GPS RTK在海岛(礁)测量中的应用     

李东升  黄腾  刘为东  陈冬 《现代测绘》2011,34(4):3-4,21

本文简要介绍了GPS RTK技术在海岛(礁)测量中的基本原理,根据海岛(礁)地形的特点,探讨并实践GPS RTK测量海岛(礁)地形的具体方法和步骤,同时利用高精度全站仪对GPS RTK的测量精度进行评定,证明GPS RTK精度能够满足海岛(礁)地形测量的要求。  相似文献   

综合物探方法在隐伏岩溶区的应用分析——以长宁页岩气区块宁2019H18钻井平台为例     

蔡从德  谢林成  何智浩  朱霞飞  黄腾 《中国地质调查》2023,(4):18-28

岩溶塌陷具有隐蔽性和突发性,是碳酸盐岩地区工程建设过程中常见的不良地质问题。长宁地区岩溶发育广泛,其页岩气开发利用受困于岩溶塌陷危害,综合运用微动、高精度重力、瞬态面波和等值反磁通多项物探方法,调查长宁页岩气区块宁2019H18钻井平台下伏地质体特征,查明土洞和溶洞的发育状况,结合钻孔数据进行验证,主要成果包括：(1)微重力探测呈现重力值南东高、北西低,重力场响应特征表明该场地南东放向基岩密度较大且完整,而场地NE向基岩密度低;(2)微动剖面响应结果与微重力成果对应较好,场地速度结构南东高、北西低,岩石的波速与密度呈正相关;(3)进一步查明了场地下方软弱岩层的分布范围,场地SN向基岩完整性好,场地NW向存在着一条裂隙带,裂隙带内充填较为破碎松软的全风化砂岩,其承载力较低。通过物探三维可视化成果,可以为下一步场地建设指明方向,为类似工程案例提供科学依据。  相似文献   

基于 K-Medoid 聚类算法的 GPS 坐标转换研究     

王伟  黄腾  葛文  曹晓桢  张浩然 《测绘工程》2016,25(8):24-28

对GPS网约束平差时,GPS控制网的精度与坐标系统转换控制点的位置选择有关。通过实验分析得出,整个网的检核点与相应的转换控制点总距离越远,坐标转换后网的精度越低。在此基础上,提出使用K-Medoid聚类算法,通过计算机程序自动寻找用于计算坐标系统转换参数的最佳控制点,并将文中方法运用于某大桥GPS控制网的控制点选取,通过工程实例验证了基于K-Medoid聚类方法的GPS坐标系统转换的可行性。  相似文献   

地面LiDAR点云数据先局部后整体配准方法     

张东  黄腾  李桂华 《测绘工程》2012,21(2):6-8

针对地面LiDAR获取的庞大点云数据,提出无人工标志的地面LiDAR点云先局部后整体的配准方法。分割出待配准的两测站重叠区域小块点云,采用基于KD-Tree遍历最近邻域点集的ICP算法计算三维坐标转换参数,实现地面LiDAR点云数据的快速配准。  相似文献   

我国大坝变形观测技术的发展     

章书寿  黄腾 《测绘通报》1991,(3):23-28

  相似文献   

南京长江二桥南汊桥主塔基础钢围堰施工测量     

黄张裕  黄腾  赵仲荣  李志平 《测绘工程》2000,9(1):57-61

对大型斜拉桥主塔基础钢围堰的制作、并装、定位及下沉的施工测量作了全面论述。包括大型双壁钢围堰的底节制作、拼装接高、基准面传递、精密定位着床、吸泥下沉至着岩、清基及竣工测量。旨在为大型斜拉桥建设提供可知后主塔基础钢围堰施测方法。  相似文献   

改进BP神经网络模型在索塔变形预测中的应用     

陈帅  黄腾  高大龙 《地理空间信息》2022,20(2):27-32

通过分析温度、风速气压、日照和拉索拉力等因素,建立函数关系模型,结合南京长江五桥钢壳-混凝土索塔变形监测实例,采用基于小波阈值去噪、岭回归、BP神经网络的多算法组合模型,进行不同组合算法的实验,预测索塔监测点的坐标,与全站仪观测的索塔变形数据进行比较,得到小波-岭回归-BP神经网.  相似文献   

基于GA-SVR的地铁隧道沉降预测     

周立俊  黄腾  王思捷  吴壮壮 《地理空间信息》2021,19(3):115-117

利用支持向量回归(SVR)和遗传算法(GA)参数寻优,建立了基于GA-SVR的地铁隧道沉降预测模型,可提高地铁隧道沉降预测的精度。利用长期实测的地铁结构监测数据对SVR模型进行训练,并通过GA优化SVR模型的3个参数;利用训练模型均方误差结合留一交叉验证的方法确定GA的适应度。基于南京地铁2号线隧道结构沉降实测数据,将预测值与实测值进行了对比分析。结果表明,该模型预测的地铁隧道沉降预测值准确、可靠,其精度能满足工程实际要求。  相似文献   

奇异谱分析在地铁沉降预测中的应用     

王思捷  黄腾  周立俊  吴壮壮 《地理空间信息》2021,19(3):118-120

地铁沉降受诸多因素干扰,其监测数据往往表现出非平稳、非线性特征。因此,首先利用奇异谱分析(SSA)方法提取监测数据的趋势项和周期成分,以削弱噪声、提高数据信噪比;然后利用BP神经网络分别对趋势序列与周期序列进行预测并重构,进而得到预测值。实验结果表明,相较于BP神经网络模型,SSA_BP神经网络模型的整体预测精度更高、最大预测长度更优。  相似文献   

利用TLS技术与伪单点监测模式进行滑坡变形测量     

郭献涛  黄腾  贾燕  张荣春 《测绘通报》2021,(6):106-111

针对传统离散点监测模式不适用于TLS变形监测,以及现有基于TLS技术变形监测的一维性与仅适用于特定几何对象分析等不足,本文提出了一种基于TLS技术的伪单点变形监测模式,并基于该监测模式提出了一种以表面匹配技术为核心的变形计算新方法。通过构建广义高斯-马尔可夫模型匹配搜索估计伪单点对象的全三维变形参数,利用TLS多期点云的高密度性,实现了高精度提取全三维变形信息,尤其适用于滑坡等灾害监测领域。试验表明在扫描距离约240 m时,该方法可达到1 cm级的变形提取精度,对推动变形监测从点测绘向形测绘的转变具有一定的价值。  相似文献