测量数据计算（精选9篇）
测量数据计算 篇1
随着摄影测量手段和信息获取技术的发展, 航空影像数据的获取周期越来越短, 航空影像数据的更新频率越来越快。
对于海量遥感数据快速处理以达到实现快速响应机制, 传统的摄影测量数据处理平台已经不能满足当前的生产需求。因此, 如何快速、高效地处理这些影像数据, 以及如何迅速的从影像数据中获取用户所需的基本信息 (如:概貌、土地的分类、土地利用情况、植被分布、水系的分布和变化, 灾害区的范围等) 是一个值得研究并且急需解决的问题, 也是建立遥感快速响应机制领域的一个重要的应用和发展方向。
本文将云计算模型处理的技术引入影像数据处理中, 设计了基于云计算的海量影像数据的云处理模型。
1 云计算模型构架
云计算的关键是如何实现大规模地连接到更加广泛的服务器甚至个人计算机, 使这些计算机并行运行, 各自的资源结合起来形成足可比拟超级计算机的计算能力。我们可以通过个人电脑或便携设备, 经由因特网连接到云中。对用户端来说, 云是一个独立的应用、设备或文件, 云中的硬件是不可见的, 如图1所示。
它的过程是这样的:首先, 用户的请求被发送给系统管理, 系统管理找出正确的资源并调用合适的系统服务。这些服务从云中划分必要的资源, 加载相应的Web应用程序, 创建或打开所要求的文件。Web应用启动后, 系统的监测和计量功能会跟踪云资源的使用, 确保资源分配和归属于合适的用户。
2 云计算处理模型的运行机制
基于云计算模型的影像数据处理模型是在传统的影像数据处理流程的基础上突破了传统的计算模式, 使用了云计算强大的计算资源来完成整个数据处理中的大量的数字运算。其中包括任务的分发、云端处理以及处理完数据的集中和影像的镶嵌等操作。
2.1 云处理模型的体系结构
图2为基于云计算模型的影像数据处理系统的体系结构。云工作站负责管理和分发任务, 云端处理服务器依据分发的任务, 从云存储中取出影像进行相应的处理, 通过TCP/IP通信协议与服务器建立通讯。当对应的云端处理服务器 (可以是大型的计算机业可以使微型的个人机) 接收到任务时, 通过调用系统的计算资源进行相应的处理服务, 同时通过云端系统之间的相互通信可以实现一些软件资源的共享等。
2.2 云处理模型的工作流程
图3为基于云计算模型的影像数据处理系统的一般的工作流程, 主要包括任务表的创建与分发, 云端系统的具体的处理过程以及数据成品的集中和影像的镶嵌。利用云计算强大的计算资源来完成其中涉及到的巨大的运算要求。
3 基于云计算的航空影像处理模型
在这个模型系统中, 主要包括数据的预处理和专题信息的提取。在后期的制图过程中主要包括地图信息的符号化和综合。
3.1 预处理
遥感图像的预处理主要包括几何校正和辐射校正, 还包括其他的预处理手段, 如图4所示。遥感图像成图时, 由于各种因素的影响, 图像本身的几何形状与其对应的地物形状往往是不一致的。遥感图像的几何变形是指图像上各地物的几何位置、形状、尺寸、方位等特征与在参考系统中的表达要求不一致时产生的变形。遥感图像的变形误差可以分为静态误差和动态误差两大类。静态误差是在成像的过程中, 传感器相对于地球表面呈精致状态时所产生的各种变形误差。动态误差主要是成像过程中由于地球的旋转等因素所造成的图像变形误差。遥感图像的几何处理主要包括图像的粗加工、精纠正, 还包括重采样以及共线方程的纠正的。
由于航空影像成像过程的复杂性, 传感器接收到的电磁波能量与目标本身辐射的能量是不一致的。传感器输出的能量包含了太阳位置和角度条件、大气条件、地形影响和传感器本身的性能所引起的各种失真, 这些失真不是地面目标本身的辐射, 因此对图像的使用和理解会造成影响, 必须加以校正或消除。辐射校正就是指消除或改正遥感图像成像过程中附加在传感器输出的辐射能量中的各种噪声的过程。
在影像数据制图中, 数据的收集一般包括遥感影像数据的收集和其他非空间数据的收集, 在充分收集历史和当前数据的基础上要对于资料进行初步的整理。数据的预处理主要包括影像数据的几何处理和辐射校正。预处理的云处理模型已经在之前介绍过了。
3.2 中期操作
在传统的遥感影像专题信息提取中主要包括影像数据的格式转化, 图像的增强和均衡化、波段的融合、纠正等, 文本资料的分类, 地图信息的分析, 同时在信息的提取中有监督法分类和非监督法分类, 以及分类后处理等操作。在基于云计算模型的遥感影像处理系统中, 上述的操作方法不变, 变化的是计算的模式。传统的处理模式是串行的处理, 基于云计算的遥感影像处理模式主要是利用云端系统强大的计算资源实现影像的实时处理。
在完成任务的分发后, 相应的云端通过直接的相互通信, 能够下载相应的处理模块所需的软件和模块, 同时按照当前服务器的计算资源状况完成相应的处理和任务的分发等。
3.3 后期操作
后期的专题地图的制作中主要包括地图信息的综合, 按照专题的信息决定地图信息的取舍, 突出重点的专题, 省略其他无关的要素, 符号化的过程主要依据可视化和视觉美学等知识进行取舍其中涉及到大量的计算任务仍然放到云端来完成。
影像数据的处理一般包括格式转换、图像的增强、均衡化、波段的融合等, 在影像数据的应用上主要有信息的提取、分类、专题图的制作等。
4 结论
云计算是一种颠覆性的技术具有深刻意义, 不仅对互联网服务, 而且对这个IT业都是一次革命。将它应用在航空影像数据处理领域更是一种大胆的尝试, 作为航空影像数据处理专业领域, 如何进行海量数据存储与处理、系统的扩展与开放等是该领域长期的瓶颈, 云计算的出现给解决这些问题带来了希望。本文详细探讨了遥感云计算的系统构成和实现方法, 并以一个具体的原型系统展现了航空影像云计算模式的用户界面、技术手段和运行流程。
摘要：本文面向摄影测量数据处理的云计算模型的构建为研究对象, 首先分析了云计算模型构建的需求, 进而进行了云计算模型的架构, 在此基础上, 探讨了云计算处理模型的运行机制和具体的模型实现。相信对从事相关工作的同行能有所裨益。
关键词：云计算,航空影像,数据处理,构架
参考文献
[1]甘倬.航空影像数据处理流程研究[J].测绘与空间地理信息, 2013, 5:16-19.
[2]吴岩.云计算模型国内外发展现状研究[J].科技资讯, 2013, 6:20-22.
测量数据计算 篇2
海洋测量异常数据的检测
随着现代科学技术的发展和应用,海洋测量领域已先后推出了多种具有高分辨率和高采集率的新技术测量手段,如用于海底地形测量的多波束测深和机载激光测深系统.作为数据后处理软件系统的一个重要组成部分,我们急需寻求一种有效的异常数据探测方法来对采集到的海量数据进行质量检查和控制.与陆地测量相比较,海洋测量具有明显的动态效应,由于海水阻隔的原因,海洋测量不仅受大气的影响,而且受海水运动和海水物理性质的影响,因此,海洋测量具有比陆地测量更多的.噪声干扰源,海洋测量出现粗差的概率也远远大于陆地测量,加上海洋测量进行重复观测比较困难,缺乏必要的几何图形检核条件,这也给解决粗差检测问题增加了一定的难度.
作 者：黄谟涛 翟国君 王瑞 欧阳永忠 管铮 Huang Motao Zhai Guojun Wang Rui Ouyang Yongzhong Guan Zheng 作者单位：天津海洋测绘研究所,天津,300061刊 名：测绘学报 ISTIC EI PKU英文刊名：ACTA GEODAETICA ET CARTOGRAPHICA SINICA年，卷(期)：28(3)分类号：P229关键词：海洋测量 异常数据 粗差检测 抗差估计 可靠性 marine survey abnormal data blunder detection robust estimation reliability
测量数据计算 篇3
测量的目的是确定被测量的值。由于测量工作的不完善以及人们对被测量及其影响的认识不足, 致使被测量的观测值每次往往是不同的。而且, 在测量前对观测值也是不可预知的。所以在每次测量实验报告中, 均应指出测量的不确定度以及被测量之间的相关系数。如在测量实验中, 经常会遇到计算两个量之间相关参数的问题, 常见的形如y=a+bx.y=a+bx+cx2，y=a+bx+cy+dxy, 以及y=Asin (ωx+μ) 等等。其中求直线y=a+bx的直线拟合参数a, b是较为常见且应用较广的。如利用自由落体运动测量重力加速度g值中, 当取得多组测量值x, y进行直线拟合g=2b便可得g值[1], 以得到最佳直线拟合参数a, b。在组合测量数据后期处理过程中, 常用的方法有分组计算法与分组求差法, 但是二者均会涉及到大量繁杂而冗长的数据计算, 本文将基于数学软件Mathematica分别介绍如下。
1. 假设实验数据
用下列数据 (如表1所示) , 分别就上述两种方法, 分别进行拟合并求出拟合参数a, b的值。
2. 分组计算法
测得的n组 (x, y) 数据带入方程均可形成方程yi=a+bxi+εi (为误差项) , 并得到了一个方程组。当n为偶数时, 便可将方程组分为两半 (均有) 个, 当略去误差项εl, 即可由两部分对应的二方程分别得到n/2个a和b的值。再求出a, b的平均值, 以及a, b的标准偏差。
2.1 处理程序
2.2 执行结果及分析
所以。分组计算法引入线性方程组用于求解实验数据的拟合参数, 对于一般精度要求不高的实验, 处理简单, 易于理解, 但是要求测量次数必须是偶数。
3. 分组求差法
在分组计算法中方程组的基础上, 将两部分方程分别求和:
3.1 处理程序
3.2 执行结果及分析
, 最终得知, 。前面的关于的前半部分与后半部分数据求和以及的平均值亦可得出作为验证和纠错的依据。分组求差法是利用误差求和会产生互相抵消的效果, 以使得明显变小, 已达到拟合直线参数计算的目的。但是, 与分组计算法法类似, 同样要求测量次数必须是偶数。
4. 两种处理方法的比较
4.1 共同点
分组计算法与分组求差法均是由所得n组数据, 由建立n个方程, 从方程组出发以拟合出a, b的数值;两种方法均要求测量次数n为偶数, 才能实现平均分组;在进行测量数据拟合a, b值的过程中, 均假设测量值xi的误差对a, b值的影响远小于yi的误差影响;拟合值a均与b有关, 这也是由方程的结构所决定的。
4.2 不同点
在误差项的处理上, 在分组计算法中是直接将二方程中的误差项忽略, 得出的是含有误差的和值;分组求差法是利用误差求和将会相互抵消的性质, 使得误差项的绝对求和变小;在值的不确定度的表示上, 分组求差法未能计算出值的标准不确定度。
5. 结语
由于测量的的定义不完整、方法不理想、设备不完善、环境不确定、人员的技术差异等等。在实际测量中, 要提高值的精确度关键在于测量本身。分组计算法与分组求差法只是提供了给我们在实验数据处理后期对组合测量数据分析和相关系数拟合的一种方法, 而且两种方法拟合相关系数的数值也有一定的差别, 在具体的实验中, 因根据实验要求进行具体分析得出最终采用方法。
参考文献
[1]杨树武.普通物理实验[M].北京:高等教育出版社, 2000, 5
[2]丁大正.Mathematics5在大学数学课程中的应用[M].北京:电子工业出版社, 2006, 6
公司数据测量中心年度工作总结 篇4
一、爱岗敬业打造优秀团队
测量中心维护着市话10985部的电话、宽带的装、拆、移机跳线工作，整个市局的112故障派修和整个市局2宽带的数据修改，故障咨询。
今年五月份，原来的97系统统一改为综服系统，经过短时间的培训后，我们开始用新的操作系统。界面和原来不同了，但我们的工作原则没有变，只要是装、拆移机，见到工单，立刻做数据，进行跳线，做到日毕日清。还积极和社区经理配合，及时修复电话、宽带等各种障碍。
对于112故障，及时派修，一天四次提醒社区经理及时修复故障，及时消障。仅以十月份为例，测量中心受理障碍总数1649部，及时修复率98.33%，各项故障维修指标均达到了市公司的维护标准，受到了运维部的表扬。
20xx年底，华胜鸣天宽带系统放在了测量中心。随着“光进铜退”工程的进一步深入，宽带割接频繁。包括分局在内的多个模块点的宽带用户，在割接过程中，工程队需要提供一手的正确资料，测量中心的人员需要对用户逐一更改VLAN值，才能保证每一个客户正常使用;市公司的大范围5100设备改至5300设备，由于绑定值不正确，造成用户不能上网，需要解除用户绑定，观察用户上网后，再给用户加上正确的绑定值;再其次是由于催缴欠费力度加大，宽带停机增多，个别用户不知欠费不能上网，同时由于线路的老化，宽带上网频繁掉线，加大了宽带的故障申告和投诉。所有这一切，增加了测量中心的工作量，给我们提出了更高的要求：不仅需要高度的责任心和积极诚恳的`态度，对用户耐心解释，消除用户的怨气，取得用户的谅解，还要在我们的能力管辖范围内，以最快和最准确的操作帮助用户解决问题。初步估华胜鸣天宽带系统月操作千条记录。
对于遇到的重大问题，及时把情况反映给领导，力争在最短时间内解决。今年十月中旬，藁城割接用户一万多部，到周末晚上大量用户反映不能上网，上去后总是掉线，正好晚上运维部郭主任打来电话，反映有一熟人不能上网。测量中心人员马上将用户的上网情况反映给她，估计是IP地址不够造成，郭主任马上和石家庄宽带数据中心联系，石机房人员又给了两条IP地址，用户上网掉线的情况马上解决了。这件事启示测量中心人员，拥有高度的责任心，用优秀团队的标准要求每个员工。不仅给公司带来效益，还能创造良好的社会信誉。
二、转型思变，齐心协力谋发展
测量中心积极参加局组织的各项培训，如：安全知识教育，健康讲座，综合业务培训，职业道德要求，还从内网上学习新业务知识，通过学习，思想上发生了新的变化，感觉能接触到的世界变宽了，视野也更加宽阔了，增加了战胜困难的信心和决心。
今年2季度的任务重，要销售电脑，奥运卡、发展同号、小灵通业务。各项业务单一去做，就会顾此失彼，班里进行讨论后，决定采用发挥优势，各个击破的办法完成。奥运金卡含金量高，收藏价值大，我们测量班仅此套就出售了两套。由于大家齐心协力，圆满完成了各项任务。
三、民主管理坚持不懈，营造宽松和谐的团队
测量中心不定期召开班会，分析一段时间出现的问题，不搞一言堂，大家畅所欲言，分析原因，提出整改措施。职工关心的任务政策、职工疗养、如何更好带薪休假，对公司的发展有何新的想法，提供合理化建议等，都可在会上讨论，发表自己的意见。
四、增强安全意识，消除安全隐患
测量数据计算 篇5
公司计量工作认真贯彻执行国家计量法, 坚持以“质量为中心, 标准化、计量为基础”的技术监督工作方针, 紧紧围绕以提高公司经济效益为目的开展工作。因深刻地认识到测井数据采集的准确可靠性直接影响公司的社会信誉和经济效益, 所以将测量数据作为计量管理的重点工作。围绕测量数据, 从加强测量设备管理入手, 以保证测量设备的完好和测量过程的有效性。并强化测量设备流程管理, 使测量设备从进入公司到报废每一环节都进行严格的控制, 形成测量设备的闭环管理, 从而保证测量数据准确可靠。公司的测井仪器以及专用标准器都纳入了计量管理, 成为公司的专用测量设备。目前, 公司有通用测量设备1 070多台 (件) , 专用测量设备1 800多支, 共建立了40多套计量标准装置。通过完善计量检测体系和加强测量设备管理, 为公司提高产品质量、降低成本提供了有力的保障。
测井公司一贯重视计量管理工作, 1989年被定为国家“二级计量合格企业”, 1996年被山东省评为“强制检定计量器具管理先进单位”, 1995以来连续多年被东营市和胜利石油管理局评为“计量执法先进单位”和“技术监督优胜单位”, 2000年在全国同行首家获得完善计量检测体系合格证书。2006年获得由中启计量体系认证中心颁发的《测量管理体系认证证书》和“AAA级”标志 (国家最高级别) 。
回顾测井公司近年来的发展历程, 主要是努力作好了以下几个方面的工作。
把好测量设备审批、采购、入库关
测井公司根据生产和服务的需要, 配备测量设备时, 首先做好配备前的策划工作。策划工作根据公司的管理渠道, 由不同的主管部门 (单位) 组织, 使用部门 (单位) 和有关单位参加, 对其有关测量的技术要求进行评审, 确保新配备测量设备的性能满足测量对象的要求。主管部门按照评审结果制定测量设备需求计划, 并经主管部门 (单位) 领导的批准方能实施。采购部门根据测量设备需求计划形成采购计划, 经主管领导批准后进行采购, 严格执行测量设备入库管理制度, 只有检验合格的测量设备方能入库, 否则一律不能入库。2009年测井公司入库检验测量设备中, 查出不合格测量设备7台 (件) , 全部由采购部门进行退还, 为公司挽回直接经济损失8 000多元。
加强测量设备周期检定 (校准) 管理, 保证在用测量设备准确可靠
根据测井公司生产经营的需要, 先后建立了“通用示波器检定”、电三表检定”“兆欧表检定”等8个项目的通用计量标准和“自然伽马测井仪校准”、“中子测井仪校准”等33项专用计量标准, 使公司测量设备自检率达到90%以上, 为测井公司节约了可观的外检费, 同时也大大方便了生产配合。对于测量设备的周检工作, 测井公司安排专人负责制定测量设备年度周期确认计划, 并下发到使用单位, 使用单位根据测量设备年度周期确认计划组织检定 (校准) , 监督部门定期监督检查其实施情况, 确保在用测量设备的有效性。测井公司每年参加周期检定 (校准) 的测量设备有1 880多台 (件) , 其中外送的200多台 (件) 。为了加强管理, 保证所有测量设备处于受控状态, 测井公司采用先进管理方法和运用现代计算机技术, 全面提高管理水平和工作效率, 在2008年、2009年分别实现了通用、专用测量设备微机化动态网络化管理, 运用先进的计量管理专用系统软件, 对测量设备的周期检定 (校准) 、新增、封存和报废等情况, 并由各级计量管理人员随时输入微机, 实现了测量设备台帐的动态网络化管理, 有效防止了测量设备丢失、漏检等现象的发生, 使测量设备的检定 (校准) 管理真正落到了实处, 保证了测量设备的量值统一, 测量数据准确可靠。
对于外检的测量设备, 管理原则是即满足生产经营使用又要确保测量设备的准确, 还要为公司节约成本。根据测量设备的使用时间、地点、用途、重要程度制定出不同的检定日期, 在不影响生产的情况下, 达到溯源的目的, 从而保证测量数据的准确性。随着科学技术不断的发展, 越来越多的高精度数字万用表服务于公司的科研、野外生产等单位。而公司电三表检定室只能检定三位半数字三用表及直流0.5级交流1.0级以下的三用表, 准确度高于三位半的数字万用表只能外检。目前公司高于三位半的数字万用表有90多件, 而外检费用高达5万多元。测井公司于2005年8月为电三表检定室配备了一台DO30-Ⅲ型多功能校准仪, 使检定精度从原来的直流0.1级提高到0.05级, 可以对四位半以下的数字万用表、各种0.2级电三表进行检定, 为公司每年节省检定费5万多元。另外, 2006年3月, 公司顺利通过井径刻度环校准装置的考核, 不仅保证了井径刻度环所出具的数据准确可靠, 做到及时为测井小队随到随检的服务, 而且每年还为公司节约外检费6万多元。
加强测量设备的标记管理, 防止测量设备的误用
首先对测井公司的测量设备进行了统一的标记管理。把标记分为永久性标记和非永久性标记两种形式:一次性确认的测量设备采用永久性标记, 用刻字或喷印等方法做出了标记, 非一次性确认的测量设备采用非永久性标记。经检定合格的测量设备粘贴合格标记 (绿色) , 校准合格的粘贴准用标记 (绿色) , 检定 (校准) 部分功能合格或降级使用的粘贴限用标记 (黄色) , 检定 (校准) 不合格的粘贴禁用标记 (红色) , 暂时不用的粘贴封存标记。标记上注明了该设备的编号、计量检定 (校准) 的有效期、检定 (校准) 人员。通过标记管理, 可以让使用者方便地了解所使用测量设备的状态, 防止未经检定 (校准) 或检定 (校准) 超周期的测量设备投入使用。
严格执行测量设备的启封、报废管理制度
测井公司是一个综合性的技术服务公司, 测量设备类型多且使用环境较差, 为了保证测量设备的计量性能和延长使用寿命, 测井公司在加强周期检定 (校准) 管理的同时, 严格测量设备启封、报废管理。一方面针对公司各单位计量工作状况和测量设备配备情况, 合理安排测量设备的使用和检定 (校准) 周期, 实现测量设备在公司内有序流转, 另一方面针对野外勘探测井的多变性等造成的测量设备闲置或使用频率降低及时办理封存手续, 需要使用时再办理启用手续, 这样既加强了管理又降低了检定及维护费用。2009年~2010年2月共办理封存的外检测量设备4台 (件) , 节约检定费用2万多元。
水深测量数据的筛选 篇6
1 数据筛选
1.1 人工筛选
人工筛选是指测深者凭工作经验, 根据测深纸上的测深信号记录, 进行分析、比较、剔除错误的水深值, 并对水深值进行加密和筛选的过程。人工筛选是早期水深测量数据筛选最主要的工作方法。人工筛选的优点是水深筛选合理, 不易遗漏特征水深点, 能比较正确地反映水下地形的真实情况。人工筛选的缺点是速度慢。
(1) 首先必须对测区内的水深情况有个基本的了解, 往往通过小比例尺水深图 (如1:10000的航道图或海图) 了解测区的深度基本情况。最大水深的位置和深度, 最小水深的位置和深度, 哪些地方有沉船、礁石或航行障碍物, 哪些地方需加密测线和测点等。
(2) 将测得的水深值与这些特征水深值进行比较, 将那些明显不符的水深值筛选出来 (如测区最深水深为20m, 而测得的水深确有50m等) , 对这些水深值进行分析, 看是否是量错水深或计算错误等。如果是某一点的水深出现异常, 应将该水深值去掉。如果是某一局部水深异常, 必须进行分析, 看是否是有航道图或海图内未测出的区域。必要时应该重测该区域。
(3) 通过勾绘等高线的方法筛选水深。采用人工或计算机自动勾绘等高线的方法, 将测区内的水深图初步绘制出来, 根据等高线走势筛选水深点。在鸭绿江河口或沿海平坦的海域, 等高线呈规则的直线状。在等高线出现异常的水域, 应对引起等高线异常的点进行分析, 是否是量错水深或计算错误等。
(4) 水深加密。在一些特殊的水域, 如礁石、沉船等, 可根据测深信号对该水域进行适当的水深加密, 使测得的水深更好地反映水下的真实情况。
1.2 自动筛选
随着水深测量及成图自动化水平的提高, 数字式的水深资料的获取和使用越来越普及。计算机处理水深资料逐步得到普及和推广。人工筛选的数字处理能力不如计算机, 对测深记录纸上的测深信号, 不能准确的读出确切的水深值, 而计算机的数字化深度记数却能把精确到小数点后1～2位的水深值快速显示出来, 处理速度也远比人工筛选快得多;但人工筛选的模糊综合处理能力却远远高于计算机, 当有干扰信号出现时, 人工筛选可根据经验, 很容易识别出真假水深。目的是剔除噪声信号和非真实水深值, 确保测深数据真实地反映水底地形。具体方法是通过设置水深值门宽进行筛选。
深度门技术与抗差处理:
从回声测深仪的测深原理来看, 正确接收的回波信号应该是从水底反射回的声波信号, 然而, 在实际工作中, 由于水草、气泡以及二次回波等干扰因素, 使测深仪记录中出现了假水深信号, 从误差角度来看, 即在水深值中出现了粗差, 一般采用设置深度门来消除这些干扰 (粗差) 。
深度门技术是一个普通实用的技术, 即在每条测线的起点首先选定一个可信的水深值, 以此为标定值设置深度门, 将后面的新测深度与门限相比较, 如果落入门限内, 则认为其合格。再以此深度为标定值, 重新设立深度门, 检验后面的水深值。如果新测水深值在门限外, 则在该深度处设立一个临时门, 并统计连续通过该门的水深个数, 假如个数超过设定位门长, 它们就会作为合格水深而被采纳;否则被舍弃。临时门的设置, 既保证了不遗漏特殊水深值, 又保证水深测量中出现连续丢失回波现象后, 能重新恢复水深门设置, 继续运行。深度门宽选择要根据测区水底起伏特征、船速和水深采样频率等具体因素合理设置。如果门宽太大, 会纳入不合格水深值;门宽太窄, 又会遗漏特殊水深值, 从而不能精确反映水底地貌, 甚至使筛选程序无法运行。
1.3 人工筛选与自动筛选相结合的方法
人工筛选和自动筛选都存在一定的优点和缺点。人工筛选筛选合理, 可对水深进行适当的加密, 容易识别真假水深, 判断准确等, 但速度慢, 效率低;自动筛选速度快, 效率高, 但不易判别真假水深, 对一些特殊水深无法判别和取舍。而它们的优缺点存在一定的互补性。在实际工作中, 采取人工筛选与自动筛选相结合的方法进行水深数据筛选。这样既能提高测深数据筛选的速度, 又能保证测深数据能真实地反映实际情况。
2 实验分析
2.1 水深点深度门技术程序设计
初始水深值确定是对测线起始的几个 (等于门长) 水深点进行处理确定的。水深门宽设置有两种方式, 一种是给出一个固定的数值参数, 另一种是给出当前水深值的百分比作为门宽, 使门宽随深度变化, 这样对深度变化大的测线更适用。
程序在筛选过程中将水深数据的点名、编码、X、Y和水深H在屏幕上显示出来, 并提问是否删除该点, 进行人工筛选当该点为正常点时, 可能是测线改变、门限太小或需改变初始水深值, 计算机提问是否需要重新输入初始水深值和重新输入深度门限, 实现人机对话。
程序生成文件如CGB、TJB等可在EDIT、WORD和记事本等环境下进行编辑修改, 直到满意为止。
数据来源:该实验数据来源于大东港7#、8#码头工程水深测量的第一条至第十二条数据, 测深数据采用SDH—13D型数字式测深仪自动记录, 并经过转换和计算得到。由于测深是往返测深, 水深数据是连续的, 无变化现象。
2.2 数据处理和分析
(1) 数据处理:
经过程序运行和数据处理筛选, 实验水深点总点数为456个, 水深点无异常点数434个, 水深异常点数22个。
(2) 门限的选取:
由于大东港地处鸭绿江下游, 该水域无礁石、水草、沉船等因素影响, 在1:50000的航道图上, 该水域无明显特征水深区域, 经人工筛选和数据分析, 点134、149、342和904均为正常水深, 是由于门限太小遗漏的特殊水深值, 因此, 门限的选择问题是深度门技术中的关键, 门限的选择要根据水底起伏特征、船速和水深采样频率等具体因素合理设置。如果门宽太大, 就会纳入不合格水深值;门宽太窄, 又会遗漏特殊水深值, 从而不能精确反映水底地貌, 甚至使筛选程序无法运行。
(3) 外界因素的影响:
经人工筛选、数据重新量取、重新计算和数据分析, 点418、03、528、621、615、231、310、324和703为水深量错。因此自动筛选不易识别真假水深, 最实用的方法是采用人工筛选和自动筛选相结合的方法。
(4) 程序运行良好, 实现人机对话, 在运行过程中, 保持很好的连贯性。
水深异常点进行删除确认, 使确有水深异常的水域进行人工筛选和自动筛选相结合, 同时可根据水深变化不断的调整初始水深值和深度门值, 达到实验目的和数据筛选。该程序适合于生产单位的实际应用。
3 结论及建议
脚型数据三维测量角度的研究 篇7
鞋是人们生活里不可或缺的一部分, 其舒适度与人们的生活工作息息相关。随着生活质量的提高, 人们对鞋的要求也越来越高。但鞋楦和鞋最终都是为脚服务, 因此不论是鞋楦设计, 还是鞋样设计, 首先要了解和掌握脚的形态、生理机能及脚型规律[2]。人脚的生理构造虽然是大同小异, 但是每个人的脚型尺寸却是千差万别的。因此作为制鞋研究人员必须充分了解脚型的特点及其变化规律[1]。脚的趾跖围长、跗背围长、兜跟围长是确定脚型的重要数据, 也是制鞋的重要依据。因此如何准确获得脚型围度数据是必须要关注的问题。
目前脚型自动测量采用的方法多种多样, 主要有机械法、投影法、光学法等。这些方法从一定程度上填补了脚型自动测量研究空白, 但都不约而同地存在一些缺点。如机械法属接触式测量, 测量精度较低, 测量过程复杂;光学法则对光学系统的要求较高, 数据处理繁杂, 而且不能完整地测出脚型轮廓参数。寻找一种方便、快捷的脚型测量方法, 仍是脚型自动测量上的难点之一[3]。
本文主要通过扫描脚长相近的人群的三维脚型图像, 运用delcam测绘方法测量脚跖围、跗围、兜跟围所在平面与相关平面的夹角, 确定脚型各围度最准确的测量角度。该研究对准确快速测量脚型三维数据以及完善鞋类研究具有重要的意义。
1 试验方法
1.1 研究对象
志愿者为30名女性, 年龄相近, 体型正常, 足部健康, 脚型大小适合穿着23#鞋, 已知试验流程并自愿参与试验。
1.2 测量要求
1.2.1 测量姿势
本试验分别对站姿和坐姿状态下的测试者足部进行扫描:站姿时采用自然的直立姿势, 双肩放松, 上肢自然下垂, 受测者站立在扫描仪内的有机玻璃板上, 另一只脚站立在扫描仪旁与受测脚水平;坐姿要求与站姿相近, 并且小腿不能倾斜, 要与玻璃板保持垂直。
1.2.2 测量精度
测量的长度单位为mm;测量的角度单位为°, 保留小数点后两位。
1.2.3 测量变量
根据试验条件, 以右脚脚趾在右, 后跟在左的图像为基准, 脚底所在平面为水平面。各个围长所在平面与脚形成切面, 将切面与脚侧面的交线与水平线所成角度定义为倾斜角。同理, 跗围与跖围所在平面与脚形成切面, 把切面与脚底的交线和表示脚宽度的竖直线所成的角度定义为扭转角。已知兜跟围扭转角度为0 (如图1) 。
1.3 研究方法
1.3.1 试验仪器
3D脚型扫描仪。
1.3.2 试验流程
测试项目: (1) 运用3D扫描仪采集样本右脚站姿和坐姿时脚型的三维图像; (2) 测量脚长 (mm) ; (3) 测量兜跟围、跗围和跖围的倾斜角 (°) ; (4) 测量跗围和跖围的扭转角 (°) 。
测试流程: (1) 试验前准备工作, 确保志愿者测试前24h内未参加过剧烈运动, 并告知试验流程及注意事项; (2) 调试设备, 并进行校正; (3) 依次统计志愿者的身高、体重等基本信息, 并按照试验要求, 对志愿者在站姿和坐姿两种情况下的右脚形态进行图像扫描; (4) 将扫描的图像导出归纳整理, 并导入到delcam中, 依次测量各角度数据。 (5) 统计数据并进行分析, 得出结论。
1.3.3 测量方法
将脚型图像按照试验要求置于屏幕上, 调整图像的位置, 准确测出脚的长度。根据部位点与脚长的比例关系, 准确选取第1趾跖关节点、第5趾跖关节点、第5跖骨粗隆点、跗背最凸点、舟上弯点、后跟凸点部位, 然后测量各角度。
2 结果与分析
2.1 试验数据
由于测量总是存在一些主观因素, 具有不可避免的误差。因此, 为了减小测量误差, 本试验分别对30位志愿者的右脚脚型进行了3次测量, 将求得的平均值作为最终结果。由表1可以看出, 站姿兜跟围倾斜角为34.79°, 跗围倾斜角为44.23°, 跖围倾斜角为56.10°, 跗围扭转角为13.72°, 跖围扭转角为19.96°;坐姿兜跟围倾斜角为35.85°, 跗围倾斜角为46.94°, 跖围倾斜角为57.65°, 跗围扭转角为13.02°, 跖围扭转角为18.16°。
由表1可以看出: (1) 坐姿时兜跟围、跗围、跖围倾斜角均比站姿时略大。其变化在1~3°之间, 兜跟围倾斜角的变化为1.06°, 跗围倾斜角的变化为2.71°, 跖围倾斜角的变化为1.55°, 由此可以看出跗围倾斜角变化较大。原因在于坐姿时足弓要比站姿时低, 第5跖骨粗隆点位置会稍有变化, 导致倾斜角增大。 (2) 坐姿时跗围和跖围的扭转角均比站姿时小, 其变化在0~2°之间, 跗围扭转角的变化为0.70°, 跖围扭转角的变化为1.80°, 由此可知跖围扭转角的变化较大。原因在于站姿时一般只有第1、第2、第5趾着地, 而坐姿时几乎全部脚趾都要着地, 第5趾会略有外张, 从而使跖围扭转角度增大。
2.2 试验分析
2.2.1 站姿数据分析
由图2可以看出, 站姿各测量角度均在一个极小的范围内波动, 各趋势线几乎近似于直线。
2.2.2 坐姿数据分析
鞋是针对人们日常生活而设计的, 所以需要了解多种姿态下人脚的形态。相比站姿, 坐姿是较为轻松的一种姿态, 此时脚也比较放松。图3描绘了坐姿情况下脚型各角度的变化趋势。由图3可以看出, 坐姿各角度的变化趋势均比较小, 基本围绕一中心值在极小的范围内变动。
2.2.3 测量角度综合分析
(1) 标准差分析
由表2可以看出, 站姿和坐姿的测量角度数据标准差均在0~1.5之间, 根据统计学原理, 该数据离散程度很小, 由于不可避免测量中主观因素的影响, 数据结果变动范围属于完全可以接受的程度之内, 所以该试验数据的可靠性完全可以信任。
(2) 抽样极限误差分析
本试验只对抽取的30个样本进行了统计分析, 相比于实际生活中的众多人群, 有很大的局限性, 因此为了确定最佳的测量角度, 需要计算样本的抽样极限误差。抽样极限误差是指一定概率下抽样误差的可能范围, 也称为允许误差。在设定可靠程度的前提下, 认为样本平均值与总体平均值的误差绝对不超过抽样极限误差。因此抽样极限误差与置信度 (即可靠程度) 的大小密切相关, 在其他条件不变的情况下, 抽样极限误差越大, 相应的可信程度越大。在实际设计鞋楦时, 可以根据工艺要求, 选择不同的置信度, 找到相应的测量角度, 来进行鞋楦的测量。
°
°
°
由表3可以看出, 该试验测量角度的抽样极限误差很小, 兜跟倾斜角的抽样极限误差为0.19, 跗围倾斜角为0.14, 跖围倾斜角0.16, 跗围扭转角0.12, 跖围扭转角为0.18。
(3) 总体测量角度范围分析
本试验分别选取了0.6 8 2 7、0.9545、0.9937三个置信度 (可靠程度) 进行了数据分析, 结合抽样极限误差, 最终得出表4结果。由表4可以看出, 置信度增大, 总体测量角度的范围增大。因此, 在鞋楦设计时, 可以根据工艺要求, 选择适当的测量范围。
3 结论
(1) 对于正常的适合穿23#鞋的脚型, 各围度数据有一中心值, 根据站坐姿两种姿势下的统计结果, 得出最佳测量角度:兜跟倾斜角为35.32°, 跗围倾斜角为45.58°, 跖围倾斜角为56.87°, 跗围扭转角为13.37°, 跖围扭转角为19.05°。由于测量总会出现抽样极限误差 (允许误差) , 因此本试验计算出了总体测量角度范围:由表4可以看出, 置信度为0.9937时, 兜跟倾斜角的测量范围为34.75~35.89, 跗围倾斜角的测量范围为45.16~46.00, 跖围倾斜角为56.39~57.35, 跗围扭转角为12.89~13.73, 跖围扭转角为18.51~19.59。
(2) 在进行鞋楦测量的时候, 只需要选取一个关键点, 再结合角度数据, 就可以确定两条直线, 从而确定一个截面, 测量出各部位的围长。该方法可以方便快捷地测出兜跟围、跗围、跖围的长度。
(3) 在鞋楦设计中, 可以根据工艺要求, 选择合适的置信度, 以确定测量的角度范围, 从而能够准确而便捷的获得需要的数据, 把握鞋楦的基本框架, 最终快速设计出符合人机工学的鞋楦。
参考文献
[1]王修行, 赖军, 秦蕾, 等.三维脚型测量技术及方法研究[J].中国个体防护装备, 2008 (5) :7-10
[2]陈国学.鞋楦设计[M].北京:中国轻工业出版社, 2005:6
隧道贯通测量精密数据处理 篇8
在隧道工程中, 隧道贯通必然含有贯通误差, 长隧道 (洞) 工程的贯通误差包括横向、纵向和竖向三个方向的贯通误差, 从目前的测量技术水平和工程要求两方面出发, 其中横向贯通误差最难达到。因此, 关键是解决横向贯通误差问题。横向贯通误差的来源包括洞外地面控制测量的误差、联系测量的误差、洞内导线测量的误差以及施工误差。洞外地面控制测量可采用GPS接收机进行高精度的基线测量, 因此洞外地面控制测量导致的误差相对较小, 横向贯通误差主要是由洞内导线测量以及施工方面等因素所引起的。
洞内导线测量要想获得较高的精度, 不仅要靠高精度的测量仪器以及严谨的施测过程, 还要对测得的数据进行精密的处理。本文结合上海崇明越江通道工程中的导线观测数据, 对其进行了不同的解算, 包括对导线边长观测数据加改正与不加改正, 以及采用导线网平差模型与边角网平差模型, 并对解算结果进行了分析比较, 结果显示边长改正对导线计算的精度影响较大。由此得出, 最为合适的隧道贯通中导线测量解算方式是加边长改正过后按边角网或者导线网平差模型进行平差, 这对隧道工程中测量数据的处理具有指导意义。
1 数学模型
1.1 导线网平差模型
这里采用的导线网为节点导线网, 即附加待定参数的条件平差模型[1]。将节点处的纵横坐标以及零方位角作为待定参数, 则可按附合导线列出每条导线的三个条件式, 分别为坐标方位角条件式、纵坐标条件式、横坐标条件式。三种条件式的一般形式可写为
组成法方程为:
1.2 边角网平差模型
边角网采用的是间接平差模型[1], 误差方程式分为两种, 一是边长观测值误差方程式, 二是方向观测值误差方程。两个误差方程的一般形式表示为
组成法方程为:
1.3 边长改正
由于坐标的投影平面是当地的平均高程面, 而导线观测是在距离地面一定高度的隧道, 所以必须对测得的边长从隧道的高程面投影到平均高程面上。另外, 边长从椭球面投影到高斯平面时还应顾及到高斯投影改正。
如图1所示, 边K06-SZ11观测边长为663.716m, 所处的高程面高程为-11.109m, 将其投影到城市平均高程面上 (高程为4.000m) 。通过上述改正可得投影面改正为0.0016m, 高斯投影改正为0.0033m。
2 工程实例
本文采用的数据为上海崇明越江通道工程中浦东至长兴岛隧道贯通中的导线观测数据, 上行线圆隧道段长7471.65m (如图1所示) , 下行线圆隧道段长7469.36m (如图2所示) 。上行线已经顺利贯通, 为了能确保下行线顺利贯通, 若采用单导线的方式计算导线点坐标, 根据隧道长度以及所测导线边数n=12和测角精度±2″可估算得导线测量引起的横向误差为
对测得的数据分别用导线网平差模型和边角网平差模型进行平差。本文的关键就是在这两种平差方式中分别采用未经改正的边长和改正后的边长, 然后对计算结果进行分析比较。为了简洁, 本文只给出上行线通过旁通道与下行线连接部分导线点的平差结果, 由于旁通道距离较短, 这一部分导线点分布比较接近, 即导线边长较短, 对横向贯通误差影响更为显著[2]。这也是本文采用这部分数据作为研究对象的原因之一, 该部分导线点分布情况如图3所示。
2.1 按导线网平差
选择上行线与下行线相接附近的点S3500作为导线网结点, 有3条导线, 分别是上行线导线、下行线导线以及岸上地面导线, 这3条导线作为一个结点网进行平差其目的是将隧道内的导线点坐标统一归算到地面点坐标系统当中, 便于隧道轴线的纠偏。表1是加边长改正导线网平差结果坐标与不加边长改正导线网平差结果坐标的比较, 表2是导线平差结果中闭合差的比较。
表1中坐标对比可见两种结果相当, 差值都较小, 证明了结果的合理可靠性。从表2中能看出在加了边长改正后无论是坐标闭合差还是方位闭合差都有明显改善。所以在按导线网平差中加边长改正能提高平差精度。
2.2 按边角网平差
边角网平差先验权的选取是一大困难, 可通过多次迭代的方法解决, 直到解算结果中改正数与所给精度接近时说明先验权是正确的, 同导线网一样, 边角网也能将隧道内的导线点坐标统一归算到地面点坐标系统当中。表3为加边长改正边角网平差结果坐标与不加边长改正边角网平差结果坐标的比较。
表3中坐标差较为明显, 其中加边长改正后的坐标与用导线平差结果更为接近, 也就是边角网平差结果中加了边长改正后的结果明显优于不加边长改正的, 边长改正对边角网平差的影响很明显。同时从表1和表3中可看出不加边长改正的两种结果较为接近, 差值大部分是毫米或毫米以下, 可认为是舍入误差而不是平差模型的不同造成的。加边长改正的两种结果也较为接近。各种解算结果中的坐标都相当, 可证明解算结果的可靠性。
解算结果中坐标的中误差是反映精度的一个重要指标, 中误差越小精度越高。四种解算结果中各点的X中误差情况见图4, 图中横坐标为点号, 1到7分别对应点S3500、S3018、S3290、X2548、X2946、Y2、Y1, 纵坐标为X坐标中误差。在导线网平差结果中, 不加边长改正时X坐标中误差的均方根RMS=0.0969m, 加边长改正后X坐标中误差的RMS=0.0239m;在边角网平差结果中, 不加边长改正时X坐标中误差的RMS=0.1043m, 加边长改正时X坐标中误差的RMS=0.0139m。由图4中加边长改正与不加边长改正的X坐标中误差对比能反映边长改正能提高平差精度。四种解算结果中各点的Y中误差情况见图5, 图中横坐标为点号 (编号同上) , 纵坐标为Y坐标中误差。在导线网平差结果中, 不加边长改正时Y坐标中误差的均方根RMS=0.1681m, 加边长改正后Y坐标中误差的RMS=0.0413m;在边角网平差结果中, 不加边长改正时Y坐标中误差的RMS=0.2449m, 加边长改正时Y坐标中误差的RMS=0.03262m。由图5中加边长改正与不加边长改正的Y坐标中误差对比也能反映边长改正能提高平差精度。
3 结束语
本文通过误差估计强调了隧道贯通中导线测量精密数据处理的重要性, 并以上海崇明越江通道工程中的导线观测数据为例, 通过对解算结果的比较分析得出, 对导线边长观测数据加投影面改正和高斯投影改正能提高导线解算的精度, 同时通过两种平差模型解算结果的比较显示边长改正对边角网平差影响更为显著, 并总结出了严密高精度的隧道贯通导线测量精密数据处理方法, 即加边长改正过后按边角网平差模型或加边长改正过后按导线网平差模型进行平差。
参考文献
[1]施一民.现代大地控制测量[M].北京:测绘出版社, 2003.
[2]陈龙飞, 金其坤.工程测量[M].上海:同济大学出版社, 1991.
[3]雷步云.导线网的精度估算[J].华东交通大学学报, 1990, (1) :65~71.
[4]王解先, 俞振武.高斯投影引起的面积计算误差[J].测绘通报, 2003, (4) :5~6.
论大地测量数据模式的动态建立 篇9
1 数据动态模型结构及其作用 (X M L Schema)
其实, 大地测量数据模式的动态建立的目的就是为了实现数据资源的共享。因此, 它的建模工作程序就可以分为以下几个步骤:首先是收集各地的地理数据, 然后通过数据建模, 将这些数据信息进行处理, 统一格式, 最后存储到数据库中, 为广大用户提供数据源服务。在这个过程中, 数据的动态建模就成为关键性的一步。我们一般采用XML语言来进行建模, 它的结构及其作用如下。
1.1 XML Schema结构
元素和属性是创建XML文档的主要构建材料。元素通过使用element元素实现。在XSDL中, 属性实现的方法是使用at-tribute元素。XML Schema可以把XML文档中的元素和属性声明为特定的类型, 准许解析器检验文档的内容和结构。XML Schema定义了两种主要的数据类型:预定义简单类型和复杂类型, 以及提供组合器来控制结构。一是简单类型。原子类型具有不可分割的值;列表类型的值为用空白符隔开的原子值列表;联合类型的值可以是原子值, 也可是列表值。二是复杂类型。复杂类型的内容类型有4种:简单类型、纯元素类型、混合类型和空类型。三是利用组合器控制结构。模式组允许把子元素声明或引用组合起来, 从而构建更有意义的内容模型。模式组共有3种:all、choice、sequence。
1.2 XML Schema的作用
Schema文档就是用来验证XML文档的正确性, 用来判断实例是否符合模式中所描述的所有约束。涉及到检查实例中所有的元素和属性。Schema主要作用如下:约束数据和数据结构;保证XML文档中出现的元素和属性都是模式规定的词汇表;确保一致性;为元素和属性添加默认值和固定值;扩充实例。
2 大地测量数据动态模式的建立
为了实现数据共享与服务, 我们有必要将各单位的局部模式进行归一化, 动态建立全局的大地测量数据模式, 实现某种程度的资源共享和数据交换。本文提出使用XML Schema技术进行模式建立, 总的过程是局部定义—数据集成—全局模式。
2.1 大地测量数据的局部定义
大地测量数据的XML Schema模式的建立采用先局部后全局的方法。这样的步骤安排主要是为了便于数据的更新与扩展。在实际操作中, 我们应用网络等多种途径将局部的数据进行定义, 形成全局性模式, 为了避免多个数据之间的矛盾, 在引入时, 我们可以人为的加入自定义, 命名空间加以区别。局部模式建立的原则:一是根据各自专业性质建立局部的数据模式及约束, 可以定义各局部模式的名域空间;二是同一名域空间或不存在名域空间的各模块间可以存在包含关系, 不同名域空间可以引用, 对于已定义的可以重新定义 (以上操作不允许循环) 。根据以上原则建立的模式, 保证了模式的有效性, 减少了冗余工作量, 更有利于模式的维护。
2.2 大地测量数据的归一化
为了使大地测量数据全局模式具有相对稳定性, 避免因其他资源定义的引入而产生的程序更改, 消除这种不安全的隐患, 本文给出了数据的归一算法。根据“逻辑集中分布存储”的数据组织模式, 由于各节点的共享数据库系统和全局数据库系统在信息共享平台建设中都是新建系统, 需所存储的数据是按规范制作的标准数据集, 它的数据结构和元数据是统一的, 所以只要在规划时选用支持分布式处理的大型数据库系统就可以了。
按照本文的数据组织模式, 各节点内部系统中数据将要通数据加工处理制作成标准的数据集后, 采集到本地局部共享数据库中。为了简化集成的难度与工作量, 数据集成可采用单向数据抽取方式, 即只把局部共享数据库需要的数据定时或动态地从各应用系统中提取出来, 然后存放在本地局部共享数据库中, 而不考虑分支机构内部各应用系统之间的有机集成。为了让用户能以一种一致的方式进行数据集成, 我们采用元数据来管理所有数据, 只要按照元数据的格式, 增加一类元数据, 系统便根据元数据, 自动管理添加的资料。将元数据内容用XML模式来定义, 首先将元数据抽象为一种独立于语法、中性的模型 (使用UML模型) , 这种模型可以与XML语法绑定, 然后按照转换规则形成XML模式。
2.3 大地测量数据的全局模式
当定义了局部大地测量数据模式并给出了集成化 (归一化) 的方法以后, 就可以得到作为大地网模式的全局大地测量数据模式。根据数据共享规范, 我们将采用可扩展置标语言XML建立元数据。以完现两大功能:一是在本地系统中提取本地局部共享数据库系统所需的数据表、视图或平面文件并把它们转换成XML文件;二是把XML转换成SQL文件, 并插人到本地局部共享数据库中。本次程序就是通过这些URI找到所有用到的局部模式文件, 进行集成化 (归一化) 处理, 归一到本地机的最终全局模式, 完成空间上的统一。当局部模式更改时, 只需要对相应组件进行更新, 而不需要修改整个模式文件。这样的方式易于维护, 有利于保持模式的实时更新。如果更新全局模式, 只需重新给定接口URI及相关元素, 重新进行归一化即可, 程序自动完成, 不需要更改内部结构, 完成时间上的统一。而归一化后的结果即为最终的大地测量数据全局模式。
3 结语
本文对大地测量数据实现共享服务而涉及到的相关信息技术进行了深人研究, 提出了“局部—归一化—全局”的数据组织模式, 并采用分布式数据库技术、XML的WEB服务技术和信息安全技术分别解决了跨地区跨部门数据的共享、异构信息系统集成和数据共享安全等难点问题。通过动态建模, 我们可以直接从结果中得到大地测量数据的层次结构、元素及类型定义, 达到了建模的目的。
参考文献
[1]吕志平.大地测量数据共享环境与数据标准的研究[D].武汉:武汉大学, 2001.
[2]唐颖哲, 杨元喜, 宋小勇.2000国家GPS大地控制网数据处理方法与结果[J].大地测量与地球动力学, 2003.
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