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自动推算室内接入点坐标算法 总被引:2,自引:1,他引:1
随着基于位置服务的应用与发展,室外和室内定位技术都得到了飞速发展。特别是在WiFi定位技术的不断完善下,室内定位技术有了广泛的应用,但是,WiFi定位技术的两种定位方式均需预先知道室内网络接入点的精确坐标,这一要求无法满足一些紧急情况下的定位需求。因此,本文提出了一种基于M估计的自动推算室内接入点坐标算法。该算法借助在室内外交界处同时获取卫星定位信息和WiFi信号的RSSI信息,巧用分段RSSI测距算法提高长距离RSSI测距精度,结合残差绝对和最小的M估计改进距离交会定位算法,最终推算出室内接入点的三维坐标,实现自动化推算过程。试验结果表明:该方法的定位精度比常规距离交会最小二乘算法提高了50%,能够快速实时较精确地推算室内接入点的坐标,进一步完善了WiFi定位技术。 相似文献
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近年来无人机低空遥感技术不断发展,利用无人机影像生成的真正射影像(TDOM)在成图精度、制作流程方面仍有提高的空间。本文采用固定翼无人机和专业摄影相机采集影像,布设地面控制点,提出了利用运动恢复结构(SfM)和多视立体视觉(MVS)工作流来生成高精度数字表面模型(DSM)和数字正射影像(DOM)的方法;对遮蔽倾斜部分进行阴影检测、DSM修编和多视影像纹理补偿生成TDOM;最后用TDOM上随机分布的检查点进行精度检查,水平精度为3.3 cm,垂直精度为7.5 cm;消除了DOM中倾斜和阴影部分,使建筑物保持垂直视角,生成的满足1:500比例尺高精度并消除倾斜阴影的TDOM可用于农村宅基地确权、国土规划设计等领域。 相似文献
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结合倾斜摄影技术的地质灾害监测 总被引:1,自引:0,他引:1
面向广东省地质灾害隐患的灾前预警、灾中评估与灾后重建等灾害防治与救灾抢险工作的需求,基于md4-1000四旋翼无人机系统,探索研究了基于倾斜摄影技术的地质灾害监测技术流程和方法,并对其模型精度进行考察。经试验表明,无人机可以在一定范围内快速获取高空间分辨率、多个角度的航空影像,而基于实景三维进行地质灾害预警与监测,可以通过无人机倾斜摄影获取的影像经过空三加密和绝对定向建立实景三维模型和真正射影像,可以减少人工实地勘察的工作量,提高工作效率。同时通过实景三维模型可以直观反映地质灾害隐患点的地形地貌信息,为地质灾害隐患点预警提供有力的依据。通过实测数据表明,整个项目的模型高程精度优于0.5 m,平面精度优于0.2 m。 相似文献
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随着计算机技术、虚拟现实技术的发展,数字地球、数字城市的提出,三维数字化建设也得到迅猛发展,三维GIS已成为GIS发展的主要方向,应用前景广阔。三维数字校园建设随即被提出。本文论述了基于Sky Line平台三维数字校园建设的基本流程、关键技术、网络发布、系统设计等,最终实现了临潼校区的三维数字化建设。 相似文献
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海岸带变化监测以遥感影像为矢量更新依据。在实际应用中,由于数据源复杂,全色影像与底图套合、多光谱影像与全色配准容易出现局部超限,为项目生产带来一定的难度。本文主要介绍利用样条函数进行影像的局部配准以满足项目精度要求。 相似文献
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该文利用1961—2020年贵州省84个气象台站5月20日—7月10日的降水资料与NCEP/NCAR再分析资料,分析了贵州省初夏降水异常时空分布特征及其与海洋、大气环流的联系,以及对比2020年与历史相似年影响因子的异同。对比历史相似年,当初夏降水偏多时,大气环流纬向分布呈“两槽一脊”分布型,低压槽稳定维持在东亚中高纬附近。西太平洋副热带高压西伸脊点明显偏西,面积偏大,强度偏强。850 hPa水汽输送场上通过西北太平洋异常反气旋产生的异常西南风,向长江及其以南地区输送水汽,低层水汽输送偏强且辐合带位置相对稳定。前期春季热带印度洋偏暖和太平洋西暖东冷的异常海温加强了菲律宾反气旋,使西太副高稳定维持在西太平洋和东南亚地区,导致贵州省初夏降水偏多。 相似文献
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Identification of Convective and Stratiform Clouds Based on the Improved DBSCAN Clustering Algorithm
Yuanyuan ZUO Zhiqun HU Shujie YUAN Jiafeng ZHENG Xiaoyan YIN Boyong LI 《大气科学进展》2022,39(12):2203-2212
A convective and stratiform cloud classification method for weather radar is proposed based on the density-based spatial clustering of applications with noise (DBSCAN) algorithm. To identify convective and stratiform clouds in different developmental phases, two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) models are proposed by applying reflectivity factors at 0.5° and at 0.5°, 1.5°, and 2.4° elevation angles, respectively. According to the thresholds of the algorithm, which include echo intensity, the echo top height of 35 dBZ (ET), density threshold, and ε neighborhood, cloud clusters can be marked into four types: deep-convective cloud (DCC), shallow-convective cloud (SCC), hybrid convective-stratiform cloud (HCS), and stratiform cloud (SFC) types. Each cloud cluster type is further identified as a core area and boundary area, which can provide more abundant cloud structure information. The algorithm is verified using the volume scan data observed with new-generation S-band weather radars in Nanjing, Xuzhou, and Qingdao. The results show that cloud clusters can be intuitively identified as core and boundary points, which change in area continuously during the process of convective evolution, by the improved DBSCAN algorithm. Therefore, the occurrence and disappearance of convective weather can be estimated in advance by observing the changes of the classification. Because density thresholds are different and multiple elevations are utilized in the 3D model, the identified echo types and areas are dissimilar between the 2D and 3D models. The 3D model identifies larger convective and stratiform clouds than the 2D model. However, the developing convective clouds of small areas at lower heights cannot be identified with the 3D model because they are covered by thick stratiform clouds. In addition, the 3D model can avoid the influence of the melting layer and better suggest convective clouds in the developmental stage. 相似文献