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本文通过采用数值拟合法对一实测GPS网点正常高的求解,详细讨论了已知水准点数量和在网中分布情况对正常高求解精度的影响。并在此基础上,提出了一种已知水准点可靠性检验的方法一分组拟合加统计检验的方法,经实验验证,该方法是可行的,具有一定的实用价值。 相似文献
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为地面和建筑物的垂直位移观测而设置的水准点,都力求使它们能保持稳定不动,即使不能全部不动,至少也应该有一组是稳定不动的,以作为计算位移值的依据。但是在实际上,除了设置在基岩上标志以外,在冲击层地区所设置的水准标志,即使埋设得很深,也很难认为它们是稳定的;另外,国内不少的膨胀土地区,在这些地区埋设的水准点,也难以保持稳定不动。在这样的地区进行垂直位移观测,就不能无根据地以某一点作为高程起算点,而应该根据重复观测的成果,分析水准点的稳定性,以稳定的水准点作为计算位移的依据。 相似文献
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我国各级水准点采用正常高系统。正常高指地面A点距似大地水准面的距离，即：式中γ_m~A为A点至似大地水准面的平均正常重力值。正常高可以精确确定，两水准点之间正常高差的计算公式： 相似文献
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国家多期一等水准网成果是研究中国大陆地壳垂直运动的宝贵数据.综合利用国家三期一等水准网成果,分析中国近50年地壳垂直运动变化趋势.首先,确定水准重合点高程变化量,计算重合点变化速率;然后,基于拟合点和检核点残差分布评估常用插值方法的优劣性,确定最优建模方法;最后,构建基于水准成果的中国大陆垂直运动模型,分析各区域垂直运... 相似文献
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Matlab软件在测量平差教学中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
从测量平差课程的特点出发,阐述如何利用Matlab软件处理平差模型中的观测数据,给出一个水准网间接平差算例及其源程序,对软件的进一步使用提出建议。 相似文献
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利用GPS水准点加强和改善天文重力水准网 总被引：4，自引：0，他引：4
介绍如何利用GPS水准点加强和改善天文重力水准网的原理、方法及实现的途径。以单线推进路线为例 ,一般证明GPS水准点的控制作用。还着重讨论并验证间接平差方法的有效性 ,能够满足当前需要。 相似文献
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介绍如何利用GPS水准点加强和改善天文重力水准网的原理、方法及实现的途径。以单线推进路线为例,一般证明GPS水准点的控制作用。还着重讨论并验证间接平差方法的有效性,能够满足当前需要。 相似文献
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基于Matlab的水准点稳定性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
通过使用Matlab功能强大的数学软件，应用于测量工程的数据处理。具体解决变形监测中水准点是否稳定的判定问题。并通过计算实例说明其可行性和优越性。 相似文献
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在卫星遥感数据预处理中,图像地理坐标是基于卫星观测视线向量的变换和景基准点地理坐标的计算而确定的。本文介绍了景基准点地理坐标的计算原理和运行系统工程计算的实现方案。 相似文献
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回归分析模型是处理变形监测数据应用最多的模型,但是其含有大的矩阵,解算烦琐,模型方程求解困难。然而,Matlab中包含有归回分析函数工具箱,可以方便地解算出回归系数,用于回归模型的建立,从而将该模型应用到工程中去。本文结合实际,对某高层建筑物的监测数据运用Matlab进行回归分析,得到拟合度很好的回归模型,可为工程的沉降提供预测,保证工程的安全顺利进行。 相似文献
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利用.NET中C#强大的界面开发能力和经典的Matlab潮汐调和分析程序包T_TIDE,采用Matlab.NET混合编程技术,创建潮汐调和常数计算THCCalculate.dll和潮汐预报Tide Forecast.dll,在主程序中调用对应的函数,实现了操作简单且具有良好用户界面的潮汐调和分析与潮位预报系统,具有潮位数据读取、调和分析和预报、数据绘制等功能。结果表明:使用混合编程技术能充分发挥C#与Matlab各自的特点,较好地提高程序开发和运行效率,具有较广泛的应用范围。 相似文献
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空间数据挖掘的方法很多,怎样能快速对空间数据进行操作,是一个值的探讨的问题。Matlab有万能的演算纸之称。借助其强大的矩阵计算功能,进行数据挖掘,具有一定优势。本文根据关联规则挖掘方法,在Matlab中编写程序,对土地利用现状数据库进行数据挖掘。计算了不同用地类型与坡度之间的支持度和置信度,得出关联规则。本文平阴县安城乡的实证,取得了较好的结果。 相似文献
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分析了测量数据处理的特点和当前教学中存在的不足,介绍了强大的工程计算软件Matlab在辅助测绘数据处理教学中的优势;结合测量数据处理的教学实践,从抽象内容直观化、复杂计算简单化、经典实验打基础和案例分析练能力等4个方面,探讨了Matlab在测量专业数据处理教学改革方面的应用问题。 相似文献
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为推进深度学习方法在点云配准、语义分割、实例分割等领域的发展,武汉大学联合国内外多家高等院校和研究机构发布了包含多类型场景的地面站点云配准基准数据集WHU-TLS和包含语义、实例的城市级车载点云基准数据集WHU-MLS。其中,WHU-TLS基准数据集涵盖了地铁站、高铁站、山地、公园、校园、住宅、河岸、文化遗产建筑、地下矿道、隧道等10种不同的环境,共包含115个测站、17.4亿个三维点以及点云之间的真实转换矩阵,为点云配准提供了迄今为止最大规模的基准数据集。WHU-MLS基准数据集涵盖了地面特征(机动车道、道路标线、井盖、非机动车道),动态目标(行人、车辆),植被(树木、树丛、低矮植被),杆状地物及其附属结构(电线杆、独立提示牌、路灯、信号灯、独立探头等),建筑和结构设施(房屋、道路隔离结构、围墙和栅栏)以及其他公共和便利设施(垃圾桶、邮筒、消防栓、街头座椅、电力线等)等6大类30余小类地物要素,共包含2亿多个点和超过5000个实例对象,为语义分割、实例分割点云深度学习网络的训练、测试和性能评估提供了当前最为丰富的基准数据集。 相似文献