CAD数据坐标转换方法的研究

AutoCAD图形文件是当前国内测绘产品所采用的一种通用文件格式。本文在对DXF数据格式分析的基础上,介绍了一种利用Visual C++程序实现DXF数据坐标转换的方法。在实际工作中通过实例证明本方法转换快速、严密且转换结果正确。     

GPS与GLONASS的坐标转换

１９９６年１月,俄罗斯完成了对ＧＬＯＮＡＳＳ的２４颗卫星布设,并开始整体运行。ＧＬＯＮＡＳＳ与 ＧＰＳ相比无 Ｓ／Ａ政策影响,与 ＧＰＳ联合使用可提高单点定位的精度。因此 ＧＰＳ与ＧＬＯＮＡＳＳ的联合应用具有广泛的应用前景,但前提是必须知道ＧＰＳ与ＧＬＯＮＡＳＳ的坐标转换参数。本文分析了计算坐标转换参数的模型及计算方法,介绍了俄罗斯国防部第２９研究所为确定适用于俄罗斯地区的ＧＰＳ与ＧＬＯＮＡＳＳ转换参数而进行的ＧＰＳ、ＧＬＯＮＡＳＳ观测及数据处理,认为：在中国地壳运动观测网络基础上,计算适用于中国地区的ＧＰＳ与ＧＬＯＮＡＳＳ的坐标转换参数是可行的,也是必要的。     

GNSS变形监测网短基线时间序列噪声特性分析

利用时间跨度为5 a的GNSS短基线时间序列对噪声特性进行分析,发现长周期噪声分量(随机游走噪声)。选取最优噪声模型,评估不同噪声模型对测站周期振幅和线性速度估值的影响。结果表明,短基线时间序列中有色噪声应顾及闪烁噪声和随机游走噪声,对于表现出随机游走噪声的分量,可能与测站的真实运动有关;假设只有白噪声时求得的速度估值与最优噪声模型下求得的速度估值存在0.4～0.6 mm/a的偏差,对周期振幅的影响可以忽略。     

征地档案数字识别研究与应用

针对永州市经济技术开发区征地档案数据整理建库工作中界址点坐标电子数据缺失现象,当前主要通过人工识别档案资料并且将坐标数据抄录进入数据库的方式,但是存在工作效率低下、审核成本高等问题。为提高征地档案数据整理建库工作效率,本文基于Tesseract训练机制,在此基础上开发程序实现征地红线图中界址点坐标的识别。实践结果表明该方法能够有效辅助征地档案数据整理建库工作,业务生产效率显著提升。     

GPS坐标时间序列分析研究

近20年来,以GPS为代表的空间大地测量技术观测精度不断提高,已累积了丰富的、高精度、全球覆盖的坐标时间序列数据。这些数据为研究不同时空尺度下的各类地球物理现象提供了重要的数据支撑和大地测量几何约束。然而,由于GPS坐标时间序列中同时包含了各类“信号”和“噪声”,而且噪声来源复杂,信号类型多样,水平和高程分量上信号与噪声的表现形式差异较大。如何从原始序列中提取可靠的“信号”、分离出“误差”是目前地学界研究的热点和难点之一。     

不同椭球与投影参数的两套高斯平面坐标的变换方法

不同时期建立的坐标系可能采用不同参考椭球与投影参数,研究高斯投影坐标间的变换方法,具有实用价值。研究不同椭球参数及投影参数对高斯投影坐标的影响特性,除不同中央经线对投影坐标影响的非线性特性较强外,其它因素对区域坐标系坐标的影响几何都是线性的,因此只要使两种坐标系的中央经线近似一致,就能采用线性变换模型实现两种坐标系的变换。文中利用广州市平面坐标系与CGCS2000平面坐标系之间变换为实例,验证文中技术方法可行性。文中方法为其他城市进行CGCS2000坐标与城市独立坐标的变换具有借鉴作用。     

非差模型与双差模型的定位精度比较

为了分析高精度GNSS数据处理中常用的双差模型和非差模型定位性能的差异,选取ITRF核心站组成长度不同但相对位置长期不变的基线,对2013年全年的有效数据分别采用两种模型进行解算,分析两者的相对坐标差异。结果表明:全年数据的非差解与双差解相对坐标的三维偏差序列的标准差达到8.2 mm,非差解与双差解存在定位偏差;非差解的相对坐标全年数据时间序列的平均标准差是(5.6,4.5,5.4) mm,而双差解是(3.4,3.1,4.0) mm,双差模型的解算精度和稳定性整体优于非差模型;随基线的增长,双差模型的差异呈现累积性,而非差模型的差异基本无变化,如42 m超短基线STJ2-STJO非差解和双差解全年数据的标准差分别为(6.2,4.8,5.7) mm和(3.0,2.9,3.0) mm,而487 km长基线HERS-WSRT则是(5.7,4.5,5.4) mm和(4.7,2.8,4.7) mm。     

精密全站仪在体育场主体结构变形监测中的应用

体育场作为重要的公共建筑,其安全可靠性至关重要。TM30全站仪是一款具有ART功能、小视场技术的高精度测量仪器。本文通过建立独立坐标系统,安置固定监测点标志,使用TM30全站仪,采用精密三维坐标法监测体育场主桁架结构在温度影响下的变形量,并对监测数据进行分析。结果表明利用TM30全站仪采用精密三维坐标法能够满足体育场结构变形监测的精度要求,并具有可靠、简便、高效的优点,为今后类似工程的变形监测积累了经验。     

大坝变形监测的粒子群优化高斯过程预测

针对大坝变形数据的非平稳非线性特点,传统预测模型受到了一定限制。鉴于高斯过程(Gaussian Process,GP)对非平稳数据具有高自适应性,考虑到其自身在协方差函数选取以及超参数优化方面存在不足,为提高高斯过程模型的预测精度,文中通过粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化其超参数并选择最优协方差函数。通过实例验证分析,比较多元回归分析、GP、PSO-GP三种模型在大坝变形监测数据处理中的预测精度,表明大坝非线性预测模型粒子群优化高斯过程算法具有较高的预测精度,是一种有效的大坝变形分析预测方法。     

Canny双阈值算子在边缘提取中的优势

对Canny双阈值算子原理进行了分析,并利用Canny算子处理图像仿真实验对研究区图像边缘进行提取。利用Prewitt算子、Sobel算子、形态学算子处理研究区影像,并将结果进行对比。结果表明,Canny双阈值算子不仅能去除遥感图像中的椒盐噪声,而且能保证边缘提取的精度;与其他算法相比,在提取效率上也有明显优势和优异的稳健性。