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在空间目标的六自由度精密测量中,激光跟踪仪测量技术与视觉测量技术的联合应用越来越多,为解决相机坐标系与激光跟踪仪位姿模型的标定问题,研究一种利用罗德里格矩阵标定相机坐标系与激光跟踪仪坐标系相对位姿的方法。首先,分别用激光跟踪仪与相机测量出公共靶点坐标和拍摄含有靶点的照片,再用标志中心提取算法和单张相片空间后方交会算法解算出靶点在相机坐标系下坐标,最后利用罗德里格矩阵进行坐标系转换,即可标定出相对位姿。实验结果表明:标定模型X轴平均误差和均方根误差分别为0.005 7mm和0.006 2mm;Y轴平均误差和均方根误差分别为0.003 2mm和0.003 5mm;模型的标定精度和稳定可靠程度基本满足测量需要。 相似文献
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地图制图综合过程中,线状要素经过一系列的选取、化简等处理后,经常会生成少量尖锐的凸角。针对已有的算法在解决这个问题时大多对曲线上全部的节点进行整体光滑处理,在很多不必要光滑的地方增加了大量的冗余节点,且效率不高的问题,该文基于线性迭代法提出了一种曲线局部尖锐凸角的光滑方法。首先建立了基于角度阈值的尖锐凸角判断原则,然后据此设计了具有可控性的尖锐凸角自动识别处理方法,以探索最佳的角度阈值实现曲线光滑处理,最后以广州某市的地理国情普查水系数据为例对该文方法进行了检验。实验结果表明,当角度阈值在[150°,160°]范围内时,该文方法不仅消除了曲线局部尖锐的凸角,而且有较好的光滑效果和较高的处理效率。 相似文献
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相似性度量是地理学中的关键组成部分,被广泛应用于空间检索、空间信息整合及空间数据挖掘中。因为空间场景中实体个数的差异及空间对象间的关系难以精确相等,若执行空间场景的完全精确匹配,可能会使得检索结果为空。顾及尺度差异,从空间场景中进行空间语义理解,建立了多尺度空间场景的形式化描述模型,并提取场景中稳定的特征构建空间场景特征矩阵。建立场景间的初始匹配概率矩阵后,基于松弛标记法迭代更新概率矩阵,直到矩阵收敛于一全局最小值并确定匹配的实体对,从而进行空间场景相似性评估。采用武汉居民地域数据进行场景匹配实验,并对不同邻域搜索半径下的匹配时间及精确度进行对比与分析,实验结果表明,基于松弛标记法的空间场景匹配方法具有较高的精确度。 相似文献
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以地形地貌特征复杂、观测站点分布稀疏不均匀的四川省为研究区,引入地形因子(坡度和坡向)和植被指数,采用顾及空间关系非平稳性的(混合)地理加权回归克里格模型((mixed)geographically weighted regression Kriging,(m)GWRK)进行月尺度平均气温插值方法及精度分析研究。针对不同季节和不同地区,将(m)GWRK插值结果与基于全局回归的回归克里格(regression Kriging,RK)插值结果进行对比。结果表明,RK、GWRK、mGWRK回归关系的决定系数R2分别为0.795、0.922、0.911,均方根误差分别为0.83℃、0.64℃、0.55℃,表明GWRK、mGWRK对目标变量的解释能力以及插值精度都优于RK;GWRK、mGWRK相对于RK对月平均气温插值的改进具有季节与地区差异,冬半年的改进大于夏半年,在地形地貌变化大的地区改进大于地形地貌变化小的地区。 相似文献
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大地测量中常存在一些先验不等式约束信息,充分利用它们可以保证参数解的唯一性和稳定性。然而,现有的不等式约束平差算法主要是基于优化理论,算法通常比较复杂,需要选取有效约束或建立罚函数。在最小二乘平差准则基础上,把不等式约束看成是一个可行域,借助Fisher函数在可行域中快速搜索使误差平方和达到最小的最优解,推导出了可行解为最优解的充分必要条件。建立了基于Wolfe-Powell算法的非精确快速搜索算法,从而减小了搜索算法的计算量,得到了一种新的不等式约束平差计算方法。该算法的平差准则与最小二乘平差准则一致,不需要矩阵求逆运算,可适用于维数较大的平差问题解算。 相似文献
37.
GPS-IR(GPS-interferometric reflectometry)本质上是一种基于GPS辐射源的双基地雷达技术,利用大地测量型接收机记录的信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)数据可用于反演土壤含水量。针对GPS-IR获取土壤含水量的参数估计问题,提出了一种改进的反射信号参数估计方法,并研究了土壤含水量反演模型的建立过程。实验结果表明,利用改进的反射信号参数估计方法可获得更加准确可靠的结果,反射信号相位与土壤含水量间存在显著的线性相关,可建立土壤含水量的线性反演模型,但在连续降雨条件下会存在较大误差。 相似文献
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针对Aqua和Terra MODIS AOD数据利用线性回归算法拟合结果不够精确的问题,本文提出了二次多项式回归算法对其进行拟合,二次多项式是指这个多项式的项数超过1,且最高次方数为2。采用二次多项式回归和线性回归算法分别对2015年随机选择的一天和4-6月的AOD数据进行拟合,并将两种方法拟合的结果进行对比分析。研究结果显示,针对同一组Aqua和Terra MODIS AOD数据的拟合,二次多项式回归方法拟合得到的RMSE、MAE、R值比线性回归拟合方法得到的值精度都要高很多,说明二次多项式回归拟合方法在Aqua和Terra MODIS AOD数据的拟合方面优于线性回归方法的拟合,证明了二次多项式回归拟合方法适用于此方面的研究,而且能够提升Aqua和Terra MODIS AOD数据拟合结果的精度。 相似文献
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