基于速度场模型的区域CGCS2000坐标实时转换

来源 :北京测绘 | 被引量 : 1次 | 上传用户:kxlzyc
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
从WGS84到CGCS2000的坐标转换,涉及坐标框架转换和历元转换两个问题。如何提高大区域坐标转换精度,是一直以来的研究热点,针对大区域坐标转换精度较低的问题,考虑历元转换,提出融合速度场改正信息的坐标转换方法。该方法对建立速度场改正模型进行了研究,分析比较了各模型的精度和可靠性,在此基础上选择一种模型用于实现CGCS2000坐标实时转换。实例表明,该转换方法不受区域范围的影响,精度高且误差在各方向上都分布均匀。
其他文献
【目的】研究通风量对城市污泥堆肥过程中硫素转化和挥发性硫化物释放的影响,为有效控制挥发性含硫恶臭物质,保留污泥堆肥产品中的硫素营养提供理论依据和方法。【方法】城市
利用原有平台进行城市基础地理空间勘测数据共享时,元数据数量过大,无法对元数据进行管理,请求次数在160次以内数据服务响应时间较长,因此需要设计一种新的城市基础地理空间勘测数据共享平台。该平台共由八个模块构成,包括服务器模块、基础地理空间勘测数据管理模块、基础地理空间勘测数据处理模块、网络服务模块、地图操作模块、元数据管理模块、数据共享模块、用户需求描述模块。对比已有平台与该平台数据共享时的数据服务
深度学习提取高分辨率遥感影像中的建筑物信息容易受到物体周围的阴影、植被等噪声干扰而使结果存在边界锯齿化、建筑物整体不规整等问题。本文提出了利用符合建筑物边界轮廓的最小外接矩形最大限度地拟合建筑物轮廓的思路。首先利用深度学习和建筑物验证处理得到的建筑物信息,对建筑物边界利用垂距法进行多边形的拟合;然后对多边形的最小外接矩形进行筛选,选取最合适的最小外接矩形边线段作为新的边界轮廓,以提高提取的精度。对
本文利用1999年、2008年和2017年共三期LANDSAT数据影像,采用最大似然法对其进行监督分类,并利用混淆矩阵对分类结果进行精度评判,利用监督分类结果制作研究区域土地利用分类图,对该地区土地利用数量、程度及多样性变化等情况进行综合分析,得到其土地利用类型的整体变化规律,并从多个角度分析土地利用类型变化原因,提出相应建议,为该地区今后土地可持续利用提供了较为科学合理的参考依据。
本文旨在定量分析徐州市区土地利用类型时空演变特征,为促进徐州市区绿色发展提供依据。以2001—2016年遥感图像为数据源,通过计算土地利用类型转移矩阵与动态度,对徐州市区土地利用类型时空演变进行分析。结果显示2001—2016年徐州市区耕地总体减少17.066 3km~2,减少面积占市区总面积的2.98%;建筑用地增加7.010 4km~2,占总面积的1.22%;水体减少26.631 3km~2,
针对车载LiDAR点云数据处理复杂、时间长的问题,本文以地物不同特征值作为建筑物自动提取算法的依据,通过点云数据预处理、聚类分析等一系列流程最终实现一般建筑物点云的自动提取。通过两个实验区点云数据的提取与相应的实际地物进行精度分析对比,结果表明本文算法对实例测区环境下的不同建筑物点云提取具有较好的有效性,满足数字城市三维建模的精度要求。
本文基于SuperMap软件,以山西师范大学校区为例,通过虚拟地表的生成、三维建模、纹理贴图等方法,打破了时空的限制,直观地展现了交互式三维校园场景,实现了校园三维虚拟场景的缩放、旋转、漫游操作等功能,达到了模拟现实的效果,并可作为数字化校园的基础平台,拓展现实校园的时间和空间维度,提升传统数字校园的运行效率,扩展传统数字校园的业务功能,最终实现教育过程的全面信息化,从而达到提高校园管理水平和效率
"数字孪生"城市建设是近两年新兴的一条建设智慧城市的技术路径,它是构建一个与现实物理城市匹配对应的数字城市,实现城市要素数字化,其核心数据之一是高度仿真的城市三维模型。本文在研究机载LiDAR点云、倾斜摄影和三维可视化等技术之后,探讨了利用机载LiDAR和倾斜影像进行互补融合,构建城市三维模型的方法,并详细描述了三维建模的技术路线、生产流程和质量控制等内容,为相关工程提供技术参考。
自农村房地一体不动产确权登记工作启动以来,由于各地的基础工作实际情况不一,该项工作一直面临着工期短、任务重、缺少工作底图基础数据、权籍调查入户取证困难等痛点问题。作者所在单位参与了台州市天台县农村宅基地及住房确权登记发证项目,提出了将倾斜摄影技术应用于房地一体不动产确权登记,通过无人机倾斜摄影技术建立实景三维模型,并基于实景三维模型开展权籍调查和不动产测量,解决了工作底图缺少、入户困难等问题,实现
综合利用遥感、数字图像处理、地理信息系统等技术,采用基于亮度指数和垂直植被指数的变化向量矢量分析的直接变化监测方法,通过对原数据进行直方图调整,对2010年与2018年的TM影像相应波段数据进行概率分布匹配,使之具有相同的概率分布,并使其均值、标准差也基本一致;然后对这两幅不同时相的影像数据进行图像间的空间匹配,计算提取了亮度指数BI和垂直植被指数PVI,通过二者组成的二维变化向量再加上利用阈值法