基于测量机器人的多测回测角平差系统的开发与应用

针对高铁轨道设标网测量工程,采用Visual Basic 2005编程语言开发出多测回测角平差系统,使观测数据的处理完全自动化,提高了工作效率。本文给出了在高铁测量工程中的应用实例,表明该系统是可行的,有良好的实用价值。     

测量机器人自动化变形监测通讯技术研究

测量机器人已经广泛应用于各类工程的自动变形监测,在实际工作中,一般使用计算机配合专用软件对测量机器人进行控制,实现测量机器人与计算机之间的数据交换,因此,良好的数据通讯技术尤为重要。测量机器人与计算机的数据通讯技术主要包括有线和无线两大模式,对两种模式下不同的传输方法进行研究,总结了各种方法的优缺点及适用场合,以期为基于测量机器人的不同工程自动化监测通讯技术的选择提供参考。     

测量机器人的关键技术

本文提出了测量机器人概念,重点分析了测量机器人的组成框架及关键技术,聚焦定位与建图、场景感知、路径规划及多机协同等测量机器人前沿研究领域,综述了最新研究进展,并剖析了当前面临的技术难题,简述了测量机器人的发展机遇.     

3维模型检索的特征提取技术分析

首先介绍了一个完整的3维模型检索系统的研究内容,然后对其中的关键技术3维模型特征提取方法中的统计特征提取方法、骨架提取方法、基于几何学的提取方法进行了分析比较。最后提出了3维模型检索技术今后需要研究的一些问题。     

3维模型检索的特征提取技术分析

首先介绍了一个完整的3维模型检索系统的研究内容,然后对其中的方法中的统计特征提取方法、骨架提取方法、基于几何学的提取方法进行了分析比较.最后提出了3维模型检索技术今后需要研究的一些问题.     

基于测量机器人的自动变形监测系统

主要针对测量机器人在自动变形监测方面的技术优势,分析基于测量机器人自动监测系统的主要构成方式,研究极坐标测量系统在变形点观测数据处理方面采取的主要方法,并对系统主要采取的通讯方式、远程控制与自动报警技术进行探讨。     

数据墙显示系统的构建技术

构建了一个具有多屏拼接和笔式交互特性的数据墙显示系统,该系统由支撑框架、显示和激光笔交互3部分组成,支撑框架部分设计了可快速拆装的结构,保证了便携性;显示系统是由3块背投屏幕和3台投影机组成,可显示大数据量信息;激光笔交互则利用3块摄像头分别对屏幕进行实时捕捉图像,再对图像中激光点位置处理从而获得激光点位置,实现了用户直接在屏幕上进行笔式交互。     

数据墙显示系统的构建技术

构建了一个具有多屏拼接和笔式交互特性的数据墙显示系统,该系统由支撑框架、显示和激光笔交互3部分组成,支撑框架部分设计了可快速拆装的结构,保证了便携性;显示系统是由3块背投屏幕和3台投影机组成,可显示大数据量信息;激光笔交互则利用3块摄像头分别对屏幕进行实时捕捉图像,再对图像中激光点位置处理从而获得激光点位置,实现了用户直接在屏幕上进行笔式交互.     

在开发测量机器人多功能地理数据接口中ActiveX技术的应用

研究由计算机控制的自动目标识别型测量机器人TCA或TCRA地理数据通讯接口(GeoCOM)技术.针对众多以测量机器人作为其系统数据传感器一部分的应用系统需要对多种传感器数据和多台测量机器人实时控制,开发符合ActiveX技术规程的多功能地理数据通讯接口--Active GeoCOM控件,并将其应用到测量机器人自动测量系统软件的开发过程中,并取得良好的效果.     

测量机器人在高寒地区水电建筑变形监测中的应用

测量机器人是一种智能型电子全站仪,在全站仪的基础上集成了精密机械、微型计算机、激光、CCD传感器以及人工智能等技术,能通过CCD传感器自动识别目标,并在软件控制下获取所需观测信     

A fast clonal selection algorithm for feature selection in hyperspectral imagery

Clonal selection feature selection algorithm (CSFS) based on clonal selection algorithm (CSA), a new computational intelligence approach, has been proposed to perform the task of dimensionality reduction in high-dimensional images, and has better performance than traditional feature selection algorithms with more computational costs. In this paper, a fast clonal selection feature selection algorithm (FCSFS) for hyperspectral imagery is proposed to improve the convergence rate by using Cauchy mutation instead of non-uniform mutation as the primary immune operator. Two experiments are performed to evaluate the performance of the proposed algorithm in comparison with CSFS using hyperspectral remote sensing imagery acquired by the pushbroom hyperspectral imager (PHI) and the airborne visible/infrared imaging spectrometer (AVIRIS), respectively. Experimental results demonstrate that the FCSFS converges faster than CSFS, hence providing an effective new option for dimensionality reduction of hyperspectral remote sensing imagery.     

高光谱影像特征选择的快速克隆选择算法(英文)

Clonal selection feature selection algorithm (CSFS) based on clonal selection algorithm (CSA), a new computational intelligence approach, has been proposed to perform the task of dimensionality reduction in high-dimensional images, and has better performance than traditional feature selection algorithms with more computational costs. In this paper, a fast clonal selection feature selection algorithm (FCSFS) for hyperspectral imagery is proposed to improve the convergence rate by using Cauchy mutation instea...     

DEM精细化处理方法及工艺流程研究

随着社会和经济的快速发展,地理信息产业显现了巨大的发展潜力和无限广阔的前景。DEM作为地信产业非常重要的基础数据,不仅可用于制作数字正射影像、数字三维模型等衍生数据产品,还可以满足不同行业终端用户的应用需求。笔者在DtmExpert软件的基础上,通过对DEM精细化处理方法及工艺流程的深入研究,对传统方法进行了大量改进并应用于地理国情普查等实际生产项目中,取得了良好的效果。采用新的方法及工艺流程后,不仅提升了DEM成果的精细化程度,而且使处理效率提高了5~10倍,形成了具有一定推广价值的研究成果,产生了不错的社会效益和经济效益。     

卫星+AI时代遥感专业模式识别课程的教学实践与改革

在人工智能时代深化遥感产业发展背景下,遥感专业人才培养需要与时俱进,以提高人工智能应用能力。本文针对目前遥感科学与技术专业人工智能核心课程模式识别教学现状及存在的问题,提出面向遥感专业应用导向的模式识别课程建设思路,从教学内容和实践环节两个方面设计了以提高遥感专业学生人工智能应用能力为目的的教学方案。从教学反馈结果来看,本文提出的教学思路不仅激发了学生对模式识别课程学习的兴趣,而且提高了学生应用模式识别方法进行遥感信息解译的能力。     

大数据智能时代地图学课程内容改革探索

为了适应当前智能时代大数据的特点和地图应用的发展,本文结合当前地图学课程内容设置现状,分析在大数据时代地图学教学的特点,多源地理信息的参考体系差异、多维度地理信息高效可视化、多尺度表达的灵性化、地图用户需求的多样化等对地图学教学提出的新要求,在此基础上,结合地图学课程教学的理论与实践目标,提出在地图数学基础、地图可视化...     

人工智能时代的测绘工程教育改革

人工智能技术发展至今,已掀起了第三次浪潮。人工智能时代的到来必将推动测绘工程教育的改革。本文从人工智能技术的发展历程出发,阐述了人工智能在测绘行业的应用现状和发展趋势,分析了人工智能对教育行业的影响,探讨了人工智能与高等教育相结合的应用前景。结合测绘工程高等教育的现状,分别从培养理念、知识结构、教学方法和创新能力4个方面构建了人工智能时代测绘工程专业的教育改革体系,为探索我国测绘工程高等教育同人工智能的深度融合提供理论参考和经验借鉴。     

智能时代泛在测绘的再思考

本文首先给出泛在测绘的定义和内涵,然后将传统测绘与泛在测绘进行了比较分析,指出由于互联网实现了人与人的信息便捷交互,互联网时代的泛在测绘最显著的推动力就是为满足人与社会及人与环境的多种需求,人本身也成为了测绘的对象。同时,对环境变化的动态感知,对人与环境关系的感知、认知和相应服务成了泛在测绘的重点特色要素。本文还指出互联网因其位置的虚拟性和网络时间标准过低,无法满足对物理世界协同感知和远程广域协同管控的需求,因此互联网、物联网必须向具有精准时空位置感知能力的泛在网演进。文章论述了"泛在网"随着互联网和物联网的演进,是具有"无时不有,无所不在"时空特性的感知网络,并且随着需求的扩展,正演进出"无所不包,无所不能"的智能化需求态势。目前,只有包括北斗在内的全球卫星导航系统,即GNSS技术,能够赋予泛在网在广域和全球范围内具有时空位置感知和管控的能力。在泛在网的支持下,泛在测绘正在发展以实时精准时空感控为特征,以实现陆海天空网一体化、室内外一体化,并实现人与物理世界及虚拟网络世界交互的感知、探测、认知和调控。由此,泛在网也成为智能时代的关键信息基础设施。为了理解智能时代泛在测绘的需求,文章从...     

日光诱导叶绿素荧光辐射传输模型研究进展

日光诱导叶绿素荧光(SIF)是指示植被光合作用过程的无损探针,在不同时空尺度上对植被进行SIF的观测可以反映植被的实际光合作用及生理状态。然而在观测、分析和利用SIF的过程中,仍存在很多不确定因素。SIF的发生具有较为复杂的机理,从机理出发理解SIF与植被结构的相互作用,并分析影响SIF激发的主要因素将有助于更好地理解SIF与光合作用以及生物量的内在联系。因此,植被SIF辐射传输模型在解释和利用SIF遥感信号方面具有重要的作用。植被SIF信号相对较弱,且受环境、植被和生理等多种因子的影响,需要定量化描述,这为SIF辐射传输模型的构建带来挑战。近年来,大量学者已经发展一系列SIF辐射传输模型,为SIF遥感的发展提供了坚实的理论基础。本文回顾了叶片、冠层和生态系统尺度的SIF模型,从建模机理出发,对比模型优劣势,并对未来SIF模型的发展前景进行了展望。     

ID3决策树推理模型及其在道路网选取中的应用

介绍了自动制图综合中知识推理的研究现状及存在的问题,指出了借鉴人工智能优秀技术成果提升自动综合智能化水平是解决当前问题的重要途径之一。对ID3智能算法的基本原理进行了详细介绍,提出基于ID3决策树的知识推理模型。将该模型引入到道路网智能化选取当中。对该模型应用到道路网自动选取的合理性进行了论述,并进行了实验验证。在对实验结果进行详细分析的基础上,探讨了该算法应用于道路网选取的优势和不足,指出了进一步研究的方向。     

小流域产汇流模型的建立

根据湿润地区蓄满产流的思想和“水箱原理”建立小流域 (以颍河支流汾河上游区为例 )产汇流模型 ,分析从降水到洪水形成过程 ,并对模型参数的意义和在军事上的应用做了简要阐述。