【摘 要】
：
针对GNSS变形监测的数据通常无特定的分布特性,不利于建立具有普遍性的统计量,本文引入非参数检验中的Pettitt检验方法建立统计量,进行GNSS监测序列中变形信息的识别与预警。同时,针对Pettitt检验方法中存在统计量振幅波动较大,并且只能识别单个变形信息的问题,基于局部加权回归法LWR,对Pettitt检验中统计量与阈值判断方法进行优化,提出一种新的LWR-Pettitt算法,并用于GNSS
【机 构】
：
南京市测绘勘察研究院股份有限公司,江苏南京210019;安徽理工大学测绘学院,安徽淮南232001
论文部分内容阅读
针对GNSS变形监测的数据通常无特定的分布特性,不利于建立具有普遍性的统计量,本文引入非参数检验中的Pettitt检验方法建立统计量,进行GNSS监测序列中变形信息的识别与预警。同时,针对Pettitt检验方法中存在统计量振幅波动较大,并且只能识别单个变形信息的问题,基于局部加权回归法LWR,对Pettitt检验中统计量与阈值判断方法进行优化,提出一种新的LWR-Pettitt算法,并用于GNSS变形信息识别与预警。试验结果表明,对于不同的测试数据,新方法均可有效地识别变形信息的发生位置,特别对于趋
其他文献
本文以北京城市交通为例,选取北京城市路网数据,计算城市路网介数中心性,以反映城市各道路路段的通达情况;并利用北京出租车GPS定点数据,计算实际的交通轨迹。传统的路网介数中心性主要依据各路段最短路径的比重评价理论上的道路通达性,而本文以网络介数中心性为基础,提出动态介数的方法,从城市各路段交通量比重的角度评价各道路实际拥堵情况。利用两个介数的对比能够全面客观地反映交通拥堵状况,提高交通拥堵指数的参考
"统一行使全民所有自然资源资产所有者职责,统一行使所有国土空间用途管制和生态保护修复职责"是自然资源部组建后对时空大数据组织分类提出的新需求。本文在梳理总结国内大数据分类体系的演化特点和解析中国现行时空大数据分类体系存在的问题的基础上,结合自然资源部对大数据分类的需求,通过历史继承、合并和添加,提出了一套既能服务于自然资源部"两统一"职责,又能服务于全社会的时空大数据分类体系。研究建立的时空大数据
随着无人机装备及基于计算机的数字图像处理技术的快速发展,无人机在测绘行业的应用领域也越来越广泛。尤其在当前自然资源发展的新形势下,各地三维"一张图"的需求越来越迫切,无人机倾斜摄影测量技术因其方便灵活、操作简单得到迅猛发展。但无人机数据普遍存在高程精度低等问题,后续需要大量控制点改善精度。而现有的无人机低空摄影测量外业规范已不能适应无人机作业要求。因此,本文在兼顾效率及成果精度的基础上,探讨了不同
永久散射体(PS)在非城区的分布密度通常难以满足PS-InSAR技术的地形监测需求,导致PS-InSAR监测误差较大,而非城区通常存在一定时段内的散射目标,即分时散射目标,为此,本文提出基于分时散射目标的改进PS-InSAR算法。首先采用通过边缘保持EMD算法对SAR影像干涉对进行降噪;然后以双层K-means聚类提取非城区的分时散射目标候选集,并通过可信概率提取可靠的分时散射目标;最后通过组内加
针对遥感影像反射率与重金属元素间的光谱响应弱,土壤重金属经典反演模型精度较低等问题,本文以Sentinel-2号遥感影像为数据源,利用像元二分模型进行影像光谱解混,筛选出相关性较高的特征光谱作为光谱参量,构建基于像元线性解混和不同光谱变换下土壤反射率与重金属Cr含量的PLS模型和GMDH模型。研究结果表明,解混后的光谱与重金属Cr含量间的显著相关波段数增多,相关性增强。基于解混后的土壤光谱与重金属
针对无人机倾斜影像匹配时,由于冗余数据量大、影像几何变形大和重复纹理导致基于SIFT特征点的无人机倾斜影像匹配效率和可靠性低的问题,本文提出一种基于POS辅助和核线约束的倾斜影像匹配方法。在该方法中,首先利用机载GNSS/IMU设备获取的影像POS数据计算影像间在物方的重叠区域,接着将物方重叠区投影至像方,根据两幅影像的像方重叠率筛选高可靠像对;其次采用SIFT-GPU算法对影像提取特征点,并根据
当前示意性地图表达主要针对公共交通网络,缺乏对道路地图示意性表达可用性评估研究。本文选取景区和街道两个典型道路场景,采用最新的自动示意化方法生成示意地图,以主观问卷调查结合客观眼动试验的方式,评估道路地图示意性表达的可用性。试验结果表明:(1)示意性表达能够提升道路地图的简化度、清晰度及用户满意度,尤其对于原始道路形状较为复杂的情况;(2)示意地图中路径形状简化会造成不同路径感知长度差异的改变,从
倾斜摄影测量自动生产实景三维模型的技术已逐渐发展成熟,且具有效率高、成本低、精度高、操作简单的特点。为使实景三维模型更加精细化、可利用化,本文首先分析了实景三维模型的自动构建方法与流程,主要包括预处理、空中三角测量及三维模型自动生成;然后对三维模型的精细化处理进行了研究,其中包括模型修饰和单体化模型构建,前者主要包括悬浮物删除、道路平整、水面补洞及立面纹理修改等过程,后者主要利用DP-Modele
近年来我国光伏产业发展迅猛,随之也产生了诸多用地问题,通过遥感技术提取光伏用地,监测光伏用地分布与用地状况,对于光伏产业健康发展具有重要意义。本文提出一套基于深度学习方法的高分辨率遥感影像光伏用地自动提取方法,该方法利用GF-1等卫星影像和Google Earth影像构建光伏用地样本,基于ResNeSt-50作为骨干网络的DeepLab V3+模型实现深度学习语义分割算法,并结合计算机图形学方法对
以25个高职创新创业试点学院为研究样本,从人才培养、政策指引等方面阐述其建设内涵;从组织架构、办学模式等方面探讨其组织机制;从功能定位、教学改革、人才培养、师资建设