【摘 要】
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随着国民经济的快速发展,人们在室内活动的时间越来越长,室内空间环境也越来越复杂,对室内环境的位置与导航服务的需求也越来越高。由于地磁信号具有稳定性的特点,且Wi Fi技术已得到广泛部署,融合使用地磁和Wi Fi定位具有一定的优势。因此,本文基于Android系统智能手机作为接收设备,融合地磁、Wi Fi及行人航迹推算(PDR)技术,通过自适应粒子滤波模型和随机抽样一致性算法对采集的信号进行处理。试
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随着国民经济的快速发展,人们在室内活动的时间越来越长,室内空间环境也越来越复杂,对室内环境的位置与导航服务的需求也越来越高。由于地磁信号具有稳定性的特点,且Wi Fi技术已得到广泛部署,融合使用地磁和Wi Fi定位具有一定的优势。因此,本文基于Android系统智能手机作为接收设备,融合地磁、Wi Fi及行人航迹推算(PDR)技术,通过自适应粒子滤波模型和随机抽样一致性算法对采集的信号进行处理。试验证明,地磁、Wi Fi、PDR三者融合进行室内定位的方法与其他单类方法相比,实现了将室内定位精度的误差
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以陕西省某地质灾害隐患点1∶2000航飞生产任务为背景,本文结合垂直起降式无人机航摄技术特点和地质灾害隐患点区域实际情况,通过详细对比几种无人机航摄像控点布控方案的优劣,研究无人机像控点布设方案对空三加密精度的影响,总结了适用于不同地质灾害隐患点的像控点布设方案。通过本文研究,为今后制定地质灾害隐患点的无人机航摄像控点布设方案提供了参考依据。
通过研究精准放线孔装置在高层建筑施工放线中的应用技术,提出有效缩小传统放线孔尺寸、简化放线孔后期处理工序的方法,并对精准放线孔装置的操作要点和放线流程进行总结。通过将新型精准放线孔装置与传统放线工艺进行对比分析,表明新装置更具实用性与创新性。新型精准放线孔装置不仅能够提高楼层施工放线的效率和精度,同时也能够带来较好的经济效益。
本文对互联网"问题地图"监控的发展历程进行了回顾,阐述了全国互联网"问题地图"监控网络和工作机制,分析了当前互联网"问题地图"监控工作中存在数据量过大,难以及时准确发现及违法成本低,难以有效减少"问题地图"发生的两大难点。对比分析了图像识别技术在互联网"问题地图"监控工作中实际应用的两种方法,分析了两种方法在不同场景中的应用,为各级自然资源主管部门依法履职,利用图像识别技术进一步做好互联网"问题地
吕君:1972年9月生。中共党员,内蒙古赤峰市人,教授,博士生导师,内蒙古财经大学科研处处长。1996年毕业于内蒙古师范大学地理系,1999年获内蒙古师范大学地理系硕士学位,2006年获华东师范大学城市与区域经济系博士学位,2009-2010年北京大学"西部之光"访问学者,2011年于中国科学院地理科学与资源研究所完成博士后合作研究。
李青丰:男,汉族,中共党员,1959年6月出生,1989年获新西兰梅西大学博士学位。长期从事草原与牧草以及草地生态环境方面的教学和科学研究工作。历任内蒙古农业大学草原科学系主任、生态环境学院副院长、沙漠治理研究所所长等职。现为内蒙古农业大学草原与资源环境学院二级教授,博士生导师。"国家跨世纪学术带头人","国务院特殊津贴"获得者。
以新疆塔克尔莫乎尔沙漠发育典型的固定半固定沙丘为研究对象,分析了其磁化率变化特征,结果表明:1)研究区表层沉积物低频质量磁化率(χ_(lf))和高频质量磁化率(χ_(hf))变化趋势相近,χ_(lf)值总体上略高于χ_(hf)值。χ_(lf)与χ_(hf)含量最大为抛物线型沙丘,其次为灌丛沙堆,相反,χ_(fd)最高的为灌丛沙堆,其次是抛物线型沙丘。2)频率磁化率(χ_(fd))的变化范围为0.0
敦煌西湖国家级自然保护区位于甘肃省敦煌市西部,属内陆湿地和水域生态系统自然保护区,区内降水稀少、蒸发强烈,属典型的西北干旱荒漠区。保护区北部地下水浅埋区分布大面积的湿地,湿地区地下水以溶解性总固体大于3g/L的咸水为主,强烈的蒸发积盐作用形成了大面积盐渍土。文中针对湿地区土壤盐渍化状况,利用实测数据,对土壤盐渍化的空间分布特征及影响因素进行了研究,结果表明:盐渍土广泛分布于地下水位埋深小于3m的地
张登山:男,中共党员,1961年生,博士、博士后,青海大学农林科学院二级研究员,博士生导师,国务院特贴专家,北京师范大学客座研究员、博士生导师。现任《青海农林科技》主编,青海省防沙治沙暨沙业学会副会长,青海贵南荒漠生态系统国家定位观测研究站站长等职务。
川中丘陵区高密度柏木防护林存在林分结构单一、土壤地力退化、生物多样性低等问题.为揭示桤木-柏木带状改造对土壤碳、氮、磷分配格局和土壤物理性质的影响,采用典型样地法分析桤-柏带状混交林和柏木纯林0-20 cm(M1)和20-40 cm(M2)土壤物理性质、有机碳(OC)、全氮(TN)和全磷(TP)含量及化学计量比.结果表明:经桤-柏带状改造后,M1和M2土层OC分别增加46.80%和77.01%,T
在云安区1:5万地质灾害详细调查的基础上,选取了土地利用现状、人口密度、受地灾隐患点威胁的人口及财产4个要素作为评价因子,利用Arc GIS空间分析功能,建立了各评价因子的空间数据库;通过对各评价因子的分级赋值及归一化处理,得到了各评价因子的无量纲分级数据;在此基础上,通过空间叠加分析,得到云安区地质灾害危害程度定量分级成果图;最后经综合分析,得到云安区地质灾害危害程度分区图,研究结果对进一步提高