一、提高山区GPS定位精度的有效途径（论文文献综述）
钟棉卿[1]（2020）在《基于移动激光雷达数据的路面状况检测方法研究》文中提出随着我国公路建设的迅速发展,对公路养护和旧路改扩建的需求迅速扩大。路面是公路养护及改扩建工作的核心内容,快速、有效掌握路面几何参数和公路路面技术状况及其变化趋势是路面养护决策、路面大中修养护及改扩建方案设计的前提和依据。路面几何参数及技术状况评价指标的获取长期依赖于种类繁多的特定传感器和现场测量,其检测结果易受多种因素的影响,且缺乏统一的数据基准。移动激光扫描（Mobile Laser Scanning,MLS）技术集成激光扫描仪、全球卫星导航系统、姿态测量系统、相机等多种传感器,能迅速采集高精度、高密度的公路三维实景点云数据,为路面几何及技术状况自动化检测提供了一种新的技术手段。本文针对MLS数据用于公路路面几何及技术状况自动化检测领域中的关键技术开展研究,构建了“MLS数据组织—路面特征提取—几何状况检测—技术状况检测”的技术框架。主要研究内容如下:1、针对MLS点云数据离散、无拓扑的问题,本文提出一种基于MLS点云的采集顺序而构建的顺序索引结构Tgrid,该方法可以实现为每个激光点分配一个2维规则索引号,将点云的顺序邻接关系转换为一张Tgrid结点图,相比传统方法,本文方法不仅很好地实现了海量点云数据的快速查询,解决MLS点云顺序存储与索引存储间的不一致问题,并能将图像处理方法成功引入到MLS点云数据处理。2、针对某些MLS场景数据文件不包含轨迹数据、无扫描角信息和轨迹文件损坏的情况,本文提出了一种根据点云空间分布特点重建扫描仪地面轨迹的方法。实验结果表明,重建的轨迹数据与真实轨迹数据的平均误差在1-2个激光点之内。本研究为基于MLS点云的扫描轨迹重建提供了理论基础。3、基于本文创建的Tgrid结构,提出并研究了利用MLS点云数据提取路面特征信息的系统化的处理方法,包括下列主要工作:（1）提出了一种基于点云标记控制的区域生长方法用于路面点云的检测,设计了基于Tgrid结构的联通区域分析和Freeman链码边界检测算法快速提取路面点云轮廓以及道路边界;（2）设计了一种基于点云强度背景反差自适应阈值分割方法筛选路面标线点云,在此基础上,引入数学形态学方法识别车道线,最终提取了道路中线和轮迹线等路面几何及技术状况关键信息;（3）通过将提取的道路边界与路面点云在Tgrid结点图上的叠置分析,实现了路面内部点云孔洞的快速、有效检测。实验结果表明,路面点云检测完整率达99.67%,与人工标定的道路边界和车道线相比,检测边界的精准率和召回率分别为96.78%和92.91%,车道线检测结果的正确检测率达98.80%,验证了本文方法的有效性和准确性。4、开展了基于提出的道路中线和MLS密集路面点云获取公路几何状况的研究。设计了利用高精度三维点云检测路面线路曲率、纵坡和横坡等几何状况主要参数的方法;根据曲率和纵坡的变化检测公路的几何线形,并基于连续性、均衡性和坡长三个技术指标评估了既有几何线形的安全性。在一段多弯道盘山公路场景测试结果表明,基于本文方法判定的危险路段与实际状况基本相符,与抽样实测数据比较,纵断面高程误差0.031m,横坡率误差0.33%。5、提出了基于MLS数据的路面损坏、路面平整度和路面车辙等路面技术状况自动化检测的系列方法,构建了使用MLS点云自动化检测路面几何及技术状况的技术框架。（1）设计一种融合三维点云与高分辨率CCD（Charge Coupled Device）图像的路面损伤检测策略,提出了一种基于比例限制的路面破损背景反差自适应阈值分割方法,实现了路面裂缝和坑槽的自动化检测;（2）参考路面检测规范中对常规检测方法采用数据精度和采样率的要求,提出基于轮迹线点云纵断面高程检测路面平整度的方法;（3）研究实现基于轮迹线点云生成精细横断面的方法用来检测路面车辙深度的方法。平整度的检测结果表明,基于密集点云断面高程计算的平整度标准差σ和国际平整度指数（IRI）结果高度相关,可通过在测试路段上开展相关实验来获取的二者之间的转换关系,将σ值转换为IRI值,从而简化IRI的计算复杂度。使用精密水准测量方法,对局部路面车辙深度的最大值进行了抽样检验,基于MLS点云检测的车辙深度误差不大于0.010m。
姚东京[2]（2020）在《基于密集型数据的上海市人口时空格局及其暴雨内涝情景的风险研究》文中提出气候变化和快速城市化背景下,城市洪涝灾害风险研究已经成为国际社会和学术界普遍关注的热点问题和科学前沿。伴随着上海市突发性暴雨的频发,动态人口空间分布是研究人口风险亟需解决的问题。通过系统梳理和借鉴前人研究成果,基于城市密集型数据（普查数据、浮动车数据和基础地理数据等）,构建了城市小时级人口空间估算模型,探讨了上海市小时级人口时空分布格局,并针对100a一遇城市暴雨内涝情景,分析了城市人口的洪涝风险,主要包括致灾因子危险性、暴露和脆弱性分析。主要研究工作和结论如下:（1）密集型数据处理和集成。浮动车数据处理主要在Postgre SQL数据库支持下,对原始数据进行结构化处理,然后将结构化数据入库,再通过清洗程序获取上车点和下车点的数据。密集型数据采用面积权重模型,在Arc GIS中生成1 km×1 km的格网,进行数据的集成。（2）通过分析浮动车数据,揭示浮动车数据下车点和上车点24小时变化特征。浮动车下车点、上车点和浮动车净流入量在5个工作日24小时的变化上基本具有一致的变化趋势;下车点和上车点的空间分布基本存在一致的变化特征,热点区域主要分布在内环以内的核心城区,即静安区、黄埔区和卢湾区交界的区域;以核心城区为中心的单中心递减的变化趋势。根据浮动车净流入空间变化情况来看,城市核心区夜间时段（18时至4时）是以流出为主,流出的强度随着时间的变化呈现出先增强后减弱的过程,所占面积随着时间的变化呈现出先增多后减少的过程;白天时段（5时至12时）是以流入为主,流入的强度随着时间的变化呈现出先增强后减弱的过程,所占面积随着时间的变化呈现出先增多后减少的过程;其余白天时段基本上也是以流出为主。（3）利用浮动车数据、人口普查数据和经济普查的从业人口数据等密集型数据,构建了人口估算模型,利用手机信令数据对人口估算模型进行验证,并进一步改进人口估算模型。基于手机信令数据,利用人口估算模型进行人口估算的结果和手机信令数据进行相关性分析,呈正相关（P<0.01）,相关性显着;对24小时内相对误差进行统计得出,相对误差在±10%内有7个时段相对误差所占比例超过50%,相对误差在±15%范围内有10个时段相对误差所占比例超过50%,相对误差在±20%范围内有15个时段相对误差所占比例超过50%。从手机信令估算的人口中高估和低估的比例来看,夜间时段高估和低估所占的比例基本相差不大;白天时段多数区域基本上是以低估为主。因此,通过手机信令数据的相关性分析和误差分析,认为基于密集型数据构建的人口估算模型可以应用到人口估算的工作中。（4）基于密集型数据构建的人口估算模型进行估算研究区小时级的人口,揭示24小时人口空间分布特征。0时至23时人口空间分布变化具有以下特征:较高和高人口密度主要分布在黄浦江西岸的内环线以内,及内环线西部和北部外缘附近;低和较低人口密度主要分布在外环线附近,即研究区的外围区域;具有明显的单中心模式。0时至23时人口流动空间分布变化具有以下特征:城市核心区域的大部分区域在2时至13时的时段人口表现出流入的特征,14时至次日1时的时段人口表现出流出的变化特征。外围区域在5时至15时的时段人口表现出流出的特征,在16时至次日4时的时段人口表现出流入的特征。人口流动最为强烈的两个时段是6时至9时的早高峰时段和19时至22时的时段。人口在各区土地利用类型中的分布的比例基本变化不大,基本上都是居住用地上的人口数量是最多的;统计各区不同土地利用的流入和流出面积来看,流入和流出最多的土地利用类型均是居住用地。（5）通过利用暴雨强度公式和芝加哥雨型公式进行降雨过程计算,利用SCS模型进行径流过程计算,基于等体积法计算淹没情景模拟等三个降雨淹没情景的模拟过程,获得4种雨峰位置的淹没情景。4个淹没情景影响人口空间分布具有如下特征:4种雨峰位置的暴雨内涝影响的人口分布均主要集中在市中心区域,且呈现出单中心减少的变化趋势,雨峰位置为0.5时影响的人口数量最多,其数量为328.8万人。影响人口最多的时段为中午（12时和13时）,人口数量为328.8万人;其次是晚高峰（17时）,人口数量为289.0万人;再次是早高峰（8时）,人口数量为251.8万人;最后是夜间（3时和4时）,人口数量为227.2万人。人口脆弱性分析是通过构建人口脆弱性曲线进行分析,研究发现淹没深度与人口密度呈指数相关,相关系数R为0.896;淹没体积与影响人口数量呈指数相关,相关系数R为0.855。（6）100a一遇暴雨内涝情景下的人口高风险区主要以分布在苏州河沿岸的区为主的城市核心区。高风险时段为雨峰位置为0.7的17时,其次是雨峰位置为0.3的8时,再次是雨峰位置为0.5的12时和13时,最后雨峰位置为0.1的3时和4时。人口风险动态变化较快的时段是3时到4时,表现出明显降低的变化;12时和13时人口风险变化表现出略有降低的变化。
曹宇剑[3]（2020）在《基于CORS的移动RTD及其精度评测方法》文中认为CORS是社会经济与建设发展至今GNSS应用的更高演变,是可以快速、高精度获取空间数据和地理特征的空间信息系统,基于CORS的移动RTD测量具有定位时间短、效率高的优势,且CORS的建立对伪距差分定位精度有着明显的提升。本文针对基于CORS的移动RTD及其精度的评测问题,结合CORS的评测标准,提出了一套新的误差评测体系,以陕西省为研究区域,从系统误差评测和用户端误差评测两个方面对基于CORS的移动RTD精度进行研究,主要研究内容及成果如下:（1）在系统误差评测中,伪距差分定位技术可以消除公共误差部分,本文设计了静态定位精度试验、多路径效应测试、通信链路延迟误差测试、数据完整性测试等,对系统误差进行了评测。研究结果表明,多路径效应测试所选45个基准站点的有效观测量均大于85%,MP1和MP2值均小于0.5,通信链路误差测试所选45个基准站点的通信延迟均保持在20ms左右,最大延迟误差不超过100 ms,静态定位测试获取了 GPS/BDS双星融合和单北斗两种模式的静态定位坐标,与已知观测点坐标对比,在x方向的中误差分别为±0.37 cm、±0.41 cm,在y方向分别为±0.36 cm、±0.43 cm,在h方向分别为±1.22 cm、±1.48 cm。（2）在用户端误差评测中,本文进行了多种载体、多种地形的移动RTD试验,采用了固定基线长度检测法和固定几何轨迹检测法两种方法。研究成果表明,固定基线长度检测方法在长时间、大面积、多地形的测试中,可以有效的检测出移动RTD的精度,所选的6条移动RTD测试线路,其平面精度均优于0.3 m,高程精度优于0.6 m。固定几何轨迹检测方法采用的是步行移动测量的方式,测试人员在经过固定点位时,会停留并观测一段时间,研究结果为移动RTD的定位精度为0.262 m,当停留在固定检测点时,定位精度会有明显提高,说明定位精度受运动状态的影响较大。（3）在进行车载RTD试验中,山区、平原、高原不同地形区域的车载RTD平面精度分别为0.26 m、0.2 m、0.22 m,明显为地形因子对定位精度产生了影响,导致这两处区域测试精度较低。同时,受到道路因子的影响,高速路线部分的车载定位精度优于相应国道路线的定位精度。在船载RTD试验中,试验线路1和试验线路2的平面精度分别为0.17 m和0.083 m,高程精度为0.397 m和0.215 m,试验线路1周边山脉较多,而试验线路2周边多是农田和河滩,受到地形因子影响,线路2的船载定位精度优于线路1,车载与船载试验对比分析,由于水面宽阔且遮挡较少,船载移动速度也较低,在数据采集过程更加稳定,所以船载RTD的定位精度要优于车载RTD的定位精度。
任洁[4]（2020）在《GPS-RTK技术在既有铁路高程勘测中的应用方法研究》文中指出既有铁路的养护维修需要高效、高精度的测量技术支持,GPS-RTK技术以其高精度、高效率、全天候的测量优势已在铁路设计、施工及运营的各个阶段广泛使用。但受制于其水准测量精度,在既有轨面高程测量过程中还不能得到充分应用,如何将动态RTK技术与周边水准点的分布相结合,设计相应的空间拟合算法,实现其在既有线测量中的应用对于提高既有轨道的测量效率具有十分重要的作用。为此,论文主要进行以下几个方面的研究工作。1)设计不同作业模式的现场施测方案,分析不同作业模式的数据吻合性选取某专用线作为试验线路,分别采用全站仪、水准仪、GPS及三维激光扫描设备进行线路测量,并对不同作业模式获取的线路测量数据进行对比分析。可以发现,GPS测量数据与全站仪、三维激光测量获取的线路平面位置具有较好的吻合度,但在高程测量方面与水准测量结果的吻合性不足。2)研究不同控制条件下GPS-RTK测量高程数据的拟合精度问题以实测的线路左右股GPS-RTK测量高程数据为研究对象,对应点位的水准测量数据作为基准,研究不同控制条件下的高程拟合精度问题。分别采用平面拟合及二次曲面拟合模型,引入14个控制点,进行高程拟合精度分析。通过残差和内外符合精度对比分析发现,在引入一定的控制条件下,采用二次曲面模型进行GPS高程数据拟合可满足既有铁路高程勘测要求。3)研究GPS-RTK与无人机配合的既有轨道复测方法以敦格铁路作为试验段,设计全站仪、GPS-RTK与无人机相互配合的既有铁路勘测方法,以GPS-RTK技术获取主要控制点的平面及高程信息（全站仪测量数据作为参考基准）,结合提取的实景三维和轨道特征数据,采用一种自动选取不等间隔控制点算法,研究不同控制点数条件下的无人机测设精度,对综合应用无人机与GPS-RTK技术进行既有轨道测量提供一定的参考建议。
郭天伟[5]（2020）在《面向山区地形测绘的UAV倾斜摄影测量应用研究》文中提出倾斜摄影测量技术是近年来在测绘领域新兴的一种摄影测量技术,借助无人机平台,具有机动灵活、成本低、可靠性强等特点,该测量技术大大减少了外业数据采集工作,大多数工作转为内业进行处理,缩短了工作时间,降低了作业成本,在各个领域应用越来越广泛,例如在国情监测、地质灾害调查以及应急处理等方面,尤其是在大比例尺测图方面,其成果已经得到了广泛的认可,而在飞行困难地区快速获得高分辨率影像具有明显优势。现如今,利用UAV倾斜摄影测量技术进行三维模型建模,然后利用最终的三维模型成果进行数字化地形图生产,这样大大提高了地图更新速度,对于特殊地形下的地形图生产具有良好的应用前景,因此如何测量山区地形获得高精度的大比例尺地形图一直是当前值得研究的方向。本文以倾斜摄影测量技术为手段,从UAV倾斜摄影测量进行1:500大比例尺地形图的整体生产过程出发,研究并详细介绍了倾斜摄影测量技术原理、系统组成以及技术特点,并分析了UAV倾斜摄影测量三维建模误差的主要来源,包括镜头畸变、像控点布设及量测、刺点以及无人机数据采集过程中所引起的误差等;通过本文利用EPS地理信息工作站和ES3D二三维一体化测绘系统作为数据处理平台进行试验,最终得到的结论如下:（1）对于山区地形的航线设计中,为得到相同的分辨率以及更高的精度,通过山区地形的坡度特点改进了传统的航线布设方案,提出了一种依附等高线型航线布设方案;（2）以山区地形测区为试验区,通过八旋翼无人机搭载五镜头倾斜摄影镜头对测区进行数据采集,利用Smart 3D软件进行数据处理,利用现有的EPS地理信息工作站作为数字线划图数据采集软件,分别使用二维模型和三维模型作为工作底图,以点位中误差作为精度高低的判别标准,进行平面点位和高程精度分析,通过最终试验结果得到:利用二维模型作为底图,计算可得到12个检查点的点位中误差为0.113米,平均点位中误差为0.076米,除两个高压电杆的点位中误差以及低层房屋脚点误差偏大,其余均在0.05米以下,整体趋于稳定,试验区检查点高程中误差值为0.067m,均满足1:500大比例尺地形图精度要求;利用三维模型作为底图,计算可得到12个检查点的点位中误差为0.112米,平均点位中误差为0.078米,除两个高压电杆的点位中误差稍微偏大,其余均在0.07米以下;最终提出了一套利用二、三维模型联动方式作业的面对山区地形大比例尺地形图绘制方法以及原则,为测绘实际项目生产工作中提供了实质性建议;（3）对于在普通航线设计下所得到的1:500大比例尺地形图,通过高程由最高点至最低点的检测点数据对比分析,可得到高程大于测区平均高程的检测点其平面位置和高程位置精度,平面位置平均差值为0.035米,高程平均差值为0.032米,且数据精度稳定;高程小于测区平均高程的检测点平面位置平均差值为0.066米,高程平均差值为0.069米,且其数据精度波动较大,为使得得到的地形图精度各处均稳定,在高差较大的山区地形中需使用依附等高线型航线设计进行数据采集,以保证影像及三维模型中各个位置的分辨率一致;（4）最后利用ES3D软件与EPS软件在采集数据上进行了平面位置和高程精度对比以及优缺点对比,通过精度对比分析可得出两款软件所得到的大比例尺地形图其精度相当,均满足制图精度要求,而在采集房屋精度上,ES3D软件所特有的面线交点模式相对于房屋脚点采集模式精度较高,ES3D软件安装较复杂,但其操作对于熟悉CAD软件的操作人员而言,其操作相对简单,更易学习应用;而真正决定DLG精度的则是二、三维模型本身的精度。
周宾喜[6]（2019）在《贵州山区单基站CORS的关键技术研究》文中研究表明随着GPS技术的飞速发展和广泛运用,CORS（Continuously Operating Reference Stations）技术,即连续运行参考站技术,已成为城市GPS应用发展热点之一。CORS技术的出现改变了传统GPS-RTK的测量模式,使得GPS-RTK的工作效率和定位精度都得到很大的改善,CORS技术的运用也越来越广泛。但是大型CORS系统的建立及其维护费用极高、建设周期长,因此并不适用于中小城市和规模较小的单位。相对而言,单基站CORS因具有建设费用少、建设周期短、技术成熟、安全稳定和易升级拓展的优点更适用工期相对较长的工程项目和小城市（城镇）,并已取得广泛的关注和应用。但是贵州山区地形复杂,需要对建成后的单基站CORS进行测试及其相关技术研究,使单机站CORS能在贵州山区复杂的地形中正常运行,并且提高其在复杂地形中的定位精度。本文对贵州山区建立后的单基站CORS的一系列关键技术研究,主要内容如下:（1）利用检验单基站CORS的稳定性、定位精度而布设的控制网成果,分析起算点的数量和空间分布对控制网精度的影响。在一般工程测量控制网中,两个起算点足够满足平面精度要求,但是高程精度误差仍然较大,为了保证控制网的高程精度,应使用四个高程点进行高程拟合。在布设控制网时起算点和待测点尽量的空间分布尽量呈正三角形分布,保证平面精度,且应均匀分布于控制网中,保证拟合高程精度。（2）运用动态已知点检测法对单基站CORS的稳定性、定位精度进行检验,以确保其在以后的工作中能够正常运行。检验表明,单基站CORS的稳定性良好,其在33km范围之内都能得到固定解,但是定位精度超出一定范围后需要控制点对GPS-RTK再进行校正。（3）经检验可知,随着移动站与基站距离越远,单基站CORS的精度越低,对于这一问题,本文提出了坐标误差改正法和基线误差改正反算坐标法对单基站CORS的定位精度进行改正,利用计量地理学中的相关分析和回归分析方法对相应的要素进行分析建模,得到相应的误差改正模型以此达到改进定位精度的目的。经过改正后,单基站CORS的平面定位精度得到了很大的提高。多数点位平面坐标精度提高到毫米级,最大误差不超过2cm。（4）对于CORS基准站定位成果的求取,本文首先采用GPS静态相对定位的方法布设GPS控制网求得,以此为单基站CORS的真实坐标,然后再直接利用不同的控制点组合对GPS-RTK进行校正,反求单基站CORS坐标成果,经过对比不同组合方式求得的坐标精度可知,三个控制点校正反求得的单基站CORS坐标精度高于一个和两个点的反求得到的基站坐标精度。其次,基站处于三个校正点构成的三角形中间反求得到的基站坐标精度高于基站处于三个校正点构成的三角形之外反求得到的坐标精度。
刘金成[7]（2019）在《林分因子测计关键技术研发与应用》文中研究表明森林生态系统是人类赖以生存和发展的最为稳定和最为丰富的资源库之一,对维持全球生态系统平衡起着不可替代的重要支撑作用。如何正确认识和经营管理好森林生态系统一直是科学界研究的重点和热点问题。林分作为森林生态系统中区划森林的最小地域单位,其特征因子是反映森林生态系统现状及其变化规律的基础数据,因此,在林业、生态和环境等诸多领域内,林分因子都成为了相关基础研究的关键数据,且需求量很大。如何高效率、高质量、低成本地对这些林分因子进行获取和统计分析,对于正确认识和指导森林生态系统的规划和决策具有较大的现实意义。为了实现这一目的,本文将林分因子的测量、计算、统计和预测分析等一体化流程统称为林分因子测计过程,并分别围绕林分的观测、监测/检测和建模预测等核心需求展开,以北京市作为研究区,以“互联网+3S技术”为技术支撑,重点研发了林分信息化观测技术、林分微样地空间抽样技术和林分生物量/碳储量动态预测技术等林分因子测计领域的关键技术,同时,分别从理论、方法和实践层面对林分因子测计关键技术的现实需求性、理论可行性和技术适用性等进行了探讨和评价分析。其主要研究结果如下:（1）林分信息化观测技术研发率先将手持式PX-80激光扫描仪引入到我国林分观测中,分别在平坦实验区和山区坡地实验区对其测计能力进行了验证,实验结果表明,其偏差（Bias）、均方根误差（RMSE）、相对偏差（rBias）和相对均方根误差（rRMSE）等评价指标均满足精度要求,是一种较为推荐的林分信息化观测技术手段。研制了一种实时动态多功能立体摄影测树系统——RTK测树仪,并依此设计了适用于单木级观测的“双向交叉摄影测量法”和适用于林分观测的“仿航线法”,实现了样木位置、胸径、树高及任意高处直径等单木级因子测计和林分三维点云构建、树心坐标位置、林分平均胸径、林分平均高等林分因子测计。实验结果表明,地面摄影测量技术以其高效性、灵活性和廉价性等优势有望在林分观测中有良好的应用前景。（2）林分微样地空间抽样技术研发基于“互联网+3S技术”思维和地理空间相似性原理,提出一种大尺度林分微样地同质化抽象聚类方法,并将北京市全域聚类为300～1000个林分微样地,同时,采用5～9棵树法对选定的微样地进行定时、定点、定位、定标的现场复测,实现对林分生长动态监测和检测的目的。为了评价其可行性,随机选取100个微样地,将其林分因子提取结果与对应的标准样地进行对比,结果表明,林分微样地法可以达到与标准样地法相近的抽样精度,其提取结果可以代表特定林分的整体平均情况。在现场实测微样地的基础上,提出利用RTK测树仪的环绕连续摄影构建可量测林分微样地3D点云的方法,实现了微样地的三维可视化,并可依据点云模型提取样木点位坐标、胸径、树高等测树仪因子,进而计算出林分平均胸径、林分平均高、株数密度和蓄积量等林分因子。实验结果表明,点云微样地法与实测微样地法具有较强的相关性,林分因子提取精度较高,同时,点云微样地法还具有三维可视化、数据采集效率高、人工成本投入低等优点,是一种推荐的林分微样地抽样方法。（3）林分生物量/碳储量动态预测技术研发以北京市214个连续清查固定样地为研究对象,在考虑环境因素影响的前提下,基于第六、第七、第八次连续3期的固定样地数据,以时间（林分年龄）参数为主导关键因子,借助SPSS Modeler软件建立了基于异速生长方程的林分生物量多元回归预测模型,实现了对未来时间段内林分生物量和碳储量的预测。结果表明,建模样本和检验样本的R2均在0.82以上,表明模型系数的拟合优度较好,估计值的标准差（SEE）、总相对误差（TRE）、平均系统误差（MSE）、平均预估误差（MPE）和平均百分标准误差（MPSE）等评价指标同样满足精度要求。此外,借助Matlab平台建立了基于BP人工神经网络的林分生物量动态预测模型,对于训练样本和检验样本,其R2均在0.88以上,拟合效果要优于多元回归模型,SEE、TRE、MSE、MPE和MPSE等评价指标同样满足精度要求,且略优于多元回归模型。同时,分别利用建立的多元回归模型和BP-ANN模型对214个固定样地下一期的生物量和碳储量进行了预测分析,证明了两种模型的稳定性和适用性。
杨伟[8]（2019）在《时空轨迹数据的结构化处理与行为语义感知》文中进行了进一步梳理在大数据智能时代,随着无线传感定位设备的普及使用,移动对象时空轨迹数据呈现爆炸式增长。轨迹大数据包括交通车辆轨迹、人类活动轨迹、动物迁徙轨迹、自然现象轨迹等,具有数量大、类型多、增长快、价值高、众源泛在、时空多维、精细分辨率等优点。由于其巨大的研究应用价值,已有诸多重量级研究成果相继涌现,并广泛服务于智能交通、城市规划、服务推荐、行为分析、环境监测、公共安全、城市计算、社会感知等领域。然而,大数据的“5V”特性给轨迹数据挖掘处理、知识发现带来了新的挑战,使其面临“数据丰富而知识贫乏”或“知识即常识”的困境。为此,建立快速、高效的轨迹数据结构化处理模型方法,对轨迹大数据去粗取精、去伪存真以提取高价值、结构化的时空知识成为迫切解决的问题。论文以时空轨迹数据为研究对象,以结构化道路信息化提取与更新和活动行为建模与场所语义感知为研究问题,开展了基于时空轨迹数据的结构化处理理论模型与技术方法研究。论文研究工作主要包括以下几个方面:1.针对结构化道路信息快速提取问题,提出了一种基于低频车辆轨迹数据的车行道路面、线一体化提取技术方法。首先,提出自适应优选加密方法解决低频车辆轨迹中存在的假轨迹段、高噪音、采样稀疏、轨迹点数量少等问题。然后,引入约束Delaunay三角网及Voronoi图模型建模车辆轨迹数据,建立基于轨迹密度分布差异的边界识别指标,并集成识别指标、轨迹运动特征构建道路边界探测模型。最后,通过探测模型在轨迹几何细节层次上的分类处理,提出基于Delaunay三角网的道路面、线信息提取模型与算法。该方法顾及车辆轨迹在路网空间中的上下文差异特征,适于处理复杂路网结构、多时间跨度、多密度差异情形下的低频车辆轨迹数据,实现了基于“车辆轨迹->道路边界->路网中线->车行地图”数据处理流程的车辆轨迹结构化建模。2.针对路网变化信息快速发现与更新问题,提出了一种基于众源车行轨迹数据的路网变化信息检测与更新技术方法。首先,分析道路变化信息与车辆轨迹间的关联关系,为路网现势性检测与更新提供理论支撑。然后,集成轨迹运动特征、车行语义、车行轨迹与路网关联知识构建道路变化信息检测与识别模型。最后,提出以道路弧度缓冲区为基本更新单元,通过在轨迹几何特征上的精细化处理,在局部范围内探测路网变化、识别道路变化类型,根据变化类型提取变化信息、快速完成路网更新。相比已有变化发现技术,该方法能在更精细粒度上识别道路局部变化、路网方向变化、判别真实变化与语义变化,实现了基于“局部分析->类型推断->变化提取->增量更新”数据处理流程的路网变化检测更新。3.针对中小区域精细道路地图构建问题,提出了一种基于多源多类活动轨迹数据的中小区域路网精细建模与地图重建技术方法。首先,深入分析人类活动轨迹数据特征和中小区域路网精细建模过程,为精细道路数据获取与地图构建提供理论支持。其次,根据“轨迹数据->轨迹转弯点->聚类中心->道路节点”的逻辑关系,提出轨迹转向点探测算法提取转向轨迹点集、ASCDT算法聚类轨迹转向点建模道路节点。最后,根据“轨迹分割->增量融合->路网构建->优化处理”的处理顺序,提出轨迹线分割、轨迹线增量融合、优化处理等系列方法分层构建多专题精细道路地图。该方法能快速获取中小区域路网信息、完成路网几何、拓扑、语义信息的精细建模、构建多主题路网地图,实现了基于“活动轨迹->道路节点->路网拓扑->道路地图”数据处理流程的精细道路地图重建。4.针对活动行为识别与场所语义感知问题,提出了一种基于时空轨迹数据的活动行为建模与语义特征信息提取技术方法。该方法基于轨迹几何、语义特征,在个体层面运用轨迹运动参数建模活动行为、提取典型化行为语义特征;分别运用三角网模型、语义增强等方法在群体聚合层面分析活动行为事件与场所关联耦合特征、提取活动场所位置语义信息。以加油停留行为和慢跑绕圈行为及其场所语义感知为例,初步建立了从“行为模式挖掘”到“场所语义感知”的轨迹语义感知框架。该框架通过结构化分而治之策略,提取结构化几何、语义特征建模活动行为、挖掘行为语义、完成深层次的场所语义理解,实现了基于“时空轨迹->行为建模->活动探测->场所感知”数据处理流程的活动场所挖掘分析。5.通过研发时空轨迹数据挖掘处理原型系统,实现了时空轨迹数据的一系列挖掘处理分析,验证了论文相关模型、算法的有效性和可行性。综上,论文开展了轨迹密度特征上的时空异质性分析、几何计算与空间统计融合的道路信息获取更新、时空上下文的典型化语义特征提取、活动行为事件的场所位置耦合挖掘等相关工作,提出了系列轨迹数据结构化处理模型、算法,实现了轨迹数据从几何细节层次到语义概化层次的建模处理与语义理解。但轨迹大数据建模处理作为一项既复杂又系统的工作,仍存在诸多问题需要深入研究。
阮杨志[9]（2018）在《基于云辐射的机场高填方压实质量实时监控系统》文中研究表明机场建设紧跟国家发展的步伐,而山区机场数量和规模的增加,使得机场高填方的稳定与安全受到越来越多的关注。高填方压实施工管理成为机场建设的生命线工程。如何对机场高填方进行压实质量监控,构建高效的施工管理和信息共享模式以及提高碾压施工的效率,都是机场高填方压实施工中亟待解决的关键问题。本文针对机场高填方压实质量实时监控系统进行研究,具体研究工作内容如下:（1）开发了基于云辐射的压实质量实时监控系统。通过研究机场高填方压实施工的过程和质量控制的标准,建立了以速度和轨迹为主的指标体系。采用北斗定位技术、数据传输技术、云数据库技术等建立了系统的数据链。研究了压实遍数、压实轨迹的计算和展示方法,开发了数据分析软件和客户端软件,形成了以信息共享为核心的压实质量实时监控系统。（2）提出了高填方压实的最佳路径设计方法。在考虑碾压施工边界条件的基础上,建立了适用于冲击碾压机的压实路径模型。针对不规则形状工作面的压实路径,提供了分步设计的算法。研究了根据压实遍数计算实时提示路径的方法,结合监控系统的实时轨迹提示功能,实现了最佳路径的可视化和辅助驾驶。（3）研究了虚拟现实技术在压实质量监控中的应用。结合Maya、3D Max和Unity3D,建立了碾压机械的模型和机场高填方的场景。在监控系统中,开发了三维虚拟现实的动态功能模块,提供了更直观的展示方案。（4）实现了碾压机械的全自动无人驾驶。采用液压传动和机械手臂控制的技术,研究了碾压机械在无人驾驶情况下,重复预定轨迹和执行规划路径的方法。开发了适用于碾压机械的无人驾驶技术,验证了其控制碾压机械自动连续压实的能力。监控系统先后在承德普宁机场、北京大兴新机场和徐工综合试验场进行了测试,实现了对高填方压实过程的实时监管和无人驾驶控制。系统有效地强化了施工过程监控,完善了信息共享机制,降低了沟通成本,提高了管理效率。无人驾驶技术的应用使得压实施工更加精细化和自动化。
胡国军[10]（2018）在《基于条纹阵列探测的中高空激光雷达测绘系统关键技术研究》文中进行了进一步梳理相对于传统的商业激光雷达系统,基于阵列探测体制的中高空激光雷达高精度测绘技术,是一种新体制的激光雷达成像技术,具有非常重要的军事意义和实际应用价值。论文立足基于条纹阵列探测的激光三维成像雷达测绘技术的发展研制,破解新体制激光雷达系统发展中的关键技术,旨在寻求一种系统化的解决方案。论文以实现基于条纹阵列探测体制激光雷达系统完整的体系能力为目标,系统性地对其成像原理及模型构建、误差分析、设计仿真、系统定标、数据滤波处理等相关关键技术进行了研究,并通过实验验证了相关理论、算法的性能和系统能力。论文的主要工作和创新点如下:1.从摄影测量成果的精度要求出发,针对基于条纹阵列探测的激光三维成像雷达测绘系统的成像原理和技术特点,论述了该激光雷达系统的各种空间坐标系定义及其转换关系,推导和构建了系统定位的误差模型,通过仿真量化分析了激光测距误差、光束指向误差、大气影响距离误差、位置姿态测量误差、安置误差、时间同步误差和数据预处理误差等误差源对系统定位精度的影响,给出了误差分配的结果,确定了系统的总体精度指标,为论文的研究奠定了数学基础,为基于条纹阵列探测的激光三维成像雷达测绘系统的发展研制提供了理论支撑。2.针对中高空测绘性能要求,根据系统定位误差模型和激光雷达成像方程,从测绘覆盖带宽、点间距、激光扫描速度、激光雷达探测距离与激光能量设计等方面,确定了系统设计所涉及的关键参数;基于条纹原理阵列探测器成像原理以及“扫帚”扫描测绘理论,面向总体设计需求,对地面激光点覆盖性能和平原、丘陵及山地等不同地形条件下的系统定位精度等进行了仿真验证;通过仿真给出的设计参数,能够为新体制激光雷达系统的研制提供科学的参考和设计的依据,也为优化系统设计提供了一条有效的技术途径。3.依据系统仿真和误差分配的结果,分析了在18km航高实现高精度测绘的技术难度和定标需要解决的问题,针对性地设计和提出了一套中高空机载激光三维成像雷达测绘系统的静态定标和动态定标方案;提出了圆形静态定标器与金字塔、人工方形平台动态定标器相结合的定标器设计方案,对定标场地选择、GPS基准站布设、靶标布设和定标飞行航线规划等进行了详细设计;研究和实现了定标处理的相关算法,开展了系统的静态定标试验和动态飞行试验,验证了定标方法的正确性和技术的可行性。4.从基于条纹阵列探测的中高空激光雷达系统数据处理的能力需求出发,设计了系统工作流程和数据处理流程,确定了系统误差改正的方案;针对新体制中高空激光雷达,提出了数据预处理的方法和技术途径;推导了基于同平台GPS/IMU数据的三维坐标解算模型,在此基础上通过激光雷达静态几何校正、动态几何校正、大气影响校正等,对测距值、指向角等进行误差改正,实现了激光雷达点云数据的高精度解算,实验证明通过预处理解算得到的点云数据能够满足使用要求。5.在回顾整理目前激光雷达点云滤波算法的基础上,分析比较了国内外滤波算法成果的特点和局限性;为改进滤波算法对不同地形的适应性,提出了一种自适应的滤波策略;设计了点云自适应滤波的处理流程,通过进行区域分割和建立综合滤波模型,采用多元信息作为约束条件的滤波策略进行自适应滤波,并利用Pingel改进的简单形态学滤波算法进行了论文综合滤波模型的构建;设计了激光雷达点云自适应滤波实验,对论文提出方法滤波结果与人工编辑参考结果、传统形态学滤波算法处理结果进行了分析比较,全面验证了本文提出方法的处理效果和适应性。实验结果表明,本文提出的策略和方法适用于大数据量点云的自动滤波处理,取得了明显的改进效果,有效降低了滤波II类和总错误率,地形重建结果更加符合真实地形情况,具备较高的实用价值。
二、提高山区GPS定位精度的有效途径（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、提高山区GPS定位精度的有效途径（论文提纲范文）
（1）基于移动激光雷达数据的路面状况检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于MLS点云的路面特征提取研究现状 |
| 1.2.2 基于MLS点云的路面几何状况检测研究现状 |
| 1.2.3 基于MLS数据的路面技术状况检测研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 MLS点云数据特征及索引方法 |
| 2.1 MLS系统构成 |
| 2.1.1 MLS系统工作原理 |
| 2.1.2 MLS系统主要构成 |
| 2.1.3 MLS系统关键性能指标 |
| 2.2 MLS点云数据特征 |
| 2.2.1 单点信息特征 |
| 2.2.2 邻域特征 |
| 2.3 点云组织与索引方法 |
| 2.3.1 Kd-Tree方法 |
| 2.3.2 Octree方法 |
| 2.3.3 点云栅格化方法 |
| 第三章 MLS顺序索引构建 |
| 3.1 Tgrid顺序索引构建 |
| 3.2 Tgrid改进的点云数据预处理 |
| 3.2.1 Tgrid改进的变邻域搜索 |
| 3.2.2 Tgrid改进的点云去噪 |
| 3.2.3 Tgrid改进的点云滤波 |
| 3.3 利用MLS点云重建扫描仪地面轨迹 |
| 3.4 实验与分析 |
| 3.4.1 利用MLS点云重建扫描仪地面轨迹 |
| 3.4.2 MLS点云顺序索引创建 |
| 3.4.3 Tgrid改进的路面点滤波 |
| 第四章 基于MLS点云的路面特征提取 |
| 4.1 路面与道路边界提取 |
| 4.1.1 路面点云提取 |
| 4.1.2 道路边界提取 |
| 4.2 车道线提取 |
| 4.2.1 提取候选标线 |
| 4.2.2 车道线滤波 |
| 4.3 车道分割 |
| 4.4 道路中线及轮迹线提取 |
| 4.4.1 道路中线提取 |
| 4.4.2 轮迹线提取 |
| 4.5 路面点云孔洞检测 |
| 4.6 实验与分析 |
| 4.6.1 路面与道路边界提取 |
| 4.6.2 车道线提取 |
| 4.6.3 车道分割 |
| 4.6.4 道路中线及轮迹线提取 |
| 第五章 基于MLS点云数据的路面几何状况检测 |
| 5.1 横断面提取 |
| 5.2 横坡、纵坡与曲率检测 |
| 5.2.1 横坡检测 |
| 5.2.2 纵坡检测 |
| 5.2.3 曲率检测 |
| 5.3 几何线形提取与安全性评价 |
| 5.3.1 平面线形提取 |
| 5.3.2 纵断面线形提取 |
| 5.3.3 几何线形安全性评价 |
| 5.4 实验与分析 |
| 5.4.1 横坡、纵断面高程检测 |
| 5.4.2 线形安全分析 |
| 第六章 基于MLS数据的路面技术状况检测 |
| 6.1 路面破损检测 |
| 6.1.1 数据要求 |
| 6.1.2 基于MLS点云检测路面裂缝与坑槽 |
| 6.1.3 融合MLS点云与路面影像的路面损坏检测策略 |
| 6.2 路面平整度检测 |
| 6.2.1 国际平整度指标 |
| 6.2.2 路面平整度标准差 |
| 6.3 路面车辙深度检测 |
| 6.4 实验与分析 |
| 6.4.1 路面裂缝与坑槽检测 |
| 6.4.2 路面平整度检测 |
| 6.4.3 路面车辙深度检测 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 本文创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于密集型数据的上海市人口时空格局及其暴雨内涝情景的风险研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 城市人口时空分布研究 |
| 1.2.2 基于大数据的人口时空分布的研究 |
| 1.2.3 基于暴雨内涝情景下的人口动态风险评估 |
| 1.2.4 研究存在的问题及不足 |
| 1.3 研究目标和研究内容 |
| 1.3.1 研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.4 拟解决的关键科学问题 |
| 1.5 研究方法和技术路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 技术路线 |
| 1.6 论文结构安排 |
| 第2章 研究区与数据 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据 |
| 2.2.1 上海市第六次人口普查数据 |
| 2.2.2 上海市第三次经济普查数据 |
| 2.2.3 浮动车数据 |
| 2.2.4 手机信令数据 |
| 2.2.5 土地利用数据 |
| 2.2.6 数字高程数据 |
| 2.2.7 排水区数据 |
| 2.3 小结 |
| 第3章 浮动车数据处理与格网化 |
| 3.1 浮动车数据处理 |
| 3.1.1 数据结构化处理 |
| 3.1.2 数据库介绍与数据入库 |
| 3.1.3 车辆信息分类与打车信息获取 |
| 3.2 数据格网化 |
| 3.3 浮动车上、下车变化趋势分析 |
| 3.4 小结 |
| 第4章 人口流动模型构建与精度分析 |
| 4.1 浮动车数据的时空分布特征分析 |
| 4.1.1 下车点时空分布特征分析 |
| 4.1.2 上车点时空分布特征分析 |
| 4.2 浮动车流动时空分布特征分析 |
| 4.3 浮动车数据与人口数据相关性分析 |
| 4.3.1 下车点与人口数据相关性分析 |
| 4.3.2 上车点与人口数据相关性分析 |
| 4.4 人口空间分布估算模型构建及检验 |
| 4.4.1 人口空间分布估算模型构建 |
| 4.4.2 基于手机信令数据的人口估算模型相关性分析和误差分析 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 上海市小时级人口时空分布与热点分析 |
| 5.1 上海市小时级人口时空分布特征 |
| 5.1.1 夜间时段人口分布特征 |
| 5.1.2 早高峰时段人口分布特征 |
| 5.1.3 白天工作时段人口分布特征 |
| 5.1.4 晚高峰时段人口分布特征 |
| 5.1.5 人口热点区分布特征 |
| 5.2 人口流动时空动态变化特征 |
| 5.2.1 人口流动时空动态变化特征 |
| 5.2.2 人口流动指数分析 |
| 5.3 基于土地利用的人口动态变化分析 |
| 5.3.1 不同土地利用类型与小时级人口的分析 |
| 5.3.2 人口密度与土地利用的关系分析 |
| 5.3.3 不同土地利用类型与小时级人口流动的分析 |
| 5.3.4 人口流动与土地利用的关系分析 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 基于暴雨内涝情景下的人口动态风险评估 |
| 6.1 人口风险评估理论 |
| 6.2 100a一遇降雨淹没情景模拟 |
| 6.2.1 暴雨强度公式 |
| 6.2.2 芝加哥雨型 |
| 6.2.3 SCS模型 |
| 6.2.4 淹没情景模拟 |
| 6.3 人口风险分析 |
| 6.3.1 暴雨内涝危险性分析 |
| 6.3.2 暴雨内涝情景下的人口暴露分析 |
| 6.3.3 人口脆弱性分析 |
| 6.4 人口风险评估 |
| 6.5 小结 |
| 第7章 结论 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 中心城区人口密度所占比例统计表 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于CORS的移动RTD及其精度评测方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 GNSS伪距差分定位原理及误差分析 |
| 2.1 GNSS定位基础 |
| 2.1.1 时间系统 |
| 2.1.2 坐标系统 |
| 2.1.3 卫星坐标计算 |
| 2.2 GNSS伪距差分定位原理与模型 |
| 2.2.1 GNSS伪距差分定位原理 |
| 2.2.2 GNSS伪距差分定位模型 |
| 2.3 GNSS定位误差源分析 |
| 2.3.1 与卫星有关的误差 |
| 2.3.2 与信号传播有关的误差 |
| 2.3.3 与接收机有关的误差 |
| 2.3.4 其他误差 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于CORS的移动RTD评测体系构建 |
| 3.1 评测体系架构 |
| 3.2 CORS系统误差检测方法 |
| 3.2.1 CORS的基本构成 |
| 3.2.2 CORS技术的特点 |
| 3.2.3 CORS的评测体系 |
| 3.3 移动RTD定位精度检测方法 |
| 3.3.1 固定几何轨迹检测方法 |
| 3.3.2 固定基线长度检测方法 |
| 3.3.3 地形、道路因子检测方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 CORS系统误差检测试验及分析 |
| 4.1 静态定位精度试验 |
| 4.2 多路径效应试验 |
| 4.3 通信链路延迟试验 |
| 4.4 数据完整性试验 |
| 4.5 时间、空间可用性试验 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 移动RTD试验及分析 |
| 5.1 研究区域及路线选取 |
| 5.2 车船载移动RTD测试 |
| 5.2.1 车载试验分析 |
| 5.2.2 船载试验分析 |
| 5.3 固定几何轨迹移动RTD测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（4）GPS-RTK技术在既有铁路高程勘测中的应用方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 2 高程系统的基本理论 |
| 2.1 有关水准面的概念 |
| 2.1.1 水准面 |
| 2.1.2 大地水准面 |
| 2.1.3 似大地水准面 |
| 2.1.4 参考椭球面 |
| 2.2 高程系统 |
| 2.2.1 正高系统 |
| 2.2.2 正常高系统 |
| 2.2.3 大地高系统 |
| 2.2.4 正高、正常高、大地高之间的转换 |
| 2.3 国家高程基准 |
| 2.3.1 高程基准面 |
| 2.3.2 水准原点 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 GPS测高原理 |
| 3.1 传统测量原理 |
| 3.1.1 水准测量 |
| 3.1.2 三角高程测量 |
| 3.1.3 重力高程测量 |
| 3.2 GPS测量原理 |
| 3.2.1 GPS定位基本原理 |
| 3.2.2 GPS测高原理 |
| 3.3 实验数据采集 |
| 3.3.1 GPS-RTK坐标数据采集 |
| 3.3.2 全站仪坐标数据采集 |
| 3.3.3 水准仪坐标数据采集 |
| 3.3.4 三维激光坐标数据采集 |
| 3.4 数据对比分析 |
| 3.4.1 GPS-RTK坐标数据与全站仪坐标数据对比分析 |
| 3.4.2 GPS-RTK数据与三维激光扫描仪数据对比分析 |
| 3.4.3 GPS-RTK数据与水准仪数据对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 GPS高程拟合模型在工程中的应用 |
| 4.1 测区概况 |
| 4.2 GPS控制点布设方案 |
| 4.3 高程拟合模型 |
| 4.3.1 平面拟合模型 |
| 4.3.2 二次曲面拟合模型 |
| 4.4 平面拟合模型控制点数量影响分析 |
| 4.4.1 自动选取结点 |
| 4.4.2 引入一个控制点 |
| 4.4.3 引入两个控制点 |
| 4.4.4 引入三个控制点 |
| 4.4.5 引入四个控制点 |
| 4.5 曲面拟合模型控制点数量影响分析 |
| 4.5.1 自动选取结点 |
| 4.5.2 引入一个控制点 |
| 4.5.3 引入两个控制点 |
| 4.5.4 引入三个控制点 |
| 4.5.5 引入四个控制点 |
| 4.6 GPS高程精度评定 |
| 4.6.1 内符合精度 |
| 4.6.2 外符合精度 |
| 4.6.3 GPS水准高程精度评定 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 GPS-RTK与无人机配合的既有轨道复测应用 |
| 5.1 试验段概况 |
| 5.2 施测方案设计 |
| 5.2.1 无人机系统构成 |
| 5.2.2 航线规划 |
| 5.2.3 航带设置 |
| 5.2.4 地面控制点布设 |
| 5.2.5 数据处理 |
| 5.2.6 模型成果展示 |
| 5.3 不同GNSS控制点的无人机测量精度分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（5）面向山区地形测绘的UAV倾斜摄影测量应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 UAV国内外发展现状 |
| 1.2.2 倾斜摄影测量技术研究现状 |
| 1.2.3 倾斜摄影测量技术在地形测绘中的应用 |
| 1.3 论文研究的主要内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 UAV倾斜摄影测量数据获取及处理 |
| 2.1 UAV倾斜摄影测量技术 |
| 2.2 UAV倾斜摄影测量数据获取 |
| 2.2.1 试验区概况 |
| 2.2.2 数据获取 |
| 2.2.3 航带设计及优化 |
| 2.2.4 像控点布设及施测 |
| 2.2.5 数据检查及问题总结 |
| 2.3 UAV倾斜摄影测量数据内业处理 |
| 2.3.1 Smart3D Capture三维建模系统介绍 |
| 2.3.2 数据准备 |
| 2.3.3 影像数据及POS数据导入 |
| 2.3.4 空三加密及结果生成 |
| 2.3.5 数据处理过程中问题总结 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于EPS进行山区地形大比例尺地形图精度分析 |
| 3.1 地形图精度评定 |
| 3.2 基于EPS软件进行大比例尺地形图绘制的精度分析 |
| 3.2.1 EPS软件介绍 |
| 3.2.2 EPS软件测图矢量化过程 |
| 3.2.3 不同模式下房屋绘制精度比较分析 |
| 3.2.4 利用二维数据进行数据采集及分析 |
| 3.2.5 利用三维数据进行数据采集及分析 |
| 3.3 二、三维模型绘制地形图方法总结 |
| 3.3.1 整体绘制流程 |
| 3.3.2 特殊情况处理方法 |
| 3.4 基于普通航线布设下的地形图精度分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 不同软件生成大比例尺地形图数据处理及分析 |
| 4.1 基于ES3D二三维一体化测绘系统软件生成地形图 |
| 4.1.1 软件介绍 |
| 4.1.2 地形图矢量化过程 |
| 4.2 基于两种软件之间生成地形图的精度分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（6）贵州山区单基站CORS的关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及其意义 |
| 1.2 国内外CORS的研究现状 |
| 1.2.1 国外CORS研究现状 |
| 1.2.2 国内CORS研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及其技术路线 |
| 第二章 CORS系统组成及相关定位技术原理 |
| 2.1 CORS的系统组成 |
| 2.2 CORS系统定位原理 |
| 2.2.1 多基站CORS系统定位原理 |
| 2.2.2 单基站CORS系统定位原理 |
| 2.3 CORS系统的相关技术定位原理 |
| 2.3.1 虚拟参考站技术 |
| 2.3.2 区域改正参数技术 |
| 2.3.3 主辅站技术 |
| 2.3.4 增强参考站技术 |
| 第三章 单基站CORS的GPS静态控制网布设分析 |
| 3.1 控制网等级 |
| 3.2 研究区概况 |
| 3.3 GPS控制网实施 |
| 3.4 GPS控制网中起算点的数量对网精度的影响 |
| 3.5 起算点的空间分布情况对网精度的影响 |
| 3.5.1 一个起算点的空间分布情况对网精度的影响 |
| 3.5.2 两个起算点的空间分布情况对网精度的影响 |
| 3.5.3 三个起算点的空间分布对网精度的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 单基站CORS的定位精度检验及其改进 |
| 4.1 CORS精度测试内容及其数据分析 |
| 4.1.1 系统内符合精度的计算及其分析 |
| 4.1.2 系统外符合精度的计算及其分析 |
| 4.2 单基站CORS定位误差改正分析 |
| 4.2.1 相关分析与回归分析原理 |
| 4.2.2 定位误差与相距基站距离的相关分析 |
| 4.2.3 坐标误差改正模型的建立 |
| 4.3 单基站CORS测量的基线误差改正及坐标反算 |
| 4.3.1 各点位与基站的基线误差改正分析 |
| 4.3.2 各点位与ZJ14的基线误差改正分析 |
| 4.3.3 基线反算点位坐标原理 |
| 4.3.4 基线改正反算坐标精度分析 |
| 第五章 控制点对反求单基站CORS坐标精度分析 |
| 5.1 单个控制点校正反求基站坐标 |
| 5.2 两个控制点校正反求基站坐标 |
| 5.3 三个控制点校正反求基站坐标 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要结论 |
| 6.2 不足之处 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）林分因子测计关键技术研发与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 引言 |
| 1.1. 研究背景与意义 |
| 1.2. 国内外研究综述 |
| 1.2.1. 森林调查技术体系的发展 |
| 1.2.2. 林分观测技术的发展 |
| 1.2.2.1. 林分观测技术的四个阶段 |
| 1.2.2.2. 林分观测装备的研究现状 |
| 1.2.2.3. 林分信息化观测技术的研究现状 |
| 1.2.3. 林分抽样调查技术的发展 |
| 1.2.4. 林分生物量/碳储量预测技术的发展 |
| 1.3. 研究内容 |
| 1.3.1. 研究目标 |
| 1.3.2. 研究内容 |
| 1.3.3. 技术路线 |
| 1.3.4. 关键科学问题 |
| 1.4. 章节安排 |
| 1.5. 本章小结 |
| 2. 研究区概况 |
| 2.1 总体自然条件 |
| 2.1.1. 地理位置 |
| 2.1.2. 地形地貌 |
| 2.1.3. 水文条件 |
| 2.1.4. 气候条件 |
| 2.1.5. 植被条件 |
| 2.2. 总体社会经济 |
| 2.2.1. 人口及组成 |
| 2.2.2. 经济状况 |
| 2.3. 实验区概况 |
| 2.3.1. 平地实验区 |
| 2.3.2. 坡地实验区 |
| 2.4. 本章小结 |
| 3. 林分信息化观测技术 |
| 3.1. 信息化森林资源观测技术评述 |
| 3.2. 材料准备 |
| 3.2.1. 激光雷达设备 |
| 3.2.1.1. 硬件构成 |
| 3.2.1.2. 软件构成 |
| 3.2.1.3. 功能及参数 |
| 3.2.2. 摄影测量设备 |
| 3.2.2.1. 硬件构成 |
| 3.2.2.2. 核心硬件的设计与组装 |
| 3.2.2.3. 软件构成 |
| 3.2.2.4. 功能及参数 |
| 3.3. 精度检验指标 |
| 3.4. 地面激光雷达森林观测技术 |
| 3.4.1. 测量原理 |
| 3.4.2. 数据获取与处理 |
| 3.4.2.1. 数据获取 |
| 3.4.2.2. 数据预处理 |
| 3.4.2.3. 树木坐标提取 |
| 3.4.2.4. 树木胸径和树高提取 |
| 3.4.3. 实验结果与分析 |
| 3.4.3.1. 林分平坦地区验证 |
| 3.4.3.2. 林分山区验证 |
| 3.4.3.3. 讨论与结论 |
| 3.5. 地面摄影测量森林观测技术 |
| 3.5.1. 测量原理与方法 |
| 3.5.1.1. 单木常规测量 |
| 3.5.1.2. 单木高精度建模测量 |
| 3.5.1.3. 林分测量 |
| 3.5.2. 实验结果与分析 |
| 3.5.2.1. 单木常规测量验证 |
| 3.5.2.2. 单木高精度建模验证 |
| 3.5.2.3. 林分平坦地区验证 |
| 3.5.2.4. 林分山区验证 |
| 3.5.2.5. 讨论与结论 |
| 3.6. 本章小结 |
| 4. 林分微样地空间抽样技术 |
| 4.1. 林分微样地设计 |
| 4.2. 林分微样地建立方法 |
| 4.2.1. 微样地建立标准 |
| 4.2.2. 基于现场实测的微样地建立方法 |
| 4.2.3. 基于影像点云的微样地建立方法 |
| 4.3. 林分微样地观测原理 |
| 4.3.1. 林分因子计算原理 |
| 4.3.2. 林分微样地监测原理 |
| 4.3.3. 林分微样地检测原理 |
| 4.4. 精度检验指标 |
| 4.5. 实验验证与分析 |
| 4.5.1. 微样地布设基本情况 |
| 4.5.2. 微样地法与实测样地法对比 |
| 4.5.3. 点云微样地法与实测微样地法对比 |
| 4.5.4. 讨论分析 |
| 4.6. 本章小结 |
| 5. 林分生物量/碳储量动态预测技术 |
| 5.1. 模型研建思路 |
| 5.2. 研究数据采集与处理 |
| 5.2.1. 数据来源 |
| 5.2.1.1. 连续清查固定样地数据 |
| 5.2.1.2. 环境因子数据 |
| 5.2.2. 数据整理 |
| 5.2.2.1. 样地数据关联 |
| 5.2.2.2. 样地生物量计算 |
| 5.2.2.3. 建模因子筛选 |
| 5.2.3. 主要数据处理工具 |
| 5.3. 建模技术方法与评价 |
| 5.3.1. 样地数据划分 |
| 5.3.2. 模型评价指标 |
| 5.3.3. 林分生物量数理统计模型的建立方法 |
| 5.3.3.1. 建模因子标准化 |
| 5.3.3.2. 模型建立 |
| 5.3.3.3. 模型结果及精度评价 |
| 5.3.3.4. 分析与讨论 |
| 5.3.4. 林分生物量机器学习模型的建立方法 |
| 5.3.4.1. 数据整理 |
| 5.3.4.2. 模型建立方法 |
| 5.3.4.3. 模型结果与精度评价 |
| 5.3.4.4. 分析与讨论 |
| 5.4. 林分生物量/碳储量预测分析 |
| 5.4.1. 林分生物量预测 |
| 5.4.2. 林分碳储量预测 |
| 5.4.3. 不同建模方法的对比分析 |
| 5.5. 本章小结 |
| 6. 结论与展望 |
| 6.1. 结论 |
| 6.2. 技术对比 |
| 6.3. 创新点 |
| 6.4. 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（8）时空轨迹数据的结构化处理与行为语义感知（论文提纲范文）
| 本论文创新点 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 大数据与时空大数据 |
| 1.1.2 时空轨迹大数据 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 时空轨迹数据挖掘 |
| 1.2.2 结构化道路信息提取 |
| 1.2.3 时空轨迹数据语义感知 |
| 1.3 研究内容及论文组织 |
| 1.3.1 研究对象与研究目标 |
| 1.3.2 研究内容与技术路线 |
| 1.3.3 论文结构与章节安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 理论基础与技术方法 |
| 2.1 时空轨迹相关概念 |
| 2.1.1 时空轨迹基本定义 |
| 2.1.2 时空轨迹获取与分类 |
| 2.1.3 时空轨迹基本特征 |
| 2.2 时空轨迹相关理论模型 |
| 2.2.1 运动空间与运动概念模型 |
| 2.2.2 时空GIS与时空数据模型 |
| 2.2.3 时间地理学 |
| 2.2.4 行为地理学 |
| 2.3 时空轨迹相关处理技术与方法 |
| 2.3.1 轨迹数据预处理 |
| 2.3.2 轨迹数据存储管理 |
| 2.3.3 时空轨迹数据挖掘 |
| 2.3.4 其他处理技术方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 面向众源车辆轨迹数据的结构化道路信息提取与更新 |
| 3.1 众源车辆轨迹数据分析 |
| 3.2 道路信息与轨迹数据关联分析 |
| 3.2.1 道路几何拓扑信息 |
| 3.2.2 道路属性语义信息 |
| 3.2.3 道路变化信息分析 |
| 3.3 三角网支持下的低频车辆轨迹提取结构化道路信息 |
| 3.3.1 问题分析 |
| 3.3.2 方法原理 |
| 3.3.3 实验结果分析 |
| 3.4 众源车行轨迹数据的路网变化信息检测与更新方法 |
| 3.4.1 问题分析 |
| 3.4.2 方法原理 |
| 3.4.3 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 面向人类活动轨迹数据的路网精细建模与地图重建 |
| 4.1 人类活动轨迹数据分析 |
| 4.1.1 活动轨迹数据获取 |
| 4.1.2 活动轨迹数据类型 |
| 4.1.3 活动轨迹数据特征 |
| 4.1.4 活动轨迹与精细路网信息关联分析 |
| 4.2 活动轨迹数据构建精细道路地图过程认知分析 |
| 4.2.1 轨迹数据综合过程 |
| 4.2.2 图结构抽象建模过程 |
| 4.2.3 专题地图分层构建过程 |
| 4.3 基于多类活动GPS轨迹的中小区域精细道路地图构建 |
| 4.3.1 问题分析 |
| 4.3.2 方法原理 |
| 4.3.3 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 面向时空轨迹数据的活动行为建模与场所语义感知 |
| 5.1 轨迹数据的时空语义感知 |
| 5.1.1 时空行为语义感知 |
| 5.1.2 场所位置语义感知 |
| 5.1.3 活动事件语义感知 |
| 5.1.4 时空语义感知框架 |
| 5.2 低频车辆轨迹加油停留行为识别与加油场所信息提取 |
| 5.2.1 问题分析 |
| 5.2.2 方法原理 |
| 5.2.3 实验结果分析 |
| 5.3 慢跑运动轨迹绕圈周期行为探测与运动场所信息提取 |
| 5.3.1 问题分析 |
| 5.3.2 方法原理 |
| 5.3.3 实验结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 时空轨迹数据结构化处理原型系统实现 |
| 6.1 系统架构设计 |
| 6.1.1 系统设计思路 |
| 6.1.2 系统总体设计 |
| 6.1.3 系统开发环境 |
| 6.1.4 系统实验数据集 |
| 6.2 系统功能模块设计与实现 |
| 6.2.1 轨迹数据预处理模块 |
| 6.2.2 轨迹数据挖掘模块 |
| 6.2.3 系统交互与可视化模块 |
| 6.3 系统示例展示 |
| 6.3.1 系统主界面 |
| 6.3.2 系统功能模块展示 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 研究总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 中外文参考文献 |
| 攻博期间发表的科研成果 |
| 致谢 |
（9）基于云辐射的机场高填方压实质量实时监控系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 国内机场的大规模建设 |
| 1.1.2 山区机场建设的合理性 |
| 1.1.3 高填方机场建设的现状和问题 |
| 1.1.4 小结 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 压实施工工艺发展现状 |
| 1.2.2 填方压实施工质量控制现状 |
| 1.2.3 压实质量监控系统研究现状 |
| 1.2.4 小结 |
| 1.3 本文研究思路与主要内容 |
| 第二章 基于云辐射的压实质量监控系统 |
| 2.1 云辐射技术及压实质量监控系统的结构 |
| 2.2 压实质量控制的关键指标 |
| 2.3 压实质量监控系统的硬件 |
| 2.4 压实质量监控系统的软件 |
| 2.5 压实质量监控系统的基本功能 |
| 2.5.1 实时提示功能 |
| 2.5.2 历史信息回放功能 |
| 2.5.3 信息管理功能 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 冲击碾压压实工艺最佳路径设计 |
| 3.1 冲击碾压压实整体路径设计 |
| 3.1.1 整体路径设计的边界条件 |
| 3.1.2 大范围核心区域规划路径算法 |
| 3.1.3 非核心区域规划路径算法 |
| 3.2 冲击碾压实时动态路径设计 |
| 3.3 辅助驾驶中实时提示路径的应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 高填方压实施工的虚拟现实监控技术 |
| 4.1 高填方压实施工虚拟现实总体设计 |
| 4.2 高填方压实施工虚拟现实静态功能 |
| 4.3 高填方压实施工虚拟现实动态功能 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 碾压机械无人驾驶技术研究 |
| 5.1 填土压实施工领域无人驾驶应用现状 |
| 5.2 碾压机械无人驾驶技术方案 |
| 5.3 无人驾驶技术实施与验证 |
| 5.3.1 试验场地测试 |
| 5.3.2 北京新机场无人驾驶测试 |
| 5.3.3 徐工集团无人驾驶测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 工程实践 |
| 6.1 承德普宁机场压实监控测试 |
| 6.1.1 工程简介 |
| 6.1.2 监控系统的应用 |
| 6.1.3 总结与问题发现 |
| 6.2 北京大兴新机场压实施工监控 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）基于条纹阵列探测的中高空激光雷达测绘系统关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 激光雷达测绘技术发展动态 |
| 1.2.1 激光雷达系统 |
| 1.2.2 系统定标与数据预处理技术 |
| 1.2.3 点云滤波方法与数据处理软件 |
| 1.3 本文的研究内容和结构安排 |
| 第二章 新体制激光三维成像雷达测绘系统定位模型与设计仿真 |
| 2.1 基于条纹原理阵列探测器的三维激光雷达工作原理 |
| 2.1.1 系统组成 |
| 2.1.2 工作机制 |
| 2.2 系统误差模型构建及精度分析 |
| 2.2.1 产品精度要求 |
| 2.2.2 定位精度估算模型 |
| 2.2.3 各项误差的仿真与影响分析 |
| 2.2.4 总体精度分析 |
| 2.3 系统参数设计分析 |
| 2.3.1 扫描角、采样点密度设计分析 |
| 2.3.2 激光能量与探测距离设计分析 |
| 2.4 仿真验证 |
| 2.4.1 地面激光点覆盖情况仿真 |
| 2.4.2 系统设计参数下高程精度和水平精度仿真分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 系统定标与误差校正技术 |
| 3.1 定标内容设计 |
| 3.1.1 定标拟解决的关键问题 |
| 3.1.2 中高空机载激光雷达系统定标内容的确定 |
| 3.2 定标模型和算法研究 |
| 3.2.1 地面静态定标——激光测距定标 |
| 3.2.2 地面静态定标——光束指向角定标 |
| 3.2.3 地面静态定标——安置角定标 |
| 3.2.4 地面静态定标——GPS偏心分量定标 |
| 3.2.5 动态飞行定标——激光雷达安置角偏差人工检校 |
| 3.2.6 动态飞行定标——安置角的自动定标 |
| 3.2.7 动态飞行定标——测距误差定标 |
| 3.2.8 动态飞行定标——光束指向角定标 |
| 3.3 定标器、定标场设计 |
| 3.3.1 定标器设计 |
| 3.3.2 定标场设计 |
| 3.3.3 定标规划实施 |
| 3.4 定标试验与结果分析 |
| 3.4.1 试验场地选择 |
| 3.4.2 静态定标试验 |
| 3.4.3 动态定标飞行试验 |
| 3.4.4 试验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 激光雷达三维点云高精度解算 |
| 4.1 中高空激光雷达系统数据预处理流程 |
| 4.1.1 中高空激光雷达系统作业流程分析 |
| 4.1.2 中高空激光雷达系统数据预处理流程设计 |
| 4.2 结合GPS/IMU的激光雷达高精度位置姿态解算 |
| 4.2.1 事后处理高精度位置姿态解算方法 |
| 4.2.2 实时位置姿态数据解算方法 |
| 4.3 激光雷达系统校正技术 |
| 4.3.1 大气影响误差校正 |
| 4.3.2 激光雷达系统几何校正 |
| 4.4 条纹阵列成像模式下激光三维点云解算 |
| 4.4.1 激光三维点云解算流程 |
| 4.4.2 粗差剔除 |
| 4.4.3 条纹原理阵列探测激光雷达系统指向角计算 |
| 4.4.4 激光点云三维坐标解算 |
| 4.5 点云强度影像处理 |
| 4.6 点云质量评价 |
| 4.7 预处理原型软件设计与算法验证实验 |
| 4.7.1 预处理原型软件设计 |
| 4.7.2 算法验证实验 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 激光雷达点云自适应滤波策略和方法研究 |
| 5.1 机载激光雷达点云滤波算法分析与比较 |
| 5.2 传统的形态学滤波算法 |
| 5.2.1 算法原理 |
| 5.2.2 算法流程 |
| 5.3 自适应滤波策略和处理流程 |
| 5.3.1 传统滤波算法存在的问题 |
| 5.3.2 自适应滤波策略 |
| 5.3.3 自适应滤波处理流程 |
| 5.4 基于等值线的点云区域分割 |
| 5.4.1 等值线提取 |
| 5.4.2 地形分割 |
| 5.5 自适应滤波模型 |
| 5.5.1 自适应综合模型构建 |
| 5.5.2 滤波模型参数分析与设置 |
| 5.6 点云自适应滤波实验及结果分析 |
| 5.6.1 自适应滤波实验数据 |
| 5.6.2 自适应滤波实验方法设计 |
| 5.6.3 自适应滤波实验及结果分析 |
| 5.6.4 自适应滤波实验结论 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 进一步研究的内容 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
四、提高山区GPS定位精度的有效途径（论文参考文献）
- [1]基于移动激光雷达数据的路面状况检测方法研究[D]. 钟棉卿. 长安大学, 2020(06)
- [2]基于密集型数据的上海市人口时空格局及其暴雨内涝情景的风险研究[D]. 姚东京. 上海师范大学, 2020(02)
- [3]基于CORS的移动RTD及其精度评测方法[D]. 曹宇剑. 西安科技大学, 2020(01)
- [4]GPS-RTK技术在既有铁路高程勘测中的应用方法研究[D]. 任洁. 兰州交通大学, 2020(01)
- [5]面向山区地形测绘的UAV倾斜摄影测量应用研究[D]. 郭天伟. 昆明理工大学, 2020(04)
- [6]贵州山区单基站CORS的关键技术研究[D]. 周宾喜. 贵州师范大学, 2019(03)
- [7]林分因子测计关键技术研发与应用[D]. 刘金成. 北京林业大学, 2019(04)
- [8]时空轨迹数据的结构化处理与行为语义感知[D]. 杨伟. 武汉大学, 2019(06)
- [9]基于云辐射的机场高填方压实质量实时监控系统[D]. 阮杨志. 北京航空航天大学, 2018(01)
- [10]基于条纹阵列探测的中高空激光雷达测绘系统关键技术研究[D]. 胡国军. 战略支援部队信息工程大学, 2018(12)