抽稀算法在工程机械定位监测数据处理中的应用研究

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工程地球物理勘查数据处理解析方法

工程地球物理勘查数据处理解析方法工程地球物理勘查是一种常用的勘查技术，旨在了解地下土层的结构和性质，为工程建设提供必要的地质信息。

数据处理和解析方法在工程地球物理勘查中起着关键作用，能够帮助工程师准确地判断地下情况，制定合适的工程设计方案。

数据处理是将原始勘探数据进行有效的处理和清洗，以获得可靠的地下信息。

数据处理过程中常使用的方法包括数据质量控制、数据重采样、数据滤波和插值等。

其中，数据质量控制是首要环节，通过检查数据的准确性和连续性，识别并修正异常数据，以确保后续分析的准确度。

数据重采样是将原始数据根据勘查要求和分析需要，进行抽样处理，以满足不同分析方法的要求。

数据滤波是指对数据进行去除高频噪声或低频噪声的处理，以提高数据质量和信噪比。

数据插值是将离散的数据点进行填充和估计，以获得连续的地下模型。

这些数据处理方法能够有效地提高勘查数据质量，为后续的数据解析提供可靠的基础。

数据解析是根据处理后的数据，通过各种分析方法和技术，推断地下土层的结构和性质。

常用的数据解析方法包括震源定位、走时反演、电磁法解释和地震特征分析等。

震源定位是通过多台地震仪观测到的地震波数据，利用三角测量原理确定地震波的发生位置和方向。

走时反演是根据地震波在不同介质中的传播速度和传播路径，逆推地下土层的速度构造和接触面信息。

电磁法解释是通过地球电磁场和地下结构之间的相互作用，推断地下土层的电性性质和导电性分布。

地震特征分析是通过解析地震波在不同土层中的反射和折射规律，判断地下构造和物性变化。

这些数据解析方法能够提供详细的地下信息，为工程师制定合适的工程设计提供依据。

在工程地球物理勘查数据处理和解析过程中，需要注意数据的准确性和可靠性。

首先，勘查数据的采集需要保证仪器设备的精确校准和数据的正确采集方式。

其次，数据处理和解析方法的选择需要根据勘查目的和地质条件的不同进行合理的选择。

例如，在复杂地质条件下，可以采用多种勘查方法相互印证，提高数据解析的可靠性。

基于ArcGIS10的点抽稀应用

基于ArcGIS10的点抽稀应用摘要：点抽稀是制图综合的一部分，在实验的基础上，建立了一条利用ArcGIS10软件的点抽稀的应用方法。

该方法适用于大比例尺地图数据转成小比例尺地图数据，大量点的批量删除操作，以保证图面整洁。

关键词：点抽稀，ArcToolbox，shapefile1.引言点抽稀是制图综合的一部分，针对大比例尺地图中大量的点数据，生成小比例尺地图时，需要将点数据抽稀，得到相应的地图。

在实验的基础上，建立了一条利用ArcGIS10软件的点抽稀的应用方法。

该方法的主要流程如下：（1）原始点数据转换成shapefile格式；（2）为点数据添加坐标；（3）创建渔网面；（4）渔网面数据与点数据实现空间连接；（5）通过空间连接后的dbf文件创建点要素。

创建的点要素就是根据渔网面方格大小而抽稀的点数据（如下图所示）。

2.基于ArcGIS10点抽稀方法的实现2.1原始点数据转换成shapefile格式通过“ArcToolbox→转换工具→转为shapfile”可以将原始数据转成shapefile 点数据。

例如Mapinfo的Tab数据可以直接转换。

Shapefile 是一种用于存储地理要素的几何位置和属性信息的非拓扑简单格式。

shapefile 中的地理要素可通过点、线或面（区域）来表示。

2.2为点数据添加坐标通过“ArcToolbox→数据管理工具→要素→添加XY坐标”给数据添加坐标。

“添加XY 坐标”将字段POINT_X 和POINT_Y 添加到点输入要素并计算其值。

2.3创建渔网面通过“ArcToolbox→数据管理工具→要素类→创建渔网”创建合适范围以及合适大小的网格的渔网。

创建鱼网工具可创建包含由矩形像元所组成网络的要素类。

创建鱼网需要三条基本信息：鱼网的空间范围、行数和列数以及旋转的角度。

本实验中生成的是渔网面数据。

（1）可通过在模板范围参数中输入要素类或图层，或通过设置“输出坐标系”环境变量，来设置输出的坐标系。

矿井环境基于稀疏激光雷达数据的动态物体检测与追踪

《工业控制计算机》2020年第33卷第7期移动机器人导航功能的实现依赖于对障碍物的检测、对地图的构建。

传统的导航方式直接利用传感器采集的信息确定可行使区域,根据某一时刻采集的信息指导机器人完成接下来一段时间的导航。

如果只包含静态障碍物信息导航正确,如果有动态障碍物,其结果并不理想。

对于动态障碍物的检测与追踪并预测轨迹可以改进传统方式的不足。

近年来,利用激光雷达对动态障碍物进行检测和轨迹预测是移动机器人领域研究的重点课题。

随着无人驾驶技术的发展,已经有大量动态障碍物的检测与追踪方法。

对于车辆的检测和追踪,文献[1]等利用栅格地图对汽车进行检测和追踪;文献[2]提出了一种新的全局柱坐标直方图特征用于在城市环境进行车辆识别,基于似然场模型的动态车辆检测与跟踪算法用于追踪车辆;文献[3]提取被跟踪车辆的几何、动态特性,建立相应特征模型,利用贝叶斯滤波器对跟踪目标进行更新,但是被遮挡的车辆仍无法检测;文献[4]利用模板匹配法对障碍物的外轮廓形状特征进行匹配,但模型类别较少,障碍物匹配的适应性较差;文献[5]等通过对单帧激光雷达点云数据进行聚类,提取障碍物外接矩形轮廓特征,采用多假设跟踪模型(MHT)算法对连续两帧的障碍物信息进行数据关联,利用卡尔曼滤波算法对动态障碍物进行连续地预测和跟踪。

无人驾驶领域除了要躲避车辆等大型障碍物,还要考虑行人的移动。

近年来行人的检测与追踪技术也得到了普遍研究。

传统的行人检测方法主要依赖于可见光摄像机等传感器获取的图像,采用机器视觉的相关方法进行行人检测[6-8]。

文献[9]结合Kinect的深度数据与激光雷达二维数据实现障碍物的检测以提高检测精度;文献[10]等把二维激光雷达与视觉融合起来,较好地解决了车轮打滑时的位姿丢失问题,并能较好检测出地面障碍物。

1算法框架本文采用的动态障碍物追踪算法。

首先去除静态点云,只保留感兴趣的动态点云。

点云只包含坐标信息,为了将数据与障碍物关联使用dbscan算法将数据聚类,然后对分类好的数据提取凸包,利用凸包的角度信息模糊分类为椭圆点云、矩形点云、直线点云,接着对这些点云拟合获得较为准确的障碍物位置信息。

基于粒计算的点抽稀算法及其应用

基于粒计算的点抽稀算法及其应用贾晓霞;袁晓娟;郑扬飞【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2016(037)007【摘要】In recent years, with the development of geographic information, POI data is more and more serious, resulting in the superposition problem in the electronic map drawing. in order to better display the name / address data and produce better image effect, the need for data layer thinning. thinning layer data requires data mining association rules and establish the granular computing model, can achieve this point, so this paper from the angle of equivalent grain, the granular computing point thinning algorithm based on granular computing, this paper not only gives the point thinning algorithm based on text describes steps and implementation of SQLServer storage process of the algorithm and gives examples of proof, granular computing point thinning algorithm has the characteristics of simple, efficient and practical based, can meet the practical needs.%近年来，随着地理信息的发展，POI数据量越来越大,导致在电子地图配图时出现严重的叠加问题，为了更好地显示地名/地址数据及产生更好地配图效果，需要对图层数据进行抽稀，图层数据抽稀首先需要挖掘数据的关联规则并建立模型，而粒计算可以做到这一点，所以本文从等价粒的角度出发，提出了基于粒计算的点抽稀算法，本文不仅给出基于粒计算的点抽稀算法的文字描述步骤和实现该算法的 SQLServer 存储过程并且给出了实例说明，证明基于粒计算的点抽稀算法具有简单、高效、实用的特点，能满足实际需要。

基于RSSI的矿山井下机车定位算法的改进

基于RSSI的矿山井下机车定位算法的改进
朱泽朋;王凯;岳雨俭
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2015(43)4
【摘要】因传统的矿山井下机车定位误差较大,应用不够灵活,提出了一种矿山井下机车改进的接收信号强度指示(Received Signal Strength Indication,RSSI)定位算法.为减小机车移动造成的误差,多次采样RSSI值,对其进行最小二乘法曲线拟合,然后根据拟合后得到的函数,计算出运行算法和网络延迟后的RSSI值.为减少矿下环境影响,优选信标节点;且机车位置计算取其到不同信标节点距离的差值,得到的一组双曲线方程,用chan算法求解.仿真结果表明,改进后的算法具有较高的定位精度,节点布置的越密集,参与定位的节点越多,定位精度就越高,最低定位误差为0.4m.【总页数】5页(P554-557,571)
【作者】朱泽朋;王凯;岳雨俭
【作者单位】安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001;安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001;安徽理工大学计算机科学与工程学院淮南232001
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.基于无线传感器网络的改进 RSSI 井下定位算法的矿井人员定位系统设计 [J], 任子晖;顾靓雨;周萌萌
2.基于RSSI算法的井下定位方法的改进 [J], 张传伟;蔡志泉
3.基于WSN改进RSSI井下定位算法设计与实现 [J], 孙泽宇;亢金轩;李蒙
4.基于 RSSI 测距的井下人员定位算法改进 [J], 张程远;董增寿
5.基于RSSI测距的煤矿井下人员定位算法的改进 [J], 张亮;唐超礼
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labview抽稀算法

labview抽稀算法
LabVIEW是一种图形化编程语言，用于控制和测量系统以及数据可视化。

抽稀算法是一种数据处理算法，用于减少数据点的数量，以便在保留主要特征的同时减少数据存储量或提高计算效率。

在LabVIEW中，可以使用多种方法实现抽稀算法。

一种常见的方法是使用插值算法，例如线性插值或三次样条插值，在原始数据中选择一部分数据点，然后使用插值算法计算出适当的数据点。

另一种方法是使用采样间隔或距离来确定筛选哪些数据点。

例如，可以定义一个采样间隔，只选择每隔一定距离的数据点。

这种方法在减少数据存储量的同时，也可以在一定程度上保留数据的主要特征。

当然，具体使用哪种抽稀算法取决于您的应用需求和数据特点。

您可以在LabVIEW中使用内置的工具和函数来实现这些算法，也可以根据具体需求自定义算法。

需要注意的是，抽稀算法仅是一种数据处理方法，在使用时应根据自身需求进行调整和优化。

另外，如果处理的数据量非常大或需要实时处理，也需要考虑算法的计算效率和实时性。

矢量点状数据抽稀方法的研究与实现

矢量点状数据抽稀方法的研究与实现
矢量点状数据抽稀方法的研究与实现
薄成*
【摘要】针对工程实践中城市部件点状数据抽稀的实际需要，通过对点状数据抽稀方法的研究与比较，采用基于规则格网法改进的自适应格网法，基于Visual Studio 2010和ArcGIS Engine 10.1开发平台，成功开发了城市部件点状数据抽稀程序。

以沈阳市城市部件矢量数据为例，实现了数据从9级～16级的抽稀，并对抽稀后数据的密度特征进行了检查。

结果证明，采用自适应格网抽稀法处理的矢量点状数据能够很好地满足数据抽稀的应用需求，方法原理清晰，开发难度较小，程序大大节省了人工抽稀的时间，提高了工作效率。

【期刊名称】城市勘测
【年(卷),期】2019(000)004
【总页数】5
【关键词】自适应格网；数据抽稀；矢量数据；城市部件
引文格式：薄成. 矢量点状数据抽稀方法的研究与实现[J]. 城市勘测，2019(4)：81-84，107.
1 引言
随着电子地图的广泛应用，基础电子地图与城市各部门专题数据的结合变得越来越深入，通常为了浏览方便，将基础底图数据叠加部门专题数据发布成地图切片服务，以其作为各部门地理信息系统的基础底图服务。

城市部件数据的点位准确度以及优化显示成为电子地图美观实用的关键因素，电子地图的多尺度特点决定了不同比例尺下显示城市部件数据量是有区别的，研究如何有效抽稀城市部件数据以满足电子地图的需求已成为地图展示的重要内容[1]。

近几年，。

一种基于聚类及几何特征的北斗轨迹纠偏抽稀方法

118计算机与多媒体技术Computer And Multimedia Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering北斗定位终端在接收信号差、外界干扰等因素下，会出现位置漂移现象。

漂移现象会造成航程数据显著增加，出现较大的统计错误；同时轨迹位置在前端UI 渲染展示时，会出现杂乱无章的连线，UI 效果也不美观。

因此需要研究对漂移点的纠正。

北斗定位终端在上报位置的时候，一般都是定时回报位置数据，在有地面通信网络的情况下，其报告周期一般比较小，会上报大量的数据。

大量的点在对外输出及展示等情况下是不利的。

需要寻找关键有价值的位置点并保留下来、剔除不影响整体轨迹的低价值位置点，来整体提升系统的效率。

本文通过对位置聚类及几何特征的研究，形成一种能对轨迹点进行纠正、抽稀的方法，使得轨迹展示效果快速、平滑并保留重要的轮廓特征点。

1 纠正算法发生发散漂移的判定规则是在较短的时间间隔内，位置发生剧烈的变化。

对于一批待纠正的轨迹点序列，每一点其包括的元素为经度、维度、时间等属性。

轨迹序列使用P={p 1,p 2,……,p n }表示，其中p i 表示某点的相关信息。

纠正算法采取滑动轨迹序列窗口方式[1]，滑动窗口是指在轨迹序列中，截取的固定长度的连续子序列，并不断向前推进窗口滑动，完成序列的遍历。

滑动窗口长度以WinLen 表示（默认5个点），设计目标在一个滑动窗口长度内，可以纠正一个轨迹点的发散漂移。

从P={p 1,p 2,……,p n }中，取第一窗口作为开始滑动窗口。

系统默认开始窗口序列点未发生漂移现象。

待检测点为紧接着该窗口内的下一点。

计算待检测点和第一窗口最后点的时间间隔TDF ，时间间隔阈值是系统给定的超参数。

如果时间间隔TDF 大于间隔阈值，不进行纠正算法，窗口向前滑动一位作为新的窗口，窗口的元素始终为WinLen 个。

Douglas-Peucker曲线抽稀技术

Douglas-Peucker曲线抽稀技术关注这个问题是由于早前写的LasViewer⼩软件。

在⽤这个软件测试许多测井数据的时候发现，有些测井数据深度可达上万条，这时软件的绘图速度明显变慢，内存⽤量也急剧上升。

事实上，绘制相同形状的曲线并不需要完整的数据，有些数据完全可以看成是“冗余”的，绘图时这些冗余数据点可以通过特定的算法安全的过滤掉。

Douglas-Peucker曲线抽稀算法（有时也称RDP算法）即是这样⼀种过滤曲线数据点的⽅法。

Douglas-Peucker曲线抽稀算法原理⽹上到处可见，⽆需赘⾔。

这⾥需要解决两个问题：这种算法⼀般假定两轴（X,Y）的单位相同，实际情况是很多时候单位并不同；运⾏时需要给定容差值（也称阈值），⼩于该值的数据点可以去掉，不同的数据容差值不同。

对于LasViewer来说，事先并不知晓绘制对像（具体的测井参数），因此容差值不好给定，太⼩影响过滤的有效性，太⼤则容易使最终展⽰的曲线变形。

对于容差值，根据 Dilip K. Prasad et al.,(2011) 的容差估算⽅法⾃动获取，Douglas-Peucker函数可以做到⽆参数。

需要注意的是，根据Prasad D.K的容差值推导⽅程，可知其要求X,Y值的变化范围⼤于1，如果实际数据⼩于1，采⽤⾃动计算的容差值将使最终的曲线变形。

因此，获取的⾃动容差值需要根据实际数据引⼊⼀个校正标尺，⽐如0.01，0.1等，具体可以根据实际数据判断。

通过运⾏软件，可以发现，经过抽稀后，数据点成倍减⼩，但是曲线形状完全不受影响。

（2017/05/02更新，更正容差校正标尺的理解）-RDP压缩曲线数据的⼀个实例：1000多个点的曲线经过压缩后，⽤32个点即可以，不影响曲线的形状。

refs:[1]Ramer–Douglas–Peucker algorithm https:///wiki/Ramer–Douglas–Peucker_algorithm[2]Prasad, D.K., Quek, C., Leung, M.K.H., Cho, S.Y., 2011. A parameter independent line fitting method, in: The First Asian Conference on Pattern Recognition. Presented at the The First Asian Conference on Pattern Recognition, pp. 441–445.。

等高线抽稀算法研究

前 , 我们有必要对等高线数据进行点数量的处理, 即等高线的抽稀, 其基本思想是在不影响数据质量 (即
数据不变形) 的前提下减少数据量, 去除线上的冗余点l " ] 2
2
D oug as一 k r 算法 l Poi e
D o g a 一 " r 算法是矢量曲线数据压缩中成 u ls 淞
熟的算法 " 传统的 D o g a 一 " e 是从整体考虑一条 u ls P 议 r 完整的线或某一确定的线段,首先选取线段的两端点,
+ N i 二 ;
vo i C h a a ilter C po i *p o 诚 i t*P o i t u ,intb eg i um ,而 e 州 u ,dou ble n ) 砰 d rF ( t n n nN m nN n m I {
( f i 已经没有中间点)
工程地质计算机应用
20 9 年第4 期 0
3
垂距限值法
垂距限值法不是从整体考虑 , 它的基本思路如下 : 以第一点为起点 , 计算第二点到第一点和第三点所
工程地质计算机应用
2加9 年第4 期
总5 期 6
构成的直线的垂距, 若该距离大于设定的阐值 D l, 则保留第二点并作为新起点, 接着计算第三点到第二点和第四点所构成的直线的垂距; 否则, 去掉第二点, 仍以第一点为起点, 计算第三点至第一点和第四点所
6
总结
矢量化得到的等高线冗余度较高, 无论是人工还是人机交互矢量化, 都不可避免数据量庞大这一事实,
为了减少存储空间和提高处理速度 , 需对跟踪后的矢量等高线进行抽稀处理, 本文在研究了经典的抽稀算

顾及地形复杂度的多波束测深数据抽稀算法

顾及地形复杂度的多波束测深数据抽稀算法文佳昕;李靖涵;行瑞星;杜佳威;刘旭升【期刊名称】《测绘科学技术学报》【年(卷),期】2018(035)004【摘要】多波束测深数据具有海量特性,在使用过程中常需对其进行抽稀处理.针对现有抽稀算法的结果无法兼顾舰船航行安全与海底地形真实表达的问题,提出一种新的多波束测深数据抽稀算法.在根据海底地形复杂程度的不同实现地形复杂程度分类的基础上,针对平坦、一般和复杂3类不同复杂程度的地形区域提出不同的抽稀策略,使得抽稀过程顾及航行安全\"取浅\"原则的同时能够保留海底真实地形特征.与常用抽稀算法网格最浅点法和不规则三角网法进行对比实验,结果表明:本文算法抽稀结果在海底地形表达真实性上明显优于网格最浅点法,同时能够避免不规则三角网法抽稀时可能出现数据空白区域的问题,抽稀结果能够满足后期海图制图和海底地形构建的数据需求.【总页数】6页(P435-440)【作者】文佳昕;李靖涵;行瑞星;杜佳威;刘旭升【作者单位】信息工程大学,河南郑州 450001;信息工程大学,河南郑州 450001;信息工程大学,河南郑州 450001;信息工程大学,河南郑州 450001;32150部队,河南新乡 453000【正文语种】中文【中图分类】P229.1【相关文献】1.基于总体最小二乘的Douglas-Peucker算法在多波束测深数据抽稀中的应用[J], 卢银宏;岳东杰;宋飞凤2.Geoswath Plus多波束水深数据抽稀算法研究 [J], 张伟;胡志渠;王朝3.一种改进的基于TIN的多波束测深数据抽稀算法 [J], 马丹; 樊妙; 闫循鹏; 孙毅; 马永4.一种改进的基于TIN的多波束测深数据抽稀算法 [J], 马丹; 樊妙; 闫循鹏; 孙毅; 马永5.面向地形匹配的多波束测深数据抽稀方法研究 [J], 訾桂峰;程秀丽;刘毅;徐遵义因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

射流式挖沟机喷射和抽吸系统数值模拟及优化

喷射和抽吸系统是射流式挖沟机的核心组成部分，其性能优劣直接影响到整个设备的挖掘效率、能耗及可靠性。
目前，针对射流式挖沟机喷射和抽吸系统的研究主要集中在实验研究方面，缺乏系统的数值模拟研究，难以准确预测设备的性能。
研究意义
通过数值模拟研究，可以深入了解射流式挖沟机喷射和抽吸系统的内部流动规律，预测设备的性
其他辅助设备
如水管、过滤器、真空罐等。
03
喷射系统数值模拟
流体力学基本理论
流体力学概念
流体力学是研究流体（液体和气体）的力学性质和运动规律的学科。
流体力学基本方程
包括连续性方程、动量方程和能量方程。这些方程用于描述流体运动的基本规律。
流体性质
流体的密度、粘性、压缩性和膨胀性等物理性质对流体运动和力学行为有重要影响。
提高抽吸效率
总结词
提高抽吸效率可以增强射流式挖沟机的抽吸能力。
详细描述
可以通过增大泵的排量、增加泵的级数、减小泵进口阻力等措施来提高抽吸效率。此外，还可以通过优化管路布置、减小管路阻力等措施来增强抽吸效果。
06
优化方案效果分析
优化方案一效果分析
方案一介绍
优化方案一主要针对喷射系统，通过改变喷嘴的形状和尺寸，提高喷射流的速度和覆盖范围。
模拟结果
通过数值模拟，发现优化方案一能够显著提高喷射流的性能，尤其在覆盖范围方面有较大的提升。
结论
优化方案一能够提高喷射系统的效率，有助于提高挖沟机的作业效率。
优化方案二效果分析
方案二介绍
优化方案二主要针对抽吸系统，通过改变吸嘴的形状和尺寸，提高抽吸效率。
模拟结果
通过数值模拟，发现优化方案二能够改善抽吸系统的性能，尤其在抽吸效率方面有较大的提升。

一种定位轨迹纠正抽稀的方法及系统[发明专利]

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202010328446.2(22)申请日 2020.04.23(71)申请人上海普适导航科技股份有限公司地址 201700 上海市青浦区高光路215弄2号楼(72)发明人王得举　刘黎明　邓鸥　(74)专利代理机构上海申新律师事务所 31272代理人吴轶淳(51)Int.Cl.G01S 19/42(2010.01)G01S 19/07(2010.01)G06K 9/62(2006.01)(54)发明名称一种定位轨迹纠正抽稀的方法及系统(57)摘要本发明属于路径检测领域，涉及到一种定位轨迹纠正抽稀的方法及系统。

包括多个客户端与一服务端，还包括一第一过程：步骤A1，生成一位置数据集；步骤A2，预设时间长度的滑动窗口；步骤A3，判断当前的所述滑动窗口内的最后一个所述位置数据的时间节点和所述滑动窗口外的下一个所述位置数据的时间节点之间的时间间；步骤A4，判断位置信息；步骤A5，返回所述步骤A1，直至所述滑动窗口内的最后一个数据为所述位置数据集的最后一个数据时，将当前的所述位置数据集作为第一定位轨迹输出，随后结束。

上述技术方案的有益效果是：提升位置数据的准确性，提高位置数据的处理速度，在保留拐点和折点的同时，让最终生成的定位轨迹更加平滑。

权利要求书4页说明书11页附图7页CN 111505681 A 2020.08.07C N 111505681A1.一种定位轨迹纠正抽稀的方法，用于对定位轨迹进行纠正抽稀，其特征在于，包括多个客户端与一服务端，多个所述客户端分别远程连接所述服务端，于每个所述客户端上均设置一采集装置，所述采集装置以一预设的时间间隔获取对应的所述客户端的位置信息，并将所述位置信息和对应的时间节点包括在一位置数据中并输出至所述服务器；所述方法中还包括一第一过程：步骤A1，所述服务端接收所述位置数据，并以所述时间节点的先后顺序对所有所述位置数据排序生成一位置数据集；步骤A2，所述服务端中设置一具有预设时间长度的滑动窗口，初始状态下，所述滑动窗口内的始端与所述位置数据集中的第一个所述位置数据对应；步骤A3，所述服务端判断当前的所述滑动窗口内的最后一个所述位置数据的时间节点和所述滑动窗口外的下一个所述位置数据的时间节点之间的时间间隔是否小于一预设时间阈值：若是，则转至步骤A4；若否，则所述服务端控制所述滑动窗口向前滑动一个所述时间节点，随后转至步骤A5；步骤A4，所述服务端判断当前的所述滑动窗口内的最后一个所述位置数据的位置信息，和所述滑动窗口外的下一个所述位置数据的位置信息之间的距离是否小于一距离间隔值：若是，则根据所述滑动窗口外的下一个位置数据进行修正，随后转至步骤A5；若否，则所述服务端控制所述滑动窗口向前滑动所述预设时间长度，随后转至步骤A5；步骤A5，返回所述步骤A1，直至所述滑动窗口内的最后一个数据为所述位置数据集的最后一个数据时，将当前的所述位置数据集作为第一定位轨迹输出，随后结束。

详解测绘技术中的地理信息抽取技术

详解测绘技术中的地理信息抽取技术地理信息抽取技术是测绘技术中一项重要的技术之一。

它通过对地理数据进行分析和处理，提取出有用的地理信息，为地理空间数据的利用和应用提供了重要的支持。

地理信息抽取技术在多个领域都有广泛的应用，如地理信息系统、地理空间分析、资源管理等等。

本文将详细介绍地理信息抽取技术的原理、方法和应用。

一、地理信息抽取技术的原理地理信息抽取技术的原理主要包括数据预处理、特征提取和信息分类。

首先是数据预处理，即对地理数据进行清洗和规范化，以保证数据的准确性和完整性。

然后是特征提取，通过计算和分析地理数据的特征值，提取出地理对象的特征信息，如位置、形状、大小等。

最后是信息分类，根据提取到的特征信息，将地理对象归类，如建筑物、道路、水体等。

二、地理信息抽取技术的方法1. 遥感影像解译方法：通过对遥感影像进行解译，提取出地理对象的位置、形状等信息。

这一方法主要依赖于遥感影像的特征提取和分类算法，如形状分析、纹理分析等。

2. 激光雷达测量方法：利用激光雷达技术对地面进行高精度测量，获取地理对象的三维坐标和形状信息。

激光雷达技术可以实现对地理对象的精确定位和形状重建，是一种重要的地理信息抽取技术。

3. 数字地图处理方法：利用数字地图技术对地理数据进行处理和分析，提取出地理对象的特征信息。

数字地图技术包括地图投影转换、数据拓扑处理、地图符号化等，能够实现对地理对象的高效抽取和分析。

4. 地理位置识别方法：通过对地理数据进行位置识别，提取出地理对象的位置信息。

地理位置识别方法主要依赖于地理位置数据库和地理位置算法，如反向地理编码、地理位置聚类等。

五、地理信息抽取技术的应用地理信息抽取技术在多个领域都有广泛的应用。

在城市规划领域，可以利用地理信息抽取技术对城市的建筑物、道路等地理对象进行提取和分析，为城市规划和管理提供决策支持。

在环境保护领域，可以利用地理信息抽取技术对自然资源、生态环境等地理信息进行提取和监测，为环境保护和生态修复提供科学依据。