多源北斗位置服务动态监控系统的实现与应用

北斗卫星导航系统发展迅速,已广泛应用于国土测绘、农业、电力、环境、应急等诸多场景,亟需融合技术对跨网、多源接收机等设备进行统一监管。以湖北省北斗地基增强系统为例,在深入分析多源北斗位置服务系统现状与服务机制的基础上,探索了基于WebGIS的多源跨网协同监控平台。该平台可实现地面基准站和各类解算平台的数据流状态动态可视化监管、差分数据的实时解析,并可通过格网划分策略快速定位监控系统健康状态,有效解决了多源北斗位置服务系统的跨网协同管理问题,已应用于省级北斗位置服务中。     

徕卡全站扫描仪MS50在变形监测中的应用

正一、前言在传统的监测应用中,测量机器人和GNSS是两种常见的设备,两者可单独工作,也可以协同作业:测量机器人适合密集棱镜集群监测,GNSS适合高频或静态高精度监测。通过将两者结合在一起,徕卡提供了大坝、桥梁、地铁、滑坡、高层建筑等各个行业的解决方案。随着监测工作的日渐深入,对被监测物体超密集快速监测的功能成为客户的新需要。扫描技术成为最新的监测应用,徕卡MS50全站扫描仪一经推出,就全方位地满足了各个行业客     

基于混合逻辑动态的卫星监测调度方法

提出一种解决卫星监测调度的优化算法,将卫星监测调度问题描述为一个混合逻辑动态优化问题。将所研究的监测调度问题分为单卫星监测及多卫星协同监测的情形。在单卫星监测情形中,将卫星监测多个区域的过程描述为一个事件触发的过程,提出区域不确定度的概念来描述地面区域未被监测的时间。通过混合逻辑动态优化方法,求得使所有区域不确定度最小的多区域监测序列。在多卫星协同监测情形中,将多卫星在任务区域内的协同监测过程描述为多个不同步的事件触发过程,引入协同机制,避免了星间的决策冲突,通过混合逻辑动态优化方法,实现任务区域的高效率监测。仿真结果说明了通过本文提出的卫星监测调度方法可以保证任务区域内每个子区域被监测的时间间隔尽可能小,同时保证事故多发区域被监测的频率更高。     

多源数据协同定量遥感产品生产系统的领域模型

大数据技术中的一个难点是如何统筹多源异构的数据。在多源数据协同定量遥感产品生产系统中,不同传感器数据的协同使用为生产系统的各个环节都带来了许多的问题,例如异构数据文件的统一表示和调度,繁杂生产流程的统一抽象等。领域驱动设计是一种应对软件核心复杂性的设计方式。领域驱动是指在设计过程中经过不断的迭代,逐渐提炼出一套灵活优雅的领域模型。领域模型专注于分析问题领域本身,发掘重要的业务领域概念,并建立业务领域概念之间的关系。本文在不断实践的基础上提出了一组较成熟的领域模型,该模型用一种统一的方式解决了多源数据协同生产系统中各方面的问题,并显著地降低了系统集成的难度和工作量,且为新数据源的加入预留了灵活性。     

顾及制图规则的地图多要素协同移位方法

在地图自动编制中,有时多类地图要素多个空间目标之间同时发生空间冲突,在移位过程中会影响到邻近区域的地图目标,这就需要对地图要素移位进行协同处理。在自动识别邻近空间冲突区的条件下,提出了一种顾及地图制图规则的解决地图目标群空间冲突的协同处理方法,并用参数表方法形式化表达了地形图上地图要素移位的常用制图规则。首先利用约束性Delaunay三角网识别出可能的空间冲突区域,并建立移位操作区;然后,建立移位传播关联线网,依据制图规则在关联线网上以能量最小化Beam移位模型为基础,对整个空间冲突区的地图目标群进行协同移位;最后,用实验验证了所提方法的有效性和适用性。     

使用角色构建虚拟地理环境群体协同方法

为解决虚拟地理环境缺乏有效组织、规划、管理群体协同的问题,研究并构建角色模型及角色支持下的虚拟地理环境群体协同方法。构建了包含角色扮演、角色权限、角色感知、角色思维、角色行为和角色表达等模块的角色模型,设计了基于角色的虚拟地理环境群体协同框架,提出了多角色群体协同规划方法,建立了角色支撑下的群体协同冲突检测与消除策略。针对人类活动与全球变化相互影响问题,构建多领域人员参与下虚拟地理环境群体协同模拟与评估原型系统。经系统测试发现,通过角色模型能够较好地实现协同参与者与虚拟地理环境之间的耦合,同时能够为虚拟地理环境的群体协同提供系统性方法支撑。     

波段选择协同表达高光谱异常探测算法

高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。     

基于MEA-BP神经网络的卫星钟差预报

卫星钟差是影响导航定位精度的重要因素之一,建立高精度的钟差预报模型对高精度定位有重要意义。针对常用模型卫星钟差在短期预报中随时间增加误差积累,以及传统BP神经网络不稳定,容易出现过拟合等问题,本文提出一种基于思维进化算法(MEA)优化的BP神经网络钟差预报模型和算法。首先对原始钟差数据进行一次差处理;然后利用思维进化算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,给出该模型进行钟差预报的具体步骤;选用IGS站提供的多天GPS精密钟差产品数据进行试验分析,使用GPS一天中前12 h数据建模,进行2、3、6和12 h的钟差预报。结果表明:利用MEA-BP模型得到的上述4种时段的预报精度分别优于0.36、0.38、0.62和1.56 ns,预报误差曲线变化起伏较小,说明新模型的预报性能优于3种传统模型,新模型在钟差预报短期预报中的实用性及稳定性是较佳的。     

生态系统服务协同权衡对影响因子的空间响应——以福建省生态功能区为例

全球生态系统服务(ecosystem services,ESs)大幅衰退,迫切需要正确的环境治理政策.为解决当前中国生态环境治理存在的缺少以生态功能区为单位的统筹规划和缺乏对ESs协同权衡的深入理解两个问题,以生态功能区为研究单元,测定4项ESs(粮食生产(grain production,GP)、植物固碳(carbo...     

大气环境卫星温室气体和气溶胶协同观测综述

人类排放的温室气体和气溶胶是造成全球气候变暖和大气环境恶化的主要因素,也是大气环境卫星遥感的核心探测目标。与传统的单一探测目标卫星相比,实现同平台的大气温室气体和气溶胶协同监测,对于提高温室气体卫星反演精度、改善“自上而下”碳源汇估算、提升温室气体和气溶胶的人为/自然源区分能力具有重要意义,也是各国航天机构积极发展的空间探测手段。本文对欧、日、中、美等具备温室气体和气溶胶协同监测能力的卫星进行系统的介绍,包括卫星平台、传感器、处理算法和质控验证。按照卫星监测任务和传感器用途,将其分为大气综合探测卫星和温室气体监测卫星两大类,并从碳中和行动和大气环境综合治理等需求出发,提出温室气体和气溶胶协同观测星座（GACOC）的概念及其发展方向,包括主被动卫星组网观测、温室气体和气溶胶高精度联合反演算法、人为排放源识别和定量监测等应用。