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1.
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
2.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
GNSS基准站坐标时间序列具有明显的季节性变化。基于谐波函数模型的最小二乘拟合方法只能得到固定振幅的季节性信号,而真实的季节性信号其振幅是变化的。采用半参数模型进行季节性信号提取时又存在最优平滑因子确定困难、迭代速度慢的问题。提出一种赋相对权比的半参数模型,采用迭代更快速的黄金分割法与改进效率法相结合的策略确定最优平滑因子。通过模拟数据实验,验证了改进模型的可用性。实验表明:改进方法的计算效率明显提高,对于10 a长度的模拟数据,相较GCV函数法搜索速度提高68.1%,相较L-曲线法速度提高25.8%;计算精度较最小二乘法和半参数模型法均有提高,所得残差中没有明显的季节性信号。 相似文献
3.
及时掌握水稻的时空分布信息,对调整和优化农业生产结构至关重要。论文利用综合考虑植被物候和地表水变化的水稻自动制图方法,结合海拔、地表水体因素开展2001—2017年东北地区水稻分布的时空演变研究。通过889个地面调研点位对水稻分类结果验证,总体精度达90.66%,Kappa系数为0.8128。研究表明:① 21世纪初,东北地区水稻种植面积呈先略减后持续增加的趋势,2017年水稻种植面积达2001年的2.13倍。其中,水稻扩张面积的60%分布在三江平原,30%分布在松嫩平原,下辽河平原仅占不足5%。水稻扩张的海拔优势区间在200 m范围内,随着海拔的上升水稻扩张与地表水关系越来越密切。② 三江平原内,水稻扩张幅度在海拔30~70 m范围内逐渐增加,使优势区间从相对高度70 m缩减至40 m内,也使得分布优势逐渐趋向于距地表水体较远的区域。而松嫩平原和下辽河平原水稻种植分布的海拔优势区间始终分别保持在相对高度100 m、40 m内。③ 三江平原水稻的集中分布和急剧扩张,使水稻分布优势逐渐趋向于距地表水体远的区域,这将对地下水带来更大的压力;而松嫩平原水稻分布受地表水体影响较大,分布优势随着距地表水体距离的增加而减小。研究可为农业部门评估水资源承载力、保障农业可持续发展提供数据支撑及理论参考。 相似文献
4.
中国西北是古亚洲构造域和特提斯构造域共同作用的地区,南华纪—古生代时期经历了复杂的洋-陆演化过程,诸陆(地)块于三叠纪基本拼贴就位,奠定了中生代以来陆内盆山演化的基础。但对于西北地区南华纪—古生代时期古亚洲洋盆最终关闭的时限、位置,以及秦祁昆古生代造山带属于特提斯构造域还是古亚洲构造域等重大区域地质问题目前仍存在较大争议。文章在最新地质填图的基础上,通过对沉积建造、岩浆建造、变质变形等的综合分析,将西北地区南华纪—古生代的构造单元厘定为3个洋板块、4个弧盆系和2个陆(地)块群等9个二级、46个三级和112个四级构造单元,力图刻画消失的大洋盆地的残留组成和诸陆(地)块的边缘增生结构。结合古地磁、生物古地理研究成果,恢复了古生代不同时期西北洋-陆系统在全球的位置,讨论了洋盆消减、诸陆(地)块拼贴的过程。 相似文献
5.
通过两种新方法分析了无锡站降水年际变化的突变性、周期性等特征,揭示了旱涝演化的自然规律。研究表明,1934、1978、2013年是我国近现代气候突变的临界点,这是旱涝演化的自然选择;无锡站年际降水的观测历史可分成四个特征不同的时段,每个时段节点对应的都是一次气候突变;气候突变会改变年际降水序列的一致性,分段法研究可以大幅度降低模拟难度、提高预测效率。发现并确认了3个气候突变点,实现了超长缺测中断期(13a)旱涝趋势的精确插补,完成了无锡站近百年降雨序列的周期性分析与旱涝趋势预测模拟,研究成果改变了近现代气候历史无法细分的现状。 相似文献
6.
青藏高原脆弱的高寒植被对外界干扰十分敏感,使其成为研究植被对气候变化响应的理想区域之一。青藏高原气候变化剧烈,在较短的合成时间研究气候变化对植被的影响十分必要。因此,本文利用GIMMS NDVI时间序列数据集,研究了1982-2012年青藏高原生长季月尺度植被生长的时空动态变化,探讨了其与气温、降水量和日照时数等气候因子的响应关系。结果表明:在区域尺度上,除8月外,其他各月份植被均呈增加趋势,显著增加多发生在4-7月和9月;大部分月份的NDVI增加速率随着时段的延长显著减小,表明NDVI增加趋势放缓;在像元尺度上,月NDVI显著变化的区域多呈增加趋势,但显著减少范围的扩张多快于显著增加。4月和7月植被生长主要是受气温和日照时数共同作用,6月和9月受气温的控制,而8月则主要受降水量的影响。长时间序列NDVI数据集的出现为采用嵌套时段研究植被生长变化趋势奠定了前提,而植被活动变化趋势的持续性则有助于形象表征植被活动变化过程、深入理解植被对气候变化的响应和预测植被未来生长变化趋势。由此推测,青藏高原月NDVI未来增加趋势总体上趋于缓和,但在像元尺度显著变化的区域趋于增加。 相似文献
7.
8.
近年来,基于点云的室内三维重建在各个领域得到了越来越多的关注.然而通过点云重建室内模型仍有许多问题需要解决:①重建模型的几何特征约束性较差;②模型几何特征拓扑重构复杂;③模型多为表面模型未构建实体模型.针对以上问题,提出了一种基于约束最小二乘的线特征方法实现室内墙体的重建.首先采用局部最小二乘拟合和全局区域生长的思想从点云提取线特征.然后基于约束最小二乘的思想构造全局约束矩阵约束线特征,通过固定区域线段相交方法重构拓扑关系.最后,构造线段缓冲区确定内外墙线重建墙体模型.通过几组数据进行实验,结果表明该方法重建的墙体模型具有几何结构完整和特征约束性强的特点. 相似文献
9.
地震序列类型能够直观地反映构造应力场环境、 地震构造及孕震环境介质的差异性。 主—余型地震多发生在相对均匀的介质环境, 而前—主—余型地震及震群型地震往往发生在复杂的构造环境。 2019年6月17日四川省宜宾市长宁县发生的6.0级地震余震活动总体呈NW向分布, 其南东段的余震呈相对单一的NW向条带状, 而北西段的余震活动呈现丛集的特征。 两段的地震序列类型也表现出明显的差异性, 南东段地震序列为主—余型, 序列衰减速度较快; 北西段地震序列为震群型, 序列初期衰减非常缓慢, 余震丰富。 此次6.0级地震序列发生在长宁—双河大背斜上, 该复式背斜主要由多个次级褶皱构造和不同走向的伴生断层组成, 结构复杂。 长宁6.0级地震序列的分段性特征表明, 该地震序列不是发生在单一的断裂构造上, 为多个构造级联破裂所导致的复合型地震序列。 此外, 序列北西段余震的深度逐渐变深, 可能预示着该区域受华蓥山断裂带活动的影响, 地震序列对华蓥山断裂带未来地震活动的影响应引起关注。 相似文献
10.
为克服传统农田土地平整测量方法耗时费力的特点,提出采用LiDAR技术对农田地形进行重建的探索性研究。通过HDL-32E型激光雷达等搭建了系统的硬件平台,应用C++语言编写了系统数据的采集程序;在此基础上对激光雷达所采集数据进行了标定,研究了农田地形重建系统中不同坐标系的转换方法;同时基于最小值去噪法设计了更适用于农田地形点云去噪的均值限差去噪法。通过对比在农田起伏较大区域不同坡度范围内RTK与激光雷达所测单元个数,对系统精度进行了评价;最后实现了车载农田地形重建系统的界面显示、应用与精度评估。结果表明,在10°~15°、25°~30°大坡度范围内激光雷达所获农田地形更为丰富,精度更高。该方法重建的农田地形模型点云数据和原始农田地形点云数据投影面积逼近度可达93%,验证了本文研究方法应用于农田地形环境重建的可行性,同时为今后的土地精细平整工作提供了理论参考与依据。 相似文献