点位模型。     

基于尺度空间的分层聚类方法及其在遥感影像分类中的应用

基于尺度空间的分层聚类方法（ＳＳＨＣ）是一种以热力学非线性动力机制为理论基础的新型聚类算法,是视觉松驰化过程的模拟。与传统基于统计方法的聚类算法相比较,ＳＳＨＣ具有样本空间可服从自由分布、通过规则可获取最优聚类中心点及类别、可在聚类过程中融合后验知识等优点。本文从聚类和热力学运动机制和视觉模拟过程出发,对ＳＳＨＣ聚类算法进行综合分析,并对如何生成聚类树的过程进行详细描述邮通过融合点的部分自由能进行     

GPS网与常规网三维联合平差的一种简便模型

提出了GPS控制网与常规控制网三维联合平差时分别固定平面坐标与高程的简便方法,从而简化了三维联合平差的模型,并给出算例验证了模型。     

运用社交网络分析淹水空间信息之关联性

随着社交网络的普遍发展,大量的讯息透过智能手机发布在个人的微博或其他社交网站。台湾地区的社交网站以脸书(Facebook)的使用量最大,平均每天有近千万笔的讯息量,大多数的讯息多以食衣住行或个人讯息为主,但从本研究所撷取自2010年至2015年的数据中显示,公众在社交网站所分享的信息中具有降雨、淹水或相关灾情的讯息,而这些讯息具有极高比例的正确性。由于社交网站无法提供私人讯息,故本研究将从社交信息中,以地点为单位撷取大量的数据信息再辅以语意关键词萃取出有关可作为淹水预判的讯息数据。为检核资料的可性度,本研究透过历史台风数据FLO-2D仿真重建淹水之空间信息进行检核。从研究比对分析中发现,经萃取后的公众信息其与灾害的关联性及正确性相当显着,故透过社交网站中大量的非结构讯息,透过语意及空间的转换,可萃取转化为防灾信息,对广域的都市治理而言,此一讯息将可作为预判区域淹水或防救灾情报之有效参考。     

城市空间三维地图及其在智慧城市中的应用

对城市空间三维地图相关的关键技术进行了系统梳理,结合深圳市拟建设的"数字政府"基础时空平台——"深圳市可视化城市空间数字平台"开展实例研究。结果表明,从二维地图可视化提升到城市空间的三维地图可视化,需要从现有的空间数据模型、数据组织与调度逻辑、地图可视化表达方法等方面开展研究,形成城市级的三维数据可视化表达核心框架,满足各类城市应用可视化渲染与仿真需求。     

无人机三维倾斜摄影测量助力自然资源调查——以不动产调查为例

随着第一次地理国情普查与监测、第三次全国土地调查等重大自然资源调查类项目的实施,以无人机作为搭载平台的遥感影像获取手段在不断发展并深入应用,特别是无人机航测技术和地理信息技术的结合应用越来越紧密.本文以不动产调查为例,重点论述结合无人机三维倾斜摄影测量技术在内的测绘地理信息新手段的作业原理及应用情况,并对其优缺点进行总...