浅谈吉林省基础性地理国情监测正射影像制作

测绘与空间地理信息

ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ

Ｖｏｌ.４１ꎬＮｏ.９Ｓｅｐ.ꎬ２０１８

浅谈吉林省基础性地理国情监测正射影像制作

席岩松ꎬ袁宗福

(吉林省地理信息院ꎬ吉林长春１３００６２)

摘要:吉林省基础性地理国情监测是在地理国情普查的基础上ꎬ进行地理国情监测业务化运行建设ꎬ形成常态

化地理国情监测机制ꎬ提供地理国情信息业务化、常态化服务ꎮ其成果已在“多规合一”、城市规划实施监管、环境保护与治理、自然资源负债表编制等多个领域得到应用ꎬ在生态文明制度建设中发挥了不可或缺的作用ꎮ正射影像的制作是基础性地理国情监测的基础ꎬ只有生产出符合监测要求的影像才能更好地服务于各个领域ꎮ关键词:基础性地理国情监测ꎻ自然地理要素ꎻ人文地理要素

中图分类号:Ｐ２０８　　　文献标识码:Ａ　　　文章编号:１６７２－５８６７(２０１８)０９－０２５３－０４

ＥｌｅｍｅｎｔａｒｙＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎｔｏＢａｓｉｃＧｅｏｇｒａｐｈｉｃＣｏｎｄｉｔｉｏｎ

ＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆＪｉｌｉｎＰｒｏｖｉｎｃｅ

ＸＩＹａｎｓｏｎｇꎬＹＵＡＮＺｏｎｇｆｕ

(ＪｉｌｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＧｅｏ－ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎꎬＣｈａｎｇｃｈｕｎ１３００６２ꎬＣｈｉｎａ)

Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＪｉｌｉｎＰｒｏｖｉｎｃｅｂａｓｉｃｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｅｎｓｕｓｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｎｔｈｅｏｐｅｒａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｎａｔｉｏｎａｌｇｅｏｇｒａｐｈｉｃｃｏｎｄｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｂｕｓｉｎｅｓｓꎬｔｈｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｎｏｒｍａｌｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｍｅｃｈａ￣ｓｕｃｈａｒｅａｓａｓ\"ｍｕｌｔｉ－ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ\"ꎬｕｒｂａｎｐｌａｎｎｉｎｇａｎｄｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｓｕｐｅｒｖｉｓｉｏｎꎬｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎａｎｄｇｏｖｅｒｎ￣ａｎｃｅꎬａｎｄｂａｌａｎｃｅｓｈｅｅｔｐｒｅｐａｒａｔｉｏｎｏｆｎａｔｕｒａｌｒｅｓｏｕｒｃｅｓꎬａｎｄｈａｖｅｐｌａｙｅｄａｎｉｎｄｉｓｐｅｎｓａｂｌｅｒｏｌｅｉｎｔｈｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｆｅｃｏｌｏｇｉｃａｌｃｉｖｉｌｉ￣ｐｒｏｄｕｃｉｎｇｉｍａｇｅｓｔｈａｔｍｅｅｔｔｈｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｃａｎｔｈｅｙｓｅｒｖｅａｌｌｆｉｅｌｄｓｂｅｔｔｅｒ.

Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｂａｓｉｃｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇꎻｎａｔｕｒａｌｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓꎻｈｕｍａｎｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｆａｃｔｏｒｓ

ｎｉｓｍꎬｐｒｏｖｉｄｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓꎬｔｈｅｎｏｒｍａｌｉｚａｔｉｏｎｏｆｓｅｒｖｉｃｅｂｕｓｉｎｅｓｓ.Ｉｔｓａｃｈｉｅｖｅｍｅｎｔｓｈａｖｅｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｉｎｚａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｓ.Ｔｈｅｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎｏｆｏｒｔｈｏｇｒａｐｈｉｃｉｍａｇｅｓｉｓｔｈｅｂａｓｉｓｏｆｔｈｅｂａｓｉｃｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｎａｔｉｏｎａｌｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ.Ｏｎｌｙｂｙ

０　引　言

吉林省基础性地理国情监测以分辨率优于１ｍ的高分二号、北京二号遥感影像数据为主要数据源制作的正射影像ꎬ为吉林省地理国情监测数据的采集分类提供影像数据支持和保证ꎮ本文主要介绍了吉林省基础性地理国情监测正射影像制作的数学基础及精度、作业流程以及方法ꎮ

像和元数据ꎬ包含３个影像数据文件、３个影像坐标信息文件、１个投影信息文件和１个元数据文件ꎮ

１.３　数据格式

白影像以灰度模式存储ꎬ彩色影像以ＲＧＢ色彩模式存储ꎮＴＦＷ影像信息文件采用ＡＳＣＩＩ的ＴＩＦＦＷＯＲＬＤ文档格式ꎮ

２)投影信息文件采用ＯＧＣ的ＷＫＴ格式ꎬ以ＸＭＬ文３)元数据文件为ＸＭＬ格式的数据库文件ꎮ

监测影像数据有效范围应覆盖我省境内全域和满足吉林省２０１７年基础性地理国情监测数据在国界线处的采集要求ꎮ

１)影像数据文件采用非压缩的ＴＩＦＦ格式存储ꎮ黑

１　成果主要技术指标和规格

１.１　数学基础

数据制作的坐标参照系:采用ＳＣＳＧ２０００国家大地坐标系ꎮ高程基准:１９８５国家高程基准ꎮ

件格式保存ꎮ

１.４　影像覆盖范围

１.２　数据内容

整景影像数据包括全色影像、多光谱影像、融合后影

收稿日期:２０１７－０８－０１

作者简介:席岩松(１９８９－)ꎬ男ꎬ吉林长春人ꎬ助理工程师ꎬ学士ꎬ主要从事数据采集与工程测量等方面的应用研究工作ꎮ

２５４

测绘与空间地理信息　

　　　　　　　　　　　　　　　２０１８年

１１.５.１　.５　影像分辨率根据我省基础影像数据源的情况一般要求

ꎬ数字正射影像数

据的地面分辨率采用０.８ｍ、１.０ｍ两种规格ꎮ其数字正射影像的分辨率按表１执行ꎮ

表１　卫星遥感影像分辨率对照表

Ｔａｂ.１　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｉｍａｇｅｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ

传感器类型原始地面分辨率

正射影像分辨率

高分二号０.８ｍ１.０ｍ北京二号

１.０ｍ

１.０ｍ

如果生产区域内同时存在多源影像数据ꎬ正射影像生产优先选用空间分辨率和光谱分辨率更高、时相更靠近生长季１.５.２　同一存储单元内包括不同分辨率影像情

、现势性更新、信息量更大的影像ꎮ

况处理

存储单元内包括不同分辨率影像组合、所占的比例以及其分幅成果的分辨率按表２要求执行ꎮ

该存储单元涉及的整景影像纠正后全部汇交ꎮ表２　同一存储单元内包括不同分辨率影像　　　分幅成果分辨率对照表

Ｔａｂ.２　Ｗｉｔｈｉｎｔｈｅｓａｍｅｓｔｏｒａｇｅｕｎｉｔｉｎｃｌｕｄｅｓｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ

　　　　ｒｅｓｕｌｔｓｆｏｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｉｍａｇｅｓ

包含的影像源分辨率高分辨率影像所占比例分幅成果分辨率０.５ｍ

２.０ｍ

３０％—７０％

超过７０％０.５低于３０％

１.０ｍ２.０ｍｍ

１１.６.１　.６　文件命名１)整景纠正的影像和对应的元数据的文件命名应清

文件名

晰反映该数据对应的数据源标识符、波段类型、时间和轨道信息等内容ꎻ

(或订单号２)主文件名的组成顺序为①数据源标识符)＋影像数据获取时间:数据源标识符＋轨道号:３位字符ꎬ＋根据数据源情况采用不

波段标识符ꎮ同代码ꎬ具体规定代码对应关系见表３ꎮ

表３　数据源标识符对照表

Ｔａｂ.３　Ｄａｔａｓｏｕｒｃｅｉｄｅｎｔｉｆｉｅｒｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ

数据类型代码高分二号ＧＦ２北京二号

ＢＪ２

②影像数据获取时间:八位ꎬ格式为ＹＹＹＹＭＭＤＤꎮ

代码为③“Ｍ”ꎬ波段标识融合影像文件代码为:一位字符ꎬ全色波段代码为“Ｆ”ꎬ投影信息文件代

“Ｐ”ꎬ多光谱

１.６.２　码为“Ｔ”ꎬ扩展名

元数据文件代码为“Ｙ”ꎮ

影像数据文件扩展名为ＴＩＦꎻ影像信息文件扩展名为

为ＴＦＷꎻ１.６.３　ＸＭＬꎮ

投影信息文件扩展名为ＸＭＬꎻ元数据文件的扩展名

全色影像数据文件名文件名举例

:ＧＦ２０４９１２１２０１７０９１５Ｐ.ＴＩＦ全色影像坐标信息文件名:ＧＦ２０４９１２１２０１７０９１５Ｐ.ＴＦＷ多光谱影像数据文件名:ＧＦ２０４９１２１２０１７０９１５Ｍ.ＴＩＦ多光谱影像坐标信息文件名:ＧＦ２０４９１２１２０１７０９１５Ｍ.ＴＦＷ融合后影像文件名:ＧＦ２０４９１２１２０１７０９１５Ｆ.ＴＩＦＴＦＷ融合后影像坐标信息文件名:ＧＦ２０４９１２１２０１７０９１５Ｆ.影像投影信息文件名１２

:ＧＦ２０４９１２１２０１７０９１５Ｔ.ＸＭＬ影像元数据文件名:ＧＦ２０４９１２１２０１７０９１５Ｙ.ＸＭＬ

１.７　精度指标

吉林省全域数据按１∶１００００地形图成图精度要求进１行正射∶１００００影地形图成图精度要求像生产ꎬ东部山区山高林密如果不能满足

精度要求掌握ꎮ

ꎬ可按１∶２５０００地形图成图１.８　元数据

整景数字正射影像元数据由产品基本情况、数据源情况、数据生产过程信息三部分组成ꎬ一共７７项ꎬ其中:产品基本情况包含３０项ꎬ主要记录影像数据的基本信息ꎬ如图号、分辨率、影像数据源等内容ꎻ数据源情况包含１２项ꎮ主要记录卫星名称ꎬ全色卫星影像和多光谱卫星影像的分辨率、轨道号、影像获取时间等内容ꎻ数据生产过程信息包含３５项ꎮ记录在生产过程中的主要技术指标情况以及相应的总结及评价情况ꎮ

１.９　１)总体技术要求

匀光匀色处理监测影像只进行整景影像纠正融合ꎬ不进行分幅ＤＯＭ数据生产ꎮꎬ并做适当的相较新２)ꎬ同批次领取的影像优先使用无云、雪覆盖的影像ꎮ

２０１７年第二季度的时影像成果３)使用吉林省第一次地理国情普查中的ꎬ利用影像匹配的方式对２０１７年监测期影像进ＤＭＣ正射

行纠正ꎮ不能满足要求的情况下ꎬ利用其他控制资料进行纠正处理比较４)ꎬ其套合中误差应小于纠正后的监测期影像和ꎮ

２像素２０１６(年监测正射影像进行

不同分辨率影像套合ꎬ按照较低分辨率影像像素计算ꎬ最大不超过４ｍ)ꎬ最大误差不超过时ꎬ前期提供的影像已满足监测要求５)当后期提供影像与前期提供影像出现重复区域２倍中误差ꎮ

、不存在漏洞区域时ꎬ可不进行纠正６)纠正后的正射影像有效数据范围内不能存在漏ꎮ洞区７)ꎮ

时提供精度检测点位及精度统计表监测影像纠正后需对监测影像进行精度检查ꎮ通过套合普查影ꎮ同

像ꎬ选择不变化的明显地物点作为检测点ꎬ每景不少于３０个检查点ꎮ下一工序确认监测影像套合精度明显超限时ꎬ仅将影像精度超限的变化区域范围圈绘ꎬ返给影像生

第９期

席岩松等:浅谈吉林省基础性地理国情监测正射影像制作

２５５

产部门进行处理８)ꎬ保证影像精度满足要求ꎮ下处理:

监测影像精度满足要求时ꎬ可根据具体情况作如①②配置正确的空间参考坐标系③生成影像金字塔对多光谱影像进行全色锐化ꎬ以便加快影像显示速度ꎻ

ꎬ以便得到既有丰富ꎻ

的光谱特性又具有较高分辨率的影像ꎻ

的亮度和对比度使其符合人眼对影像能够清晰判读④如影像的显示效果不满足要求ꎬ还可以调整影像

ꎮ

２　正射影像作业流程及其方法

２.１　作业流程

对卫星影像进行对比检查ꎬ选取出符合影像质量要求的影像ꎮ利用普查时期ＤＭＣ影像成果、控制点及检测点控制资料、ＤＥＭ数据在影像处理软件中ꎬ优先采用影像匹配的方式纠正ꎬ如特征地物较少、林地较多、影像匹配困难时ꎬ可使用控制点区域网平差的方式纠正ꎮ

２２.２.１　.２　作业方法１)２)利用已有的外业像控点控制点来源

采集１∶１００００ＤＬＧ特征点作为控制点、航空影像空三加密成果ꎮꎮ利用收集的控制点等资料３)控制点稀少的情况下４)外业实地采集像控点ꎬ进行稀少控制区域网平差ꎬ无法满足单景布控条件ꎮ

ꎬ可

２.２.２　ꎮ

１)每景卫星遥感影像进行正射纠正的外参数利用

外参数解算

ＲＰＣ数ꎬ结合地面控制点模型方式解算ꎮꎬ根据卫星影像提供的精确ＲＰＣ参平差的方法计算影像的外参数２)作业区域含有多景有重叠影像时解算外参数ꎮ

ꎬ同轨同时相的遥感影像ꎬ可采用区域网

可以采用先拼接ꎬ然后按单景影像进行纠正ꎬ采用区域网平差和同轨同时相影像拼接后纠正ꎬ在纠正精度满足要求的前提下ꎬ控制点布设要求可适当放宽ꎮ网间公共点平面较差不超过表４规定的指标要求ꎮ

表４　网间公共点平面较差要求　(ｍ)Ｔａｂ.４　Ｐｏｏｒｎｅｔｗｏｒｋｃｏｍｍｏｎｐｏｉｎｔｐｌａｎｅ

　　　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ(ｍ)

正射影像精度地形类别

１∶１００００

平地７.０丘陵地７.０山地１０.５高山地

１０.５

每种类型卫星影像的纠正模型和控制点数量要求见表５ꎬ控制点在平面和高程方向上应尽量分布均匀ꎮ当景与景之间有一定重叠范围时ꎬ可在影像重叠区域选取一定数量的共用控制点ꎬ提高影像接边的精度ꎮ特殊困难地区(如沙漠、无人区等)控制点布设要求可适当放宽ꎬ但

应报项目组织实施部门批准后实施ꎮ

表５　外参数解算模型及控制点要求Ｔａｂ.５　Ｅｘｔｅｒｎａｌｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｌｖｉｎｇｍｏｄｅｌａｎｄ

　　　　ｃｏｎｔｒｏｌｐｏｉｎｔｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ

卫星影像类型纠正模型控制点个数

侧视角≤２５°

侧视角>２５°

高分二号ＲＰＣ模型≥３≥６北京二号

ＲＰＣ模型

≥３

≥６

２.２.３　利用卫星影像参数全色波段影像正射纠正

影像进行纠正１)ꎮ

、控制点、ＤＥＭ数据等ꎬ对全色的情况２)ꎬ对于单景影像范围内无则以１∶５００００ＤＥＭ数据补充完成１∶１００００ＤＥＭꎮ

数据覆盖３)ＤＥＭ据格式转换４)影像数据预处理数据需拼接ꎬꎮ

高分二号拼接范围应大于影像纠正范围、北京二号影像拼接ꎬ数ꎮ高程方向上应尽量分布均匀５)每种类型卫星影像的纠正模型和控制点在平面和６)当景与景之间有一定重叠范围时ꎮ

ꎬ可在影像重叠２.２.４　区域选取一定数量的共用控制点ꎮ

的全色波段影像为控制基础１)多光谱影像与全色波段影像的配准纠正以纠正好

多光谱影像与全色波段影像配准纠正

ꎬ提高影像接边的精度ꎬ选取同名点对多光谱影像

进行纠正ꎮ

色波段一致２)纠正模型的选取以及ꎮ

ＤＥＭ数据选择与对应的全均匀分布整景范围内３)选取的同名点作为控制点一般每景不少于ꎮ多光谱与全色影像间的同名点量

１５个ꎬ

２.２.５　测要求精确到子像素精度影像融合处理

ꎮ

波段数据进行融合１)一般只对同一卫星遥感影像的多光谱数据和全色ꎮ

者之间配准的精度不得大于２)融合影像数据源必须是经过正射纠正的数据１个多光谱影像像素ꎬ二３)影像色彩自然ꎬ层次丰富ꎬ反差适中ꎮ影像纹理清

ꎻ

晰ꎬ无影像发虚和重影现象ꎬ融合后能明显提高地物解译

２.２.６　的信息量１)分幅正射影像元数据按照本规定的内容和要求进

元数据

ꎮ

行填写ꎬ其中ꎬ航空影像片数据源情况和航片专用的字段不填ꎮ每个图幅的元数据保存为一个ＸＭＬ文件ꎮ如一幅正射影像数据内涉及多景卫星影像资料ꎬ则将占多数面积的那景卫星影像资料的情况填入元数据文件的“数据源情况”字段(项)ꎬ并在卫片数据源备注项中对其他景的资料情况加以说明ꎮ有关描述数据生产过程中精度信息的字段２)整景正射影像元数据项按照内容和要求进行填

(项)按精度相对较差的数据源生产情况填写ꎮ写ꎬ每景影像的元数据保存为一个ＸＭＬ文件ꎮ

２５６

测绘与空间地理信息　

　　　　　　　　　　　　　　　２０１８年

３　问题处理

１)由于之前的普查影像每幅精度不一致ꎬ导致纠正后的监测影像的套合精度会出现局部或者对应普查影像整幅套合误差超限ꎬ达到３或４个像素ꎮ经检查监测影像的平面精度满足要求ꎬ这种情况下参考影像由多批次或不同数据源生产的正射影像时ꎬ不同幅影像之间接边差相对较大ꎬ但接边差满足国情普查ＤＯＭ生产技术规定要求ꎮ如果相邻图幅ＤＯＭ来源于同批次影像或者同数据源(同加密区成果)一般不出现这种问题ꎮ如果变化检测分析需要配准精度优于２个像素ꎬ建议不同图幅对应的影像分别纠正ꎬ保障每幅图内配准精度满足监测分析的要求ꎮ

２)影像套合(配准)精度检查建议选取明显地物点或明显特征点ꎬ检查点结合影像分辨率选取能够准确刺点(量测)的地方ꎬ技术许可情况下建议采用影像匹配的方式进行检查ꎮ套合精度中误差计算方式:每景影像选取６个以上检查点ꎬ尽量满足均匀分布ꎬ计算每个检查点误差ꎬ然后计算中误差(均方根误差)ꎮ

３)普查时影像成果局部存在变形、拉毛等遗留问题ꎬ监测期影像使用普查成果作为控制资料ꎬ会导致这部分区域和普查时影像存在３—４ｍ的误差ꎬ超过２个像素的误差要求ꎬ这部分区域精度要求能否放宽到２倍中误差ꎮ

４)整景影像由于地形原因引起的正射影象拉伸(拉(上接第２５０页)

[１２]　谢申汝ꎬ钱彬彬ꎬ杨宝华.基于ＬＩＢＳＶＭ的ＰＭ２.５浓度预

测模型[Ｊ].洛阳理工学院学报:自然科学版ꎬ２０１７ꎬ２７(２):９－１２.

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[１５]　李海琴ꎬ杨忠ꎬ俞杰ꎬ等.模糊聚类支持向量机的区域空

气ＰＭ２.５浓度预报[Ｊ].宁波大学学报:理工版ꎬ２０１６ꎬ２９

花)不需处理ꎮ在正射纠正时会出现因地形引起的房屋拉伸变形问题ꎮ如果拉花范围不大ꎬ可以通过周边地物关系较为准确地采集拉花范围内的相关信息ꎬ不用处理ꎮ

４　结束语

基础性地理国情监测对于全面获取和掌握我国地表自然、生态环境以及人类活动等基本情况ꎬ制定和实施国家发展战略与规划、优化国土空间开发格局和各类资源配置ꎬ推进生态环境保护、建设美丽中国、加快资源节约型和环境友好型社会建设ꎬ做好防灾减灾工作和应急保障服务ꎬ综合掌握国情国力和相关行业开展调查统计等ꎬ具有重要意义ꎮ

参考文献:

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案[Ｇ].北京:国家测绘地理信息局ꎬ２０１７.

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[编辑:张　曦]

(４):５６－６０.

[１６]　邓勇ꎬ张冠宇ꎬ李宗春ꎬ等.遗传小波神经网络在变形预

报中的应用[Ｊ].测绘科学ꎬ２０１２ꎬ３７(５):１８３－１８６.

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[１８]　刘扬ꎬ曹宝峰ꎬ李茂生.遗传小波神经网络实现人脸和

语音的认证系统[Ｊ].计算机工程与应用ꎬ２００６(１８):５０－５２.

[编辑:刘莉鑫]

(上接第２５２页)

验为基础ꎬ在基础控制点稀缺的情况下ꎬ另辟蹊径ꎬ巧妙地运用ＨＬＪＣＯＲＳꎬ生产效率显著提升ꎬ精度可靠ꎬ可为边境地区等敏感地带类似项目的开展供借鉴ꎮ

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中的应用研究[Ｊ].矿山测量ꎬ２０１２(６):６４－６８.[２]　黄水龙.ＦＪＣＯＲＳ在大比例尺数字测图中的应用[Ｊ].测

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图４　碎部点精度检测统计示意图

Ｆｉｇ.４　Ｂｒｏｋｅｎｐｏｉｎｔａｃｃｕｒａｃｙｔｅｓｔｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｄｉａｇｒａｍ

[３]　邱标新.ＣＯＲＳ技术在安溪县数字测图控制中的应用研

究[Ｊ].测绘与空间地理信息ꎬ２０１７ꎬ４０(５):１１２－１１４.[４]　国家测绘局测绘标准化研究所.ＧＢ/Ｔ１４９１２－２００５１∶

中国标准出版社ꎬ２００５.

５００１∶１０００１∶２０００外业数字测图技术规程[Ｓ].北京:

３　结束语

本文以ＨＬＪＣＯＲＳ开展边境地区大比例尺测图生产试

[编辑:张　曦]