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971.
Bevis公式在不同高度面的适用性以及基于近地大气温度的全球加权平均温度模型 总被引:1,自引:1,他引:0
加权平均温度(T_m)是全球卫星导航系统(GNSS)反演可降水量(PWV)过程中的关键参量。利用Bevis公式和地表温度可以方便地得到地表附近的高精度T_m估计值。然而,不少研究指出,Bevis公式在高海拔地区存在较大误差。本文对Bevis公式在不同高度面的适用性进行研究后发现,Bevis公式在海拔较低时精度较高,随着海拔升高,精度逐渐降低。为了解决Bevis公式在高海拔地区适用性较低的问题,本文对近地空间范围内(本文指0~10 km的高程范围)的T_m与大气温度的关系展开了研究,发现两者在全球范围内都拥有很高的相关性,由此本文构建了基于近地大气温度的全球加权平均温度模型。对模型的检验结果表明,该模型在近地空间范围内的任意高度面上都可以提供高精度的T_m估计值。 相似文献
972.
传统的地铁盾构管片姿态测量的方法存在作业时间长,与施工流水线交叉作业劳动量大,且无法实时测量等不足。本文提出了利用近景摄影测量的方法对盾构管片姿态进行测量,通过在盾构管片环上铺设人工标志点,使用数码相机进行拍摄,利用光束法平常对摄影图片进行数据解算,得到解算标志点坐标后,再根据空间三点定圆心原理确定盾构环圆心点的坐标。试验结果表明,对比传统测量方法,新方法误差不超过3 cm,能够完全满足盾构管片姿态的测量精度要求,具有很好的推广价值。 相似文献
973.
974.
975.
976.
车载移动测量系统的测图精度受测量环境影响较大,而城市测量的环境一般较复杂,且环境对测量精度的影响程度并未明确,因此本文主要针对车辆在建筑物遮挡和拐弯两种情况下做了实验,同时对同一目标点的二维坐标和三维坐标进行了平面精度的对比,综合分析评价了Trimble MX7移动测量系统在实际应用中行驶轨迹精度和目标点位精度的变化情况。实验证明,轨迹拐弯处的点位精度比车辆直行时的点位精度差,但满足1∶1 000数字测图精度要求,在建筑遮挡最密集时点位精度最差但仍可应用于1∶1 000野外数字测图,直接对目标点的三维坐标进行提取的精度优于二维坐标提取方式,该测量系统可应用于1∶2 000野外数字测图的高程测量。 相似文献
977.
由于传统的二维GIS平台日渐式微,地理信息技术发展的速度越来越快,需要精度更高、表现力更好的三维GIS平台以及相应的解决方案。本文阐述了以Cesium开源前端库为依托,通过倾斜三维模型作为基础数据,实现三维WebGIS平台建设的解决方案,同时通过实例对三维平台的功能进行说明。 相似文献
978.
随着测绘行业的不断发展,三维激光扫描技术已经成为地理信息产业中不可或缺的重要组成部分[1],然而点云庞大的数据量给处理带来了一定的困难。本文针对运用车载移动测量系统所获取的海量点云数据,采用了一种基于编码改进四叉树索引的点云数据组织处理方法。结果证明该方法提高了创建索引的速度,减少了树的深度以及数据的冗余量,并基于此编码进行最邻近查找,具有可行性和有效性。 相似文献
979.
三维激光扫描技术由于可快速获取高精度、高密度点云数据,可将拟验收建筑及周边情况几乎完全无差地复制到电脑中,是规划验收测量特别是复杂建筑规划验收测量的理想方法,但是其数据处理一直是影响甚至制约其应用的瓶颈。本文简述了规划验收测量要点,以及三维激光扫描点云数据初步处理流程,并针对制作规划验收测量各类图件的不同需求,提出了分别通过直接取线、切片、投影等方法制作成果图件的工作思路及各方法的特点。但是还需研究和解决海量点云的数据处理,以及根据验收测量特点获得测量成果图件的问题。 相似文献
980.
提出了一种基于深度学习技术的遥感分类方法,它能有效解决中分辨率影像在分类过程中出现的像元混分问题。研究选用2016年5月12日武汉市Landsat 7 ETM+遥感影像,基于GoogleNet模型中的Inception V3网络结构,借助迁移学习方法,构建出遥感分类模型,实现了对武汉市主城区4类典型地物(不透水层、植被、水体和其他用地)的自动分类提取,并将分类结果与传统最大似然分类(ML)结果进行了对比分析。研究表明:基于深度学习方法的遥感影像总体分类精度高达88.33%,Kappa系数为0.834 2,明显优于传统ML方法总体分类精度83%和Kappa系数0.755 0,而且有效抑制了地物在分类过程中出现的像元混分现象。 相似文献