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GPS技术在滑坡变形监测中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
首先阐明滑坡监测的重要性和必要性,然后分析常规滑坡监测的大地测量技术,并重点介绍了GPS技术应用滑坡监测的优缺点。接着根据GPS天线阵列技术和滑坡监测要求,设计了一套GPS天线阵列滑坡监测系统,并在一个电站的滑坡进行现场测试,对数据处理结果的精度和监测系统的硬件成本进行了比较分析,最后作者认为:GPS技术是一种很好滑坡监测方法,特别是GPS天线阵列技术,其成本低廉,更容易建立远程自动化滑坡监测系统,有很好的实际意义和广阔的市场前景. 相似文献
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鉴于滑坡等地质灾害的监测中传统的数据信息获取、管理规模化程度较低的现状。我们开发了基于GPS差分解算的滑坡监测预测预报系统。通过利用该系统对贵州六盘水市某一铁路桥的滑坡监测的实验性实例,简单介绍该GPS滑坡监测系统的特色、系统软件的相关解算算法及该系统在桥墩稳定性监测中的应用。 相似文献
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单频静态GPS在滑坡监测中的高程精度分析 总被引:1,自引:0,他引:1
GPS给测绘工作带来了极大的便利,其平面测量精度已达到亚mm级。但由于受电离层、多路径效应、几何精度因子和天线高量取等因素影响,GPS测得的高程数据很少被精密测量工作者采用。在三峡库区树坪滑坡合理布设形变监测网的基础上,经长期监测得出大量水准和GPS实测数据;以水准测量数据为基准,分析单频静态GPS测量高程在滑坡垂向形变监测中的应用精度。结果表明,单频静态GPS的垂向形变监测精度为±2 cm;依照滑坡监测规范,形变监测精度应大于其测量周期内形变量的1/5,因而可以得出单频静态GPS适用于监测周期内垂向形变在10 cm以上的滑坡的结论。对于树坪滑坡,第2期到第3期的垂向形变达到30 cm,GPS测量可以很好地提供监测数据,但不适用于其他处于缓变状态监测周期的滑坡。 相似文献
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GPS滑坡高程监测的数据处理问题 总被引:16,自引:0,他引:16
曾旭平 《武汉大学学报(信息科学版)》2004,29(3):201-204
着力于GPS在滑坡监测中的数据处理研究 ,得到滑坡监测点较精确的垂直位移。将GPS数据处理成果与相应的二等精密水准成果进行比较 ,采用二元方差分析理论 ,得出了GPS监测可以替代精密水准 ,满足滑坡体形变监测精度要求的结论 相似文献
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GPS用于滑坡监测的试验与研究 总被引:12,自引:0,他引:12
通过三峡库区滑坡GPS监测(静态相对定位),龙羊峡水库近岸滑坡GPS监测(快速静态相对定位)的试验,结果表明,GPS完全可以代替常规的监测方法,用于滑坡监测领域。 相似文献
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轮回搜索-贝叶斯法及其在大地测量反演中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
分析了反演中常用的贝叶斯逼近法、轮回搜索法两种算法的优缺点,提出轮回搜索一贝叶斯联合算法,该算法可以很好地反演出先验信息不明的参数。利用喜马拉雅区域GPS速度场,通过位错模型结合轮回搜索-贝叶斯方法,反演分析了印度板块与欧亚板块的碰撞情况。 相似文献
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一种新型数据编码方案——简拼编码法 总被引:3,自引:1,他引:2
作者根据多年野外测图实践经验,在对当前应用较为广泛的几种主流数据编码方案——全要素编码、块结构编码、简编码和二维编码方案的编码规律及优劣性对比分析的基础上,提出了一种适用于全站仪测站式测图及GPS手簿式数据采集的全新数据编码方案——简拼编码法。其编码方式简洁,含义明确、易记,使用上输入方便,野外采集效率较高,是一种新型高效的全数字测图编码方式。 相似文献
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BM3D(block matching and 3D filtering)是一种有效的高斯噪声去除方法,但对遥感影像中常含有的高斯和脉冲混合噪声去除效果具有局限性;而集成方法是去除混合噪声的有效方式。针对BM3D去噪的缺点,结合其去噪优势,研究发展了一种集成BM3D方法,并改进了一种噪声量估算方法M-Liu法,用于先验噪声估算,作为算法的输入参数。算法验证结果表明,集成BM3D法具有较好的去噪特性,能兼顾影像噪声去除和细节信号的保留,优于同类方法,可为图像去噪提供一种新的方法,对于遥感影像后期应用性研究具有一定的意义。 相似文献
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最小不确定度约束下的极大可能性估计 总被引:5,自引:0,他引:5
以模糊集合理论为基础,提出了最小不确定度约束下的极大可能性估计准则、解算方法和迭代步骤。给出了新的观测值的质量标准体系。计算实例表明提出的方法是一种有效的、稳健的参数估计方法。 相似文献
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基于贝叶斯理论的线性与非线性模型反演方法(Fukuda-Johnson,F-J)已广泛应用于地球物理模型的线性-非线性参数反演。但F-J方法的反演结果可能受马尔可夫链蒙特卡洛采样(Markov chain Monte Carlo,MCMC)经验参数选择的影响,而反复调试合适的经验参数需耗费大量计算时间。对线性与非线性模型进行线性化后,也可以利用迭代最小二乘方法反演,但该方法难以选择合适的初始值。为提高参数反演计算效率和避免参数初值选择影响,提出了一种以F-J方法模型解为初始值的迭代最小二乘方法。该方法只需计算一次F-J方法模型解和有限次最小二乘迭代,既提高了F-J方法的反演效率,又能获得迭代最小二乘全局最优解。针对模拟数据实验和实际数据算例,分别采用F-J方法、随机生成初始值的迭代最小二乘方法和以F-J方法结果为初值的迭代最小二乘方法进行参数反演。结果表明,直接使用F-J方法时,MCMC采样参数会影响反演结果;直接进行迭代最小二乘反演时,初始值选取不当会导致迭代无法收敛到正确的结果;以F-J方法的结果作为迭代最小二乘方法的初始值进行反演,可以充分发挥F-J方法的全局最优性和迭代最小二乘方法计算量小、稳定性好的优势。 相似文献