北京基础地理实体数据派生地形图的生产实践

根据“只测一次”新理念的基础地理实体数据,能够达到“多级复用”,并实现对现实世界分尺度表达,是目前新型基础测绘与实景三维建设中重点关注的问题。基于基础性、经济性、示范性原则,北京市作为全国率先开展新型基础测绘体系试点与建设的城市,其基础测绘成果的转型升级与高层次应用是一项重要任务。该文以北京市新型基础测绘示范区100㎞^(2)地形图标准化产品试生产为背景,利用地理实体无级综合表达技术,将基础地理实体数据通过定制选取、实体综合、制图派生、适配成图技术处理后,自动派生出1∶500、1∶2000、1∶10000地形图产品。通过分析派生成果的效果与效率,验证了该文生产实践的可靠性,可为全国新型基础测绘体系建设项目的开展提供可借鉴的方法支撑及经验成果。

内陆水下及近岸地形多源数据获取方法研究及应用

内陆水下及近岸地形数据获取有助于对内陆水域进行综合开发和精细化管理,具有重要的社会、经济和生态意义。针对单一数据获取难以满足复杂地形测量的问题,本文提出一种多源数据获取方法,采用航空摄影、机载激光雷达、多波束和单波束测深系统、人工实测等方法获取多源数据,经数据处理后获取全面覆盖水下、近岸、水陆交接处的地形数据,并以尼山水库为例进行试验应用。结果表明,本文方法既实现了水上水下一体化地形数据的获取,又保证了测量成果精度的可靠性,可广泛应用于大中型水库测量工程,为内陆水下及近岸地形测量提供技术支撑。

基于多源数据融合的城市洪涝模拟高精度地形构建方法

为了解决城市洪涝模拟精细地形数据难以获取的问题,提出了一种考虑管网数据、道路数据和建筑物数据等多源数据融合的城市洪涝模拟高精度地形构建方法。以唐山市龙王庙河周边区域作为实例验证研究区域,基于该方法构建的DEM建立了研究区城市雨洪模型(GAST-SWMM耦合模型),并对两场降雨条件下的雨洪过程进行了模拟,模拟得到的积水位置与实际积水位置相吻合,其中一场降雨条件下两处水位的纳什效率系数分别达到0.92和0.87,水位峰值相对误差为3.35%和3.63%,验证了方法的有效性,表明采用该方法构建的DEM能够较好地反映研究区域的地形特征,可满足城市洪涝模拟的精度要求。

基于深度学习和时空关联建模的降水数据地形订正方法

【目的】如何基于地形因素对降水数据进行误差订正(简称“地形订正”)是气象大数据研究的一个重要问题。但是,现有的降水数据地形订正方法存在两方面局限性:一是现有方法大多基于数据统计或传统机器学习而设计,未能拓展至特征学习能力更强的深度学习模型;二是现有方法亦未能结合气象数据的时间与空间关联信息以提升订正效果。【方法】提出一种基于深度学习与时空关联建模的降水数据地形订正方法。该方法首先对广东省降水数据和多源地形信息作预处理,结合经纬度进行对齐与编码,以构建相应的数据矩阵。进而结合各个格点的空间和时间邻域下的降水与地形数据进行多源时空信息建模,并结合降采样策略以缓解降水格点与非降水格点的数据不平衡性,最后构建深度神经网络进行回归订正。实验在广东省逾4000个气象观测站点、逾15万气象格点的真实气象数据上进行。【结果】实验结果验证了时空关联建模策略对提升降水订正效果的显著作用以及所提出方法相比于其他对比方法的性能优势。

基于数据-知识驱动的高精度海底地形绘制:以南海为例

海底地形具有非常重要的商业、工程、军事和科学研究价值。目前,常用重力场数据反演海底地形,如自由空气重力异常和垂直重力梯度。然而,由于现有方法反演海底地形具有较强的多解性,仍然无法准确获取高精度的海底地形。该文提出了重力-密度法与随机森林结合的数据-知识驱动新方法,以重建准确的海底地形。该方法在中国南海海域进行了测试,并与重力-密度法、随机森林以及现有的SIO模型进行了对比分析。反演结果显示,数据-知识驱动提供了更好的反演性能,随机森林和重力-密度法次之,SIO模型最差。相比于重力-密度法,数据-知识驱动的平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差分别降低了21%、25%和7%;而相比于随机森林,它们分别也降低了20%、20%和20%。此外,数据-知识驱动模型与船载测深数据具有较高的一致性,其差值大约有72%分布在±10 m范围内,占比高于其他三种模型。该结果证明了数据-知识驱动方法在海底地形反演中的可行性和有效性,有助于加快高精度海底地形的绘制。

基于地形趋势面的边缘波束数据处理方法研究

受多波束特点及水体环境的影响,多波束边缘波束的数据质量低于中央波束的数据质量。通过分析多波束边缘波束测深误差的影响因素,提出了通过相邻条带中央波束的水深数据获取地形趋势面来提高边缘波束的水深数据质量。在此基础上,推导出了水底地形的曲线拟合公式和边缘波束测深点误差改正公式,并采用了多波束实测数据进行了验证。结果表明:使用该方法处理后的多波束边缘波束水深数据质量明显提高,水深数据更接近真实水深,有效削弱了多波束边缘波束的测深误差,对如何提高多波束的边缘波束数据质量有指导作用。研究成果可应用于多波束数据处理软件的深度研发和多波束实测数据后处理。

基于地形图数据的煤矿塌陷区域研究

地面塌陷是地下矿产采空区常见的一种地质灾害,由矿山开采引起的地面塌陷往往形成洼地、槽谷或负地形,并伴随有不规则的开裂和地形起伏,对人类生产活动造成极大的危害。本文以陕西某矿区为例,根据其2011年高精度地形图数据和2021年高精度地形图数据,提取其高程点、等高线数据,在ArcGIS平台下生成高精度DEM数据,对比两期DEM数据,分析得出塌陷区域,并且套和其采掘平面工程图进行验证,为更合理地规划人类生产生活活动以及防治自然灾害提供强有力的支撑。

基于多源数据融合的矿山大比例尺地形图测绘方法研究

现阶段,多源数据融合方法在矿山大比例尺地形图测绘中的使用非常普遍,其具有成本低、精度高、效率高等明显优势。本文首先叙述了多源数据融合技术流程。其次,介绍了多源数据融合主要操作方法。最后,将多源数据融合的矿山大比例尺地形图测量精度进行对比,并得出测量精准度高的结论。

综合利用多源数据优势开展山区带状复杂地形测绘探究

文章基于贵州山区带状地形图测绘项目,针对贵州气候环境特殊、地理环境复杂等因素,提出采用基于倾斜实景三维模型测绘主要地形地物、正射影像辅助地物判别、激光雷达数据生产等高线的方式,综合利用多源数据优势开展地形图测绘,极大程度减少外业工作,切实提高作业效率。

GNSS在地形图制图中的动态数据采集与实时更新策略分析

研究旨在探讨GNSS在地形图制图中动态数据采集与实时更新的策略。通过分析GNSS技术的基本原理和地形图制图的需求,提出动态数据采集和实时更新的方法。在此基础上,结合应用案例验证该策略的有效性。结果显示,采用GNSS进行动态数据采集和实时更新可以提高地形图的精度和时效性。该文的研究为地形图制图领域提供一种有效的数据采集和更新方法,具有重要的应用价值和推广意义。

联合卫星测高重力数据构建海底地形的理论与方法研究

卫星测高技术反演海底地形是目前主要依赖的高效构建全球海底地形方法。论文主要针对利用卫星测高反演海底地形存在的关键技术问题,重点研究了联合卫星测高重力异常(gravityanomaly,GA)与重力异常垂直梯度(vertical gravitygradientanomaly,VGG)反演海底地形的非线性最小二乘迭代和顾及地形非线性项的最小二乘配置等理论与方法。

不同比例尺地形数据协同更新相关技术研究

为探索不同比例尺地形数据协同更新相关技术,本文以黑龙江省1∶10000地形数据与1∶50000地形数据为研究对象,通过数据对比、数据整合等实现1∶10000地形数据与1∶50000地形数据的协同更新。

山西省1∶10 000地形数据库图库一体化的设计与实现

随着数字测绘时代的开启,作为同一空间要素的不同表达形式,GIS的地形数据和制图数据以各自独立的设计思想和生产技术手段在不同的领域发挥着重要作用,但地形数据与制图数据的分离已不适应多专业领域不同层次综合应用和分析的需求。所以本文根据山西省1∶10 000标准分幅数据现状,基于Arc GISEngine开发了相关程序,并利用1∶10 000制图数据管理工具试生产了一批图库一体化的标准1∶10 000分幅数据。

基于FME生产典型地形要素解译样本数据

遥感影像智能化自动处理技术发展相对滞后,深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但深度学习样本数量和类型有限。本文以地理国情普查与监测项目遥感影像解译样本数据、地表覆盖和地理国情要素成果数据为基础,基于FME软件函数库中丰富的转换器,编写工作流生产建筑物、水域、道路、植被等典型地形要素解译样本数据,用于扩充高质量典型地形要素遥感解译样本数据库,支撑多传感器、多时相、多区域的深度学习训练,提升典型地形要素自动识别与提取准确率,为解决国产卫星影像处理和典型地形要素信息提取方面的关键技术问题提供样本数据支撑。

基于SuperMap iDesktop空间数据库的地形图快速生产

基于SuperMap iDesktop 10软件平台,提出了通过方案定制和协同编辑实现地形图快速生产的技术路线,以全要素1∶10000比例尺地形图数据制作1∶25000比例尺地形图为例,对实现地图快速保障的关键环节进行了阐述。该技术路线能够基于已有的多源地理信息数据和制图方案,快速提供和灵活制作符合要求的标准产品及定制化成果,从而缩短成图周期、实现快速保障应用,对新型测绘体系下的快速精准保障模式进行了有益探索。

基于多源点云数据集成的河道地形特征提取与变化监测

基于多源点云数据集成的技术,对河道地形特征进行提取与变化监测。通过融合不同来源的点云数据,实现了对河道地形的高精度建模,并提取出了河道的地形特征,如宽度、深度、坡度等。同时,利用上述特征对河道的地形变化进行监测,为水利工程、水资源管理和环境保护等领域提供重要的数据支持。

高精度地形测量数据获取与融合研究

高精度地形数据是地理信息系数,城市规划等多个领域至关重要的信息来源。本论文针对当前高精度地形测量数据获取与融合进行了详细的研究。首先,阐述了地形测量的重要性,并对几种主要的地形测量手段,例如遥感卫星、无人机以及地面激光雷达等进行了介绍,并对各自的优缺点进行了比较。接着,引入多源信息融合理论,提出一种新型的融合算法,针对数据特性以及测量误差,充分提取并利用不同测量源中的有效信息,提高地形数据的精度以及一致性。通过模拟实验,该算法在地形数据的获取与融合中表现良好,明显提升了地形数据的精度,并减小了多源数据之间的冲突。最后,以实际地形数据为例,验证了该方法的实用性及其效果。本论文的研究成果提供了一个有价值的参考,对于提高地形测量数据精度以及多源数据融合有着广泛的应用前景。

一种基于ArcGIS的地形图数据库合库方法

数据库成果是测绘项目最普遍的成果之一。在数字线划图生产过程中,当测图范围较大时,需要划分任务区进行作业,并按任务区存储地形图数据库成果,导致合并处理各任务区数据时流程复杂,采用人工方式不仅耗费大量时间,处理效率也较低。针对此问题,本文提出并介绍了一种基于ArcGIS模型构建器自动、快速分块存储数据库并进行合库的方法,可用于对以数据库形式存储的数字线划图分块库进行合并。经实际使用证明,该方法操作简单,可有效减少人工合库的工作量和出错率。

基于模糊粗糙集的工程地形测量数据缺失填补研究

由于工程地形测量受到多种因素影响,只能获取部分数据,填补后的数据中缺失值较多。因此,提出基于模糊粗糙集的工程地形测量数据缺失填补研究,深入挖掘工程地形测量数据的空间关联性,全面理解数据背后的空间结构和拓扑关系。为了更准确地描述地形特征,从多维度提取数据,利用模糊粗糙集进行数据降维,以降低计算的复杂度并保留关键信息。利用处理后的数据生成真实的测量数据序列,进而填补缺失值,形成完整的数据集。实验结果表明,该方法能显著减少数据的缺失数,提高数据的完整性。

基于无人机影像数据的工程测绘地形图生成方法研究

无人机工程测绘应用已经在土木工程、环境监测、农业管理等领域得到了广泛应用。本文借鉴了高分辨率三维信息获取技术和高程影像生成算法,提出一种基于无人机影像数据的工程测绘地形图生成方法。首先,通过无人机搭载的专业影像采集设备,获取覆盖整个测绘区域的航拍影像,然后将影像数据输入到优化的图像拼接和匹配算法中,生成全景航拍影像。接着,采用改进的数字地形模型(DTM)方法根据全景航拍影像生成地形数据,并依据地形数据利用地图生成算法,生成工程测绘地形图。研究结果表明,这种方法相比传统的地形图生成方法,可以有效提高地形图的生成速度和准确度,特别适用于大面积、复杂地形的工程测绘中。这项研究的成果,为提升工程测绘效率和精度提供了新的方案,有助于推动无人机在土木工程、环境监测和农业管理等领域的应用。