胡 楊 孫忠秋 吳發(fā)云 王 偉 彭道黎
(1.北京林業(yè)大學(xué)林學(xué)院, 北京 100083; 2.國家林業(yè)局調(diào)查規(guī)劃設(shè)計院, 北京 100714)
國家森林資源連續(xù)清查是以掌握宏觀森林資源現(xiàn)狀與動態(tài)為目的,以全省為單位,利用固定樣地為主進(jìn)行定期復(fù)查的森林資源調(diào)查方法,每5年進(jìn)行一次[1-2]。固定樣地的復(fù)查是國家森林資源連續(xù)清查的前提條件,也是我國乃至全球森林調(diào)查、蓄積量和生物量估測的基礎(chǔ)[3-8]。
隨著我國生態(tài)文明建設(shè)進(jìn)程不斷推進(jìn),森林資源監(jiān)測對數(shù)據(jù)成果的要求發(fā)生了巨大的變化,實現(xiàn)年度出數(shù)的需求越來越高[9-12]。另外,森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)不再被看作為一個單純的資源性量值,而被列為政府業(yè)績考核和生態(tài)文明建設(shè)評價的重要指標(biāo)[13]。由于國家對森林資源監(jiān)測數(shù)據(jù)要求的質(zhì)量越來越高,精準(zhǔn)監(jiān)測復(fù)查成為森林資源監(jiān)測的必然,因此,固定樣地標(biāo)記樁的設(shè)計變得越來越重要,并成為林業(yè)上一個重要的研究課題。
傳統(tǒng)尋找固定樣地主要依托手持GPS(Global positioning system),通過前期記錄的固定樣地坐標(biāo)利用手持GPS進(jìn)行導(dǎo)航到大致位置,之后利用前期記錄的定位物如房屋墻角、大徑階樹木等明顯標(biāo)志對固定樣地標(biāo)記樁進(jìn)行尋找[12-13]。實踐證明,森林資源連續(xù)清查布設(shè)的固定樣地因處于森林中而導(dǎo)致大部分固定樣地手持GPS定位弱,定位偏差大[14],即使是有經(jīng)驗的林業(yè)調(diào)查人員也很難快速準(zhǔn)確地找到固定樣地標(biāo)記樁的位置,導(dǎo)致樣地復(fù)查效率低下,有些位于深山老林的固定樣地在找到時,當(dāng)天已經(jīng)無法再進(jìn)行樣地調(diào)查,只能做好標(biāo)記隔日再來調(diào)查,浪費(fèi)了大量的人力財力。此外,傳統(tǒng)的固定樣地標(biāo)記樁只是一個水泥樁,沒有記錄樣地調(diào)查信息的功能,且水泥樁特別笨重,用于深山老林里做樣地標(biāo)記時還需要雇傭工人進(jìn)行搬運(yùn),無法滿足我國對智慧林業(yè)的建設(shè)需求[15]。
為了提高森林資源連續(xù)清查固定樣地復(fù)查的準(zhǔn)確性與高效性,本文設(shè)計一種便于森林調(diào)查人員發(fā)現(xiàn)的固定樣地標(biāo)記裝置,適用于森林資源清查固定樣地標(biāo)記,通過3種不同的設(shè)計方案,可以滿足:野外作業(yè)人員利用手持終端(平板電腦或手機(jī)等智能設(shè)備)快速準(zhǔn)確找到固定樣地標(biāo)記裝置的地理位置;到達(dá)固定樣地標(biāo)記裝置的地理位置附近的野外作業(yè)人員可以通過發(fā)射無線電波找到埋沒在草叢中或埋入地下的固定樣地標(biāo)記裝置;固定樣地標(biāo)記裝置能夠保存與采樣相關(guān)的信息,從而實現(xiàn)固定樣地標(biāo)記裝置的歷史數(shù)據(jù)記錄。
傳統(tǒng)的固定樣地標(biāo)記樁如圖1a所示,本文設(shè)計的固定樣地標(biāo)記裝置如圖1b所示,主要由固定在土體中的樁體、放置在樁體中的設(shè)備箱、安裝在設(shè)備箱的樣地標(biāo)記信號發(fā)射器等部分組成。其中設(shè)備箱上設(shè)有門和門鎖,便于對樣地標(biāo)記信號發(fā)射器的維修或維護(hù)。標(biāo)記信號發(fā)生器是固定樣地標(biāo)記裝置的核心部分,其將CPU(Central processing unit)、語音報警芯片、GNSS(Global navigation satellite system)芯片、GPRS(General packet radio service)芯片、WiFi(Wireless fidelity)芯片、電源等高度集成在一個硬件板卡上并設(shè)計鋁合金外殼,如圖2所示。
圖1 固定樣地標(biāo)記樁Fig.1 Permanent plot marking device
圖2 標(biāo)記信號發(fā)生器的硬件架構(gòu)Fig.2 Framework of hardware
標(biāo)記信號發(fā)生器的CPU選用高可靠性低成本的意法半導(dǎo)體STM32 ARM Cortex-M3處理器,16位處理器內(nèi)核,尋址空間8 GB,通過外圍相應(yīng)電路設(shè)計實現(xiàn)整個系統(tǒng)的功能控制與低功耗控制;GNSS芯片選用武漢夢芯科技自主研發(fā)的MXT2702芯片組,實現(xiàn)GPS/BEIDOU/GALILEO/GLONASS的多模導(dǎo)航系統(tǒng)聯(lián)合定位解算功能;無線傳輸芯片使用中移物聯(lián)的C216芯片組,實現(xiàn)GPRS通信數(shù)據(jù)的傳輸;報警芯片選用WT588D語音芯片,是集單片機(jī)和語音電路于一體的可編輯語音芯片,功能多、音質(zhì)好、應(yīng)用范圍廣、性能穩(wěn)定;采用SPI Flash接口,便于數(shù)據(jù)共享與交換,其硬件電路原理圖如圖3所示。
圖3 硬件電路原理圖Fig.3 Principle schematic of hardware circuit
標(biāo)記信號發(fā)生器的軟件部分采用FreeRTOS(Free SYS/BIOS real-time kernel)操作系統(tǒng),它是一個小型的實時操作系統(tǒng)內(nèi)核。作為一個輕量級的操作系統(tǒng),功能包括:任務(wù)管理、時間管理、信號量、消息隊列、內(nèi)存管理、記錄功能、軟件定時器等,可基本滿足本系統(tǒng)的需要。在FreeRTOS平臺上,使用C語言編程,保證處理任務(wù)的實時高效。軟件功能采用模塊化編程的方式,主要包括主程序模塊、定位解算模塊、遙控報警模塊、數(shù)據(jù)傳輸模塊、樣地信息存儲更新模塊等,其中主程序模塊負(fù)責(zé)各個功能模塊間的信號調(diào)度與電源低功耗的處理邏輯,定位解算模塊負(fù)責(zé)定位的實時結(jié)算,遙控報警模塊在掃描到信號后觸發(fā)語音系統(tǒng)發(fā)出鳴響,樣地信息存儲模塊記錄歷次的樣地調(diào)查數(shù)據(jù)及采集人員等信息。具體的軟件功能流程如圖4所示。
圖4 主程序和3個功能模塊流程圖Fig.4 Flow charts of main program and three function modules
標(biāo)記信號發(fā)生器功能包括定位解算功能、遙控報警功能、數(shù)據(jù)傳輸功能、樣地信息存儲功能。定位解算功能,支持最大64通道同時工作,支持GPS、GLONASS、GALILEO、北斗、QZSS、SBAS多系統(tǒng),支持GPS與北斗雙系統(tǒng)聯(lián)合定位,冷啟動情況下,定位僅需38 s,定位精度低于1 m;遙控報警功能最多可加載500段用于編輯的語音,用于提示信息,該功能下,靜態(tài)休眠電流小于10 μA;數(shù)據(jù)傳輸最高速率為上行/下行85.6 KB/s,內(nèi)嵌TCP/IP協(xié)議;樣地信息存儲功能支持最大8 GB的數(shù)據(jù)存儲,采用USB接口進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。操作系統(tǒng)為FreeRTOS,CPU為嵌入式Cortex-M3架構(gòu),內(nèi)存2 GB RAM。工作環(huán)境溫度為-30~60℃,報警范圍大于300 m。在2節(jié)1號電池供電的情況下,工作時長大于1 a。
圖5 標(biāo)記信號發(fā)生器原理圖Fig.5 Schematic diagram of marking signal generator
標(biāo)記信號發(fā)生器的工作原理圖如圖5所示,包括供電單元、低功耗增強(qiáng)單元、接收及處理單元以及定位標(biāo)記單元4部分。為減小整個裝置的體積及考慮野外工作的需求,供電單元在實際使用中需要采用輕巧型電池,并在外部增加保護(hù)裝置;接收與處理單元長期供電,并按照一定頻率掃描覆蓋范圍,當(dāng)接收到搜索信號時,立即啟動遠(yuǎn)程報警功能,通過鳴響聲指引調(diào)查人員找到樣地樁。同時,調(diào)用定位及標(biāo)記單元將固定樣地的位置主動上報;定位標(biāo)記單元通過GNSS定位記錄樣地樁位置,并上傳信息至手持終端。
標(biāo)記信號發(fā)生器采用的是主動搜索、主動定位、主動上報的工作模式,在滿負(fù)荷工作狀態(tài)下,耗能較高,為降低系統(tǒng)的整體功耗,延長設(shè)備的使用壽命,本設(shè)計中增加低功耗增強(qiáng)單元,提升系統(tǒng)性能。優(yōu)化原理主要包括:
(1)由于固定樣地在短時間內(nèi)被連續(xù)監(jiān)測的頻率較低,將接收與處理單元的搜索頻率降低,如降至每1 h搜索10 min,其他時間處于休眠狀態(tài)。
(2)定位與標(biāo)記單元僅在捕獲到信號時才啟動,通過中央處理器控制信號的傳輸和低功耗電源的分配,使其優(yōu)化至短時工作或長期休眠的狀態(tài),實現(xiàn)低頻的定位監(jiān)測。
(3)樁體不移動時,定位信息記錄在存儲單元中,在收到搜索信號后直接通過無線信號發(fā)射模塊傳輸,而不必啟動GNSS定位設(shè)備,進(jìn)一步節(jié)省了耗電量。
2.2.1遠(yuǎn)程報警指引
由于固定樣地標(biāo)記裝置安裝在野外,并且間隔一年或數(shù)年才使用一次,導(dǎo)致固定樣地標(biāo)記裝置被雜草埋沒,而不易被發(fā)現(xiàn)。本文利用安裝在設(shè)備箱中的樣地標(biāo)記信號發(fā)射器發(fā)射的近距離無線信號,使整體埋入或部分埋入到土體的固定樣地標(biāo)記裝置都可以輕易地被發(fā)現(xiàn)。
無線信號在自由空間中傳輸,其中傳輸?shù)膿p耗為[16]
Loss=32.44+20lgd+20lgf
(1)
式中Loss——傳輸損耗,dB
d——傳輸距離,km
f——頻率,MHz
由式(1)可見,自由空間中電波傳播損耗(亦稱衰減)只與工作頻率f和傳播距離d有關(guān),當(dāng)f或d增大一倍時,Loss增加6 dB。因此,當(dāng)固定樣地標(biāo)記裝置的標(biāo)記信號發(fā)生器發(fā)出信號后,其傳輸數(shù)據(jù)的最大距離受環(huán)境影響非常大。一般的遙控報警裝置的作用范圍不超過100 m,為增加固定樣地標(biāo)記裝置的找尋范圍,本文采用傳統(tǒng)遙控報警結(jié)合GSM聲控報警的方式實現(xiàn)超過百米范圍的遠(yuǎn)程報警指引,其工作原理是:首先通過無線通信的方式查找固定樣地樁,一旦找到立即開啟遠(yuǎn)程報警;其次根據(jù)歷史信息,尋找至樣地附近時,開啟手持終端的編碼器,其可以與固定樣地標(biāo)記裝置的解碼器配對,匹配成功即發(fā)出鳴響,由于聲波的傳輸距離遠(yuǎn),因此可以快速找到樣地樁。
2.2.2低頻定位監(jiān)測
低頻定位監(jiān)測主要包括3部分:GNSS定位解算、NMEA幀解碼、位置信息發(fā)送與導(dǎo)航,工作原理如圖6所示。
圖6 低頻定位監(jiān)測原理圖Fig.6 Principle diagram of low frequency positioning monitoring
2.2.2.1GNSS定位解算原理
衛(wèi)星導(dǎo)航定位原理是四點(diǎn)定位原理,即設(shè)時刻ti時同時測得P點(diǎn)至4顆GNSS衛(wèi)星S1、S2、S3、S4的距離ρ1、ρ2、ρ3、ρ4,解出4顆衛(wèi)星的三維坐標(biāo)(Xj,Yj,Zj),(j=1,2,3,4),用距離交會的方法求解P點(diǎn)的三維坐標(biāo)(X,Y,Z)的觀測方程為
(2)
式中c——光速δt——接收機(jī)鐘差
當(dāng)捕獲的衛(wèi)星數(shù)超過4顆時,能夠確定裝置所在位置,捕獲的衛(wèi)星數(shù)越多,定位精度越高。目前,全球正在運(yùn)行的衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)包括美國GPS、俄羅斯GLONASS、歐洲Galileo[17]和我國的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng)[18]等,在軌運(yùn)行的衛(wèi)星數(shù)量超過70顆[19]。因此本文設(shè)計的固定樣地標(biāo)記裝置具有最多同時64顆衛(wèi)星共同定位的能力,保證了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。
2.2.2.2NMEA幀解碼原理
解算后的定位位置信息以NMEA-0183協(xié)議輸出。NMEA-0183協(xié)議是美國國家海洋電子協(xié)會(National Marine Electronics Association)為海用電子設(shè)備制定的標(biāo)準(zhǔn)格式[20-21]。目前業(yè)已成為定位導(dǎo)航輸出的標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議。該協(xié)議包含的字段如表1所示。
表1 NMEA-0183協(xié)議Tab.1 Protocol of NMEA-0183
發(fā)送順序依次為$GPZDA、$GPGGA、$GPGLL、$GPVTG、$GPGSA、$GPGSV、$GPRMC。其中定位數(shù)據(jù)信息需要發(fā)送給手持終端設(shè)備。為了便于調(diào)試,本文利用衛(wèi)星導(dǎo)航定位監(jiān)控軟件,改寫部分代碼,實現(xiàn)在便攜式計算機(jī)中實時確定解算后的位置信息。
2.2.2.3位置信息發(fā)送與導(dǎo)航原理
在首次獲得樣樁的位置信息后,將這些信息存儲在Flash中,一旦接收到尋找樣樁的信號,立即將位置信息發(fā)送,并在手持終端中調(diào)用百度地圖的API實現(xiàn)位置導(dǎo)航。為了方便手機(jī)用戶快速找到樣樁,該功能在微信平臺上實現(xiàn),采用JavaScript編程實現(xiàn)。步驟為:打開手機(jī)的定位功能,獲取找尋人的位置信息;接收樣樁的位置信息,利用百度地圖的API設(shè)計找尋路線。
2.2.3樣地信息記錄
樣地信息記錄在裝置存儲器中,樣地調(diào)查人員通過USB接口復(fù)制出歷史數(shù)據(jù),同時更新最新的調(diào)查數(shù)據(jù),也可以通過無線傳輸?shù)姆绞綄⑿畔l(fā)送至裝置中。樣地信息的記錄包括以下字段:樣地位置(省、市、縣、鄉(xiāng)、村,大樣地編號)、建模信息(樹種、區(qū)域、樹高級、郁閉度級、齡組、樣地半徑)、樣地信息(地貌、坡向、坡位、坡度、地類、起源、郁閉度)等,如圖7所示。
圖7 樣地調(diào)查信息存儲界面Fig.7 Interface of sample plot information storage
對固定樣地標(biāo)記尋找效率進(jìn)行試驗設(shè)計:以北京市延慶區(qū)有林地為試驗區(qū),抽樣方案設(shè)計選取目前在延慶區(qū)試點(diǎn)的三階段抽樣方案,使用ArcGIS 10.2.2軟件生成正六邊形抽樣框架,并生成52個固定樣地中心點(diǎn),隨機(jī)選取15個固定樣地中心點(diǎn)進(jìn)行固定樣地標(biāo)記樁尋找效率驗證試驗(表2)。
試驗分組:每組2人,共3組,每組隨機(jī)選取1人進(jìn)行傳統(tǒng)固定樣地標(biāo)記裝置尋找,待傳統(tǒng)固定樣地標(biāo)記裝置找到后,重新?lián)Q上本文設(shè)計的固定樣地標(biāo)記裝置,此時另一人在同一位置進(jìn)行本文設(shè)計的固定樣地標(biāo)記裝置尋找,記錄尋找時間。3組試驗全部測試結(jié)束后,分析傳統(tǒng)固定樣地標(biāo)記裝置與本文設(shè)計的固定樣地標(biāo)記裝置的尋找效率。
經(jīng)3組試驗,求各樣地的3次尋找時間平均值,傳統(tǒng)標(biāo)記裝置的平均尋找時間為51.92 min,本文設(shè)計裝置的平均尋找時間為12.24 min,與傳統(tǒng)標(biāo)記裝置相比,本文設(shè)計裝置尋找效率提高了324%。結(jié)果表明,本文設(shè)計的固定樣地標(biāo)記裝置與傳統(tǒng)的固定樣地標(biāo)記裝置相比,極大地縮短了尋找時間,提高了尋找到固定樣地標(biāo)記樁的效率,對比試驗結(jié)果如圖8所示。
表2 樣地標(biāo)記樁尋找效率驗證試驗結(jié)果Tab.2 Search efficiency verification test result of plot center point min
圖8 對比試驗結(jié)果Fig.8 Results of comparative test
(1)由于標(biāo)記信號發(fā)生器利用無線信號傳輸原理,因此裝置接收信號的天線部分高于地表以保證較大的信號搜索范圍,當(dāng)全部埋于地下時,由于土壤的覆蓋,接收信號能量將急劇降低,進(jìn)而導(dǎo)致報警范圍的縮小。
(2)該裝置能較好的應(yīng)用于森林資源年度監(jiān)測樣地標(biāo)記中,在森林資源連續(xù)清查的應(yīng)用場景下,固定樣地的復(fù)查周期是5 a,在后續(xù)工作中需要對裝置的耗電特性及連續(xù)工作時長進(jìn)一步優(yōu)化和評估,以滿足實際應(yīng)用,更好地服務(wù)森林資源連續(xù)清查工作。
本文裝置基于遙控報警原理、GNSS定位原理,實現(xiàn)了森林資源連續(xù)清查固定樣地標(biāo)記樁的導(dǎo)航定位、遙控報警、樣地信息讀取與寫入等功能,從而使調(diào)查人員能清晰地了解該固定樣地的建設(shè)時間、調(diào)查次數(shù)、調(diào)查日期、調(diào)查人員等一系列相關(guān)信息,極大地提高了固定樣地信息的透明度。與傳統(tǒng)固定樣地標(biāo)記樁相比,本文裝置解決了固定樣地信息無法讀取與寫入、無法導(dǎo)航定位、無法遙控報警指引尋找等問題,為實現(xiàn)快速復(fù)位固定樣地提供了一種高效可行的解決方案。
1 國家林業(yè)局. 國家森林資源連續(xù)清查技術(shù)規(guī)定[S]. 2004.
2 北京市園林綠化局. 北京市第八次森林資源清查操作細(xì)則[S]. 2011.
3 SIMS A, GADOW K V. Estimating tree survival: a study based on the estonian forest research plots network [J]. Annales Botanici Fennici, 2012, 46(4):336-352.
5 王海賓,彭道黎,范應(yīng)龍,等. 基于輔助信息的森林蓄積量空間模擬[J/OL]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報,2016, 47(6):283-289. http:∥www.j-csam.org/jcsam/ch/reader/view_abstract.aspx?flag=1&file_no=20160637&journal_id=jcsam. DOI:10.6041/j.issn.1000-1298.2016.06.037.
WANG Haibin, PENG Daoli, FAN Yinglong, et al. Spatial modeling of forest stock volume based on auxiliary information[J/OL]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2016, 47(6):283-289.(in Chinese)
6 張茂震,王廣興,劉安興. 基于森林資源連續(xù)清查資料估算的浙江省森林生物量及生產(chǎn)力[J]. 林業(yè)科學(xué),2009,45(9): 13-17.
ZHANG Maozhen,WANG Guangxing,LIU Anxing. Estimation of forest biomass and net primary production for Zhejiang province based on continuous forest resources inventory[J]. Scientia Silvae Sinicae,2009,45(9): 13-17. (in Chinese)
7 范文義,李明澤,楊金明. 長白山林區(qū)森林生物量遙感估測模型[J]. 林業(yè)科學(xué),2011,47(10): 16-20.
FAN Wenyi,LI Mingze,YANG Jinming. Forest biomass estimation models of remote sensing in Changbai mountain forests [J]. Scientia Silvae Sinicae,2011,47(10): 16-20. (in Chinese)
8 季碧勇,陶吉興,王文武. 基于連續(xù)清查固定樣地生物量的立地質(zhì)量評價[J]. 西南林業(yè)大學(xué)學(xué)報,2012,32(4): 45-50.
JI Biyong,TAO Jixing,WANG Wenwu. Forest site quality evaluation based on biomass data from continuous forest inventories [J]. Journal of Southwest Forestry University,2012,32(4): 45-50. (in Chinese)
9 余超,宋立奕,李明陽,等. 河南西峽縣森林地上生物量時空動態(tài)分析[J]. 南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2017, 41(6): 93-101.
YU Chao,SONG Liyi,LI Mingyang,et al. Spatio-temporal dynamics of forest aboveground biomass in Xixia County, Henan Province, China[J]. Journal of Nanjing Forestry University: Natural Sciences Edition,2017, 41(6): 93-101. (in Chinese)
10 王雪軍. 基于多源數(shù)據(jù)源的森林資源年度動態(tài)監(jiān)測研究[D]. 北京:北京林業(yè)大學(xué), 2013.
WANG Xuejun. Annual forest resources dynamic monitoring research based on multi-data source in the case of Anshan City[D]. Beijing:Beijing Forestry University, 2013. (in Chinese)
11 王雪軍,張煜星,黃國勝,等. 全國森林面積和森林蓄積年度出數(shù)方法探討[J]. 江西農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報, 2016,38(1): 9-18.
WANG Xuejun,ZHANG Yuxing,HUANG Guosheng,et al. Discussion on methods for annual national producing estimates of forest area and forest stock in China[J]. Acta Agriculturae Universitis Jiangxiensis,2016,38(1): 9-18. (in Chinese)
12 陶吉興,王文武,徐達(dá),等. 基于固定樣地連續(xù)監(jiān)測數(shù)據(jù)的林木蓄積生長率月際分布[J]. 南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2017,41(2): 111-116.
TAO Jixing,WANG Wenwu,XU Da,et al. Monthly distribution of tree volume growth rate based on continuous monitoring data of fixed sample plots[J]. Journal of Nanjing Forestry University: Natural Sciences Edition,2017,41(2): 111-116. (in Chinese)
13 李志剛,萬猛,粱豐. RFID技術(shù)在國家森林資源連續(xù)清查中的應(yīng)用[J]. 安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2014,42(7): 2174-2175.
LI Zhigang,WAN Meng,LIANG Feng. Application of RFID in continuous forest inventory[J]. Journal of Anhui Agricultural Science,2014,42(7): 2174-2175. (in Chinese)
14 張慧春,鄭加強(qiáng),周宏平. GPS林業(yè)定位誤差分析與野點(diǎn)剔除方法[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報,2010, 41(5):143-147.
ZHANG Huichun, ZHENG Jiaqiang, ZHOU Hongping. GPS positioning error analysis and outlier elimination method in forestry[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2010, 41(5):143-147. (in Chinese)
15 張揚(yáng)南. 智慧林業(yè):現(xiàn)代林業(yè)發(fā)展的新方向[J]. 南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報:人文社會科學(xué)版,2013,37(4): 77-81.
ZHANG Yangnan. Intelligent forestry: a new direction for the development of modern forestry [J]. Journal of Nanjing Forestry University: Humanities and Social Sciences Edition, 2013,37(4): 77-81. (in Chinese)
16 OLENEWA J L. 無線通信原理與應(yīng)用[M]. 北京:清華大學(xué)出版社, 2016.
17 HOFMANN-WELLENHOF B, LICHTENEGGER H, WASLE E. GNSS—global navigation satellite systems[M]∥GNSS—global Navigation Satellite Systems: Springer, 2008:647-651.
18 楊元喜. 北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的進(jìn)展、貢獻(xiàn)與挑戰(zhàn)[J]. 測繪學(xué)報, 2010, 39(1):1-6.
YANG Yuanxi. Progress contribution and challenges of compass/Beidou satellite navigation system[J]. Acta Geodaetica et Cartographica Sinica, 2010, 39(1):1-6. (in Chinese)
19 周祖淵. 全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)的構(gòu)成及其比較[J]. 重慶交通大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2008, 27(增刊1):999-1004.
ZHOU Zuyuan. On composition of global satellite navigation system and its comparison[J]. Journal of Chongqing Jiaotong University: Natural Science Edition, 2008, 27(Supp.1):999-1004. (in Chinese)
20 曹婷婷,高玉. GPS中NMEA-0183協(xié)議的應(yīng)用[J]. 電子工程師,2006,32(10):8-11.
CAO T T, GAO Y. Application of NMEA-0183 protocol for GPS[J]. Electronic Engineer, 2006,32(10):8-11. (in Chinese)
21 WHITE E S, WETHERBEE L. Post-processing of NMEA data: US6490524[P]. 2002.