摘要:地球表面的三维数据可以支持多种类型的研究,例如水文、地貌、环境监测等等。但是,由于在现场获取这些数据的难度,免费提供的数字高程模型 (DEM) 已被广泛使用,因此,越来越有必要检查它们的准确性以确保它们根据适当的比例正确适用。然而,还没有研究根据巴西制图精度标准 (PEC) 专门评估 ALOS PALSAR、GMTED2010、SRTM 和 Topodata DEM 的垂直精度。因此,本文旨在使用巴西大地测量系统的官方高精度测高网络数据来评估上述 DEM 的质量。误差统计分析结果表明,DEM 具有与 1:100,000 或更小比例兼容的应用,尽管 GMTED2010 的精度低于其他 DEM,但根据巴西 PEC,它也可以归类为同一精度类别。我们得出结论,DEM 评估对于确保其正确应用非常重要,因为它们可用于许多研究,因为这些数据几乎适用于地球上的所有地区。
北卡罗来纳州立法机构于 1977 年设立了“土地记录管理计划”(LRMP),旨在为地方政府提供技术和财政援助,以实现其土地记录系统的现代化。因此,“基础、地籍和数字测绘(正射影像)技术规范”是 LRMP 的基本要素,适用于所有县或市的测绘项目。在尽可能的情况下,参与测绘工作的州机构也应使用这些规范。第 6 节“数字正射影像”于 2004 年 8 月 18 日由北卡罗来纳州地理信息协调委员会 (GICC) 采纳。北卡罗来纳州房地产测绘协会标准委员会和地方政府代表提供了宝贵的指导和帮助。北卡罗来纳州大地测量局 (NCGS)、地理信息和分析中心 (CGIA)、北卡罗来纳州交通部和北卡罗来纳州税收部也提供了援助。我还要感谢 Atlas Geodata、Spatial Data、Surdex 和 Photo Science 提供的行业前景。编辑和添加:
用户接收器接收到的信号的真实性,这些决策的汇总导致关于 GNSS 位置的可靠性或真实性的最终决策。协作方法在成本、可用性、用户容量和稳健性方面优于集中式客户端-服务器方法。但是,应该意识到每个临时交叉检查接收器的可靠性都低于专用参考接收器。首先,大众市场的 GNSS 接收器,特别是嵌入在智能手机中的接收器,在天线和信号调理电路方面可能不如专用的大地测量级接收器。其次,交叉检查接收器可能“不诚实”,因此其认证决定是伪造的,甚至总是与诚实决定相反。此外,交叉检查接收器也可能被欺骗,有时如果与用户接收器距离不够远,也可能被同一个欺骗者欺骗。我们将在本文中进一步证明,我们提出的方法实际上对这些因素具有很强的鲁棒性。事实上,欺骗检测性能随着数量的增加而呈指数级提高。
1971 年公共用途规划共包括 40,085 英亩的土地,其中包括 13,250 英亩的正常或保护水池水位(1929 年国家大地测量垂直基准 (NGVD29) 404.5 英尺)和 26,835 英亩的保护水池上方土地,海岸线长约 110 英里。英亩数是使用 20 世纪 50 年代的土地测量技术得出的,自 1971 年以来一直用于描述正常水位的水池大小。本次总体规划修订使用的制图使用了现代卫星图像和地理信息系统 (GIS) 制图,因此计算出的英亩数与 1971 年公共用途规划的英亩数不同。使用 GIS 测量结果,雨果湖在 404.5 英尺 NGVD29 的保护水池处有 11,390 英亩的水面,并且约有 27,048 英亩的联邦土地位于保护水池上方,保护水池顶部的海岸线长约 110 英里。
2000 年加拿大重力大地水准面模型 (CGG2000) 加拿大自然资源部。2001。2000 年加拿大重力大地水准面模型 (CGG2000)。2009 年 3 月 11 日取自 http://www.geod.nrcan.gc.ca/publications/papers/pdf/cgg2000a.pdf Marc Véronneau 大地测量部 加拿大自然资源部 615 Booth Street, Ottawa, Ontario, K1A 0E9 电话。: (613) 992-1988 传真:(613) 992-6628 电子邮件:marcv@nrcan.gc.ca 摘要:大地测量部与卡尔加里大学和新不伦瑞克大学合作,为加拿大开发了一种新的增强型重力大地水准面模型 (CGG2000)。该模型取代了 GSD95 大地水准面模型。CGG2000 是根据三年计划开发的,我们建议采取行动改进理论、数据集和计算过程。新的大地水准面模型遵循 Helmert-Stokes 方案,即根据 Helmert 的二次凝聚法减少重力测量,并使用 Stokes 积分确定大地水准面高度。使用球面近似确定重力测量的所有相关减少。底层全球重力势模型是 EGM96(360 度和 360 阶),它通过改进的球体斯托克斯核贡献高达 30 度和 30 阶的长波长。1D-FFT 程序解决斯托克斯积分。CGG2000 模型已根据加拿大的 GPS/水准仪进行验证。对于分布在加拿大各地的 1090 个基准,平均值和标准偏差分别为 -0.260 米和 0.179 米。部分不匹配可能是由于加拿大主要水准仪网络的系统误差造成的。1 简介 随着 GSD95 大地水准面模型 (Véronneau, 1997) 的完成,加拿大自然资源部大地测量部 (GSD) 与新不伦瑞克大学 (UNB) 和卡尔加里大学 (UofC) 联合制定了三年计划,以开发下一个模型。三年计划 (Pagiatakis, 1996) 规定了三个机构在大地水准面理论、所需数据和计算过程方面应采取的行动。主要目标是为加拿大开发一个精度为 1 厘米的大地水准面模型。即使目前的数据集可能无法让我们达到这样的精度,至少理论是在这个水平上发展的。确定精度为 1 厘米的大地水准面模型将使通过空间技术进行高度测定的现代化。(1999 年)。例如,当大地水准面模型与全球定位系统 (GPS) 技术相结合时,与传统的水准测量方法相比,它提供了一种成本高效的方法。此外,当大地水准面模型与卫星测高数据相结合时,它对海洋学家确定海面地形和洋流非常有益。本文回顾了用于确定 CGG2000 大地水准面模型的程序。第 2 至 7 节总结了加拿大新大地水准面模型背后的理论、假设和近似值。CGG2000 的理论主要源自 Martinec (1993 年和 1998 年) 和 Vaníček 等人。第 2 节讨论了 Bruns 公式,即位势和大地水准面高度之间的关系。第三部分是大地水准面的赫尔默特异常的推导。在第 4 和第 5 节中,我们描述了用于全局评估斯托克斯积分的方法。第 6 节提到了确定平均赫尔默特异常的程序。最后,在第 7 节中,主要和次要间接效应完成了 CGG2000 大地水准面模型的理论。接下来的两节涉及 CGG2000 大地水准面模型的数据和验证。第 8 节简要介绍了用于确定 CGG2000 大地水准面高度的重力数据和数字高程模型。第 9 节讨论了 CGG2000 大地水准面模型与加拿大 GPS/水准测量的验证,以及 CGG2000 与美国最新大地水准面模型的比较。最后,最后一节构成了本文的结论和讨论。
2022 年 10 月 14 日,联合国亚太地区全球信息管理第十一届全体会议以混合形式(现场和虚拟)在印度海得拉巴举行,由印度调查局主办,与第二届联合国世界信息大会同期举行。这是联合国亚洲及太平洋经济社会委员会 (UNESCAP) 秘书处服务下举行的第四次全体会议,也是由于 COVID-19 疫情预防措施而举行的两次虚拟会议之后的第一次全体会议。第十一次全体会议的决议重申了进一步推进国际和区域议程以支持可持续发展目标的承诺,例如亚太空间应用促进可持续发展行动计划、综合地理空间信息框架(IGIF)和全球统计地理空间框架(GSGF),并包括选举2022-2025年任期的新任主席和执行委员会,继续维持大地测量参考框架、地籍和土地管理以及综合地理空间信息和统计数据三个工作组,并成立一个新的和第四个综合地理空间信息框架工作组。
光学原子钟是我们测量时间和频率的最精确的工具 1 – 3 。通过在不同位置的时钟之间进行精确的频率比较,人们可以探测基本常数的时空变化 4、5 和暗物质的性质 6、7 ,进行大地测量 8 – 10 ,并评估系统时钟偏移。对独立系统的测量受到标准量子极限 (SQL) 的限制;对纠缠系统的测量可以超越 SQL,达到量子理论允许的极限精度——海森堡极限。虽然局部纠缠操作已经在微观距离上证明了这种增强 11 – 16 ,但远程原子钟之间的比较需要在没有内在相互作用的系统之间快速产生高保真度纠缠。使用光子链路 17 , 18,我们将两个相距宏观距离 19(≈ 2 米)的 88 Sr + 离子纠缠在一起,以展示第一个纠缠光钟的量子网络。对于离子之间的频率比较,我们发现纠缠将测量不确定性降低了近 √
已经发表了许多论文([6],[3],[4],[2]),该论文解决了Yau [10]在Riemannian几何形状的Cheeger-Gromoll拆分定理中提出的问题。Eschenburg最近获得了一个非常满意的Lorentzian类似物。在[4]中,他证明了一个全球双曲线,及时的测量时空完整的时空满足“强能量状况”,RIC(x,x)> 0,x Timelike,其中包含(完整的)时间表线,在下面有意义地制作出“拆分”。在埃申堡(Eschenburg)的工作之前,Beem等人。[3]证明了洛伦兹分裂定理,假设截面曲率更严格(类似于Riemannian情况下的非负分段曲率)。他们的结果的一个有趣特征是,不需要定时完成的完整假设。仅要求给定的时间表线完成。及时的大地测量完整性是由于全局双波利度,截面曲率条件和线路的完整性而得出的。这表明Eschenburg定理的假设可能有一些冗余。
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Jan Dirk Wegner 担任苏黎世大学计算科学研究所“科学数据科学”主席,担任副教授,并担任苏黎世联邦理工学院 EcoVision 实验室负责人。Jan 于 2011 年在汉诺威莱布尼茨大学获得博士学位(优异),后在苏黎世联邦理工学院摄影测量与遥感小组担任博士后(2012-2016 年)和高级科学家(2017-2020 年)。他的主要研究兴趣是机器学习、计算机视觉和遥感的前沿,以解决环境科学和地球科学中的科学问题。Jan 获得了多项奖项,其中包括苏黎世联邦理工学院博士后奖学金和德国大地测量委员会的科学奖。他被选为 2020 年 WEF 青年科学家班的 25 位 40 岁以下全球最佳研究人员之一,致力于将科学知识融入社会,造福公众。 Jan 是 ISPRS 技术委员会 II 的临时副主席、ISPRS II/WG 6“地理空间数据分析的大规模机器学习”主席、苏黎世大学“数据科学”博士研究生院院长,他的教授职位是苏黎世大学数字社会计划的一部分。Jan 与同事一起主持 CVPR EarthVision 研讨会。