顾及稳定性检验的测量机器人变形监测系统开发

随着近年来自动化变形监测的发展,测量机器人变形监测的优势越发凸显,但其数据处理目前多数采用极坐标法或交会法直接计算,而没有进行严密平差改正和已知点稳定性检验,其结果的可靠性有时难以得到保证。针对此问题,本文采用VC++.net语言开发了一个顾及基准点与工作基点稳定性检验的可靠、精确的自动化变形监测系统,并通过实验验证了该系统在应用中的优越性。

基于指数型空间基的STRE模型在桥梁变形预测中的应用

将海量面状监测数据用于变形分析时,STRE模型通常使用bisquare空间基来构建空间相关性。但桥梁是一个整体,其监测点位间具有特殊的空间相关性,这时仍使用bisquare空间基来构建空间相关性,通常会出现变形预测精度偏低的问题。因此本文根据桥梁的变异函数类型,采用基于指数型空间基的STRE模型进行桥梁面状监测数据的变形预测,通过模拟实验和实测面状桥梁监测数据的变形预测,结果显示:模拟实验中,基于指数型空间基的STRE模型FRS精度预测精度比bisquare空间基模型的FRS精度高28.6%,桥梁预测中则高20.1%。

不同点密度下复杂山区轻型机载LiDAR数据DEM构建

点云的点密度是决定DEM数据构建的关键因素。本文以云南华坪县永兴乡某复杂山地为研究区,采用随机采样算法对点云进行抽稀,获取点云保留率10%~90%共9组数据,并分别进行DEM数据建模及其精度评定。结果表明,点云保留率与DEM精度呈正相关关系,当点云保留率小于30%时,RMSE快速增大,DEM精度误差增大;当点云保留率设置为60%时,RMSE最小,DEM精度最高。该研究对大型机载LiDAR项目中的点云数据存储与使用具有一定的指导与借鉴意义。