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101.
GNSS系统的定位精度和可靠性在很大程度上依赖于观测到的卫星数量和几何图形分布.在城市、露天矿区和峡谷等地区,由于可观测卫星数少,单一系统的定位精度往往难以满足要求,GNSS多星座组合是解决问题的一个有效措施.选取雅砻江卡拉电站滑坡监测网中的一个监测点,利用实测的COMPASS星历和GPS卫星星历,从可见卫星数目及GDOP值两个角度,对GPS、COMPASS单星座系统以及其组合系统变形测量性能进行了对比分析.实验表明GPS和COMPASS组合系统能够有效改善变形监测精度.  相似文献   
102.
随着我国北斗系统的建成和投入使用,全球卫星导航系统(GNSS)受电磁环境影响的问题也日益凸显。详细调研分析了国外在此领域已经开展的各项工作,国内在此领域已经具备的基础条件,提出了我国的GNSS电磁环境信息管理技术方法,并以此为基础编写完成了初步的演示验证软件。  相似文献   
103.
《测绘文摘》2012,(3):40-42
正CH20121436基于Web服务的多源Argo数据共享与可视化应用研究=Multisource Argo Data Sharing and Visualization Based on Web Service/杨峰(中国科学院地理科学与资源研究所),周建郑,杜云艳,肖如林//测绘科学.-2011,36(5).-62~64分析了当前海洋Argo观测数据在数据和模型共享与应用方面存在的不足,结合WebService技术,提出在分布式网络环境下将海洋Argo数据与应用模型封装为Web服务的方式,实现多源海洋Argo数据集成与可视化应用的方法。基于该方法构建了"多源海洋Argo数据动态集成与远程可视化系统平台"。通过该平台的构建,为用户提供海洋Argo数据的透明的Web应用,实现了基于网络对多源海洋Argo数据的集成与交互式可视化表达。图6参8  相似文献   
104.
《测绘文摘》2012,(2):62-64
正CH20121002基于经验模分解的陀螺信号消噪=De-noising Method for Gyro Signal Based on EMD/甘雨,隋立芬(信息工程大学测绘学院)//测绘学报.-2011,40(6).-745~750  相似文献   
105.
DMSP-OLS夜间灯光遥感数据截至2013年,现已被NPP-VIIRS夜间灯光数据取代。因此,要获得长时间序列且稳定的夜间灯光数据集,需要整合两类夜间灯光数据。基于此,本文提出了基于重采样的两类数据整合方法,对2013—2020年NPP-VIIRS数据进行模拟,最终建立了1992—2020年长时间序列校正—模拟DMSP-OLS夜光遥感数据集。结果表明,基于重采样的整合方法效果良好(城市区域Pearson相关系数ρ=0.9852,RMSE=3.4607),整合数据集与相关社会经济参考量高度契合(影像DN值总和与GDP的相关系数ρ=0.946,与人口的相关系数ρ=0.971,二次多项式模型拟合R2≈0.98,RMSE<5.55),优于已有研究。因此,利用该方法整合后的数据集能更好地支撑基于夜间灯光影像的长时间序列研究。  相似文献   
106.
挪威是世界上重要的石油生产国和出口国,对世界石油市场供需稳定有重要影响。本文在项目工作基础上,简要讨论了挪威油气资源管理与投资环境,包括油气资源潜力与油气工业概况、油气管理体制与框架、主要管理机构、主要油气法律、油气权设置、主要油气管理政策、油气税制等。  相似文献   
107.
王研 《东北测绘》2014,(1):153-154
随着扫描仪性能的不断提升和对环境适应性的增强,在许多常规测量无法完成的情况下,借助其非接触、远距离测量的特点,可以在特殊环境下完成许多常规测量无法完成的任务。  相似文献   
108.
大坝变形监测是一项精度非常高的工作,正倒垂作为一种十分常用的监测方法,在大坝的变形监测中发挥着巨大的作用。首先介绍了正倒垂法变形监测的原理与方法,通过采集隔河岩大坝四个测点的正倒垂观测数据,重点探讨和分析了大坝水平位移与环境量之间的关系及其变化规律,并由此得出一些相关结论,最后提出了正倒垂的一些改进措施。  相似文献   
109.
本文主要介绍近景摄影测量技术中一种基于单应性矩阵进行的核线影像重采样过程,以及利用半全局匹配(SGM)算法进行核线影像匹配,在得到高精度的、密集的同名点后,通过前方交会的方法获取目标三维点云数据,然后对两期监测数据及全站仪测量数据进行对比分析,进而实现目标位移的监测研究,通过结果可知近景摄影测量能够满足目标监测的要求。希望本实验方法为今后的生产任务贡献一份微薄的力量。  相似文献   
110.
针对PM2.5浓度预测中传统机器学习算法无法对数据内部隐藏特征进行深层次挖掘,而深度学习算法在数据较少情况下效果不佳的问题,综合考虑深度学习与随机森林的特点,提出一种基于深度学习与随机森林的PM2.5浓度预测组合模型。模型以气溶胶光学厚度(AOD)遥感数据、气象再分析数据和PM2.5地面观测数据构建训练数据集,通过深度学习方法对训练数据内部深层次隐含特征进行提取,将提取得到的隐含特征用于随机森林模型训练,并使用随机森林回归算法得到PM2.5浓度的预测值。为验证方法的有效性,以河南省区域2018年—2019年的PM2.5浓度估算为例,将原始特征与利用CNN、LSTM和CNN_LSTM所提取特征共同构建的新特征分别通过随机森林回归、支持向量回归以及K近邻回归等3种传统机器学习方法进行训练和预测。实验结果表明,在较少数据情况下PMCOM模型无论是在整体预测还是在分季节预测场景下均具有较好的预测精度,其中以LSTM为特征选择器,RF为回归器的组合模型是本实验的最优模型,在即使只有35%...  相似文献   
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