广义测量平差 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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页数:215

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出版时间:2009-9

价格:27.00元

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isbn号码:9787307072688

丛书系列:

图书标签:

• 测量平差
• 误差理论
• 大地测量
• 工程测量
• 数据处理
• 数学模型
• 优化算法
• 精度评估
• GIS
• 空间数据

好的，这是一份基于您提供的图书名称“广义测量平差”的反向构思，旨在详尽描述一本不包含“广义测量平差”核心内容的图书简介。 --- 图书名称：空间数据采集与现代地理信息系统应用 副标题：从传统测绘到数字地球的实践路径 编著：[此处可填写作者或机构名称] 内容摘要 本书并非深入探讨测量学中经典的广义测量平差理论及其严谨的最小二乘迭代求解过程。相反，它将视角投向了当代地理空间信息科学的广阔图景，聚焦于如何高效、准确地获取和管理空间数据，并将其应用于解决实际的工程、环境与城市规划问题。全书围绕“数据采集、数据处理、系统集成与应用示范”这四个核心环节展开，旨在为非测绘专业背景但需要依赖高精度空间信息的技术人员、规划师和数据科学家提供一套全面的、面向应用的知识体系。 第一部分：空间数据获取技术的演进与集成 本部分着重于描述当前主流的空间信息采集手段及其在实际操作中的优缺点，强调了数据源的多样性和融合性，而非侧重于平差计算的数学基础。 第一章：现代大地测量学概览（非平差视角） 本章简要概述了大地测量的基本任务，但重点放在了全球导航卫星系统（GNSS）在实时动态（RTK/PPK）和快速静态定位中的应用原理和数据输出格式。我们将讨论如何解读接收机采集的原始观测值（如伪距、载波相位），并将其转化为可用于GIS的数据流，避免深入讨论这些观测值如何通过迭代平差方法得出最优解。内容将涵盖基准站网的建设理念、不同卫星系统（GPS, GLONASS, Galileo, 北斗）的兼容性，以及大地水准面与椭球面的关系在定位中的实际影响。 第二章：遥感数据获取与预处理基础 本章聚焦于对地观测，涵盖了航空摄影测量、无人机倾斜摄影（UAV Photogrammetry）以及中高分辨率卫星遥感（如Landsat, Sentinel）的数据获取流程。重点在于辐射定标、大气校正和几何校正的基本概念，特别是如何利用已知的地面控制点（GCPs）对遥感影像进行地理配准。关于影像匹配算法和三维重建的讨论，将集中于软件实现和结果的精度评估，完全不涉及构建误差方程或进行参数估计的平差模型。 第三章：激光雷达（LiDAR）数据采集与点云管理 本章详述了机载、地面和无人机载LiDAR系统的原理，强调了其在快速获取高密度三维离散点云方面的优势。内容包括点云的分类（地面点、植被、建筑）、滤波技术（如布料网算法的应用）以及点云数据的去噪和简化。关于数据配准，我们将介绍基于特征匹配（如IPS-Net或RANSAC变体）的方法，而非依赖于严格的最小二乘约束进行全局优化。 第二部分：地理信息系统（GIS）的数据结构与处理流程 本部分是全书的核心，详细阐述了空间数据在计算机环境中如何被组织、管理和分析，这些分析过程通常建立在数据预处理的基础上，而非依赖复杂的误差补偿计算。 第四章：空间数据模型与数据库设计 本章详细对比了矢量数据模型（拓扑结构、几何对象）与栅格数据模型（分辨率、数据压缩）的优缺点。随后，重点讲解了空间数据库（如PostGIS, SQL Server Spatial）的设计原则，包括如何高效地存储和查询大规模空间数据集。讨论内容集中于数据标准化（如OGC标准）、拓扑检查工具的使用，以确保数据的几何完整性，而不是如何通过数据拟合来修正初始观测的系统误差。 第五章：空间数据质量控制与验证（非平差验证） 本章侧重于面向应用的质量评估。我们将探讨如何定义空间数据的精度指标（如中误差、RMSE），但这些指标的计算将基于与高等级参考数据的对比，或使用统计抽样方法进行离线验证。内容包括对数据采集流程（如GPS轨迹记录、遥感像控点分布）的审计，以及如何通过模糊集理论或 Dempster-Shafer 理论处理由不同数据源带来的不确定性，不涉及构建和求解设计矩阵的误差分析。 第六章：空间分析的常用工具与技术 本章深入介绍主流GIS软件（如ArcGIS Pro, QGIS）中的空间分析模块。重点讲解缓冲区分析、叠加分析（Union, Intersect）、网络分析（最短路径、服务区）以及表面分析（坡度、坡向、淹没分析）。这些分析方法是基于离散的、已配准的数据集进行的几何运算和逻辑判断，不依赖于对初始测量数据的数学优化。 第三部分：前沿应用与集成案例研究 本部分通过实际案例展示如何将前述技术集成，以解决特定的地理空间挑战。 第七章：城市三维建模（3D GIS）与BIM集成 本章探讨如何利用倾斜摄影和激光雷达数据快速构建城市级三维模型（CityGML标准）。重点在于数据融合的流程、纹理贴图技术，以及如何将这些模型导入工程管理（BIM）环境。这里的重点是数据格式的转换和视图渲染，而不是建立一个包含所有传感器观测的统一几何模型。 第八章：时空数据挖掘与动态监测 本章关注时间序列数据的处理，例如利用无人机影像进行形变监测或利用GNSS连续运行站的数据分析地壳微小形变。分析方法将侧重于时间序列分解（如卡尔曼滤波的简化应用，侧重预测而非参数估计）、异常值检测和可视化技术，以识别宏观趋势和突发事件，不会深入到观测方程的建立与解算。 总结 《空间数据采集与现代地理信息系统应用》是一本面向实践的技术手册。它旨在教会读者如何获取、组织和分析高精度空间数据，以支持工程、环境和城市规划的决策。本书的价值在于数据处理的广度和应用的多样性，它假定读者已经拥有了可靠的、经过预处理的数据集，并将重点放在了如何从这些数据中提取有意义的地理信息，而非测量学中耗费大量篇幅的误差源的精细化数学建模与参数平差求解。读者将掌握现代空间信息工作的全流程，从传感器到最终报告的生成，但不会在复杂的误差椭球和迭代收敛准则上花费时间。

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作为一名对大地测量学历史和发展脉络感兴趣的研究者，《广义测量平差》这本书的题目让我联想到测量平差理论的演进和深化。我很好奇这本书是否会从历史的角度出发，梳理测量平差理论的发展历程，并在此基础上，阐述“广义”概念所带来的突破性进展。我尤其想了解，除了传统的最小二乘法之外，这本书是否会介绍其他一些具有代表性的平差方法，例如稳健估计、鲁棒平差，以及它们在处理粗差和异常值方面的优势。此外，我也对书中关于“平差的优选准则”和“不确定性量化的理论基础”的论述抱有浓厚的兴趣。这本书会不会为我们提供一套更具普适性的评价和选择平差方法的框架，以及更严谨的理论支撑来量化测量结果的不确定性，从而在各种复杂的测量场景下，都能做出最合理、最科学的决策。

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最近手头有一个涉及到高精度定位的项目，需要处理大量的 GNSS 数据，并进行精密轨道测定和时钟参数估算。我在寻找能够深入探讨测量平差在这些前沿领域应用的资料，而《广义测量平差》这本书的书名立刻就吸引了我。我对其中关于“时间序列分析”、“卡尔曼滤波”以及“贝叶斯推断”在平差中的应用特别感兴趣。我了解到，传统的最小二乘方法在处理动态系统和具有时变特性的测量数据时，可能存在局限性。这本书会不会提供一些基于现代统计学和机器学习的方法，来克服这些挑战？我非常希望书中能够详细讲解如何利用这些高级技术，对测量误差进行更精确的建模和预测，从而显著提升定位精度和数据可靠性。同时，我也想知道书中是否涉及了一些关于大规模分布式平差的算法，以及如何在实际工程中部署和优化这些算法。

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这本《广义测量平差》给我的感觉，与其说是一本书，不如说是一本“工具箱”，里面装满了解决复杂测量问题的精巧设计。我从事的是一个需要频繁处理海量地理空间数据的行业，传统的一些平差方法虽然有效，但在面对越来越庞大的数据集和日益精细化的精度要求时，总感觉有些力不从心。这本书的“广义”概念，让我觉得它可能提供了一些更普适、更灵活的解决方案。我特别期待它在“模型选择”、“数据融合”和“不确定性传播”方面的论述。在实际工作中，我们经常会遇到来自不同传感器、不同精度的数据源，如何有效地将它们整合起来，并且清晰地量化融合后的结果的不确定性，是困扰我们很久的问题。这本书的出现，会不会为我们提供一套系统性的方法论，让我们不再像无头苍蝇一样乱撞，而是能有条不紊地进行数据处理和质量评估？我迫切想了解书中是否包含了一些关于如何构建更复杂的平差模型，以及如何处理非线性关系和异常值的内容。

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我一直对测量数据中的“信息”与“噪声”之间的辨别和提取感到着迷。这本《广义测量平差》的题目，让我觉得它可能在探讨如何更全面地理解和利用测量数据中的信息。我希望书中能够深入探讨“信息矩阵”、“协方差传播”等概念，并讲解如何通过合理的平差策略，最大化地提取出我们所关心的真实信息，同时将不必要的误差和噪声最小化。在实际工程中，我们有时会发现，即使是精心设计的测量方案，最终的结果也常常受到各种不可控因素的影响。这本书会不会提供一些关于如何进行“平差模型诊断”和“误差源追溯”的有效方法？我期待它能帮助我更好地理解测量误差的本质，并掌握更高级的技巧来识别和量化这些误差，最终实现对测量结果的精准控制和优化。

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刚拿到这本《广义测量平差》，我简直是被这厚重感和严谨的封面设计所吸引。我平时就喜欢钻研一些工程测量方面的东西，尤其对数据处理和误差分析比较感兴趣。这本书的书名听起来就很高大上，而且“广义”这个词更是勾起了我的好奇心，不知道它会在现有理论的基础上，拓展出哪些新的方向或者提供更全面的视角。翻开目录，看到了“误差理论基础”、“最小二乘平差”、“间接测量平差”、“条件测量平差”等等一些熟悉但又似乎有所升华的章节，让我对即将开始的阅读充满了期待。我尤其关注那些关于“随机误差”、“系统误差”的处理方法，以及如何用更数学化的语言来描述这些不确定性。这本书会不会提供一些处理超定、欠定方程组的新思路？或者在实际工程应用中，有哪些不同于传统方法的实践案例？我希望它能给我带来一些启发，让我对测量平差的理解不再停留在基础层面，而是能够触及更深层次的理论和应用。

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研一的课，没学懂……

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