【摘 要】
:
新疆大学论文题目(中文):激光雷达在乡村地籍调查中的应用研究摘要新疆地大物广,农村居民点分散,在乡村地籍测量中,依然采用传统的人工测量方法,工作起来费时费力,而遥感手段
论文部分内容阅读
新疆大学论文题目(中文):激光雷达在乡村地籍调查中的应用研究摘要新疆地大物广,农村居民点分散,在乡村地籍测量中,依然采用传统的人工测量方法,工作起来费时费力,而遥感手段只能获取空间分布信息,并且重访周期长、空间分辨率低。激光雷达扫描技术具有高精确度、高效率,便于采集数据和自动化处理,正适应了地籍测量调查的发展需求。本研究采用车载激光雷达测量为主,结合地基激光雷达补测,采集了霍城县三宫乡的三维点云数据。使用riscanpro软件对点云数据进行粗拼接、坐标转换和精确拼接,并把精确拼接的三维点云数据导入cass9.1中,借助cass9.1软件,依据地籍图的矢量化原则,对精确拼接的点云数据进行矢量化,然后将矢量化的地籍底图输出到cad2008中。接着,根据地籍调查国家标准、规程,对地籍成果图进行平面精度检测和平面控制测量检测。平面精度检测是从随机抽取的地籍分幅图随机抽取n个点,判定实测坐标与图上坐标的差值,求得检测中误差,对比允许值,判定样品是否合格。平面控制测量检测是随机抽取部分地籍分幅图,通过实地检查检测、核查计算和对比分析等检查方式,分别对数据质量、点位质量和资料质量等质量元素进行加权量化赋分,判定样品是否合格。最后,对检测结果进行统计学分析。主要得出以下结论:(1)地籍图平面精度检测的结果:在总的36幅地籍分幅图中,随机抽取样品20幅检测,结果有4幅良品,16幅优品,没有不合格现象,良品率占100%,优品率占80%。平面控制测量检测的结果:随机抽取的7幅样品的分数都达到良级以上。综合得出,产出的地籍底图符合国家地籍调查图标准和规程,且品质优良,证明了三维激光雷达技术应用到霍城县三宫乡乡村地籍中是可行的,并且相对于传统地籍测量,误差小、优品率高,是个较为优秀的技术方案,可以推广使用。(2)对该技术应用进行优势分析,得出三维激光雷达技术应用在地籍调查中具有采集数据自动化程度高、测量的精确度高且具有可重复性和便于计算机及软件处理等诸多优势。
其他文献
在一年多的驻村工作中,我作为一名刚参与农村工作的“城里人”,面对单位驻村所在地彰武县后新秋镇白音皋(白音皋,蒙语,意为美丽的洼地)村陌生的乡亲和从未接触过的生活与工作环境,没有退缩和犹豫,而是勇敢地冲在了实现脱贫攻坚的伟大征程中,实现了自身价值和社会价值的完美融合。 走访了解群众疾苦驻村以后,走访贫困户,了解群众疾苦是我们驻村工作队做的第一件事,我自己也开始从公务员身份向村干部身份转变。 通过
以柠檬酸为络合剂,采用溶胶-凝胶法制备了具有钙钛矿型结构的稀土复合氧化物LaCoO3纳米材料,借助热重分析(TG)、X-射线衍射(XRD)、透射电子显微镜(TEM)等测试手段对凝胶前驱物和所得
体外循环(或称心肺转流,简写为CPB)心内直视手术是用血大户。输血引起的肝炎、艾滋病等,使越来越多的人担心和忧惧。因此血液保护(bloodconserva-tion)技术的实施迫在眉睫。血液保护的主要目的是少出血、
<正> 国有企业股份化的问题,在理论界已经有过一些讨论。但是,无论是在理论的深度和广度上,还是实践上,都还有待于进一步的探索和思考。本文拟从以下三点系统地谈谈自己的浅
为了加速雄蚕品种的实用化进程,对家蚕性连锁平衡致死系原种平28、平30的雄性黄卵和雌性黑卵的孵化率、各龄期减蚕率等进行了调查。平28雄卵、雌卵及平30雄卵、雌卵的二日孵化
无产阶级革命家朱德小时候生活困苦,由于地主的残酷剥削,尽管一家人辛勤劳作,但仍然过着吃不饱、穿不暖的日子。少年时代的生活经历和《朱子家训》的引导,深深地影响着朱德的人生观和价值观,使他养成了勤俭廉洁的好习惯,一生都保持着艰苦朴素、勤俭节约、吃苦耐劳的优良传统。他对子女后辈的培养尤为重视,特别强调要把子女后辈培养成革命事业的合格接班人,而不是要接“官”、接“权”。 朱德的儿子朱琦去世后,有关部门把
岁时节俗是精神民俗内容中最丰富的一种民俗,它一般以年为周期,根据季节、时序的变化,围绕特定的主题,表现为一定的民俗事象和仪式。闽南侨乡晋江砌田的岁时节俗源远流长,包
针对目前高等院校非计算机专业学生在VB学习中缺乏主动性、动手能力不强等问题,文章结合教学实际,将PBL教学模式引入到非计算机专业VB课程教学中,以问题为中心,以学生为主体,就典
志愿服务在世界范围内有着悠久的历史传统,21世纪以来,志愿服务更是成为了国际社会衡量一个国家和地区文明水平的重要标志。与欧美发达国家相比,中国的志愿服务工作产生的迟
铁路是我们党执政兴国的重要支柱和依靠力量。中国铁路总公司作为“主业处于关系国家安全、国民经济命脉的重要行业和关键领域、承担重大专项任务的商业类国有企业”,决定了我