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简要介绍了利用LGO进行基线解算和Cosa GPS进行网平差的操作流程,并利用这两个软件实际处理了京沈高速铁路某标段的CPI平面控制网的复测数据,展示了LGO和Cosa GPS两者协同处理数据时的高精度和高效的特性。对类似的高等级控制网解算有一定的借鉴意义。 相似文献
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为了更好地进行土壤水分反演,发展了一种基于ALOS/PALSAR数据、利用自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro fuzzy inference system,ANFIS)反演土壤水分的方法.首先,根据研究区实际情况,利用AIEM和Oh模型模拟了试验区裸土区的后向散射特性,建立了后向散射系数与地表粗糙度之间的关系;然后,考虑到研究区地表粗糙度几乎没有变化这一情况,设定了地表粗糙度对后向散射系数的影响为常量;在此基础上,分别利用ANFIS,BP神经网络、多元线性回归和多元非线性回归方法构建了裸土区土壤水分的反演模型,并利用野外实测数据对模型进行了验证.研究结果表明,采用ANFIS方法构建的模型反演精度最高,其均方根误差为0.030,相对误差为14.5％.因此,可以利用ANFIS方法反演裸土区的土壤水分含量,其反演结果具有较高的精度. 相似文献
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为了研究地表动态沉陷规律,基于正态分布时间函数,结合地表沉陷预测公式,构建了能够进行任意点任意时刻地表动态沉陷预测的函数模型,分析曲线形态系数对时间函数和计算误差的影响,讨论正态分布时间函数的时空完备性,建立了基于时间函数的地表动态下沉计算公式。以辛置煤矿五采区开采为例,利用空间曲面拟合方法求取了地表动态沉陷预测参数,并对特征点的下沉趋势进行了预测。结果表明,地表沉陷预测时曲线形态系数δ > 2为其合理取值,理论预测相对中误差不会超过±4.55%,且随着δ的增大,预测误差逐渐减小;正态分布时间函数在地表下沉、下沉速度以及加速度方面均体现了地表沉陷时空分布的完备性。基于叠加原理的空间曲面拟合求参方法能够进行预测参数的自动求取,地表特征点下沉趋势预测最大中误差为±64 mm,相对中误差为±5.7%,理论值与实测值相吻合,基于正态分布时间函数的预测模型能够体现地表动态下沉的时空分布特征。 相似文献
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机载LiDAR技术为探测建筑物提供了大量三维点云坐标.为了能从植被中有效识别建筑物面域,首先利用渐进式TIN加密法识别非地面点云,经过移除低于地面3 m的点云和孤立点云后生成菲地面点云的二值化格网,依据自定义的分割算子打断建筑物和植被间的可能连接;然后通过区域生成算法以高差阈值来聚类二者的面域,并使用大坡度密度阈值来提取建筑物的面域;最后使用形态学闭算子填充面域孔洞并平滑其边缘.选取3个典型的复杂城市区域进行测试,结果显示,各区域的提取质量与完成率均高于91％,表明该算法能够达到自动识别建筑物的目的. 相似文献
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