基于BP神经网络的地图数字化误差纠正     

张菊清  聂建亮  杨淑靖 《测绘科学》2008,33(3):107-109

由于在数字化采集过程中不可避免地会引入系统误差和异常误差,因此消除和削弱这些误差的影响是提高空间数据质量的关键。然而由于图纸变形不均匀,扫描误差又极其复杂,用常规的多项式拟合技术只能消除部分有规律的系统误差,很难完全消除它们对地图数字化坐标的影响。BP神经网络是一个高度非线性映射系统,能以任意精度逼近。结合地图数字化坐标改正的特点,本文给出了基于BP神经网络地图数字化坐标误差纠正的方法,并通过实例验证了该方法的有效性。  相似文献   

基于非等间距模型的建筑物沉降预测方法研究   总被引：6，自引：0，他引：6  

吴清海 《测绘科学》2008,33(3):59-61

该文基于实测资料进行建筑物沉降预测。在灰色模型和泊松曲线模型理论的基础上,引入对非等间距数列进行变换处理的方法,从而建立了非等间距预测模型。结合建筑物沉降监测资料进行分析比较,结果表明,两种预测方法均能较好地反映建筑物的沉降趋势。  相似文献   

GIS在处置地下管线突发事件中的应用研究——以苏州市地下综合管网应急处置系统为例     

周旭东  吴明冠  李宏伟 《测绘科学》2008,(Z1)

随着经济社会的不断发展,城市建设步伐不断加快。近几年,各类地下管线突发事件频发。通过"苏州市地下综合管网应急处置系统"项目的开发和实践,本文试图从总体上论述地下综合管网突发事件的处置过程、应用原理及相关的技术实现,重点阐述了基于"12345"便民服务中心工作平台,在充分利用GIS的网络分析技术的基础上,实现城市地下管网突发事件应急处置的自动化和信息化。  相似文献   

基于小波变换与滤波的DEM简化方法     

ZHANG Yin-bao  LIU Guang-she  WANG Guang-xia 《测绘学院学报》2008,(2)

针对现有3维地形模型简化方法中的不足,提出了一种基于小波变换与滤波的规则格网简化方法。同时还在大量实验的基础上,给出了一般情况下需要的变换层数,分析了滤波门限与简化效果之间的关系。这里的研究不仅为3维地形的多分辨率合理建模与精度评估提供了理论和方法,而且也为今后开展类似研究及进行建模质量控制提供了科学的依据。  相似文献   

坐标相似变换模型的探讨   总被引：2，自引：0，他引：2  

陈廷武  段红志  朱照荣 《北京测绘》2008,(4)

常用的坐标转换模型,讨论了大地高的不确定性对应用Bursa模型进行坐标转换的影响。结合工程应用的实际情况,选择平面坐标转换模型对北京地方坐标与西安80坐标进行转换,转换精度满足实际需求。  相似文献   

GPS网络RTK的质量控制   总被引：2，自引：2，他引：0  

勾平 《北京测绘》2008,(2):32-34

随着科技的发展与工程应用的深入,传统RTK技术的不足也逐渐体现出来。网络RTK的出现克服了它的局限性。本文简要介绍了网络RTK的概念、工作原理、误差来源与平差、质量控制方法。  相似文献   

变形监测信息管理系统的设计与实现   总被引：1，自引：0，他引：1  

程玉书 《测绘信息与工程》2008,33(3):31-33

介绍了GIS数据管理与图形显示的优势、组件技术,设计了变形监测数据管理系统平台,实现了变形监测数据的智能化管理、分析与预测.  相似文献   

内陆河流域山区水文与生态研究   总被引：5，自引：0，他引：5  

康尔泗  陈仁升  张智慧  吉喜斌  金博文 《地球科学进展》2008,23(7):675-681

以河西走廊黑河干流山区流域为例,从山区水文循环、水文与生态系统以及径流形成和预测等方面讨论山区流域水文和生态相互作用研究的有关问题。山区降水的空间和时间分布规律和固态、液态降水组成变化主要受制于海拔和地形的影响,而不同海拔和地形条件下的下垫面不同土地覆被和复杂的空间异质性则主要影响蒸散发量。对内陆河山区流域的水文小循环的研究,有助于进一步研究和认识内陆河流域上、中、下游水文和生态系统的相互联系问题。至今,对山区水文过程与生态系统的相互作用问题的研究还非常薄弱,需要研究山区森林草地生态系统在山区水文循环中的作用以及在维持和保护山区生态和环境中的作用和意义。内陆河流域山区水文过程复杂而综合性强,须加强对山区径流形成机理的多学科交叉研究,不断改善出山径流对气候变化和人类活动响应过程的模拟和预测水平。  相似文献   

基于高光谱Hyperion数据的线性光谱混合模型与神经网络模型的比较   总被引：1，自引：1，他引：0  

吴剑  程朋根  何挺  王静 《测绘科学》2008,33(1):137-140

混合像元问题是定量遥感中的热点问题之一,为了改进从遥感数据中提取定量信息,人们建立了各种混合光谱分解技术,其中线性光谱混合模型和神经网络模型就是两种比较成熟的方法。以陕西省横山地区的高光谱Hyperion数据为研究基础,通过最小噪声变换(MNF)、像元纯度指数(PPI)转换和RMS误差分析的迭代方法相结合提取影像中的纯净像元作为终端端元。分别运用神经网络模型和线性光谱混合模型对影像进行光谱分解,得到各个组分的分解图像。以标准植被指数(NDVI)影像为衡量标准,选取训练样本点,分别对两种模型进行回归分析,结果显示NDVI影像与线性光谱混合模型植被分解图像的判定系数(R2=0.91)要大于其与神经网络模型的判定系数(R2=0.81)。进一步分析表明在一般情况下,线性光谱混合模型具有比神经网络模型略高的分离精度,但是神经网络模型对细部信息的提取的效果要好于线性光谱混合模型,最后提出了端元均方根误差(EAR)指数,一种新的混合像元分解的思路。  相似文献   

高灵敏度机载L波段微波辐射计探测海表盐度     

赵凯  史久新  张汉德 《遥感学报》2008,12(2):277-283

海水盐度是研究大洋环流和全球气候变化的重要参数,L波段(1400-1427MHz)微波辐射计是进行海水盐度遥感的最有效工具.在该频段内,微波辐射亮度温度对海水盐度变化的灵敏度为0.5K/psu,而用于海洋研究的盐度分辨率为0.1-0.2psu,要求微波辐射计的灵敏度优于0.1K.高灵敏度机载L波段微波辐射计,应用数字增益波动自动补偿和温度补偿技术,保证了系统的稳定性,并采用高效的滤波技术有效地抑制了全球定位信号(GPS)对接收机的干扰,灵敏度达到0.08K.进行了多次航空和海上对比遥感试验,获得了分辨率优于0.2psu、误差精度0.42psu的测量结果.  相似文献