CRInSAR与PSInSAR融合探测地表线性变形速率

提出利用CRInSAR与PSInSAR融合解算地表变形参数的算法。将CR点上获取的线性变形速率与高程改正结果作为PS基线网络的起算数据,依据最小二乘原理求解PS点上待求线性变形速率与高程改正值的最优解。这一算法可融合PSInSAR与CRInSAR两种算法的优势,起到很好的互补作用。实验显示,这一算法获取的线性变形速率精度可达±0.37 mm/a,高程改正值精度可达±0.5 m,证实该算法在实际地表变形监测中具备可行性。     

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土木大类测量实习教学模式的改革与实践

土木大类的测量学实习在培养学生的生产实践能力方面起着不可或缺的作用,分析了目前实习模式的特点,指出现有实习模式存在的缺陷,认为测量实习环节应根据不同的专业方向开辟具有专业特色的实习项目,针对公路工程、桥梁工程、建筑工程和港口与航道工程专业提出新的实习模式,在教学实践改革中取得了良好效果。     

显式统计预警模型下地质灾害预警方法及应用

以第2代显式统计预警模型为基础，针对中山市地质条件及降雨情况，构建了满足该地区需求的统计预警模型。在此基础上叠加了地质灾害易发分区图，同时在模型计算过程中，对高程低于10 m的平原地区直接判定为无风险，减少了数据运算，实现了研究区更为精准、单元尺度更小的地质灾害分级预警。与中山市以往采用的单点监测预警效果相比，该模型针对不同的地形地貌进行分区，逐一构建小区域预警模型，得出了地质灾害预警分级图。实践表明，所提出的区域性预警方法较先前的单点预警方法定位更准确，预警等级表现更直观。     

基于BP网络的复合地形因子提取研究

针对复合地形因子现有提取方法过程叠加繁琐、计算量大等问题,利用BP神经网络自适应性好、泛化能力强的优势创建了复合地形因子提取的BP神经网络法。以黄土高原DEM为数据源,选取复合地形复杂度指标为研究对象,采用控制变量法优选网络结构,结合Levenberg-Marquardt算法改进网络收敛速度与精度,优化样本库以克服过拟合问题,获取了综合性能最优泛化模型。实验结果表明,BP神经网络法较传统方法功效显著,拟合优度达到0.99,命中率达到99.98%,均方差为2.91×10^-5,残差最大绝对值为0.16,平均绝对百分比误差为2.95%,模型提取10次结果标准差最大值为0.14;BP网络用于复合地形因子提取有效可行,为快速提取复合地形因子提供了新途径。     

P-范分布熵的近似估计

P-范分布复杂的概率密度函数表达式不利于熵的计算和实际应用,提出利用简单分布的熵组合近似估计P-范分布的熵,可简化计算过程。数值演算对比表明,P-范分布熵的近似估计误差均不超过0.09,尤其当1≤p≤2时,最大误差仅为0.008 8,可实证近似计算的有效性。     

栅格DEM坡体因子融合方法北大核心CSCD

坡体是自然地形实体的基本组成单元,利用综合性坡体因子分析和挖掘地形隐含信息,有助于区域地形地貌分析及规划利用。本文针对当前坡体综合表达因子(LS)未顾及坡宽因子的缺陷,采用归一化几何运算法将坡长(L)、坡度(S)、坡宽(W)进行融合,获取了一种新的坡体融合因子LSW。以DEM为数据源、黄土高原某小流域局部范围为典型研究区,在提取L、S、W及LS因子的基础上,分别以L×S×W、L+S+W、LS×W及LS+W共4种方式进行融合试验。结果表明,L+S+W融合方式获取的坡体LSW因子标准差矩阵均值最小,为0.234 4,有效平衡了各单地形因子对融合坡体因子LSW的贡献度,信息熵值计算分析也实证了L+S+W融合方式具有最优性。     

输电线路的数字微地形自动提取方法

微地形是输电线路工程安全运行、电线积冰风险区划和线路建设期能耗计算等工作的重要基础,实现输电线路微地形的合理提取是复杂地形条件下电网工程建设的前提与保证。针对传统输电线路微地形提取存在决策知识模糊、主观因素影响大和缺少定量提取指标等问题,依据规程中微地形分类体系,提出了以地形位置指数、坡度、相对高程和水体距离为特征因子的组合表达输电线路微地形提取决策方案,利用数字地形分析技术建立了输电线路微地形自动提取方法。以2012—2018年某电网公司9条输电线路域栅格数字高程模型数据进行提取实验,实验结果与分析表明,所提方法能够有效提取垭口地形、高山地形、抬升地形、峡谷地形和水汽地形5类典型输电线路微地形,且揭示了微地形分布与线路灾害发生的相关性,可为电网建设可行性论证、线路精细化设计等提供技术支持。     

GPS RTK观测数据误差分布的熵分析

探讨GPS RTK观测数据误差分布的不确定性,提出用熵分析法研究GPS RTK观测数据误差分布的基本方法和公式。通过算例表明,熵分析在解决GPS观测数据的误差分布问题中比传统的统计检验方法更有可适性,可避免分区统计计算中的弊端。试验结果分析得出结论:GPS RTK观测数据X、Y分量的误差特性基本保持一致,H分量的误差特性有别于X、Y分量;数据误差的熵分析结果对粗差并不敏感,在有粗差存在的情况下,不会明显影响分析结果。