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1)  data processing on varying map scale
无级比例尺数据处理
2)  Stepless scale information processing
无级比例尺信息处理
3)  varying map scale
无级比例尺
1.
Improved methods of map automatic generalization with varying map scale;
无级比例尺制图自动综合方法研究(英文)
2.
Research on the Application of Varying Map Scale Information Extraction Technology in Beijing City Roads;
无级比例尺信息提取技术在北京城镇道路中的应用研究
3.
The Technology of Varying Map Scale Information Extraction Based on GIS;
基于GIS的无级比例尺信息提取技术
4)  infinitely variable map scale
无级比例尺
1.
To resolve the conflict between the infinitely spatial geographic information and finite data view window, we need the digital earth s infinitely variable map scale information generalization technology.
为解决无限的空间地理信息与有限的数据显示窗口之间的矛盾 ,需要“数字地球”无级比例尺信息综合技术 。
5)  multi-scale mass data management
多比例尺海量数据管理
6)  multi-scale data expression
多比例尺地理空间数据
补充资料:测绘数据处理


测绘数据处理
survey data processing

  eehui shulu ehuli测绘数据处理(survey data processing)指工程勘察测童中所获得的大量相关数据进行统计、归纳、整理的过程。相关数据包括数字、文字、符号、曲线和图形等,如观测数据、检验数据、原始数据等,对这些数据进行归纳整理、检验分类、计算变换等的处理后,得出工程需要的数据、表册、图形等结果。 测绘数据处理分为一般计算、平差计算和计算机辅助成图。 一般计算包括在工程勘察测绘中,若干工序间各种数据按严格数学关系所进行的计算和变换工作。如大地坐标与高斯一克吕格平面直角坐标的相互转换,平面直角坐标与极坐标的相互转换,各种线路特征点的计算,单纯的统计假设检验,等等。它是分布在各项测绘工作中的一个子工序,特点是数据之间没有几何矛盾,不需进行几何平差。 平差计算为了消除平面或高程控制网中各观测值之间的几何矛盾(称为几何条件),按最小二乘法求定控制网中各几何元素(方向、距离、高差、方位、坐标、高程)的最佳估值和评定观测元素及其函数精度所进行的工作。 一个平差计算单元的数据,可分为起始数据(已知高精度的边长、方位、高程等)、观测数据(水平方向、边长、高差等)和待求数据(未知点的坐标、高程等)三类。起始数据和待求数据是非随机性数据。观测数据是随机性数据,含有误差,误差可分为系统误差和偶然误差两类。对某一个具体观测量,在相同条件下作一系列观测,系统误差表现为按一定规律变化或保持常数;而偶然误差在大小和符号上都表现出偶然性,但从大量偶然误差的总体看,它是服从正态分布的,即在一定的观测条件下:偶然误差的绝对值不会超过一定的限值;绝对值小的误差比绝对值大的误差出现的可能性大;绝对值相等的正误差和负误差出现的可能性相等,偶然误差的理论平均值为零。最小二乘法是针对偶然误差的处理方法。 在求定平面控制点的坐标或高程控制点的高程时,必须观测足以确定构网形状的那些量(称为必要观测量)。例如为了确定平面三角形三内角的大小必须观测其中任意两个角度,这两个角度就是必要观测量。但为了检核质量和提高精度还要观测另外一些量(称为多余观测量)。如前述的三角形观测了三个内角,就有一个量是多余观测量,观测量之间就会出现某些几何矛盾,例如平面三角形三内角的观测值总和不等于1800,要消除这些矛盾,即产生平差问题。
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参考词条