GPS RTK技术在地籍测量中的应用

一、概述 地籍测量常规的作业方法是先采用全站仪导线测量布设控制点,然后进行碎部测量。但这种方法由于经常受到起算控制点密度、测站间的通视条件等因素的影响,不仅会耗费大量的人力和资金,而且会影响工程质量和进度。近些年来,随着GPSRTK技术的进步，它已经广泛应用到测绘项目中。此外GPSRTK技术具有定位精度高、布点灵活、观测时间短、测站问无需通视、操作简便及全天候作业等优点，并显著提高了工作效率和经济效益，因此GPSRTK技术被广泛地应用在地籍测量项目中。

基于RS/GIS的土地石漠化时空变化趋势研究

石漠化是制约中国西南部发展的一种生态灾害,它引起水资源短缺、土地生产力下降、并加快了区域贫困的进程。只有充分认识石漠化的现状,掌握其发展趋势,才能制定有效的治理措施,缩小区域贫富差距,促进社会的和谐和稳定。广西平果县具有显著的喀斯特地貌,自1995年起铝业发展迅速,平果县也逐渐成长为"中国西部百强县",高速的经济发展更易对本身具有喀斯特地貌的脆弱生态环境造成破坏。使用RS和GIS技术对1994年、2000年、2009年的TM影像处理,提取计算出植被覆盖率、土壤裸露率,得到石漠化分级图。分析平果县近些年裸岩石漠化的面积变化及其变化产生的原因,并提出石漠化治理的措施。

襄樊市区城镇地籍调查的实施与体会

结合襄樊市区城镇地籍调查实例,介绍了地籍调查的工作程序、调查的基本原则和工作内容,分析了权属调查中的重点和难点,阐述了生产实践中总结的一些经验与体会。

监控视频与地理信息融合技术发展综述

监控视频在智慧城市、平安城市的安防、管理中发挥着重要作用。虽然视频数据具有实时、直观、丰富的特点,但与地理信息的耦合分析程度不高,无法有效利用视频本身的空间信息。同时,地理信息实时性差、更新慢,无法反映动态变化的场景。为了达到更好的效果,国内外很多学者、行业人员综合两者的优势,对监控视频与地理信息的融合开展研究。本文介绍了监控视频与地理信息融合的关键技术,分析了两者融合的研究现状及应用领域,最后结合遇到的瓶颈和困难,指出了今后可能的发展趋势。

监控视频动态目标的空间定位方法

针对监控视频动态目标的空间定位问题,本文在考虑相机畸变的前提下,对监控相机、目标像素坐标和地理场景之间的映射关系进行了研究,提出了基于数字表面模型(DSM)和基于平面约束的目标定位算法。首先,完成相机的标定,确定相机的成像模型;然后,提取畸变校正后的目标像素坐标,并通过目标定位算法计算目标的三维地理坐标;最后,进行了定位精度评定,并分析了两种定位算法的应用特点。本文的定位算法将以像素坐标定位的目标数据解析为以三维坐标定位的空间地理信息,为多摄像头的目标跟踪提供了统一的地理参考框架。

一种改进的多要素视觉/惯性初始化方法

针对现有视觉/惯性初始化算法中要素不全面、估值不准确等问题,提出一种包含尺度、重力、陀螺仪零偏、加速度计偏置以及关键帧速度的多要素初始化方法,该方法通过同步估计加速度计偏置和关键帧速度来提升加速度计偏置的收敛速度和准确性,从而提升初始化的速度。此外,通过对结束时间设置了判定条件,保证在不同情况下均能快速、准确地获取初值。最后,以调整不同阶段的关键帧插入策略来提升结果的可靠性,形成一套完整的视觉/惯性初始化过程。使用尤·罗·克(EuRoC)数据集对所提算法进行验证,结果表明初值能够在多种情况下快速收敛,并且在准确度上较原方法有明显的提升,能够保证后期导航的效率。

一种视觉导航影像特征点整体匹配算法

视觉导航领域已有的影像特征点匹配算法主要基于描述子的相似性度量,由于需要大量特征点且缺少对影像整体特征的考虑,影像匹配的实时性和可靠性受到影响。为此,提出一种基于聚类分析的影像特征点整体匹配算法。该算法对特征点集进行基于距离的聚类分析筛选出具有代表性且重复率较高的特征点,参考特征点分布情况将目标影像和待匹配影像剖分为4个区域,从每个区域随机选取两个特征点计算基本矩阵,基于核线约束和位置约束进行特征点的整体匹配并依据特征点间的几何相似性对匹配结果进行检核。选取慕尼黑工业大学彩色-深度数据集、无人机、移动机器人拍摄的影像进行影像匹配试验,结果表明,提出算法匹配正确率高达到97.1%,平均匹配时间小于25 ms,可以满足实时匹配的要求。

旋翼无人机运动场景及状态的视觉判定方法

针对视觉导航中相邻帧位姿估计方法使用不准确、估计不及时等问题,该文提出了一种基于视觉判定旋翼无人机运动场景及状态的方法。该方法通过计算基础矩阵和单应矩阵的匹配率、观察特征点分布情况和旋转角大小来判断旋翼无人机的运动场景及状态,并选择合适的位姿估计方法减小误差累积。最后,根据旋翼无人机在室内外采集的图像数据进行验证。实验结果表明,该文提出的方法能够准确地对旋翼无人机当前所处的运动场景及状态进行判定,为旋翼无人机的自主导航提供参考。