GBInSAR河流滑坡变形监测应用

对城市中河流滑坡进行变形监测与分析掌握滑坡体形变规律,是滑坡安全性评估的重要手段。针对南宁邕江柳沙半岛滑坡灾后加固过程中稳定性,采用GBInSAR技术对该滑坡进行连续高精度变形监测,同时结合时间序列分析方法获取了该滑坡体的二维形变时间序列图以及特征点的形变时间序列。变形监测与分析结果表明,滑坡体上的加固带处已基本稳定,加固带上大部分PS点的形变在1 mm以内;滑坡体的大部分区域的形变基本在4 mm以内,且形变呈明显的非线性变化;GBInSAR技术可以快速、有效地获取河流滑坡整体形变信息及形变的演化过程。     

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基于LS-SVM的灰色补偿RBF神经网络组合预测模型在建筑物沉降分析中的应用

针对GM(1,1)模型在建筑物变形预测中精度和泛化能力较低的缺陷,提出一种基于LS-SVM的灰色补偿RBF神经网络的建筑物变形组合预测方法。利用最小二乘支持向量机训练由灰色GM(1,1)模型预测得到的一组结果的残差值,直接获得RBF网络的中心函数训练RBF网络,得到RBF误差补偿器,去补偿GM(1,1)模型。实验证明,最小二乘支持向量机、灰色系统以及神经网络3者相结合的方法,能有效提高建筑物变形沉降预测的精度。     

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基于二维形变场的地基SAR精度验证与分析

地基SAR（synthetic aperture radar）可实现高精度的小区域性连续形变监测。为研究其形变探测能力与精度，建立了一套精度验证平台和系统。在楼顶布设不同位置分布的角反射器，并采用步进平台控制角反射器模拟不同数值形变，形变角反射器与稳定点及楼顶表面构成小区域二维形变场，利用IBIS-L（image by interferometric system-landslides）系统完成形变监测与分析。实验结果表明，当角反射器发生毫米级形变时，地基干涉雷达IBIS-L系统形变探测平均精度为0.27 mm，而角反射器发生亚毫米级形变时，其形变探测平均精度为0.11 mm；该系统可以实现小区域性的亚毫米级形变探测，对于缓慢微小变化，其具有更好的形变探测能力与可靠性。     

基于SBAS-InSAR的北京地区地表沉降监测与分析

运用SBAS-InSAR获取北京地区的地表沉降信息,采用18景ENVISAT ASAR影像完成北京地区2007～2010年地表沉降的时空分析。结果表明,北京地区沉降不均匀较为严重,在昌平区、顺义区、通州区等区域出现多处沉降漏斗,且有连成一片并向东扩张的趋势;大部分地区的平均沉降速率在-150 ～10 mm/a,沉降中心的最大沉降量超过400 mm;地表沉降受地下水开采与城市化影响明显。     

一种基于条件平差的房产坐标计算方法及编程实现

针对用全站仪进行房产坐标测量时计算出的房屋面积精度不高的现状,文章认为卷尺或手持式测距仪在房屋边长测量上精度要高于全站仪,以卷尺或手持式测距仪测量出来的距离作为房屋边长真值,以房角点坐标作为观测值,运用条件平差方法,使坐标测量和边长丈量相结合,能够有效提高房产坐标测量的精度。最后运用VC++开发工具,编程实现了房产坐标平差方法。     

多类智能终端基于灰色关联度的WKNN定位效果分析

为了解决WiFi指纹定位中遇到不同智能终端定位时产生的定位精度下降问题,针对多类智能终端情况,研究了以灰色关联度替代欧氏距离的改进加权K最近邻算法(WKNN)的改进效果,并进行了不同设备的定位实验。结果表明,对多类智能终端进行WiFi定位时,相较于传统WKNN算法,基于灰色关联度的改进WKNN算法在定位精度和普适性上均有很大提升。