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期刊信息/Journal information
测绘与空间地理信息
测绘与空间地理信息

鲍英华

月刊

1672-5867

smgis@163.net

0451-86894341

150081

哈尔滨市南岗区测绘路32号

测绘与空间地理信息/Journal Geomatics & Spatial Information TechnologyCSTPCD
查看更多>>本刊是黑龙江测绘局主管、黑龙江省测绘学会主办的反映测绘学科及地理空间信息科学前沿理论和技术并指导地理信息工作者从事科研、开发、生产的技术性、知识性刊物，主要刊载测绘高新技术、地球空间信息和地理信息系统的前沿理论与技术；地理信息系统工程建设的技术总结与经验交流；测绘行业管理与改革的先进经验；测绘生产技术交流、科研成果推广及教学经验介绍等；测绘学和地理信息学中的理论探讨；国内外地理信息学术动态及测绘科技报道与介绍；测绘科普知识；测绘仪器最新发展等。
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    无人机倾斜摄影三维建模软件对比分析

    贾蕾王承安王贺祥
    176-179页
    查看更多>>摘要：倾斜摄影测量是一种能够在短时间内实现对大型真实场景进行三维建模的有效方法.本文通过五镜头旋翼无人机倾斜摄影获得立体影像数据,将其分别导入 Context Capture和重建大师两个软件中,空三创建研究区高精度三维模型,通过建模及对模型成果分析,对比出两个软件的优缺点和差异.研究发现重建大师的建模效果和建模速度优于Context Capture,但后者的模型精度优于前者.

    无人机倾斜摄影三维建模软件对比重建大师

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    基于三维激光点云的地面提取

    巫春涛郑加富
    180-182,187页
    查看更多>>摘要：实现汽车无人驾驶技术的关键在于精准地提取地面信息,现阶段主要采用启发式算法和点云分割手段来实现地面提取.为提升地面识别精度以及评估各类机器学习算法运用效率,本文使用了KNN、决策树以及支持向量机3 种常见的机器学习分类方法对三维激光点云数据中的地面和非地面点进行识别分类.实验采用包含多重地物特征标记的城市场景3D点云数据集VMR-Oakland-v2 进行模型训练,并使用训练后的模型对实采三维点云数据进行分类验证,结果表明,KNN和决策树模型取得了较好的提取效果,从模型大小和训练时间上来看决策树模型占用空间较大,效率较低也取得了较好的分类精度.

    地面点云提取三维激光扫描机器学习分类算法

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    基于三维激光点云的地铁隧道特征提取方法研究

    陈慧杨朋卫韩潇
    183-187页
    查看更多>>摘要：针对地铁隧道的结构化特点,为实现轨道及月台平面的自动化巡查,本文提出一种基于几何约束的轨道及平面点云特征快速提取方法.对于隧道激光点云,通过PCA估计的方法确定其点云主轴方向并将其矫正至水平;在此基础上利用直通滤波提取隧道横截面点云,通过RANSAC拟合构建横截面数学模型;然后计算截面上各点到拟合圆心的距离,依据点心距的变化提取候选轨道点与平面点;根据两组截面的特征点优化求解直线与平面方程,计算点线、点面距离,完成直线、平面的特征提取.研究结果表明,轨道检测精度较好,检测准确率高.

    地铁隧道激光点云特征提取

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    数智地图实践——以《广东省地图集》为例

    钟智珊
    188-190,194页
    查看更多>>摘要：以《广东省地图集》为例,着重探讨了地图服务如何依靠以"数智化"(数字化、智能化)为特征的高新技术进行服务升级."数智化"技术与地图学的具体融合实践,主要从"图库一体化"技术、新媒体地图服务方面的实践与应用展开论述,通过实践解决了高质量地图产品与低效率地图制图之间的矛盾,扩大了地图数据的应用范围,拓宽了地图服务的传播途径,提升了地图服务的受众量.

    图库一体化新媒体地图地图集

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    拟稳平差在铁路沉降变形监测中的应用

    依扎提古丽·阿布列利木
    191-194页
    查看更多>>摘要：拟稳平差在评估基准点稳定性和分析铁路沉降变形方面具有重要作用.在处理变形监测网数据时,使用经典平差方法会受到基准点不稳定性的影响,从而影响平差模型的精度.为此,本论文引用MATLAB软件,采用稳定的基准点和秩亏平差两种方法来选择拟稳点,并进行拟稳平差.同时,还利用数理统计法对所选的拟稳点进行稳定性测试.以某公铁大桥变形监测网为实例,详细讨论了这两种拟稳点选择方法,并将拟稳平差结果与秩亏自由网平差进行对比.研究结果表明,拟稳平差方法具有更高的精度,并且拟稳点的选择直接影响拟稳平差监测点变化量的准确性.

    拟稳平差平均间隙法稳定性分析MATLAB

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    基于灰色荷载预测的多元线性模型预测高层建筑沉降

    张明智张明栋
    195-197,201页
    查看更多>>摘要：高层建筑物沉降已经成为一种普遍的城市疾病,为了避免由于高层建筑物沉降导致的灾害,对其进行监测、预测极其重要.为了解决某些情况下荷载估算困难的问题,提出一种利用灰色GM(1,1)模型预测荷载,然后利用多元线性回归模型预测高层建筑物沉降量的组合模型.为了验证所提模型的有效性,通过与利用灰色GM(1,1)模型预测高层建筑物沉降量以及实测数据进行对比,发现组合模型与实测沉降量更接近,其沉降量绝对误差均不大于 0.06 mm,绝对误差最大值为0.06 mm,最小值为0.01 mm,效果较好.

    灰色GM(1,1)模型多元线性模型高层建筑物沉降预测

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    两侧基坑开挖对隧道影响的实测与分析

    刘文杰周建国江勇
    198-201页
    查看更多>>摘要：结合某基坑工程案例,采用数值方法分析了两侧基坑非对称开挖对既有运营隧道的影响.监测结果表明,两侧不对称基坑开挖施工,会导致隧道出现偏向于大基坑方向的位移,造成既有隧道出现一定的隆起变形;同时,开挖过程中合理安排两侧基坑施工作业顺序能有效控制隧道的水平位移.本研究可为后续类似工程优化设计和施工提供参考和借鉴.

    隧道两侧基坑变形

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    基于Kalman滤波的组合预测模型在建筑物变形监测中的应用

    王靖杜国政
    202-204,207页
    查看更多>>摘要：根据建筑物沉降监测数据的特点,结合Kalman滤波算法、BP神经网络模型以及AR自回归模型在数据降噪、数据预测中的优势,提出并构建了一种新的基于Kalman滤波的BP-AR沉降预测模型.该组合预测模型实现建筑物变形预测的主要步骤为:首先,通过Kalman滤波算法对原始观测数据进行降噪,消除随机噪声误差对观测数据的影响;其次,通过BP神经网络模型对降噪后序列进行建模与预测;最后使用AR模型对预测残差进行建模与预测.通过实际建筑物沉降监测数据对本文提出的组合预测模型进行验证,结果表明相较于BP神经网络模型与BP-AR模型,本文提出的组合预测模型的预测精度更高,有效降低了噪声影响,具有较高的优越性.

    建筑物沉降预测Kalman滤波BP神经网络模型AR自回归模型

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    基于倾斜摄影测量的矿区开采面沉降监测应用研究

    陈金友
    205-207页
    查看更多>>摘要：采用无人机倾斜摄影测量技术方法对贵州省清镇市麦格乡双麻窝铝铁矿开采面地表进行沉降监测作业,对获取的不同时期的航摄影像进行分析处理,生成DEM渲染数据成果,通过叠加分析多期DEM数据,获取DEM差值成果,直观展示不同时期开采面地表沉降变形信息;为对倾斜摄影监测成果进行精度检核,采用二等水准测量方法对倾斜摄影监测数据进行校核,验证了该技术方法在大面积矿区开采面沉降监测中的可靠性,消除了传统监测方法的弊端,大大提高了监测效率.

    倾斜摄影测量矿区开采面沉降监测DEM

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    基于手持式激光扫描仪系统的建筑物竣工测量

    王田聪肖笛朱丹莉
    208-210,214页
    查看更多>>摘要：为了探索测绘新技术在建筑物竣工测量中的应用前景,本文将手持式激光扫描仪应用到建筑物竣工测量中.首先通过ZEB-REVO RT手持式激光扫描仪外业采集试验区点云数据,通过内业点云数据解算、点云数据处理与点云坐标转换得到满足生产要求的激光点云数据;其次,基于点云数据进行建筑物地形提取与编辑;最后,通过传统高精度测绘成果精度检验手段对基于点云数据制作的竣工地形成果进行精度检验.试验结果表明:基于移动手持式激光点云数据制作完成的建筑物竣工成果点位平面精度为±3.7 cm,边长中误差为±2.3 cm,满足《城市测量规范》中的精度要求.

    手持式激光扫描仪竣工测量点云数据矢量提取精度验证

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