科技论文3000

测绘科技信息工作在波澜壮阔的测绘体制改革大潮的推动下,取得了长足的进步。这是我为大家整理的测绘科技论文3000字，仅供参考!

数字地球与现代测绘科技的发展

[摘要]本文通过对数字地球和现代测绘科技的深入分析，对数字地球与现代测绘科技的发展进行了详细阐述，以供同行探讨。

[关键字] 数字地球 现代测绘 科技

[中图分类号]P2 [文献码] C [文章编号] 1000-405X(2013)-2-117-1

0引言

所谓的数字地球也即是指一个用地球坐标为依据，同时具有多分辨率的海量数据以及多维显示的地球虚拟系统。数字地球看成是"对地球的三维多分辨率表示、它能够放入大量的地理数据"。而现代测绘科技则是以计算机技术和光电技术以及网络通讯技术，同时加上空间科学和信息科学为基础的科学技术，而随着全球定位系统的不断完善，以全球定位系统和遥感以及地理信息系统为技术核心，并且将地面原有的特征点以及界线都通过测量手段获得反映地面现状的图形和位置信息，供工程建设的规划设计和行政管理之用，从而为社会的生产和发展创造了有利的条件。而随着科学技术的发展，在当前社会的各领域和行业中，各种技术和理论都得到了长足的发展，并且还涌现出了大批先进的技术和理论，而在当前的数字地球和测绘科技中也不例外，随着大量先进技术以及理论在数字地球和测绘科技中的应用，极大地提高了数字地球和现代测绘科技的水平，从而为社会经济的发展奠定了坚实的基础。然而就数字地球和测绘科技的实际情况而言，其中还存在着一些较为严峻的问题，这些问题不仅影响到数字地球和测绘科技的发展，还制约了社会经济的发展。

本文从测绘学的现代发展出发，对数字地球和现代测绘科技进行了深入的分析，然后对数字地球与现代测绘科技的发展进行了详细阐述。希望能够起到抛砖引玉的效果，使同行相互探讨共同提高，进而为我国数字地球与现代测绘科技的发展起到一定的促进作用。

1测绘学的现代发展

随着社会的发展，人类改造自然的能力也不断提高，因此人们迫切的需要加深对地球的认识，从而才能够更好的改造自然，从而促进人类社会的可持续发展。

测绘学是人类认识自然和认识地球的重要手段，随着测绘学的发展，人们对地球的认知水平也得到了大幅度提高。尤其是随着近几年来计算机技术的高速发展，在测绘领域中也加大了对计算机技术的应用力度，从而使得现代测绘水平得到了进一步提升。我国幅员辽阔，国土面积达到了九百六十万平方千米，而利用现代测绘学将测绘我国的地图就能够大幅度缩短工期，从而解放了许多劳动力，进而有效地节约了成本。

今天，光缆通讯、卫星通讯、数字化多媒体网络技术可使测绘产品从单一纸质信息转变为磁盘和光盘等电子信息，产品分发可从单一邮路转到"电路"(数字通讯和计算机网络传真)，测绘产品的形式和服务社会的方式由于信息技术的支持发生了很大变化，实现了信息化的发展。当前，随着我国经济的高速发展和经济所有制成份和运行体制的改革，需要开放民用国家测绘产品;从技术方面看，西方国家卫星测地技术可制作全球几乎任一地区1m分辨率(相当1∶1万比例尺)的地图，卫星上的GPS又可将这种地图纳入全球参考框架和转换为他们的国家坐标系，中、小比例尺国家地图的保密价值已大大降低;对于军事敏感的重力数据，卫星重力技术所发展的低阶全球重力场模型已足够用于他们的远程战略导弹发射。

2数字地球和现代测绘学

地球上一切事件都发生在一定的空间位置，人类社会经济活动所需要的信息绝大部分(约80%)都与地理位置相关。中国21世纪议程62个优先发展项目中，约有40个需要建立或应用地理信息系统。数字地球是利用海量地理信息(即地球空间数据)对地球所做的多分辨率、3维数字化描述的整体信息模型，便于人类最大限度地实现信息资源的共享和合理使用，为人类认识、改造和保护地球提供一种新的手段，这里在数字地球的概念中突出显示了地理坐标的框架作用，因此NSDI是数字地球的基础设施，要求提供(地球)空间数据框架，包括大地测量控制框架(国家定位网和重力控制网)、数字正射影像、数字高程模型、道路、水系、行政境界、公共地籍等基础地理数据集。在此框架上加载各类地球自然信息和人类社会经济活动等一切所需要和感兴趣的人文信息。为数字地球提供上述地球空间数据框架是测绘业本身的"专职"，但又对测绘学提出了更高层的技术要求。

3测绘学和地球空间信息学

在本文第一部分已谈及测绘学在新的技术进步推动下的现代发展趋势。

从现代信息论的观点看，测绘学本质上就是一门关于地球空间信息的学科，传统的测绘受地面测量技术、时空尺度和精度水平以及投入的局限，其产品主要是单一的地形图和在地形图基础上编绘的专用地图。它不能反映、至少不能及时反映地球表面形态的变化，特别是大范围和全球变化。其产品制作周期长，已不能满足地区经济和全球经济高速发展的多种需要。信息技术加快了人类社会的运行速度。

测绘学应该是提供人类生存空间自然环境及其变化信息的学科，它的学科内涵发生了巨大的变化，因此如何界定测绘学的含义，已是世界各国测绘工作者所关注的问题。于是从90年代开始，国际上将测绘学(Surveying and Mapping)更改为一个新词，以准确反映学科实质，Geomatics一词由此应运而生。随后，有关Geomatics的提法在我国学术界，主要是地学界成为热门话题，由于对其含义理解不同，其中文译名也是五花八门，现在将它译成"地球空间信息学"，已基本得到认同。不管人们对Geomatics的含义如何理解，但根据ISO的标准定义和国际测绘联合会(IUSM)对"测绘学"的定义，两者的含义是基本类同的，只不过Geomatics所涉及的地球空间信息的范围更宽一些。Geomatics更准确地描述了测绘学在现代信息--通讯社会中的地位和作用，适应了现代社会对地球空间信息的极大需求的特点，因而发展和提高了测绘学的研究和工作领域，符合现代测绘学发展的实际。

4结束语

随着这些测绘技术以及测绘理论的应用，使得现代测绘科技水平得到了有效地提高，从而为帮助人们认识地球和促进经济的发展奠定了坚实的基础。通过本文对数字地球与现代测绘科技的深入分析，同时加上对数字地球与现代测绘科技发展的详细阐述，相信读者对其也有了更深刻的认识。

总而言之，数字地球与现代测绘科技是促进社会发展的重要手段，因此，为了进一步提高现代测绘的水平，还必须要加大对其的分析研究力度。

如何促进测绘地理信息科技事业快速发展

[摘要]"十二五"期间为我国测绘地理信息事业的发展指明了方向，即构建数字中国，监测地理国情，发展壮大产业，建设测绘强国。刚召开的党的明确指出要建设美丽中国，实现中国硬件、软件的两手共同发展，测绘地理信息科技事业要根据社会发展的趋势走向，结合经济发展的动态，科学谋划我国测绘地理信息的发展蓝图，丰富测绘地理信息的资源，加大开发力度，加快实现自主创新的脚步，健全信息安全保障体系，完善基础设施建设，充分发挥测绘在国家信息化建设中的作用。

[关键字]测绘 地理信息 科技事业 发展

[中图分类号] P2 [文献码] B [文章编号] 1000-405X(2013)-3-114-1

0 引言

测绘工作国家经济、文化建设和社会发展的一项前提保障性工作，是一个国家地信信息产业的基础组成部分。它为国家经济建设和社会发展提供与地理位置有关的各种专题性和综合性的基础信息，其成果是进行资源调查、环境监测、农田建设、能源、交通、水利等大型工程建设、城乡规划建设、土地开发利用、重大灾害监测预报和科学研究、国防建设以及国家宏观管理决策必不可少的基础资料。从八十年代初期，测绘业开始着手对传统测绘手段和生产工艺进行技术改造，开展了数字化测图、机助地图制图、地图数据库、地理信息系统(GIS)、人卫激光测距(SLR)、全球卫星定位系统(GPS)、遥感(RS)等方面的基础研究和应用研究。尽管我国测绘业取得了长足的进步，但是，其整体技术水平同国际测绘先进水平相比，存在较大差距，远远满足不了国家经济建设与社会发展的需要，这主要表现在：数字化测绘技术体系的若干关键技术问题尚未解决，完整的数字化测绘生产技术体系尚未形成;测绘生产中生产速度慢、更新周期长、产品形式单一、地图印刷质量较低等状况尚未得到根本性转变;测绘基础理论研究相对薄弱，尤其是在遥感、地理信息系统、地图制图学等领域，从而严重影响了技术的进一步发展;测绘信息综合开发应用水平较低，测绘高新技术集成化尚处于起步阶段，在国际市场上的竞争能力较弱，参与全球问题的国际合作研究尚待进一步拓展。 本文就如何促进我国测绘地理信息科技事业的发展做以下建议。

1 积极推进基础地理信息资源建设

第一，利用新技术、新工艺，加强对基础地理信息系统的改造和优化升级，积极开展各级各类专题数据库建设。将基础地理信息更新工作摆在更加突出的位置，加紧研究建立新形势、新技术条件下的基础地理信息更新机制，加快信息更新步伐，切实提高基础地理信息的现势性。第二，加强各级各类基础地理信息资源的整合，积极推进各级测绘部门之间以及测绘部门与有关部门之间的信息共享，实现不同数据源、不同类型、不同尺度基础地理信息数据的集成应用。第三，尽快形成中央和地方测绘部门分级管理、标准统一、种类齐全、互联互通的基础地理信息共享平台，为实现测绘部门基础地理信息快速传送和充分利用创造更加有利的条件。

2 创新思维，以新的理念引领测绘地理信息转型发展

测绘地理信息人勇于实践，大胆创新，勇敢地举旗亮剑，提出24 字总体战略，成为测绘地理信息发展新坐标。新理念的形成，让我们突破传统思维的桎梏，实现了由“测绘”向“测绘地理信息”的嬗变;让我们更加与时俱进，推动数字中国向智慧中国迈进;让我们打破了传统的测绘工作模式，开辟了地理国情监测新领域;让我们加快转变发展模式，真正实现了公益性测绘地理信息事业和地理信息产业两条腿走路。只有敢于打破常规，突破惯性思维的束缚，才能形成测绘地理信息文化“快”的灵魂、“干”的精神、“好”的品质，才能发扬好“热爱祖国、忠诚事业、艰苦奋斗、无私奉献”的测绘地理信息精神。

3 加强测绘科技人才资源建设

人才是科技创新和竞争制胜之本，没有人才就没有创新。一流的学术思想、一流的技术成果，需要有一流的人才。测绘科技人才资源建设包括三个方面：一是千方百计稳定现有科技人员，增强科研与生产单位对人才的凝聚力和吸引力;二是有计划地引进和培养优秀测绘科技人才，逐步开展成绩优异高级工程师的选拔评审，充实和壮大测绘科技创新队伍;三是培养和造就一批科技经营管理人才，提高测绘科技创新队伍的整体素质和创新管理水平。建立人才合理有序流动的机制，鼓励测绘生产单位设立特聘专家岗位，吸引优秀人才进入测绘生产一线;鼓励职工开展技术发明、技术革新活动，并作为职工个人业绩考核的重要指标;通过重点学科、重点实验室、工程技术中心和博士后科研工作站的建设、重大科技项目的实施以及在科技项目立项、评审和验收中设置人才培养指标等方式，培养造就一支由科技领军人才、学术技术带头人、科技创新骨干和基层单位技术骨干等组成的测绘科技人才队伍。

4 加强基础研究和软科学研究

跟踪国际测绘学科前沿，发展测绘科学技术理论和方法，积极开展现代大地测量理论和地球动力学、新型数字摄影测量和遥感机理、地理信息科学、地理空间信息网格理论与技术等研究，提高原始创新能力，增强测绘科技持续发展的后劲。结合测绘事业的可持续发展，开展测绘软科学研究，用以指导测绘管理实践，重点加强测绘发展战略、测绘管理理论、测绘管理体制、测绘法律法规、测绘统计指标体系、测绘工程设计管理以及地理信息产业发展政策等方面的研究。

5 总结

坚持以测绘信息化带动测绘事业发展全局，促进测绘工作在完善体制机制、科技自主创新、快速传送信息等方面取得新的突破，全面提高测绘部门的利用、监管、保障和服务水平。以推进国家信息化发展全局为着眼点，以数字中国地理空间框架建设为重点，以地理信息资源开发利用为主线，加快信息化测绘体系建设，健全测绘公共服务体系，逐步实现地理信息的获取实时化、处理自动化、服务网络化和应用社会化，显著提高测绘行政管理的信息化水平。大力促进地理信息产业发展，为全面建设小康社会和构建社会主义和谐社会提供更加有力的测绘保障。

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在我国经济组成中，汽车产业对促进国民经济发展和社会进步具有重要的战略意义。下面是我为大家精心推荐的关于汽车的科技3000字论文，希望能对大家有所帮助。汽车的科技3000字论文篇一：《试谈汽车超载监测系统》 摘 要： 为了实时识别各种车型的超载车辆，该系统基于开源计算机视觉库(OpenCV)，先根据车辆照片库建立车型分类器，然后使用数字摄像机拍摄进入监控区域的车辆，在视频中使用分类器识别车型，根据所识别得到的车型去查询数据库获得该车型的核载，再通过动态称重技术获得车辆的实际载重，及时判别车辆是否超载。此 方法 可避免过去使用统一重量衡量不同车型是否超载的弊端，并可同时免线圈测量车速。测试结果表明系统能快速准确地识别出车型。配合动态称重系统，就能实时得出所通过的车辆是否超载，对公路养护和道路交通安全有相当大的实用意义。 关键词： 超载监测; 视频识别; OpenCV; 动态称重 超载车辆的危害很大，主要表现在加速道路损坏和危害道路交通安全，人们都深知其危害性，所以治理超载一直是公路监管部门的工作重点。传统的自动超载信息系统都是使用统一标准，对所有车辆都应用同一个整车重量划分是否超载，这样会遗漏部分实际上已经超过该车型核载的超载车辆。实际上，这部分车辆对道路交通同样造成严重影响。鉴于此，本系统首先识别出车辆的车型，再查询得到该车型的核载重量，对比实测重量，便得知是否超载。理论上能够适用于所有车型。 利用摄像机较长的视域，附加设计了一个测速系统，能方便地得出超速数据，以便作为超速监测和供给动态称重系统作参考。 1 系统构成 1.1 系统方案 系统主要工作过程为：车辆驶入摄像机监视范围，视频流通过以太网传输到后台处理系统，处理系统通过处理视频识别出车辆的车型，然后根据车型从数据库中查出相应的核载重量;同时，安装在地面的动态称重设备测出车辆的实际载重。两个数据对比即可得出车辆是否超载。系统流程如图1所示。 为了加快处理速率，在程序设计过程中多处使用了多线程并行处理。 1.2 OpenCV及其分类器介绍 传统的图像处理软件大多为Matlab，用于开发算法最为快捷，但是其处理速度慢，难以跟上视频处理的需求，所以选用了Intel牵头开发的开源计算机视觉库(OpenCV)。新版的OpenCV已经在易用性上已经接近Matlab，再加上其开源性，很多算法均已公开，加快了开发进程。另外，目前OpenCV已经提供C，C++，Python等语言接口，且支持Windows，Linux，Android和IOS等主流平台，资源相当丰富。对于计算机平台，OpenCV支持多线程并行计算和图形处理器(GPU)计算，这将能大大加快计算速率，用其开发本系统的demo是首选。 图1 系统流程图 为了从视频流中识别出车型，需要使用分类器[1]。所谓分类器，是利用样本的特征进行训练，得到一个级联分类器。分类器训练完成后，就可以应用于目标检测。分类器的级联是指最终的分类器是有几个简单分类器级联组成。每个特定的分类器所使用的特征用形状、感兴趣区域中的位置以及比例系数来定义(如图2所示)。 图2 特征分类 首先使用弱分类器分出货车和客车等车型，然后再分出大中小型货车，最后再精确分类，获得准确的车型。新版本的OpenCV已经支持多种特征的分类器，如SVM，LBP，PBM等。因为系统实时性要求较高，这里选取训练和分类速率都较高的LBP特征分类器。 1.3 训练分类器 使用分类器的需要首先训练，即让分类器“认识”目标，为了训练分类器，需要准备样本，样本包括正样本和负样本。正样本即包含目标的灰度图片，而且每张图片都要归一化大小，负样本则不要求归一化，只需要比正样本大即可(使得可以在负样本中滑动窗口检索)。 OpenCV提供了专门的工具opencv_createsample.exe用以整理训练样本的原始数据，只需准备好正、负样本，归一化然后转成灰度图，再使用两个描述文件分别记录这些样本集合，然后输入opencv_createsample.exe程序即可整理出原始数据。为了准备正样本，借助OpenCV提供的HighGUI模块，在此专门编写了一个GUI截图工具，界面如图3所示。为了能从不同角度识别车辆，准本正样本时需要准备从一定角度范围描述车辆的样本。 图3 GUI截图工具界面 接下来就是训练分类器，这部分工作直接关系到系统的鲁棒性。同样，OpenCV提供了专门工具训练分类器，既有旧版也有新版，为了有更多特性，在此选择新版本的训练程序opencv_traincascades.exe。 由于这是基于统计的方法，要对大量数据进行处理，如果选择Haar特性，训练周期会比较长，不利于系统的搭建，所以选择用LBP特性训练分类器。从机器性能方面考虑训练时间，使用英特尔线程构建模块(TBB)重新编译OpenCV，就能得到多核加速，且有利于接下来的程序性能。分类器分为三级，分别为：货车、客车分类器，大、中、小型货车分类器和具体车型分类器。由于客车按载客数区分是否超载，车辆总重不会对公路造成严重损坏，所以本系统无需对客车作出具体车型区分。但若然具体管理部门需要统计车型信息，可以进一步加上客车车型分类器。实际使用时，由于要应对车辆车身的喷漆变化或者小范围合法改装等情况，分类器的分类除了在系统筹建的时候大规模训练外，在系统运行时也应继续训练分类器，增加统计数据，使得识别结果更加精确。 1.4 识别车型及获得核定载重 训练好分类器后，最直观的测试方法是直接输入测试视频，检查识别效果。新版本OpenCV提供一个C++类CascadeClassifier，该类封装了基本的目标识别操作，使得只需要使用该类的实例加载训练好的XML文件，然后逐帧检测即可。若发现目标，结果将会存放在C++标准模板库(STL)容器vector中。但直接对每帧图像使用CascadeClassifier：：detectMultiScale方法将会大大加重系统的工作量并且在多车辆的情况下无法区分开各车辆，为此，首先需要发现车辆，然后区分不同的车辆目标，再对每一个目标单独进行分类识别。 具体的主要操作的顺序为： (1) 系列的图像预处理操作，降低图像噪音。 (2) 图像差分，发现车辆轮廓[2]，得到运动掩码。图像差分有两种主要方式，分别是帧间差分和背景差分。帧间差分速度快，但容易产生空洞，且无法分离出缓慢运动的车辆;背景差分速度慢，但分离效果好。考虑到如果车辆是缓慢进入测速区，则称重数据可靠性高，而且没有超速，进入识别点的效果好，所以选择帧间差分，这里使用能有效减小前景空洞的三帧差分算法[2]。 (3) 结合运动掩码更新历史运动图像、计算历史运动图像的梯度。 (4) 分割运动目标，得到一辆一辆的车，并跟踪。为区分开图像中的每一辆车，需要对其进行标记，这里使用的方法为： [Mkx，y=ID ifMk-1x，y≠0&k-1≠10 ifMk-1x，y=0 ] 式中：Mk(x，y)为分割出来的单独车辆目标的第k帧感兴趣区域矩形。这种方法虽然鲁棒性较好，但是因为重复计算量大，运算速度有限，所以在确定每辆车的ID后，使用OpenCV提供的更为快速的Camshift算法[3]继续跟踪。 (5) 计算每辆车的运动方向。这部分关系到运动目标筛选，在部分场合，摄像机的视野可能会涉及逆向车道。在这种情况下，可以通过筛选符合主要行驶方向的车辆来排除其他车辆或无关运动目标的干扰。 (6) 车辆进入测速区，开始测速。 (7) 车辆离开测速区，结束测速并计算速度。使用TBB进行并行分类识别车型。由于OpenCV新版矩阵结构Mat的所有操作使用原子操作，大大减轻了多线程编程的工作量，所以这里使用多线程并行操作是最佳选择。 (8) 根据所安装动态称重系统的车速要求，判断是否需要引导车辆到检测站进行检查。 1.5 获得实际载重 在视频分析中发现车辆后，对比动态测重模块中测得的实际载重。这里需要把应用场合分为两种情况：高速测重和低速测重，至于高低速的阀值，这根据不同动态称重系统的性能而定[4]，在系统安装时根据动态称重系统参数设置即可。由于目前高速测重技术的精度未达到作为证据的要求，所以在高速测重的场合，所得车重数据只能作为初步判断，若初步发现车辆超载，需要进一步引导车辆到大型地磅再次静态测量，并作其他处理。在低速测重场合，测得的动态数据可靠，可直接作为证据使用。所以系统的运行需要测速模块的配合。 无论高速场合与低速场合，本系统都能实现视频测速功能，可以直接用作超速抓拍系统，降低了公路部门的重复投入成本。 1.6 测速方法 测速测量车辆通过测速区所用的时间，然后用测速区长度除以时间而粗略估计得到。考虑到摄像机视域限制，设定的测速区域并不长，只有20 m左右，而且速度是用于参考载重信息是否有效的，所以无需太精确，因而可认为车辆是直线经过测速区域的。测速区的长度需在系统安装时手工进行长度映射。另外，确定通过测速区域的时间差使用帧率和帧计数得出，这样在多线程处理的情况下，可以排除系统时钟和处理速率的干扰，得出准确时间差。 2 测量结果 为快速测试系统性能，直接使用测试视频替代摄像机输入。使用微软Visual Studio 2010 MFC + OpenCV 2.44 编写一个即时处理程序，界面如图4所示。 图4 运行在Windows平台上的系统 测试使用一台Intel Core i5M处理器(主频2.3 GHz+智能变频技术)、6 GB内存、 操作系统 为Windows 7 64 b的普通 笔记本 计算机，测试代码尚未使用图形处理器(GPU)计算，但代码在识别部分应用了TBB进行多核并行加速计算。 测试视频共两段，分别在两个不同的场景拍摄，第一段只有一辆公交车，场景较为简单;第二段则是多车多人环境，并且有车辆并行的情况，场景较为复杂，干扰较多。 第一段视频主要用于测试系统的极限性能，在测试开始前，先用转码工具把同一段视频转成不同帧率和分辨率的几段视频，其中视频的宽高比不变。输入视频测试后的结果如表1所示。 视频原始长度为6 s，双斜线为该场景的称重和测速区域。 测试结果表明：系统能实时处理标清视频流，但对高清视频还需进一步优化。 第二段视频主要测试系统的车型识别能力，测试数据如图5所示。 表1 输入视频测试后结果 图5 多车并行时能够准确区分 第二段视频夹杂较多无关目标，如行人、抖动的树枝横向行驶的车辆等，其中双白线之间区域为本场景的称重测速区域。 通过测试，可以看出无关目标能被全部排除，体现了车辆筛选很好的鲁棒性。视频中共通过9辆汽车，所有车辆均本正确识别车型。 3 结 语 通过测试数据可以看出，本系统提出的车型识别算法能适应不同场景和一定的环境变化，具有较高的效率和鲁棒性。随着计算机及其他数字信号处理(DSP)设备的信息处理能力不断提高，应用实时视频处理技术促进智能交通的能力将更大更稳定。若本系统能真正应用在智能交通系统上，有望对遏制道路超载超速现象做出贡献。 参考文献 [1] LIENHART Rainer， MAYDT Jochen. 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