二、P21 普通測量學、地形測量學

CH20111905 基于卡爾曼濾波的地形反演方法及其仿真研究=Terrain Estimation Algorithm Based on Kalman Filter and Its Simulation Research/劉繁明，錢東，郭靜（哈爾濱工程大學自動化學院）∥測繪學報.-2011，40（1）.-45～51

推導基于卡爾曼濾波的海底地形反演算法，算法通過利用重力梯度儀測量重力梯度異常，提高地形反演的精度和分辨率。結合地形坡度計算理論和矩形棱柱法，建立基于卡爾曼濾波的系統方程和量測方程。對算法進行仿真，分析地形均值誤差、隨機誤差和梯度儀測量精度對反演精度的影響，最后的區域反演仿真結果表明：反演后的地形在精度和分辨率上都有所提高。圖5表1參18

?重力梯度 地形反演 卡爾曼濾波 數字高程模型

CH20111906 一種基于地形輪廓匹配的地理數據AR可視化新方法=AR Visualization of Geospatial Data Based on Silhouette Matching/陳科，尹嘯，陳晨（河海大學土木工程學院），楊忠祥∥測繪科學.-2011，36（1）.-119～120，115

地理數據的增強現實可視化技術，是地理信息科學可視化的一個重要的發展方向。作者針對結構特征明顯的區域，初探了增強現實技術在地學可視化領域的應用。分別提取視頻影像數據的可視輪廓和DEM地形數據的水平輪廓，將兩種地形輪廓匹配，實現地理數據的地理坐標系與視頻影像的圖像坐標系之間的配準，模擬了地理數據基于視頻影像的AR可視化效果。與傳統地理數據的可視化方式相比，AR可視化方式更簡單、更自然、更直觀、真實感更強。圖2表1參13

?增強現實 可視化 地理數據 輪廓匹配

CH20111907 基于DEM匯流模擬的鞍部點提取改進方法=An Improved Method to Saddles Extraction Based on Runoff Concentration Simulation in DEM/張維，湯國安，陶旸（南京師范大學虛擬地理環境教育部重點實驗室），羅明良∥測繪科學.-2011，36（1）.-158～159，163

鞍部點是重要的地形控制點之一，由于其特殊的形態特征，基于DEM的鞍部點提取算法較山頂點、山谷點提取更為困難。提出一種基于DEM匯流模擬的鞍部點快速提取改進算法。該算法利用DEM地表匯流模擬的方法提取山脊線，利用地形倒置得到的反地形地表匯流模擬提取反地形流域邊界線，獲得能自動實現地形剖分的原始地形匯水線，進而通過特征線求交實現鞍部點的快速自動提取。不同地貌樣區實驗顯示，該方法擺脫了傳統移動窗口分析方法無法顧及地形整體變化的缺點，考慮了鞍部點與周圍地形特征點線之間的拓撲關系，提高了鞍部特征點的提取精度。圖4表1參9

?數字高程模型 鞍部點 匯流模擬 反地形

CH20111908 國產衛星遙感數據的地形渲染技術=Technology of Terrain Rendering Based on Domestic Satellite Remote Sensing Data/陳君穎，李杏朝，傅俏燕，黃世存，李俊杰（中國資源衛星應用中心）∥遙感信息.-2011（1）.-70～72，103

在使用國產衛星遙感數據的基礎上，利用DEM數據提取地形特征，根據數據獲取時的光照條件，建立地形光照模型，總結出一套快速易行的地形渲染技術，能夠實現可視化、立體感強的三維地形表達，提供更為直觀準確的地形認知。圖4表1參3

?地形渲染 國產衛星 遙感圖像 數字高程模型

CH20111909 AutoCAD VBA在地形圖平面精度統計中的應用=The Use of AutoCAD VBA in Precision Statistic on Plane Features of Map/郭雷，劉曦燦，劉成寶（濟南市勘察測繪研究院）∥測繪通報.-2011（1）.-40～42，45

通過對AutoCAD VBA的二次開發，設計一種自動統計地形圖平面地物檢測點的程序，介紹具體開發流程，并對其實現效果進行評價。圖4參2

?AutoCAD 地形圖 精度統計

CH20111910 三種多光源組合條件下的自動地貌暈渲效果分析=A Study of the Automatic Relief Shading Effects with Three Kinds of Multi-light Source Combinations/蔣雪，龐小平（武漢大學資源與環境科學學院）∥測繪通報.-2011（1）.-68～70，74

總結出三種可行的多光源組合，并對我國一些典型地貌進行多光源條件下的暈渲效果測試。分析這三種光源組合的光照特點及其各自適用的制圖區域，以及在使用中需要注意的問題，為多光源條件下自動地貌暈渲的光源選擇提供參考。圖3參9

?自動地貌暈渲 人機交互 地圖制圖

CH20111911 三維數字地形圖測繪技術研究=On Surveying and Mapping Technology for 3DDigital Topographic Map/楊永崇，胡楠，郭嵐（西安科技大學測繪學院）∥測繪通報.-2011（1）.-75～77

從測量、繪圖和應用三方面探討三維數字地形圖，重點探討三維數字地形圖測繪特殊地形和線狀地物的方法，以及地形模型與地物模型的集成匹配技術。三維數字地形圖突破了繪圖空間的限制，將傳統的二維數字地形圖拓展為三維的地理空間信息，從三維空間的角度去理解和表達真實的客觀世界以及它們之間的空間結構關系，在城市規劃和工程設計中具有廣泛的應用前景，對三維GIS的發展也具有積極的推動作用。圖6參5

?三維數字地形圖 三維規則網格 地形模型

CH20111912 重力地形改正的計算模型研究=Research on The Terrain Correction Models in Gravity Survey/李振海，李瓊，林旭（武漢大學測繪學院）∥測繪工程.-2011，20（2）.-24～26

為了比較分析地形改正兩種模型間的差異及不同地形對地形改正的影響，采用我國4類不同地形的DTM數據，分別使用質量棱柱地形模型和質量線地形模型計算這4個區域的地形改正誤差，發現由這2種模型計算得到的地形改正量間的差異很小；研究了平地、丘陵、山地和高山4種地形對地形改正誤差的影響，地形改正誤差與地形起伏變化強相關；考慮到3階結果有可能不收斂，2種地形改正模型的傅里葉變換核函數分母取至2階為宜。圖3表2參10

?數字地面模型 地形改正 地形模型

CH20111913 基于神經網絡的DEM趨勢面逼近與分析=Approximation and Analysis of DEM Trend Based on Neutral Network/陳再輝，江麗鈞，徐洪波，吳剛（麗水市建設局城建測量隊）∥測繪工程.-2011，20（2）.-66～69

趨勢面從宏觀上揭示研究對象的特性，在各領域發揮著重要作用。神經網絡可以對復雜系統進行無限逼近，進而進行預測。基于貝葉斯正則化BP神經網絡和RBF神經網絡對DEM趨勢面進行逼近，并與二次多項式建立的DEM趨勢面進行比較分析，證明該方法的可行性和有效性。圖8表1參11

?神經網絡 數字高程模型

CH20111914 DEM高保真問題探析=Analysis on High Fidelity of the DEM/申浩（黃河水利職業技術學院），荊鑫鑫∥測繪工程.-2011，20（1）.-30～32，36

DEM高保真問題指人工模型是否保持了有實際三維空間或原始三維數據所具有的在其相鄰區域的無沖突的三維特征和高程邏輯。在相鄰等高線間所對應各實際高程地帶均可剖分為連續的各單調坡面的連接曲面，使得高保真特性在這個實際高程地帶內是成立的。高保真特性保證了DEM形成過程中高處仍高、低處仍低的特性，保證了匯水流線的高程序列；實質是保持原資料上地形的高低起伏序列。圖2參10

?數字高程模型 高保真 中誤差 內插

（1905～1914 張明）

CH20111915 用GPS、TLS和地面測量探測地貌特征=Detection of Terrain Morphologic Features Using GPS，TLS，and Land Surveys：“Tana della Volpe”Blind Valley Case Study〔英〕/Casula G，Mora P，Bianchi M G∥Journal of Surveying Engineering.-2010，136（3）.-132～138

本文的目的是研究GPS、地面激光掃描儀（TLS）和全站儀綜合用于地貌研究的潛力和可靠性。在意大利“Tana della Volpe”盲谷進行了測量試驗。測量了大約18000GPS點和大約42200000TLS點。

?地形測量 全球定位系統 地面激光掃描儀 全站儀

（廖祥春）