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61.
使用GRACE卫星星载GPS观测数据，研究地面获取的先验PCV模型和利用残差法估计的在轨PCV模型对低轨卫星精密定轨的影响，并采用GFZ精密轨道对比和SLR检核手段对其进行评估。结果表明，使用先验PCV模型会降低GRACE卫星定轨精度，相反利用在轨PCV模型可以提高定轨精度，提升数量级可达mm级。 相似文献
62.
针对北斗三号（BDS-3）不同类型卫星对北斗二号（BDS-2）伪距单点定位性能的影响,基于iGMAS机构发布的跟踪站实测数据,分析了BDS-3地球静止轨道（GEO）、倾斜地球同步轨道（IGSO）、中圆轨道（MEO）、全部BDS-3卫星对BDS-2卫星可见数、位置精度因子（PDOP）值以及伪距单点定位精度的影响．经研究发现,BDS-3不同卫星对BDS-2卫星可见数、卫星空间几何结构以及伪距单点定位精度提升程度不同,MEO卫星的提升程度优于IGSO卫星和GEO卫星,三种类型卫星对BDS-2定位性能提升量之和与全部BDS-3卫星对BDS-2定位性能提升量相当． 相似文献
63.
低轨卫星增强BDS单频伪距单点定位 总被引：2，自引：1，他引：1
针对单频定位由于成本优势被广泛运用，却无法同时满足较高精度要求的问题，对低轨卫星增强单频定位精度的效果进行了探究。基于卫星工具包软件仿真北斗卫星导航系统与铱星系统观测数据，并结合误差建模实现高低轨卫星联合定位算法，分析不同纬度观测站的定位结果。结果表明，当可见卫星比例（LEO：总体）从5%上升到18%，定位精度改善比从48%提升到80%左右，呈现一定正相关性；误差标准差在U方向上均有大于50%以上减小，在E、N方向则出现大约10%的浮动，总体有改善的趋势。因此，低轨卫星的加入可以有效提高伪距单点定位精度。 相似文献
64.
随着信息化社会的到来，现代水利测绘已经由传统测绘向信息化测绘发展，无人机技术应用于测绘行业推进了信息化测绘进程。本文探讨了如何有效利用无人机技术解决测绘领域在山区遇到的问题。固定翼无人机能及时获取地面数字正射影像数据，捕获裸露地面的平面和高程，但是无法获取植被覆盖下的地表高程信息，因此，本文通过机载激光雷达获取植被覆盖下的LiDAR点云数据；将二者数据相结合，再通过EPS软件生成三维地表模型，可以快速获取任何测区地物和地形数据，不仅提高了工作效率，还降低了外业劳动强度。 相似文献
65.
我国越来越重视农村的发展，目前各地都在积极开展农村不动产权籍调查工作，该工作时间紧迫，对数据精度要求较高。在农村不动产权籍调查中，本文针对传统外业全野外调绘所带来的低效率问题，提出了利用旋翼无人机载激光雷达进行调绘的方法，并且通过实例验证了该方法相较于传统测绘方式能够提高测绘的效率且测绘精度符合最终要求。 相似文献
66.
“现代摄影测量实习”是中国地质大学(北京)土地科学技术学院测绘工程专业的重要实习课程,直接关系到学生的测绘技能培养。本文以笔者的教学实践为基础,从教学内容、教学方法、实践过程等方面探讨“现代摄影测量实习”实践中的教学改革问题,以帮助测绘工程专业学生获得良好的现代摄影测量技能,提高其就业与科研核心竞争力。 相似文献
68.
李明 《测绘与空间地理信息》2020,(3):9-11,15
国民经济建设对测绘地理信息档案的需求旺盛,如何对测绘地理信息数据进行归档管理,提高测绘地理信息档案存储的安全性及方便再利用,已经成为测绘地理信息档案管理部门需要研究的重要课题。本文通过分析当前测绘地理信息档案管理的现状,指出存在的问题,提出有力的改进措施。 相似文献
69.
利用机载点云检核ICESat-2/ATLAS激光测高数据精度 总被引：1，自引：0，他引：1
《测绘科学技术学报》2020,(1)
美国第2代激光测高卫星ICESat-2已经公开发布数据,能够提供剖面状密集点云,但其平面/高程精度还未得到充分验证。全球开源DEM或卫星光学立体影像生成的DEM精度远低于星载激光测高数据,无法实现激光精度检核。本文使用机载激光雷达/光学立体影像数据开展ICESat-2卫星ATLAS精度验证,通过单光子点云去噪、剖面地形恢复和数据内插等手段,对国内舟山、上海和汉中等不同地形条件下的星载光子计数激光雷达数据进行对比分析。实验结果表明, 6组ATLAS点云高程的均方根误差分别为0.43、0.65、0.72、0.53、0.45和0.77 m,平均值达到0.59 m,具备较好的高程精度。 相似文献
70.
针对BP (Back Propagation)神经网络模型预测卫星钟差中权值和阈值的最优化问题, 提出了基于遗传算法优化的BP神经网络卫星钟差短期预报模型, 给出了遗传算法优化BP神经网络的基本思想、具体方法和实施步骤. 为验证该优化模型的有效性和可行性, 利用北斗卫星导航系统(BeiDou navigation satellite system, BDS)卫星钟差数据进行钟差预报精度分析, 并将其与灰色模型(GM(1,1))和BP神经网络模型预报的结果比较分析. 结果表明: 该模型在短期钟差预报中具有较好的精度, 优于GM(1,1)模型和BP神经网络模型. 相似文献