【摘 要】
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蒸散发（evapotranspiration，ET）的准确估算是水资源合理开发利用以及生态建设中关键一环，在干旱半干旱等缺水地区尤为重要。本研究采用SEBAL模型（The Surface Energy Balance Algorithm for Land），估算了塔布河流域2018年生长季ET值，结合土地利用类型分析了研究区地表参数以及ET时空变化特征，并对引起ET时空变化的影响因子进行分析，得到
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蒸散发（evapotranspiration，ET）的准确估算是水资源合理开发利用以及生态建设中关键一环，在干旱半干旱等缺水地区尤为重要。本研究采用SEBAL模型（The Surface Energy Balance Algorithm for Land），估算了塔布河流域2018年生长季ET值，结合土地利用类型分析了研究区地表参数以及ET时空变化特征，并对引起ET时空变化的影响因子进行分析，得到以下结论：使用实测数据与SEBAL模型的模拟值进行对比验证，二者均方根误差为1.55 mm，R~(2)为
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湖泊动态变化一直是区域环境变化和经济、生态环境的可持续发展研究的重要课题。本研究分别基于水体指数模型(NDWI）和改进的水体指数模型(MNDWI），基于GIS和RS等技术，并结合人工目视解译的方法，使用IDL算法和ModelBuilder自动化提取江苏省内2009年-2019年十个时期，太湖、洪泽湖、高邮湖、骆马湖湖泊数据，建立了湖泊空间数据库，得到以下结论：2009年-2014年，湖泊面积呈现减
针对我国BDS-3新卫星对BDS-2定位性能的影响，本文基于IGS连续跟踪站组成的短基线，分析了BDS-3卫星对BDS-2卫星数据质量以及短基线相对定位精度的影响。经研究发现，BDS-3卫星整体数据质量优于BDS-2卫星数据质量，BDS-3卫星使BDS-2卫星B1I、B2I以及B3I平均信噪比增加了1 dB-Hz，使B1I、B2I的多路径RMS值有所降低。BDS-3卫星的加入使BDS-2短基线相对
目前培养的研究生普遍存在创新意识不强、创新思维和创新能力不足等问题。创新能力培养是研究生教育的核心内容。本文以地理信息科学专业（GIS）研究生创新能力培养为例，从思想理念、培养方法、培养过程等“三位一体”的目标出发，提出“以社会创新人才需求为导向，提升思想理念，明确培养目标；以科研团队协作优势为核心，创新培养方法，提升培养成效；以各阶段培养任务为基础，把关培养过程，确保培养质量”的理论与方法。为高
随着国家石油天然气管网集团有限公司的成立，我国油气管道运营面临整合，需要使用新测量技术为管道建设和智慧管网提供基础数据。现在激光传感器由于体积小、质量轻，安装方式灵活，所以其应用越发广泛，已经不仅仅在测量领域应用，在自动驾驶等方向也在大展拳脚。机载和背包LiDAR都需要联合解算IMU、GPS和激光原始数据，并生成点云。激光传感器的发射频率远远大于IMU数据的记录间隔，在发射激光瞬间插入激光传感器的
为了提高区域GNSS高程拟合模型的预测精度，对最小二乘支持向量机(LSSVM)模型中难以选择最佳参数的问题，将鲸鱼算法(WOA)引入最小二乘支持向量机中，利用其全局搜索能力强、参数少、收敛速度快等特性，为常规最小二乘支持向量机提供可靠的核参数和正则化参数。采用少量实际工程中的GNSS水准重合点进行检验，选择高程异常值的残差均方根误差作为组合算法建模精度的评判依据。结果表明：在带状区域中WOA-LS
根据机器学习不同分类器之间存在一定的互补性，提出一种基于概率矩阵特征值的加权多分类器组合方法，利用矩阵的特征值来自适应调整分配权值，通过支持向量机和随机森林分类器的组合进行LiDAR点云分类。实验结果表明，该方法能有效结合两种分类器的优势，提高了分类的精度和稳定性。
探索了一种基于三维激光点云空间索引的隧道断面提取方法。该方法主要通过建立空间索引，利用KD树和规则格网提取频数分布特征，采用含有多种几何模型约束条件的RANSAC算法完成断面的拟合，并通过实验进行了验证。结果表明，该方法对于隧道点云中的平均降噪率达到97%，能准确提取隧道断面。
多路径误差是影响全球导航卫星系统(global navigation satellite system，GNSS)定位精度的主要误差源之一，恒星日滤波方法是目前应用较为广泛的多路径误差削弱方法。为解决现有观测值域的恒星日滤波方法并不适用于大规模网解数据处理的问题，本文提出了一种基于非差改正数的恒星日滤波方法，从理论上证明了新方法在进行多路径误差改正时效果的等价性以及使用时的便捷性。本文的测试结果表
径向基函数(Radial Basis Function， RBF)神经网络用于建筑物变形监测的性能受模型隐层节点数的影响，并且在低信噪比条件下预测精度不高，针对该问题，提出一种利用主成分分析(Principal Component Analysis， PCA)优化RBF神经网络的建筑物变形监测方法，利用PCA对变形监测数据进行预处理，在得到大特征值个数的同时通过剔除小特征值对应的特征向量实现噪声抑