一、介绍两种测绘土仪器（论文文献综述）
叶正真,杨维芳,郭龙文,陈积佳,段磊[1]（2021）在《数字水准仪i角检定方法的研究》文中指出对数字水准仪i角检定方法的研究包括光学i角和电子i角两部分。现有各类检定规程中对于数字水准仪电子i角的检定要求,实际上指的是剩余电子i角。因此,研究数字水准仪剩余电子i角的检定方法对于检定工作具有十分重要的意义。首先,通过对数字水准仪的测量原理和i角具体含义的探究及试验分析,明确数字水准仪电子i角设置与剩余电子i角检定的异同,分析探讨了光学i角与电子i角之间的相互影响;其次,介绍数字水准仪光学i角的检定方法、剩余电子i角检定的室内法与室外法;最后,通过4种剩余电子i角室外检定法的分析比较,当采用费氏法测量时,仪器移动距离小、调焦距离影响小,在只考虑距离因素的条件下,此方法为数字水准仪室外检定的最优方法。
韩建成,陈石,李红蕾,张贝,卢红艳,侍文,徐伟民,贾路路[2]（2022）在《陆地高精度重力观测数据的应用研究进展》文中认为陆地重力观测相较于航空和卫星重力观测,距离场源更近,观测精度相对较高,其静态异常和时变数据已广泛应用于研究多种地球动力学问题. 21世纪以来,绝对重力观测技术发展迅速,陆地观测网络日益完善,高精度陆地重力观测数据产品逐渐丰富,基于这些产品的大地测量和地球物理研究不断取得新进展.本文总结了近十几年来高精度陆地重力观测数据在大地测量和地球物理领域的应用进展情况,包括基于重力异常数据构建重力场和大地水准面模型、建立地壳物性结构模型、反演Moho界面形态和估计岩石圈有效弹性厚度,以及利用时变重力数据构建时变重力场模型、探测微弱动力学信号、估计地壳构造变形速率和分析与火山、地震过程的可能关联,最后探讨分析了陆地重力测量的未来发展趋势,可为中国大陆重力观测系统建设与发展规划提供参考.
罗喻真,向东,邹进贵[3]（2021）在《全国高校大学生测绘技能大赛的训练体系和指导经验》文中提出全国高校测绘技能大赛是测绘专业本科实践教学成果的重要展示平台,也是全国测绘专业院校实践技能交流的盛会。该文以武汉大学测绘学院近年来组织参赛的经历为背景,总结了全国高校测绘技能大赛的规则和评分侧重点,从组建指导团队、选拔参数队员、实施训练计划等方面,介绍了包含校内训练、集中训练和赛前训练三个阶段训练体系的实施过程,并总结了全流程优化的竞赛指导经验。
杨永波[4]（2021）在《非接触测量技术在建筑立面改造中的应用》文中研究指明随着城市建设的发展,核心地带新建建筑的增量有限,对原有建筑的外立面改造成为一种趋势,这就需要开展建筑外立面测绘来提供改造设计的基础图件。以激光扫描为代表的非接触式测量技术,突破了人工量测的效率、精度、数据信息的限制,为建筑外立面测绘提供了全新的途径。通过工程应用,证明该方法相对于极坐标测量和量距测量具有精度高、效率高、数据信息丰富等优势。
胡祚晨[5]（2021）在《基于STL-CS-LSTM组合模型的大坝变形预测方法研究》文中研究表明截止到2018年,中国已经建设完成大坝9.8万余座,是世界上拥有大坝数量最多的国家。大坝不仅能调度水利资源的时空分布,同时也是合理配置水资源的最为重要的工程措施之一。大坝具有防洪、抗旱、发电、航运、灌概、养殖、旅游等功能。因此大坝在我国的国民经济建设中发挥着至关重要的作用。然而溃坝事件时常发生,在影响国家的经济效益的同时,还会对周围的百姓造成十分巨大的生命和财产的损失。而大坝的损坏一般都是由量变到质变的,这个过程是不可能靠人的直觉来发现的,因而必须进行完善可靠的变形监测工作。因此对大坝变形进行有效的监测并对获取到的变形监测数据进行准确的预测,是确保大坝安全运行的十分必要的手段。大坝变形受水压、气温、地质条件等多种因素的影响,受限于管理成本和水平,小型水库大坝通常难以获取上述监测数据。因此对于小型水库来说仅使用历史大坝变形监测数据来进行预测是一种既能节约成本又行之有效的方法。本文使用小型水库利山水库大坝获取的5个点位的水平位移数据进行实验,数据为2018年12月16日至2019年1月12日测得。将5组数据的异常值剔除并对缺失值进行插值填补,得到5组有672条数据的水平位移数据。水平位移数据选择前500条数据为训练集,后172条数据为测试集。针对大坝变形监测数据同时存在非线性、趋势性、周期性和随机性的特征的问题,本文选择基于局部加权回归的周期趋势分解（Seasonal-Trend decomposition procedure based on Loess,STL）、布谷鸟搜索算法（Cuckoo Search,CS）和长短期记忆神经网络（Long Term and Short Term Memory neural network,LSTM）构建了组合模型STL-CS-LSTM,该模型首先使用STL方法将时间序列分解成趋势分量、周期分量和余项分量,使用基于布谷鸟搜索算法优化过的LSTM模型对趋势分量和余项分量进行预测;周期分量则使用简单周期估计方法预测,本文采用的数据是逐小时的,周期设置为24,也就是t时刻的序列值等于（t+24）时刻的序列值。最后将三个分量的预测值相加得到最后的预测结果。对数据进行预处理后,将组合模型STL-CS-LSTM的预测结果与LSTM模型、FNN模型、SVR模型、XGBoost模型、GRU模型的预测结果进行对比分析,可得6个模型的预测精度从高到底依次为:STL-CS-LSTM模型、LSTM模型、FNN模型、SVR模型、GRU模型、XGBoost模型。预测性能最好的STL-CS-LSTM模型的RMSE小于0.028mm,MAE小于0.025mm,而R2高于0.9,预测精度能够满足工程的实际需要。
顾元元[6]（2021）在《三维激光扫描同步监测地表沉陷与桥梁形变研究》文中指出
刘鸿宇[7]（2021）在《小径管道测绘机器人微惯性组合定位技术研究》文中认为
王振远[8]（2021）在《基于PDR和地图匹配的室内定位方法研究》文中指出
李振朝[9]（2021）在《基于尺度统一的三维激光点云与高清影像配准方法》文中研究指明三维激光点云可以对目标物体的三维空间坐标以及强度等信息进行表达,但是不具备真实的颜色、纹理等信息;而高清影像具有丰富的光谱、颜色和纹理信息,但不包括目标物体的高程、位置以及强度等信息。将三维激光点云与高清影像进行配准,能够弥补单一数据存在的不足,实现二者优势互补,使之在更多的研究和应用领域发挥更大的作用。由于两种数据在获取方式、组织结构以及坐标系统等方面有较大的差别,所以在执行配准时,对以下内容开展研究工作:（1）以三维激光点云为基准的影像点云尺度估计。三维激光点云和影像点云是两种异源数据,二者之间存在尺度差异。为使二者在尺度上统一,在对Scale ratio ICP算法分析复现的基础上,提出模型网格分辨率方法进行解决。由于三维激光点云可以反映物体的实际尺度,因此以三维激光点云为基准,采用所提方法对影像点云进行尺度估计。（2）三维激光点云与影像点云配准。本研究将三维激光点云与高清影像的配准转换为三维激光点云与影像点云配准,所以在尺度统一的基础上,运用4PCS（4-Points Congruent Sets Algorithm,4PCS）和ICP（Iterative Closest Point,ICP）相结合的配准方法实现三维激光点云与尺度转换后的影像点云配准。（3）尺度计算结果及配准精度评价。提出利用相对误差和均方根误差评价指标分别对尺度计算结果和配准精度进行量化评价,并分析二者的关系,在此基础上对尺度计算结果和配准结果进行动态调整,以实现最优尺度计算结果和最佳配准效果。为验证整体技术流程的可行性以及所提方法的准确性和健壮性,分别使用其他研究团队提供的相关数据以及本课题组实际采集的数据进行实验分析。实验结果表明,所提出的模型网格分辨率方法能够完成点云初始尺度估计,并且可以通过动态调整方法确定最优尺度;在利用尺度计算结果对影像点云进行尺度转换的基础上,通过4PCS算法和ICP算法相结合的方式能够实现三维激光点云与影像点云配准;相对误差和均方根误差评价指标能够对尺度计算结果以及配准精度进行量化评价,并且在确定最优尺度和最佳配准结果时可以发挥重要作用。
章后甜,郑勇,陈冰,陈张雷[10]（2021）在《图像全站仪及图像测量发展与展望》文中研究表明全站仪是使用非常广泛的测量仪器,但一次只能测量一个点,而且测量效率和精度易受操作员影响。带相机的图像全站仪正好可以避免以上两个问题。图像全站仪取代普通全站仪也是未来测量仪器的发展趋势。图像全站仪将全站仪的实时性、高精度、高稳定性与相机的无接触、面测量、无人为误差等技术优势结合在一起,在天文测量、形变监测、精密工程测量及地形图测绘等领域具有广泛的应用前景。本文在介绍图像全站仪的概念和发展历程的基础上,对图像全站仪的特点和可能的应用领域进行分析,最后结合图像全站仪和图像测量中存在的问题,指出今后的发展方向。
二、介绍两种测绘土仪器（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、介绍两种测绘土仪器（论文提纲范文）
（1）数字水准仪i角检定方法的研究（论文提纲范文）
| 1 数字水准仪测量原理 |
| 2 数字水准仪i角的含义 |
| 2.1 光学i角与电子i角的关系 |
| 2.2 设置电子i角与剩余电子i角 |
| 3 数字水准仪i角的检定方法及对比分析 |
| 3.1 光学i角的检定 |
| 3.1.1 建立水平基准 |
| 3.1.2 光管法 |
| 3.1.3 检定仪法 |
| 3.2 剩余电子i角的检定 |
| 3.2.1 室外检定法 |
| (1) 费氏法 |
| (2) 李氏法 |
| (3) 库氏法 |
| (4) 日本法 |
| 3.2.2 剩余电子i角常用室外检定方法分析比较 |
| 3.3 室内检定法 |
| 4 结论与展望 |
（2）陆地高精度重力观测数据的应用研究进展（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 陆地静态重力数据的应用 |
| 1.1 构建重力场和大地水准面模型 |
| 1.2 建立地壳物性结构模型 |
| 1.3 反演Moho界面形态 |
| 1.4 估计岩石圈有效弹性厚度 |
| 2 陆地时变重力数据的应用 |
| 2.1 构建时变重力场模型 |
| 2.2 探测微弱动力学信号 |
| 2.3 估计地壳构造变形速率 |
| 2.4 估计地下水储量变化 |
| 2.5 分析与火山、地震过程的关联 |
| 3 陆地重力观测的新趋势 |
| 3.1 新的观测仪器 |
| 3.2 新的观测方法 |
| 3.3 新的数据处理技术 |
| 3.4 现有观测系统的全面升级 |
| 4 结语 |
（3）全国高校大学生测绘技能大赛的训练体系和指导经验（论文提纲范文）
| 1 比赛规则分析 |
| 1.1 测量过程 |
| 1.2 成果质量 |
| 1.3 比赛时间 |
| 2 科学专业的训练体系 |
| 2.1 组建专业的指导团队 |
| 2.2 选拔优秀的参赛队员 |
| 2.3 科学的训练计划 |
| 2.3.1 校内训练，内化比赛规则，提高成果质量 |
| 2.3.2 集中训练，全流程优化提高测量速度 |
| 2.3.3 赛前训练，通过计时训练、竞争上岗、适应性训练克服紧张情绪 |
| 3 结语 |
（4）非接触测量技术在建筑立面改造中的应用（论文提纲范文）
| 1 概述 |
| 2 基于非接触式测绘建筑立面的作业流程 |
| 2.1 软硬件介绍 |
| 2.2 作业流程 |
| 3 工程实例 |
| 3.1 数据采集 |
| 3.2 数据处理 |
| 3.3 成果制作 |
| 3.4 成果检核 |
| 4 结语 |
（5）基于STL-CS-LSTM组合模型的大坝变形预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 大坝变形监测研究现状 |
| 1.2.2 大坝变形预测研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 章节安排 |
| 1.6 本章小结 |
| 第二章 大坝变形监测相关方法 |
| 2.1 大坝的分类 |
| 2.2 大坝变形监测主要的内容及过程 |
| 2.3 大坝变形监测常用技术 |
| 2.4 大坝变形监测精度要求 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 机器学习概论与研究方法 |
| 3.1 机器学习概论 |
| 3.1.1 机器学习的简介及发展历史 |
| 3.1.2 机器学习算法的分类 |
| 3.1.3 回归问题 |
| 3.2 数据预处理与数据集划分方法 |
| 3.3 机器学习模型介绍 |
| 3.3.1 长短期记忆神经网络(LSTM) |
| 3.3.2 前馈神经网络(FNN) |
| 3.3.3 支持向量回归(SVR) |
| 3.3.4 极度梯度提升(XGBoost) |
| 3.3.5 门控循环单元网络(RGU) |
| 3.4 基于局部加权回归的周期趋势分解(STL) |
| 3.5 布谷鸟搜索算法(CS) |
| 3.6 STL-CS-LSTM模型构建 |
| 3.6.1 组合模型构建方式 |
| 3.6.2 STL-CS-LSTM模型构建流程 |
| 3.7 模型评价指标 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于组合模型STL-CS-LSTM的大坝变形预测 |
| 4.1 研究区及数据 |
| 4.1.1 研究区概况 |
| 4.1.2 数据来源 |
| 4.2 大坝水平位移变化分析 |
| 4.3 基于STL模型大坝变形监测数据分解 |
| 4.4 基于CS-LSTM模型的单一分量预测结果 |
| 4.4.1 趋势分量预测结果 |
| 4.4.2 余项分量预测结果 |
| 4.5 预测结果对比 |
| 4.5.1 点1水平位移预测 |
| 4.5.2 点2水平位移预测 |
| 4.5.3 点3水平位移预测 |
| 4.5.4 点4水平位移预测 |
| 4.5.5 点5水平位移预测 |
| 4.6 模型预测性能分析与讨论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（9）基于尺度统一的三维激光点云与高清影像配准方法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 三维激光点云与影像配准研究现状 |
| 1.2.2 点云配准研究现状 |
| 1.3 研究现状及存在问题总结 |
| 1.4 研究目标、内容、方法与技术路线 |
| 1.4.1 研究目标 |
| 1.4.2 主要研究内容 |
| 1.4.3 研究方法和技术路线 |
| 1.4.4 拟解决的关键问题 |
| 1.5 论文组织与结构 |
| 第二章 多源点云获取与处理基本理论介绍 |
| 2.1 三维激光扫描仪及数据获取原理 |
| 2.1.1 三维激光扫描仪及其工作原理 |
| 2.1.2 三维激光点云数据采集和处理 |
| 2.2 高清影像点云获取 |
| 2.2.1 运动恢复结构基础 |
| 2.2.2 影像获取 |
| 2.2.3 稀疏重建 |
| 2.2.4 稠密重建 |
| 2.3 点云获取与处理实验 |
| 2.3.1 三维激光点云获取与处理 |
| 2.3.2 影像点云获取与处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 以三维激光点云为基准的影像点云尺度估计 |
| 3.1 基于Scale ratio ICP的尺度估计 |
| 3.1.1 Spin image介绍 |
| 3.1.2 Scale ratio ICP尺度估计 |
| 3.2 基于模型网格分辨率的初始尺度估计 |
| 3.2.1 模型网格分辨率尺度估计的可行性及定义 |
| 3.2.2 模型网格分辨率尺度估计 |
| 3.3 尺度评价指标 |
| 3.4 尺度估计方法验证与分析 |
| 3.4.1 数据说明及处理 |
| 3.4.2 对比实验与分析 |
| 3.5 影像点云尺度估计实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 三维激光点云与影像点云配准 |
| 4.1 点云配准 |
| 4.1.1 数据预处理 |
| 4.1.2 基于4PCS的粗配准 |
| 4.1.3 基于ICP的精配准 |
| 4.2 配准精度评价指标 |
| 4.3 基于配准精度的最优尺度确定 |
| 4.4 点云配准实验与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于尺度统一的三维激光点云与影像点云配准实验与分析 |
| 5.1 实验环境介绍 |
| 5.2 数据获取与处理 |
| 5.3 三维激光点云与影像点云尺度统一 |
| 5.4 点云下采样对尺度估计影响分析 |
| 5.5 三维激光点云与影像点云配准 |
| 5.5.1 配准精度讨论分析 |
| 5.5.2 最优尺度讨论分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 不同尺度影像点云与三维激光点云配准结果 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（10）图像全站仪及图像测量发展与展望（论文提纲范文）
| 1 图像全站仪的概念和发展历程 |
| 1.1 图像全站仪的概念 |
| 1.2 图像全站仪的发展 |
| 1.2.1 相机与测量仪器相结合 |
| 1.2.2 图像全站仪原型 |
| 1.2.3 商用图像全站仪 |
| 2 图像全站仪图像测量特点及应用领域 |
| 2.1 图像测量特点 |
| 2.2 图像测量应用领域 |
| 2.2.1 天文测量 |
| 2.2.2 形变测量 |
| 2.2.3 精密工程测量 |
| 2.2.4 地形图测绘 |
| 3 图像全站仪存在的问题及发展方向 |
| 3.1 相机检校问题 |
| 3.2 相机硬件问题 |
| 3.3 通用软件问题 |
| 4 展 望 |
四、介绍两种测绘土仪器（论文参考文献）
- [1]数字水准仪i角检定方法的研究[J]. 叶正真,杨维芳,郭龙文,陈积佳,段磊. 中外公路, 2021
- [2]陆地高精度重力观测数据的应用研究进展[J]. 韩建成,陈石,李红蕾,张贝,卢红艳,侍文,徐伟民,贾路路. 地球与行星物理论评, 2022(01)
- [3]全国高校大学生测绘技能大赛的训练体系和指导经验[J]. 罗喻真,向东,邹进贵. 创新创业理论研究与实践, 2021(15)
- [4]非接触测量技术在建筑立面改造中的应用[J]. 杨永波. 山西建筑, 2021(16)
- [5]基于STL-CS-LSTM组合模型的大坝变形预测方法研究[D]. 胡祚晨. 江西理工大学, 2021(01)
- [6]三维激光扫描同步监测地表沉陷与桥梁形变研究[D]. 顾元元. 中国矿业大学, 2021
- [7]小径管道测绘机器人微惯性组合定位技术研究[D]. 刘鸿宇. 哈尔滨工程大学, 2021
- [8]基于PDR和地图匹配的室内定位方法研究[D]. 王振远. 中国矿业大学, 2021
- [9]基于尺度统一的三维激光点云与高清影像配准方法[D]. 李振朝. 江西理工大学, 2021(01)
- [10]图像全站仪及图像测量发展与展望[J]. 章后甜,郑勇,陈冰,陈张雷. 测绘通报, 2021(06)