本書分為6章，主要內(nèi)容包括：GNSS精密單點(diǎn)定位基本理論方法；精密單點(diǎn)定位模糊度固定方法等價(jià)性；多頻多系統(tǒng)PPP模糊度固定技術(shù)；多頻多系統(tǒng)PPP模糊度固定技術(shù)；顧及接收機(jī)碼偏差的非組合PPP模型；基于模糊度固定的電離層延遲估計(jì)等。

本書共由課程導(dǎo)入、5個(gè)項(xiàng)目、3個(gè)附錄組成，重點(diǎn)介紹數(shù)字測圖知識(shí)準(zhǔn)備、數(shù)字測圖外業(yè)數(shù)據(jù)采集、數(shù)字測圖內(nèi)業(yè)成圖編輯、數(shù)字測圖質(zhì)量控制、數(shù)字地形圖工程應(yīng)用。

本書系統(tǒng)地探討了InSAR技術(shù)在大氣延遲的特征及其校正方法，分為四篇，涵蓋了從基礎(chǔ)理論到實(shí)際應(yīng)用的多個(gè)方面。第一篇介紹了InSAR技術(shù)的基本原理及其受大氣影響的機(jī)制，詳細(xì)闡述了InSAR、D-InSAR和MT-InSAR的原理，并分析了大氣對電磁波傳播的影響，揭示了大氣延遲的時(shí)空統(tǒng)計(jì)規(guī)律，如空間自相關(guān)性、各向異性、非高

本書聚焦于地圖風(fēng)格遷移這一地圖學(xué)前沿?zé)狳c(diǎn)，系統(tǒng)地分析“遷移什么、如何遷移、遷移何用”這三個(gè)地圖風(fēng)格遷移的核心問題。全書共7章，第1章介紹地圖風(fēng)格遷移的概念并對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行綜述；第2章從視覺神經(jīng)視角來分析地圖風(fēng)格的視覺神經(jīng)機(jī)制；第3～5章分別針對矢量地圖、影像地圖、彩色地貌暈渲三類地圖展開風(fēng)格遷移算法研究；第6章通

自動(dòng)駕駛技術(shù)可以視為一種基于人工智能實(shí)現(xiàn)的類人駕駛系統(tǒng)，它依賴于環(huán)境感知和規(guī)劃決策控制兩大核心能力。高精地圖與知識(shí)圖譜分別在信息層和知識(shí)層為上層的自動(dòng)駕駛智能提供關(guān)鍵支持。本書全面介紹高精地圖知識(shí)圖譜的建模方法，內(nèi)容分為三個(gè)部分：第一部分詳細(xì)解釋高精地圖和知識(shí)圖譜的基本概念；第二部分深入探討如何構(gòu)建高精地圖及其包含的實(shí)

本書以地理空間數(shù)據(jù)為研究對象，系統(tǒng)地論述了地理空間數(shù)據(jù)的數(shù)字水印和數(shù)字指紋的基本概念和基本原理。其主要內(nèi)容包括：地理空間數(shù)據(jù)安全概述；數(shù)字水印技術(shù)和數(shù)字指紋技術(shù)的理論基礎(chǔ)；矢量空間數(shù)據(jù)水印算法；柵格空間數(shù)據(jù)水印算法；三維空間數(shù)據(jù)水印算法；矢量空間數(shù)據(jù)數(shù)字指紋算法等。

本書系統(tǒng)介紹了空間數(shù)據(jù)庫的理論和方法，內(nèi)容包括：緒論，空間對象及其關(guān)系的表達(dá)，數(shù)據(jù)庫模型，全關(guān)系型數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)，面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫管理技術(shù)，對象關(guān)系數(shù)據(jù)庫管理技術(shù)，空間數(shù)據(jù)庫引擎，空間數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，空間數(shù)據(jù)索引，空間數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)，空間數(shù)據(jù)庫發(fā)展趨勢。本書以空間數(shù)據(jù)管理模式為主線，重點(diǎn)介紹了各種空間數(shù)據(jù)管理方式。本書堅(jiān)

大地測量技術(shù)是地震監(jiān)測的主要手段之一，可實(shí)現(xiàn)不同尺度地殼運(yùn)動(dòng)時(shí)間演化過程提取，有助于對現(xiàn)今地殼形變特征及構(gòu)造運(yùn)動(dòng)方式進(jìn)行運(yùn)動(dòng)學(xué)與動(dòng)力學(xué)方面的定量研究和解釋，為地震危險(xiǎn)性分析提供依據(jù)。本書系統(tǒng)闡述現(xiàn)代大地測量學(xué)中代表性技術(shù)的原理及其在地震監(jiān)測領(lǐng)域的典型應(yīng)用和關(guān)鍵技術(shù)，首先介紹地震大地測量學(xué)的最新進(jìn)展；其次對以合成孔徑雷達(dá)

時(shí)空數(shù)據(jù)的異質(zhì)性與稀疏分布特征制約了數(shù)據(jù)挖掘算法的實(shí)現(xiàn)，顯著影響時(shí)空數(shù)據(jù)刻畫與分析能力。因此，研究異質(zhì)分布稀疏時(shí)空數(shù)據(jù)重構(gòu)與預(yù)測方法對于精準(zhǔn)刻畫地表自然與社會(huì)系統(tǒng)具有重要意義。本書通過融合時(shí)空統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，提出了時(shí)空缺失數(shù)據(jù)漸進(jìn)式插值、稀疏時(shí)空數(shù)據(jù)重構(gòu)、顧及時(shí)空異質(zhì)性的動(dòng)態(tài)預(yù)測等模型。通過這些創(chuàng)新方法，本書為時(shí)空

本書在介紹視覺導(dǎo)航基本概念和基本原理的基礎(chǔ)上，對視覺導(dǎo)航中圖像匹配、目標(biāo)檢測、目標(biāo)跟蹤等相關(guān)算法的基本特點(diǎn)進(jìn)行闡述，同時(shí)介紹視覺導(dǎo)航位置、速度和姿態(tài)的獲取方式并分析導(dǎo)航感知、多信息融合的理論和算法，特別分析視覺導(dǎo)航及其組合導(dǎo)航系統(tǒng)的應(yīng)用發(fā)展前沿和趨勢。