基于GPS、GIS的道路养路费查询系统设计与开发     

梁晶  张菊清 《测绘工程》2009,18(4):55-57,61

针对目前车辆养路费缴费方式存在的问题，提出建立基于GPS、GIS集成的道路养路费查询系统。构建基于数据服务、功能应用、系统支撑平台的三层结构体系，论述系统的主要功能，分析空间数据库、属性数据库建设中的关键技术，并给出相应的解决方案。  相似文献   

基于BP神经网络的地图数字化误差纠正     

张菊清  聂建亮  杨淑靖 《测绘科学》2008,33(3):107-109

由于在数字化采集过程中不可避免地会引入系统误差和异常误差,因此消除和削弱这些误差的影响是提高空间数据质量的关键。然而由于图纸变形不均匀,扫描误差又极其复杂,用常规的多项式拟合技术只能消除部分有规律的系统误差,很难完全消除它们对地图数字化坐标的影响。BP神经网络是一个高度非线性映射系统,能以任意精度逼近。结合地图数字化坐标改正的特点,本文给出了基于BP神经网络地图数字化坐标误差纠正的方法,并通过实例验证了该方法的有效性。  相似文献   

城市变化多基态修正模型三维时空表达     

冯彬雪  张菊清 《测绘科学》2016,41(5):83-86,167

为了减少时态地理信息系统的数据冗余、提高运行效率,该文在对比分析多种时空数据基态修正模型的基础上,选择了一种只存储几个基态和相应变化信息的多基态修正模型,并以德州市某地区为例进行三维时空数据组织,实现了城市变化的三维动态展现,达到了城市变化三维时空可视化表达的目的。  相似文献   

基于BP神经网络的三维激光测高数据拟合方法     

武晓忠张菊清  聂建亮 《解放军测绘研究所学报》2007,27(4):22-24

针对三维激光测高拟合问题，本文采用BP神经网络进行拟合，该方法可以有效地消除或减弱数据中的系统误差影响，提高计算精度。实际算例证明，在数据无粗差情况下，BP神经网络的内符合与外符合精度优于传统的二次曲面拟合的精度。  相似文献   

利用InSAR-GIS监测西安地面沉降的分析研究     

马静  张菊清 《测绘通报》2012,(2):14-17

针对合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术在监测地表形变的数据后处理及成果表达和分析方面存在的一些局限性问题,研究通过GIS数据库管理InSAR监测数据和相关区域的地理、水准及GPS数据等辅助数据,以及利用GIS空间分析功能对监测结果进行分析的方法与实现。以西安地区InSAR数据为研究对象对提出的方法进行实现,试验结果表明,GIS技术与InSAR技术相结合用于地面沉降监测可以有效地解决在监测地表形变的数据后处理及成果表达和分析方面的局限性问题。  相似文献   

基于各向异性的自适应拟合推估及其在缺失数据拟合中的应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

郝蓉  张菊清 《测绘通报》2015,(5):33-37

随机信号协方差函数的拟合和确定是拟合推估的关键。在常规拟合推估方法中, 通常认为随机信号具有各向同性, 而事实上各向异性现象却更为普遍。另外, 在拟合过程中, 很难保证信号协方差与观测噪声协方差的先验方差因子一致。基于此, 本文提出了基于变异函数的各向异性自适应拟合推估方法, 并将其应用于InSAR监测缺失数据的拟合。  相似文献   

p维随机向量置信区域求解通式     

张菊清 《地球科学与环境学报》1999,21(2):07

在分析一维观测量、二维和三维坐标点置信区间、区域的基础上,利用几个重要的数学分布,导出了线、面这一ｐ维随机向量的置信区域——ｐ维超空间误差椭球半径的计算公式,同时应用实例验证了该通式与常规公式的一致性。这不仅为ＧＩＳ中线、面的精度评定提供了一个指标,而且为任意ｐ维随机向量在不同置信度下、置信区间大小的确定提供了一个通用公式  相似文献   

抗差滤波和重要点提取相结合的压缩算法及应用     

张菊清  张静  郭新愿 《武汉大学学报(信息科学版)》2014,(1)

InSAR监测成果中含有大量的冗余信息,影响形变机理反演计算分析的效率,需要进行压缩处理。结合InSAR数据特点和后处理需求,提出了基于重要点提取的矢量压缩法,该方法原理简单,压缩效率高。顾及到InSAR成果含有各种误差,影响成果的可靠性和压缩效率,提出了将抗差滤波和重要点提取相结合进行InSAR监测成果的数据压缩。实例验证抗差滤波具有较好的抗差能力,提取的等值线光滑可靠;相比于重要点提取的直接压缩算法,基于抗差滤波的压缩算法具有更高的压缩比,能够更好地反映特征信息。  相似文献   

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曾安敏  张菊清 《大地测量与地球动力学》2008,28(1):81-84

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基于K—means聚类的多面函数及其在DEM内插中的应用     

冯杨民  张菊清 《测绘工程》2009,18(2):16-18

中心节点的位置是影响多面函数拟合精度的关键因素之一。基于聚类算法的思想，提出采用基于K—means聚类的方法选取中心点，使得构造的中心节点对数据范同内的数据得到更好的响应，从而提高拟合的精度。最后通过实例验证本方法的有效性。  相似文献