基于广义回归神经网络的GPS高程转换

为提高GPS高程转换的精度,采用广义回归神经网络(GRNN)进行拟合。将控制点的X、Y坐标作为网络输入,高程异常作为网络输出,采用实验数据训练网络,训练完成的网络作为模型进行高程异常预测。结果表明,GRNN方法具有较高的GPS转换精度。

TerraScan在激光扫描中的应用研究

介绍了TerraScan在激光扫描中的应用,并就其数据处理及结果进行了详细分析,指出用TerraScan对激光扫描数据处理将会越来越广泛,激光扫描技术是测绘领域的研究和运用方向。

单基站CORS-RTK测量的精度分析

介绍了单基站CORS系统的特点,结合理论技术研究分析,确定精度误差来源,并通过多种测试手段,结合大量实践测试数据,对误差进行详细分析总结。单基站CORS系统的建立与维护费用较低、建设周期短、定位精度高等特点,使其有着广泛的应用前景。

基于三维激光扫描数据的精细地形测绘

我国是一个幅员辽阔的大国,在地形测绘的过程中,会遇到各种各样的地形因素,包括平原、高山、陡崖、峡谷、河流、森林等。对于地形复杂,气候恶劣的地区,通过传统的测绘方法很难实现精细地形测绘,传统测绘方法不光要耗费大量的人力物力,测绘过程中还伴随着很大的危险。三维激光扫描技术作为一种非接触测量方式,具有实时、动态、高精度等特点,弥补了传统测绘方法的不足,可以满足精细地形测绘的需求。本文介绍了三维激光扫描的工作原理,并分析了三维激光扫描在精细地形测绘中的应用和存在的问题。

样本数据归一化方式对GPS高程转换的影响

基于神经网络的GPS高程转换中,样本数据的归一化是必要的,样本数据的归一化存在两种方式。本文结合实例分析了样本数据归一化后产生数据差异的原因;运用标准BP神经网络模型、广义回归神经网络模型和RBF神经网络模型进行运算,将转换结果进行对比,得出不同的归一化方式会对GPS高程转换结果产生一定的影响,并对实际应用中归一化方式的选择提出了合理的建议。