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1.
为提高海岛测绘的技术手段,将无人机引入海岛地形调查中,以Swallow-P小型固定翼无人机开展惠州市大亚湾虎洲海岛大比例尺测图为例,系统归纳了无人机外业数据采集与内业数据处理的具体流程,并制作了DEM和DOM成果;经过实测地面点精度分析得出虎洲无人机大比例尺测图成果平面位置中误差和高程中误差符合1∶1000测图精度要求。  相似文献   
2.
面向数字孪生城市的智能化全息测绘   总被引:2,自引:0,他引:2  
以大数据、物联网、人工智能、虚拟现实、云计算、智能驾驶等新技术为代表的信息化浪潮席卷全球,数字世界与物理世界正形成两大平行发展、相互作用的体系,数字孪生技术应运而生。随着物联网技术(IOT)的发展,数字孪生的理念被引入到智慧城市建设中来,深刻影响着城市规划、建设与治理。笔者所在单位面向数字孪生城市和自然资源统一监管对测绘地理信息的新需求,在全国开创性地开展了面向数字孪生城市的智能化全息测绘试点工作。本文结合上海市智能化全息测绘试点工作,从数字孪生城市、数字孪生城市对地理信息的新需求、智能化全息测绘关键技术及测绘成果等方面展开了论述,重点介绍了智能化全息测绘的技术体系和产品体系,以及在社会各领域的应用成果。  相似文献   
3.
张顺  张帆  李珂 《北京测绘》2020,(3):437-442
安置误差是影响移动测量系统激光点云精度的主要因素之一。当激光点云中存在特征平面时,安置误差会导致该平面与真实平面之间产生较大的偏差,如果存在多个空间上位置关系较好的特征平面,就能够全面反映出系统的安置误差。本文以此为依据,给出了一种基于已知特征平面的移动测量系统安置参数检校方法,并详细阐述了检校场的布设、数据获取及处理等内容。实验证明,该方法是一种简单、可靠的检校方法,具有较高的实用性。  相似文献   
4.
为探明气候变化下干旱半干旱地区湿草甸参考作物蒸散发(ET0)影响因子,使用FAO 56 P-M模型对科尔沁湿草甸ET0进行模拟,利用涡度相关系统对模型的适用性进行评价,并通过通径分析及指标敏感性分析对ET0的影响因子进行辨识。结果表明:(1)小时尺度模拟精度最高,日尺度次之,月尺度较差,小时尺度上晴、阴、雨3种天气条件下模拟效果不同,晴天最优,阴雨天较差。(2)ET0年内变化呈单峰曲线状,生长季明显高于非生长季,集中在3—10月,占全年89.79%。生长季典型晴天ET0逐小时分布特征遵循倒“U”单峰型变化规律。(3)通径分析结果显示,对ET0的通径系数以及对回归方程估测可靠程度E的总贡献均表现为VPD(饱和水汽压差) > Tmin(最低气温) > Rn(冠层表面净辐射)>u2(2 m高度风速),即VPD为影响ET0最重要的因子;指标敏感性分析中,在去除VPD后引起的E变化最大,说明ET0VPD的变化最为敏感,其次为u2TminRn。  相似文献   
5.
进入城市时代以来,居住环境与居民健康的联系愈发密切,尤其在“流动性"增强的大背景下,居住迁移对居民健康的影响问题受到广泛关注。论文结合知识图谱分析和文献研究法,系统评述居住迁移影响居民健康问题的最新进展。研究发现:① 近15 a来,该领域的文献数量逐年增多,关注度持续上升;文献空间分布主要集中在发达国家,但不同地区的研究内容存在显著差异。② 主要研究对象由“同质性群体”向“异质性群体”转变,从“一般性群体”向“特殊群体”转变;研究方法由数理统计向混合研究、综合应用转变。③ 研究视角经历“人口迁移—个体健康”“居住迁移—环境—个体健康”与“迁居轨迹—环境演变—个体健康发展”等3个演变阶段。④ 近期研究重点有:迁居行为与儿童健康,迁居时空特征与身心健康,住房生涯与身心健康,邻里环境、累积剥夺与健康发展等。结合以上分析,提出如下建议:注重“整合性”分析;关注城市内部迁居行为和多次迁居轨迹对居民健康的影响;扩大迁居引发的“环境”因素(如居住隔离、社会分异、职住空间错位等)研究;更多关注迁居对二代流动人口儿童健康的影响,侧重对非正规居住空间如“城中村”等的研究。  相似文献   
6.
ABSTRACT

Gay men and lesbian women often demonstrate unique settlement patterns, forming what have been referred to as ‘gayborhoods’. This study sought to provide the first postcode-level estimates of population size and prevalence of gay and lesbian people in Australia. Data on same-gender-partnered households from the Australian Census were combined with information from six different surveys conducted from 2011 to 2017. We estimated that in 2016 there were 132,203 gay men (1.5% of adult males; 95% CI: 1.4–1.6) and 79,931 lesbian women (0.9% of adult females; 95% CI: 0.8–1.0) in Australia. While many postcodes were sparsely populated by gay and lesbian people (40.1% had prevalences of <0.1%), 24.6% were moderately populated (prevalences in the 50-95th percentile) and 2.7% were highly populated (95th percentile). By jurisdiction, the Australian Capital Territory had the highest prevalences of gay men (2.1%; 95% CI: 2.0–2.2) and lesbian women (1.5%; 95% CI: 1.4–1.6). Although the majority of highly populated postcodes were found in major cities (83.7%), some were also found in regional and remote area (16.3%). This method can be applied in other countries to enhance populate estimates. The accompanying dataset can be used to guide service delivery, conduct geographically contextualised research and develop policies relevant to gay men and lesbian women in Australia.  相似文献   
7.
ABSTRACT

High performance computing is required for fast geoprocessing of geospatial big data. Using spatial domains to represent computational intensity (CIT) and domain decomposition for parallelism are prominent strategies when designing parallel geoprocessing applications. Traditional domain decomposition is limited in evaluating the computational intensity, which often results in load imbalance and poor parallel performance. From the data science perspective, machine learning from Artificial Intelligence (AI) shows promise for better CIT evaluation. This paper proposes a machine learning approach for predicting computational intensity, followed by an optimized domain decomposition, which divides the spatial domain into balanced subdivisions based on the predicted CIT to achieve better parallel performance. The approach provides a reference framework on how various machine learning methods including feature selection and model training can be used in predicting computational intensity and optimizing parallel geoprocessing against different cases. Some comparative experiments between the approach and traditional methods were performed using the two cases, DEM generation from point clouds and spatial intersection on vector data. The results not only demonstrate the advantage of the approach, but also provide hints on how traditional GIS computation can be improved by the AI machine learning.  相似文献   
8.
类型丰富、时空分辨率高的海洋探测数据,为信号分解和机器学习算法的应用提供了可能。本文针对如何建立有效的海温预测模型这一问题,使用高时空分辨率的海表温度(SST)融合产品,引入信号处理领域的集合经验模态分解(EEMD)和机器学习领域的自回归积分滑动平均模型(ARIMA)。首先利用最适于分解自然信号的EEMD方法,将海温数据分解成多个确定频率的序列;再利用ARIMA分别对各个频率的序列进行预测,最后将各个序列的预测结果进行组合。该方法在丰富数据的支撑下,比以往直接使用海温数据所建立的预测模型精度更高,为更好地进行海温预测提供了新方法。  相似文献   
9.
Most of the Southeast Atlantic Ocean is abyssal, and global bathymetries suggest that only ~3.2% of the areas beyond national jurisdiction (ABNJ; also known as the high seas, as defined in the United Nations Convention on the Law of the Sea [UNCLOS]) are shallower than 2 500 m. This study mapped bathymetry and characterised substrates in selected seamount summit areas, including several that have been or may become fishing areas. The southernmost location, the Schmitt-Ott Seamount, has exposed volcanic bedrock with surrounding flats covered by thin biogenic sediments and/or coral rubble that appears ancient. At Wüst, Vema, Valdivia and Ewing seamounts the basaltic base appears to be overlain by coral caps and other coral substrates (sheets, rubble). Adjacent summit plains have biogenic sediments of varying thickness. Vema has a flat, roughly circular summit, <100 m deep, with the shallowest point being a 22-m-deep summit knoll; the upper slopes have ancient coral framework, but the summit has a mixture of coralline and volcanic rock and coarse sediments, including extensive areas with coralline algae and kelp forests. Valdivia Bank is a 230-m-deep, flat, rocky area (~11 × 5 km), protruding steeply from the extensive multi-summit Valdivia subarea of the Walvis Ridge. The distribution of past fisheries in the Convention Area of the South East Atlantic Fisheries Organisation (SEAFO) was considered in relation to the new information on bathymetry and substrate.  相似文献   
10.
基于大地测量型GNSS接收机获取的反射信号反演土壤湿度是GNSS领域的研究热点。为克服常规线性回归和BP神经网络算法等的缺陷,本文提出了一种基于深度置信网络的GNSS-IR土壤湿度反演方法。试验结果表明,基于该方法得到的决定系数、土壤湿度平均绝对误差和均方根误差分别为0.909 8、0.017、0.021,与线性回归和BP神经网络算法相比,与实测数据吻合度更高,可有效提高土壤湿度反演精度,证明了方法的有效性和可靠性。  相似文献   
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