交通土建专业测量课教学内容的几点改革

本文根据目前我国交通土建工程的发展趋势,在其测量课堂教学中进行了几个方面的改革与尝试。     

阶段模型修正的星载GNSS-R土壤湿度反演方法EI北大核心CSCD

本文提出了一种基于CYGNSS数据的星载GNSS-R土壤湿度反演方法。首先,基于CYGNSS数据提取地表反射率参数,联合SMAP数据中提取的植被光学厚度、地表粗糙度和温度等辅助信息,初步构建了土壤湿度反演理论模型,并利用神经网络模型确定了土壤湿度反演的精细数学模型;然后,将该模型处理获得的土壤湿度以35%为分界点,利用本文提出的阶段函数模型提高反演精度,并使用2018年10月—2019年5月的CYGNSS数据,获得了全球范围内星载GNSS-R土壤湿度;最后,通过与SMAP提供的土壤湿度数据进行对比,评估了本文提出的星载GNSS-R土壤湿度反演方法的有效性,并对获取的星载GNSS-R土壤湿度进行了时间序列分析。结果表明,本文提出的土壤湿度反演方法的结果与SMAP土壤湿度具有良好的一致性,且随时间变化的趋势也相符合,为高精度土壤湿度反演提供了一种思路。     

基于时间序列统计特性的森林变化监测

森林动态变化分析对揭示生态系统环境变化及植被恢复和布局重建等具有重要意义,时间序列的遥感数据为森林监测提供了基础数据。本文根据森林植被的统计学特性,在暗目标法的基础上,利用归一化植被指数NDVI实现森林样本自动选择;并融合NDVI构建了新的综合森林特征指数(Integrated Forest Z-Score,IFZ);以时间序列的IFZ分析森林动态信息,实现森林变化动态监测。以三峡大坝及周边区域森林为研究区,利用2001年至2012年每年生长季节(5月—10月)的Landsat TM影像检验本文算法。基于2002年、2006年和2010年三期7月—9月的Quick Bird影像的精度分析结果发现:研究区森林变化检测的总体精度可达96.53%,Kappa系数为0.9512。在添加NDVI指数后构建的IFZ提高了总体监测精度。其中,毁林类别的检测精度提高显著,漏检率和误检率分别为2.74%和3.64%;干扰后重建的森林类别的检测精度有一定提高,其漏检率和误检率分别为10.79%和10.51%。研究结果表明,改进暗目标法能提高森林样本的选样效率,添加NDVI的IFZ能提高森林动态变化的识别度。此外,本算法不仅能定性识别森林变化,而且能定量提供森林干扰发生时间和干扰强度。     

Excel 在坐标法测设曲线中的应用

利用Excel软件计算带有缓和曲线的圆曲线放样数据,可有效解决坐标的计算问题,提高内业工作效率,并提出坐标法测设曲线的方法,分析了在不同的情况下,如何选择合适的坐标放样方法保证曲线测设的精度。     

基于GPS测站坐标残差序列的小波工具应用与分析

利用小波工具剔除噪声的思想对全球部分GPS测站坐标残差序列进行应用试验。通过选取特定的阈值和小波基函数,成功提取出GPS测站坐标残差序列的一些非线性周期规律,对于进一步深入研究GPS测站坐标非线性变化规律有重要意义。     

小波时间序列分析在高铁沉降变形中的应用

采用小波时间序列预测模型,建立基本思想和实现步骤,结合某高铁沉降监测数据,利用db3小波对原始数据进行去噪,在此基础上,建立了AR(2)模型,与运用时间序列方法所求出的预测值,进行比较分析,结果表明,采用小波时间序列预测模型,求出的预测值精度更高,具有很强的实用性。     

环境因素对山东GPS基准站垂直位移的影响分析

基于山东地壳运动GPS观测网络(CMONOSD)提供的连续观测结果,经过GAMIT/GLOBK软件处理,再采用GRACE,LAD,SG及GLDAS分析陆地水引起的重力变化,分析证明,在该地区陆地水导致的空间重力变化可达100.12±0.7 nms-2量级,采用LAD模型会导致重力长期以微小趋势上升,反之采用GLDAS模型会导致重力长期以微小趋势下降。通过研究大气负荷、陆地水和非潮汐海洋对山东省各基准站垂直位移的影响,发现大气负荷对台站垂直位移的影响最大为8 mm,陆地水次之,非潮汐海洋的影响最小。     

基于时间序列分析和灰色理论的建筑物沉降预测模型研究

基于时间序列分析方法建立建筑物沉降预测模型,其中通过二次移动平均法提取出沉降监测序列中的趋势项,并在此基础上采用灰色系统理论动态GM（1,1）模型进行趋势项预测。实际算例结果表明,该模型能够较好地预测沉降变化的发展趋势,并具有较高的预测精度,证明了该预测模型具有一定的可行性和有效性。     

城市地铁变形监测数据处理

为确保地铁施工安全进行变形监测是非常重要的手段,而变形监测的最终目的是预测,即对观测物的未来形态进行预报和分析。时间序列的原理是找出事物随时间变化的规律,从而对数据变化趋势做出正确的分析和预报。本文通过对时间序列的研究对长春地铁繁荣路站的变形监测数据进行了分析和预报。     

GNSS载波相位精密时间传递数据处理技术综述

精密时间传递是时频领域最为基础的工作之一,在科技、经济、军事和社会生活中具有重要作用.全球卫星导航系统(GNSS)因其众多优势成为精密时间传递的重要手段,尤其是近些年发展的基于高精度载波相位观测值的时间传递技术成为GNSS时频领域的研究热点.本文对GNSS载波相位精密时间传递相关的研究进行了全面总结,对其数据处理涉及的观测模型、模糊度处理方法进行了归纳阐述,对精准性、一致性、稳健性、连续性、实时性、完好性等技术进行了探讨,并指出该领域未来应该重点解决非差与差分处理模型统一性、不同机理融合时间服务统一性和天空地海地下时间服务无缝性问题.