基于自然语言处理和机器学习的产业用地性质的识别

在产业用地信息梳理的过程中,首先需要确定地块的底数,其中图斑所在土地的用地性质是关键信息。由于一些早期的纸质信息对相关信息的关键字缺少明确标识,所以只能花费很多人力和时间去阅读这些纸质内容或者扫描文件中的数据,最后进行人工判断、总结。现基于自然语言处理和机器学习,通过引入重要词权重构建改进型朴素贝叶斯模型,对需要的土地信息进行识别,并和实际正确的信息进行比较。结果表明:通过机器学习对字典的构建后,运用自然语言处理技术对产业用地关键信息识别的准确度和效率有较大提升。

基于物联网传感器的大型桥梁形变监测系统研究

为解决高速路段桥梁监测中,使用水准仪限制条件多或者全站仪、三维激光扫描的时效性弱等问题,设计了一套基于激光位移传感器的变形监测系统。此系统基于物联网,利用激光位移传感器、倾斜传感器等模块实现对高速路段桥梁的变形情况进行实时监测以及危险预警,实现了在不需要封道的前提下,提高测绘人员的作业效率,降低外业安全隐患。

滩涂湿地的海岸线提取技术研究

在世界范围内,海岸带通常是人口最为密集、活动最为频繁的区域.沿海城市由于位置的独特性,可发展港口运输业,便于各国间的贸易与交流.由于它位于大陆的边界,其不稳定因素之一就是海岸线容易发生变化.因此,监测海岸线的位置变化,可以为海岸带的经济开发、生态保护、科学研究和动态监测提供依据.论文分析了上海市部分湿地的海岸线位移情况,先后运用ENVI以及MATLAB等软件对图像进行预处理、影像分割和边缘提取,并进行后期处理,进一步研究了滩涂湿地海岸线自动提取技术.

三角高程结合精密水准在申嘉湖高速(上海段)特大型桥梁挠度检测中的应用

常规的特大型桥梁挠度检测方法往往采用单一仪器进行测量,尽管精密水准精度高,但在高速公路封道不便或路面钉子无法反映桥墩沉降等特殊情况下,应用也受限。同样,仅使用RTK测量高程,精度也无法满足现实需求。通过对比多年实际测量数据,结合数学理论进行建模分析,在获得实际测量数据基础上计算出相应的精度指标,并进行定量分析。研究结果表明,利用高精度全站仪测量三角高程,同时结合精密水准测量技术,不仅能高效准确地测量地形复杂的特大型桥梁挠度,还能有效保障作业人员安全,满足抗干扰目的。