摘要：轻小型无人机载激光雷达测量系统具有成本低廉、作业便利等优势,其应用领域越来越广泛。但现有系统由于控制成本等原因,使其直接采集的点云数据质量不高,必须通过地面检校来消除系统误差。设计了一套适用于轻小型无人机载激光雷达测量系统的检校方案,首先设计了一种可灵活组装与使用的圆型靶标器,其次建立了以航带点云为单元的区域网平差模型,最后通过精确测量靶标器中心点的真实地面坐标和采集点云坐标,平差求解出每条航带点云的几何校正参数并以大疆禅思L1激光雷达测量系统为例对该方法进行了实验。结果表明该方案可显著提升原始点云的定位精度。此外,通过设计不同的靶标器布设方案对检校实施方案进行了探讨,总结了靶标器最佳布设原则。

摘要：生物危害应急响应是生物安全保障的重要组成部分,需要紧密围绕应急响应预案来组织实施。针对目前的应急响应预案知识组织研究尚不完善,现有的数据模型不能满足生物危害态势时空分析需要的问题,在ABC本体模型的基础上构建了生物危害应急响应地理本体模型(biohazard emergency response geo⁃ontology model,BEROM),并建立了用于应急决策推理的规则集。对北京市严重急性呼吸道综合征(severe acute respiratory syndrome,SARS)应急响应任务实例分析的结果表明,所提模型相较于传统方法能够更好地融合事件信息与预案知识,从而通过对模型的推理给出更有效的应急决策意见。应急响应预案智能构建的实现,为应急决策提供了一种新的知识模型,验证了模型的合理性和有效性。

摘要：面对新冠肺炎(COVID-19)疫情的巨大破坏力,全球各国都意识到生物事件应急响应能力建设的重要性。针对目前在生物事件应急响应方面还存在着信息化程度低、与相关信息系统对接困难、传统地理空间信息不适应等问题,提出了基于地理本体的生物事件应急响应决策方法。该方法设计构建了基于地理本体的生物事件应急决策知识模型,并据此建立了应急决策方案和规则库;然后针对明确和模糊信息分别设计提出了基于Jena的决策推理方法和基于模糊匹配的模糊决策推理方法。以武汉市COVID-19疫情爆发初期的真实态势和响应情况为例进行实验发现,通过本文方法可根据当前态势信息智能生成应急响应决策方案。将其与实际采取措施进行对比分析,证明本文方法可以显著提高应急方案的客观性、合理性、时效性和可操作性,这对疫情的早期合理处置具有重要意义。

摘要：双色机载激光雷达测深技术在海岸带水下地形测量方面具有明显的优势,测深数据的波形分解是其波形处理环节中的关键步骤。采用一种基于全局收敛LM(Levenberg Marquardt)算法的波形分解方法,通过综合分析近红外、浅水、深水通道的波形数据特点,设计了一种分层筛选策略并确定了合理的阈值,实现了水底和水面回波脉冲的准确检测。实测数据实验结果表明,该方法对实验区域获取的回波脉冲能够达到98%的有效检测率和87%的成功检测率。