基于移动GPS的土地测量算法优化分析

孟庆东

[摘要]土地测量是惠及人民群众的民心工程，既可增加耕地有效而积、确保耕地点补平衡，又能提高用地质量，促进农业增效、农民增收。而GPS测量的技术设计是进行GPS测量定位的最基础性工作，它是根据国家现行的规范、规程而运作的。文章针对移动GPS在土地测量中的算法进行研究，以期通过寻求测量算法的影响因素，达到优化移动GPS在土地测量中的算法的目的。

[关键词]GPS测量；土地测量；算法研究

[DOI]1013939/jcnkizgsc201630185

随着社会和经济的飞速发展，土地管理工作显得越来越重要，而土地测量是土地管理中极其关键的工作，其工作精度和工作效率的高低直接影响土地管理工作的质量。土地测量工作包括地籍测量、地形测量、土地利用状况测量、土地后备资源调查等诸多工作，而在实际工作中土地测量工作往往要面临各种各样的复杂状况，例如在农村土地测量时测量面积大、地形复杂，工作量很大，使得常规的土地测量技术存在工作难度大，工作时间长等弊端；而在城市土地测量工作中由建筑物的密集遮挡以及土地类型繁多，给土地测量工作带来困难。GPS（全球定位系统）技术投入民用以来，因其全天候、高精度、高效益、自动化等显著优点，已在国民经济建设和生活中得到广泛的应用。在土地测量中，GPS实时动态技术技术可以利用GPS卫星对土地测量数据进行采集并通过无线传输装置将数据实时传送给用户，因此可以很好地解决这些难题。

1GPS实时动态技术原理

一般来说，GPS定位土地测量技术分为静态定位测量和动态测量两种，其中静态定位测量是在基线布设完毕后，将若干台GPS接收机分别安置在基线的端部，依据基线的长度以及测量精度要求进行观测和采集数据，然后将数据进行处理，数据处理的过程需要经历一系列工作，因此，得到的数据实时性不强。另一种动态测量则只需两台GPS接收机，一个是固定的，另一个则可移动，通过无线电传输将固定站点和移动站点的数据进行综合处理，因而通过信号传输而使各设备成为一个有机的整体。

GPS实时动态测量系统包括GPS卫星、基准站、无线电传输设备、用户流动站等，其中基准站和用户流动站上都安装有GPS数据接收机，在实际工作中，安装在基准站上的GPS接收机会对GPS卫星进行连续观测，并采集数据，将数据通过无线电传输装置传输到用户流动站，与此同时用户流动站的GPS接收机也接收到GPS卫星数据，然后利用相对定位原理即可计算出用户流动站的二维坐标，因此可以保证观测精度。

2基于移动GPS的土地测量算法优化

GPS移动监控测量系统的车载终端和手持终端均采用的是u-blox的NEO-7M模块，它属于u-blox独立式GPS/GNSS模块中最新的NEO-7系列，位置误差最大为25米CEP（圆周误差），航向误差在05度以内，速度精度可达01m/s，但只有在GPS模块可用卫星数量超过六颗时，精度才可能达到上面的精度。实际上，我们在单点静态定位时，得到的GPS坐标是在误差范围内变化的，尤其是在非空旷地域或是天气糟糕的情况下，甚至会出现若干个误差很大的坐标值。因为系统终端的使用场合的原因，无法采用更高精度定位的方式（如差分定位），所以我们在提取到GPS坐标以后，数据不能直接存储用来计算，而是应该对数据进行的异常点剔除等优化工作。

为了减小误差，本研究采用的算法在提取到GPS数据以后，加入了速度位置预测模块和直线预估模块来提高算法的精度（如下图所示）。

图1速度位置微分模块示意

如图所示，速度位置预测模块依据的原理是在人为测量过程中，人或车体的速度是不会突变的。也就是说，我们在获取GPS坐标的同时提取速度，依据当前点的位置和速度Vc以及上一点的位置和速度Vi，可以进行下一点位置的预测范围应该是以当前点为圆心的一个圆内，圆的半径是当前点和上一点的距离再乘以一个系数k，系数k的大小依据当前的速度和上一点的速度的比值来决定，为避免出现一些临界值点等问题，这里我们取k值为：

k=125×VcVi

这里我们是根据当前点和上一点两点的位置和速度对下一点进行预测的，实际上，为了达到更好的效果，我们可以再加入更早的一点做三点预测。相对于其他的耗时的异常点剔除方法（如计算量庞大的拉依达准则等），速度位置预测的方法更适合于资源紧张的嵌入式系统。另外，由于速度位置预测是实时预测（其他异常点剔除算法均为采集完所有数据后根据整体样本数据进行剔除），所以我们可以有实时测量等更多的测量方式选择。

速度位置预测模块解决的是在测量过程中因为外界对GPS定位精度的影响导致的异常点问题，但是GPS模块本身的漂移误差也是一个十分致命的问题，尤其是在小面积或短距离测量时，GPS漂移对最终结果的影响十分之大。另外，在人或车体沿区域的边缘直线测量时会引入人或车体的轨迹不是严格直线行走的问题。针对于这两种问题，我们在速度位置预测模块后引入直线预估模块，所谓直线预估的意思是指，对于运动目标在过去一段时间序列的运动方向、速度及位置距离等信息进行分析从而判断运动目标的实际轨迹是否是一条直线的智能预测。算法的具体步骤是，首先计算在过去的n个点中是否存在拐点（位置之间的角度并结合距离判断），如果不存在拐点则进入直线预估，这里我们采用最小二乘法进行直线拟合，我们先假设目标直线的函数方程为，y=kx+b，式中存在两个待定系数，其中k为直线的斜率，b为直线的截距。对于我们在等精度测量得到的n组平面坐标数据（xi，yi）（i=1，2，…，n），利用最小二乘法将测量数据拟合为直线，得到的待定系数为：

k=（x2i）（yi）-（xi）（xiyi）

n（x2i）-（xi）2

b=n（xiyi）-（xi）（yi）n（x2i）-（xi）2

速度位置微分模块用来剔除数据中明显的异常点，直线预估模块用来减小GPS定位漂移及人为带来的误差。实验证明，这两个模块的加入可以大大提高系统的精度，尤其是在我们常用的规则区域测量。

图2直线预估模块示意图

3结论

本文主要内容是GPS移动监控测量系统整体方案概述及基于GPS的土地测量算法的相关研究。通过引入GPS对“土地动态测量”的概念，进一步研究GPS移动监控测量系统的土地测量算法，对高斯投影坐标变换做了详细的讨论，在此基础上，对算法提出了进一步优化的具体方法。

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