星点亚像元细分定位精度分析

星点的精确定位为后续的导航解算提供数据支撑。基于高斯分布原理进行星点模拟,为星点定位提供图像数据。分别介绍了质心法和高斯曲面拟合法的亚像元细分定位原理,并研究系统误差、随机噪声、分割阈值、星等和星点坐标分布5个因素对星点定位精度的影响,分析两种方法的异同点。对模拟的星点进行定位分析发现,星点距离参考点越远定位误差越大,定位精度随噪声增大而降低。实验表明,相比高斯曲面拟合方法,质心法具有更好的实用性,其定位精度对星点的像元信息依赖性较小。     

机载LiDAR地形特征信息快速提取

为更有效地获取地形特征信息，提出一种机载LiDAR地形特征信息快速提取算法。首先，通过构建二次曲面拟合模型，建立实测LiDAR地形数据与拟合曲面的几何规则；然后，采用LM算法迭代参数寻优，获得最优化结果下的地形拟合参数，计算拟合时间及拟合精度；最后，以地形拟合模型为基础，进行地形特征信息的快速提取。通过机载LiDAR实测数据验证，当最优搜索半径为2 m时，地形曲面的拟合时间仅为0.02 s，RMSE仅为5.09 cm。该算法保证了地形特征信息提取效率和精度，能够有效满足机载LiDAR科学研究和工程应用的技术需求。     

基于城市地表温度与归一化植被指数对北京市建成区热环境分析

针对研究城市热环境的过程中,利用归一化植被指数(NDVI)进行地表温度(LST)反演,再将LST和NDVI结合说明地物变迁与城市热环境的影响的现状,利用Landsat-8多时相遥感影像、高分辨率影像、公开GIS等多源数据,通过人工交互判读和量化统计分析,实现了2013—2017年北京建成区NDVI变化及其对地表热环境影响分析,再对分析结果进行差值拟合评价。对NDVI阈值分割按照大小为LC1、LC2、LC3、LC4,对LST分为高温区(TH)、常温区(TR)和低温区(TL)。结果表明,2013年至2017年:1)建成区的平均NDVI增加0.03,其中LC1增加1.0%,LC2减少11.6%,LC3区域减少1.7%,LC4区域增加12.3%。2)建成区平均LST增加2.55 K,TH百分比增加0.6%;TR百分比减少1.1%,TL百分比增加0.5%。3)NDVI相对增加,地表温度相对下降以及NDVI相对减少,地表温度相对上升占60%,NDVI相对下降,地表温度相对下降以及NDVI相对增加,地表温度相对上升的占40%。     

小区域GNSS高程异常拟合方法研究

选取恰当的拟合模型是提高高程异常拟合精度的关键．本文利用湖南省新化县城区全球卫星导航系统（GNSS）和水准测量数据,采用反距离加权法、多项式插值法、径向基函数法、克里金插值法等多种曲面拟合方法进行高程异常拟合研究,并进行拟合精度评定．结果表明,径向基函数插值法内插精度最高,其中误差为±0.0158 m;局部多项式插值法外推精度最高,其中误差为±0.0104 m;综合来说,局部多项式插值法在县域尺度高程拟合中精度最高,本文研究结果对小区域GNSS高程拟合方法选取工作具有一定的参考意义.      

基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法

建筑物点云表面重建在高精度城市测绘、虚拟现实等领域有十分广泛的应用前景。由于建筑物的几何形态多变,重建算法普遍存在计算速率慢、拟合精度低和模型结构不完整的问题。为此,本文以单体建筑物为研究对象,提出基于加权约束的单体建筑物点云表面重建算法,在表面初始化过程中充分考虑数据对结构拟合的贡献。在此基础上,构建基于正则集的单体建筑物表面重建算法,实现建筑物拟合过程中的加权拟合误差、近邻结构平滑的同步优化。针对多类建筑物三维点云的实验结果表明,相比传统的建筑物重建策略,本文的加权约束方法可根据不同类型的点云数据设计自适应权重,并选择模型拟合中最优的权重函数,在高噪声、低精度点云数据下能得到更高精度的单体建筑物表面模型。     

滑坡预测预报中改进的Pearl模型及其应用

针对选点法和变换法在求取Pearl模型参数时误差较大的缺陷，且预报判据缺乏足够论证，可能导致预测预报准确度较低问题，将非线性拟合确定参数的方法应用到Pearl模型的滑坡预测预报中，推导了Pearl模型速度和加速度最大值判据预报滑坡发生时间的计算公式。将非线性拟合确定参数的方法和推导的判据计算公式应用于一些滑坡实例的预报中，结果表明:滑坡实际发生时间介于Pearl模型速度最大值判据和加速度最大值判据的预报时间之间，用Pearl模型加速度最大值判据能起到提前预报的作用。     

GPS精密单点定位中精密星历和钟差的内插算法选取

利用了IGS中心给出的精密星历，计算了几种插值以及拟合算法，分析和比较了插值与拟合的质量与运算效率，基于精密单点定位软件验证与对比了其精度。     

前照条件下LAMOST焦面板光纤单元定位精度检测系统设计

大天区面积多目标光纤光谱望远镜(Large Sky Area Multi-object Optical Spectroscopic Telescope,LAMOST)是目前国际上口径最大、视场最宽、光谱获取率最高的大型施密特望远镜,通过借助并行可控式双回转光纤定位系统,其焦面系统上的4 000根光纤可以在数分钟内按预定天体坐标快速精确地对准各自观测目标并进行精调。望远镜观测时每一个光纤单元定位情况的好坏直接决定接收天体光谱的质量,然而目前针对光纤定位精度情况仅有的信息就是定位时光纤单元步进电机驱动情况的反馈,是一个内部信息,并不全面,无法给出每一个光纤单元的实际定位精度情况。因此需要搭建一个可用于LAMOST现场的检测系统,在望远镜观测间隙,在前置光源照明条件下,可以第一时间获取焦面板光纤单元定位图像,快速分析之后,检测出定位误差较大的光纤单元,由此决定进一步观测处理措施,以保证观测光谱的有效性和准确率。     

GPS高程拟合方法的研究

本文在76个拥有GPS大地高和正常高的已知的公共点作为原始数据的基础上,采用二次曲面拟合法、二次曲面加权法、二次曲面多面函数法、二次曲面最小二乘法来建立研究区的似大地水准面,通过实例发现,二次曲面加权法、二次曲面多面函数法、二次曲面最小二乘配置法与二次曲面拟合法进行比较,外检验点中误差的精度得到提高,并且二次曲面拟合所得到的残差值比较大的点精度有明显的提高,同时改善了模型,证明这种组合方法在GPS水准拟合方面有效、可行。