CH20110100 基于數(shù)據(jù)分層分塊的海量三維地形四叉樹簡化模型=A Model for Massive 3D Terrain Simplification Based on Data Block Partition and Quad-tree/劉揚，宮阿都，李京（北京建筑工程學(xué)院測繪與城市空間信息學(xué)院）∥測繪學(xué)報.-2010，39（4）.-410～415

在對比幾種典型的地形簡化算法的基礎(chǔ)上，探索建立一種基于數(shù)據(jù)分塊且適合海量三維地形的局部自適應(yīng)最優(yōu)化簡化模型（LSOSTM模型）。該簡化模型以四叉數(shù)模型為基礎(chǔ)，針對海量地形進行分層分塊組織，構(gòu)造地形四叉樹；根據(jù)視點以及局部地形粗糙程度動態(tài)地改變地形四叉樹節(jié)點的分裂或合并狀態(tài)，實時調(diào)整不同地形四叉樹節(jié)點的顯示層次；利用"包圍盒"法來判斷地形四叉樹節(jié)點是否需要被繪制；使用廣度優(yōu)先遍歷方法解決不同分辨率地形四叉樹節(jié)點拼接造成的裂縫問題?；贚SOSTM模型構(gòu)建一個演示系統(tǒng)，實現(xiàn)海量地形數(shù)據(jù)流暢漫游。圖7表2參27

?海量三維地形 四叉樹 地形簡化 海量數(shù)據(jù)

CH20110101 改進型數(shù)據(jù)加窗法的高程粗差剔除研究=Research on Removing Elevation Gross Errors Based on Improved Data Windowed Law/羅柏文，樊宏亮，韓振興，劉文鋒，譚志軍（湖南科技大學(xué)機電學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2010，35（4）.-17～19

利用擺動式單波束探測水下微地形時，因掠射角、底質(zhì)特性等因素對回波信號的影響，導(dǎo)致數(shù)字高程粗差產(chǎn)生。根據(jù)擺動式單波束的探測原理和工作特點，對多波束測量中的數(shù)據(jù)加窗法進行改進：將回波能量作為探測點的內(nèi)在屬性參與確定起始加窗點；加窗點采用實測點，并要求起始加窗點盡可能靠近整條測線上實測點的高程均值。由此提高了高程粗差剔除的準(zhǔn)確性。在實際應(yīng)用中，隨機微地形的高程粗差被成功剔除。圖7表1參7

?微地形 高程粗差 數(shù)據(jù)加窗法 回波能量

CH20110102 三維激光掃描技術(shù)邊坡監(jiān)測研究=Research on Monitoring the Shape of Slope Based on the Threedimensional Laser Scanning Technology/趙小平，閆麗麗，劉文龍（北京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2010，35（4）.-25～27

介紹了三維激光掃描技術(shù)原理，給出邊坡監(jiān)測數(shù)據(jù)獲取與處理的技術(shù)流程：首先用基于區(qū)域的分割方法對深度圖像分割，用標(biāo)志點匹配法進行點云數(shù)據(jù)匹配，然后利用濾波方法對點云數(shù)據(jù)進行簡化，最后利用迭代最近點法（ICP算法）進行點云拼接。以某邊坡的實際監(jiān)測數(shù)據(jù)為例，采用Trimble GX200三維激光掃描儀獲取點云數(shù)據(jù)，RealWork Survey Advanced掃描數(shù)據(jù)處理軟件獲得DEM數(shù)據(jù)。結(jié)果表明，采用技術(shù)可獲取邊坡的DEM及邊坡形態(tài)，為邊坡變形監(jiān)測與災(zāi)害預(yù)報提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。圖6參10

?三維激光掃描 數(shù)字高程模型 邊坡監(jiān)測

CH20110103 基于DEM的流域特征提取研究——以貴州省普定縣后寨河流域為例=Study on the Extracting of Basin Features from DEM in the Case of HouZhai River Basin，Puding County，Guizhou/蒙?；ǎ跖D春，蘇維詞（南京大學(xué)地理與海洋科學(xué)學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2010，35（4）.-87～88，27

以喀斯特后寨河流域為例，探討了在Arcgis 9.0環(huán)境下從數(shù)字高程模型（DEM）中提取流域特征的詳細(xì)過程，包括：DEM的生成和預(yù)處理、水流方向的確定、匯流累積量分析、河網(wǎng)的提取和子流域的劃分以及落水洞的計算。經(jīng)分析得到了研究區(qū)域河網(wǎng)特征以及研究區(qū)其他常用的流域特征信息，與實際河流水系特征基本吻合，從而證明該方法在分析流域的河網(wǎng)水系結(jié)構(gòu)特征時具有一定的應(yīng)用價值。圖4表1參6

?數(shù)字高程模型 特征提取 流域特征

CH20110104 數(shù)字地圖在地形匹配輔助導(dǎo)航中的應(yīng)用算法改進研究=Improving Project Research of Digital Map Application Arithmetic in Terrain Matching Assist Navigation/范承嘯，張瑛，胡志強（61363部隊）∥測繪科學(xué).-2010，35（4）.-89～90

提出了數(shù)字地圖在地形匹配技術(shù)TERCOM算法中的改進方案，首先利用慣導(dǎo)輸出位置的差進行地形匹配的相關(guān)運算，并討論了連續(xù)匹配的實現(xiàn)。通過仿真證明，改進方案可以達到非常好的地形匹配定位精度，具有良好的應(yīng)用價值。圖2參7

?數(shù)字地圖 地形匹配 數(shù)據(jù)融合

CH20110105 基于殘差改正的動態(tài)GM（1，1）模型在公路邊坡變形監(jiān)測中的應(yīng)用=Application of Dynamic GM（1，1）Model with Residual Correction to Highway Slope Deformation Monitoring/張貴鋼，楊志強，朱?。ㄩL安大學(xué)地質(zhì)工程與測繪學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2010，35（4）.-148～150

針對傳統(tǒng)的GM（1，1）模型的不足，對模型進行了改進，建立了基于殘差改正的動態(tài)GM（1，1）模型，并將其利用到公路邊坡變形監(jiān)測的數(shù)據(jù)處理當(dāng)中。經(jīng)過預(yù)測值與實際觀測值比較，證明其在長期預(yù)測中具有明顯優(yōu)勢。圖1表5參10

?殘差改正 變形監(jiān)測

CH20110106 模糊聚類及其在滑坡監(jiān)測中的應(yīng)用研究=Research on Fuzzy Clustering and Its Application/鄧勇，張正祿，謝年生，呂耕超（武漢大學(xué)測繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2010，35（4）.-163～165

模糊聚類的關(guān)鍵在于確定評價模糊聚類效果的閾值λ。針對滑坡形變，研究了監(jiān)測點的模糊聚類算法，對于模糊聚類效果，提出了基于先驗信息和后驗信息的評價方法，并進行了實例驗證。的研究有助于對滑坡變形勢態(tài)、原因和趨勢的了解，有助于對滑坡變形監(jiān)測方案的修改和完善。表3參12

?滑坡監(jiān)測 模糊聚類 閾值

CH20110107 地面三維激光掃描地形測量數(shù)據(jù)粗差剔除算法及實現(xiàn)=Gross Error Elimination of Terrain Survey Data Obtained by Terrestrial 3D Laser Scanning System/李亮，吳侃，劉虎，郝剛（中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院）∥測繪科學(xué).-2010，35（3）.-187～189

基于地面三維激光掃描技術(shù)用于地形測量時點云數(shù)據(jù)的特點，得到引起結(jié)果存在粗差的障礙物上的點云具有坡度大于實際地形上坡度的特征，并據(jù)此提出了一種實用的粗差提取算法。對算法的原理、實現(xiàn)過程和其中重要參數(shù)的確定進行了分析，并編程實現(xiàn)了算法。最后，應(yīng)用實例對粗差提取效果進行了檢驗，證明了算法的可行性和可靠性。圖5參7

?三維激光掃描 點云 粗差剔除 地形測量

CH20110108 混沌粒子群支持向量機并考慮地形改正的GPS高程擬合=GPS Height Fitting Based on Chaos Particle Swarm Support Vector Machine and Considering Effect of Terrain/姬張建，袁運斌，盛傳貞（中國科學(xué)院測量與地球物理研究所）∥大地測量與地球動力學(xué).-2010，30（2）.-95～98

研究混沌粒子群支持向量機在GPS高程擬合中的應(yīng)用，考慮地形起伏對高程轉(zhuǎn)換的影響，引入地形改正量構(gòu)建新的支持向量機訓(xùn)練模型，并針對支持向量機的參數(shù)人為選擇的盲目性，將混沌粒子群優(yōu)化理論用于SVM參數(shù)的選取，并與傳統(tǒng)的擬合算法如二次曲面法、多面函數(shù)法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的比較結(jié)果表明其精度更優(yōu)。圖4表1參14

?支持向量機 粒子群優(yōu)化 地形改正 高程異常

（100～106 李夢丹）

CH20110109 我的肯尼亞測量歲月=My Years with Survey of Kenya〔英〕/McCormackD D∥Survey Review.-2010，42（317）.-292～299

作者于1952年開始了自己在新西蘭土地與測量部的職業(yè)生涯，獲得制圖員資格后，于1958年初受聘于肯尼亞測量局，歷時5年半從事地籍、地形、城鎮(zhèn)、地圖集、土地整理和其他測圖工作，還參加了饑荒救濟和新行政邊界測量工作直至獨立。描述了那個時代肯尼亞的政治巨大變革有關(guān)的活動。

?測量史 肯尼亞

CH20110110 一些非負(fù)參數(shù)約束的平差模型的最小二乘估計=The Least-squares Estimation of Adjustment Model Constrained by Some Non-negative Parameters〔英〕/Song Yingchun，Zhu Jianjun，Li Zhiwei∥Survey Review.-2010，42（315）.-62～71

?最小二乘法 平差模型 非負(fù)參數(shù)

CH20110111 19世紀(jì)末和20世紀(jì)初的國家邊界測量和標(biāo)定=International Boundary Surveys and Demarcation in the Late 19th and Early 20th Centuries〔英〕/Collier P∥Survey Review.-2009，41（311）.-2～13

19世紀(jì)的大多數(shù)邊界確定是由不知道區(qū)域地理要劃界的外交官在會議上確定的。為了更合理地確定邊界，兩名英國軍官，Hills和Holdich以及一個政治家，Curzon提出了一些建議。Holdich作為一名富有經(jīng)驗的邊界測量員，其建議應(yīng)該具有很重的分量。然而，他們的想法雖然值得稱道，但存在一些明顯的例外，故很少被遵照執(zhí)行。

?邊界測量 測量史

CH20110112 用于三維坐標(biāo)變換的非線性最小二乘法的比較和分析=Comparison and Analysis of Non-linear Least Squares Methods for 3-D Coordinates Transformation〔英〕/El-Habiby M M，Gao Y，Sideris M G∥Survey Review.-2009，41（311）.-26～43

通過解求莫洛金斯基坐標(biāo)轉(zhuǎn)換問題對四種不同方法進行了評價。這四種方法是急劇遞減法、信任區(qū)域法，高斯牛頓法和拉凡格氏法。此外，還用傳統(tǒng)的最小二乘平差法對這個問題進行了解算。通過目標(biāo)函數(shù)收斂至其最小值所需要的迭代次數(shù)對各種方法進行了比較。將大地網(wǎng)變換后的檢查站的RMSE與使用埃及測量機構(gòu)推薦的變換參數(shù)變換相同檢查站獲得的RMSE進行了比較。

?坐標(biāo)變換 三維 最小二乘法

CH20110113 迪拜利用新的坐標(biāo)差內(nèi)插法改善坐標(biāo)變換=Improved Coordinate Transformation in Dubai Using a New Interpolation Approach ofCoordinateDifferences〔英〕/El-Mowafy A，F(xiàn)ashir H，Al-Marzooqi Y∥Survey Review.-2009，41（311）.-71～85

?坐標(biāo)變換 內(nèi)插法

CH20110114 用于離散數(shù)據(jù)內(nèi)插的基于自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）的局部普通克里金內(nèi)插算法=Adaptive Neuro-fuzzy Inference System（ANFIS）Based Local Ordinary Kriging Algorithm for Scattered Data Interpolation〔英〕/?zkan C∥Survey Review.-2009，41（314）.-395～407

提出了一種用于離散數(shù)據(jù)內(nèi)插的新的普通克里金內(nèi)插方法，這種方法基于局部內(nèi)插與使用ANFIS的變量圖模擬的結(jié)合。在這種方法中，試驗變量圖是用ANFIS建模并且這種模型能用于以一個新的局部方式內(nèi)插特定點的未知值。在這種方式中，所有未知點根據(jù)各參照點分組。使用了數(shù)學(xué)函數(shù)獲取研究所需數(shù)據(jù)。試驗表明這種方法與著名的并且得到高度認(rèn)可的一些內(nèi)插方法（普通克里金、基于三角形的立方體和徑向基函數(shù)——多二次）相比對所有數(shù)據(jù)集來說，內(nèi)插效果更好。而且與全局普通克里金相比，計算復(fù)雜度可顯著降低。

?內(nèi)插算法 離散數(shù)據(jù) 自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng) 克里金算法

CH20110115 改善地心與非地心坐標(biāo)系統(tǒng)之間變換一致性的一些備選方法=Alternative Methods for Improving Transformation Consistency Between Geocentric and Non-G eocentric（Local）Coordinate Systems〔英〕/Kutoglu H S∥Survey Review.-2009，41（314）.-408～418

?坐標(biāo)變換 地心坐標(biāo)系 非地心坐標(biāo)系

CH20110116 用于地圖位置質(zhì)量控制的道路網(wǎng)GPS測量=GPS Survey of Road Networks for the Positional Quality Control of Maps〔英〕/Ruiz J J，Mozas A T，Ure?a M A∥Survey Review.-2009，41（314）.-374～383

地圖產(chǎn)品的位置質(zhì)量控制通常基于控制點。本研究利用動態(tài)GPS測量的線性元素作為參照數(shù)據(jù)。分析了抽樣設(shè)計準(zhǔn)則、外業(yè)工作的預(yù)防要素、GPS觀測值、數(shù)據(jù)處理方法和這種方法的價值以及應(yīng)用例子。

?質(zhì)量控制 地圖 GPS測量 道路網(wǎng)

CH20110117 馬來西亞半島的二等水準(zhǔn)測量網(wǎng)=The Second Precise Levelling Network of Peninsular Malaysia〔英〕/Ses S，Mohamed A∥Survey Review.-2009，41（314）.-384～394

?二等水準(zhǔn)測量

（109～117 廖祥春）