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露天开采中DEM的内插 总被引:1,自引:0,他引:1
目前已有许多DEM即数字高程模型内插的方法,但绝大多数都基于对曲面进行拟合来建立DEM。而露天矿开采,地貌状况呈台阶形式,用曲面进行拟合会导致较大的误差甚至不正确的结果。针对这一问题,本文提出了一种用于建立露天矿开采地貌的DEM的内插方法,该方法通过撮相关信息、判断其位置属性、内插DEM三个步骤,获得了较为准确的DEM数据,并用该数据产和产生了良好的立体透视图。 相似文献
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任意地质图剖面生成的方法探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
利用GIS技术中创建数字高程模型(DEM)的方法,介绍了通过对工程勘察中的钻孔资料进行再加工,并最终创建任意剖面地质图的新方法,利用润扬长江公路大桥的钻孔资料进行实例分析,取得了任意切割的地质剖面成果。实践表明,该方法具有使用简单、效果直观的特点,具有较强的实用价值。 相似文献
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为了研究乌达煤矿煤火特征的分布及变化,采用3种不同的遥感反演温度算法(单窗算法、单通道算法、Artis算法),并通过阈值分割法提取2005年的乌达煤田火区温度,与叠加的实测煤火矢量图进行对比分析。结果表明,提取的温度异常区域与直接采用星上亮度温度图提取区域基本相同,其中Artis算法重叠度最低,单窗算法和单通道算法重叠度相同,而直接用星上亮度温度重叠度最高。通过比对分析该地区的地表覆盖类型和数字高程模型(DEM),发现乌达煤矿出现的北部高温异常和中部低温异常与地表覆盖类型和地形变化相关,在南部受干扰较小的区域与实测区重叠度达60%以上。选择该地区11号煤火区为研究区域,对比2005—2012年的煤火时空变化,结果表明2005—2010年的煤火温度异常的范围表现为波动的变化,2010年后的煤火范围缩小,煤火得到一定控制,未发生明显反复。 相似文献
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基于DEM模型的矿体储量计算方法与结果可视化 总被引:3,自引:0,他引:3
本文详细介绍了如何利用给定工业指标动态建立矿体DEM模型和利用矿体DEM计算其储量的新方法。该方法不仅可以提高计算结果的精度,降低对矿体形态和控矿工程的依赖程度,而且,能确定矿体在三维空间的展布状况,使计算结果三维可视化。 相似文献
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基于GIS的矿山尾矿库选址方法研究——以个旧锡矿某矿山为例 总被引:4,自引:1,他引:4
矿山尾矿库地址的选择,涉及到一个矿山生产的经济效益与环境污染等问题。选择尾矿库时除了要选择低洼区外,还要考虑的因素有离选矿厂的距离、是否有断裂带、尾矿库容量等问题。GIS的空间叠加、缓冲区分析等强大空间分析功能,为矿山尾矿库地址的选择提供了帮助。应用ArcView和MapGIS等软件,对个旧锡矿某矿山的地形图与地质图进行了矢量化处理,建立了矿区的数字高程模型(DEM),运用DEM直观地判断出矿区的低洼区,并对各低洼区进行了容积的计算。通过对矿区位置图、地质图和DEM的叠置分析、离矿厂距离的缓冲区分析,以及矿区低洼区容积的比较后,得出了该矿山尾矿库的最优位置。研究后认为该方法具有选址直观、效率高等特点,值得推广。 相似文献
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文中对光学影像偏移量跟踪技术进行了研究。采用1999年美国赫克托矿Mw7.1级地震的震前、震后SPOT2和SPOT4影像组成的数据对,用频率域相位相关技术和傅里叶偏移理论求取光学影像对应像素之间的偏移量。在去除了地形误差、系统误差和卫星平台姿态变化等误差之后,实现了精度达分米级的正射校正和配准,得到了1999年美国赫克托矿Mw7.1级地震地表水平方向形变场。结果揭示的地表断裂带位置清晰,断层的特征与野外调查的测量结果十分吻合,显示了光学影像匹配技术在监测地表形变方面的巨大应用价值。 相似文献
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基于Matlab的矿区地表移动与变形计算方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
运用开采沉陷理论、概率积分法、Knothe时间函数和坐标转换理论,基于Matlab编程语言对煤矿采空区地表移动变形值计算方法进行了探讨,主要得到了以下几个方面的成果:采空区上方地表移动与变形计算;预计时刻地表下沉与变形动态值预计;地表下沉等值面图和三维可视化效果图的自动绘制;采空区上方地表任意方向下沉与变形剖面图绘制;地表移动变形分布规律分析。本文的程序运行成果与矿区数字地形图一起作为G IS的输入数据进行矿区地表历史DEM的反演,对生产矿井开采技术可行性分析、地下保护煤柱设计以及矿区生态环境损害评价分析将起到至关重要的作用。 相似文献
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工程建筑物变形监测技术研究综述 总被引:1,自引:0,他引:1
随着现代测量技术的发展和计算机应用水平的提高,各种理论和方法为变形分析和变形预报提供更加坚实的技术支持和广泛的研究途径.文中从变形监测方法、变形监测粗差探测、变形监测数据分析建模等方面入手,综述了变形监测技术应用现状,分析了现代测量技术在工程建筑物变形监测领域的应用特点,介绍了变形监测数据分析建模的最新方法. 相似文献
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由于经典RBF神经网络中的隐含层节点数、连接权值等结构参数基本由经验获取,因此经典RBF神经网络模型的性能取决于建立模型专家的主观性,存在一定的盲目性和随机性,难以对巷道变形进行准确预测。为此,采用贝叶斯阴阳和谐学习算法对经典RBF神经网络模型的隐含层节点个数、连接权值等结构参数进行了优化,提出了一种基于改进RBF神经网络的巷道变形预测模型,即对角型广义RBF神经网络模型。采用潞安和兖州矿区的综放回采巷道的现场长期监测数据分别对经典RBF神经网络模型以及对角型广义RBF神经网络模型进行了试验分析,结果显示:①对巷道顶底板变形进行预测时,对角型广义RBF神经网络模型的准确率约92.2%,经典RBF神经网络模型的准确率约80.6%;②对煤帮变形进行预测时,对角型广义RBF神经网络模型的准确率约90.2%,经典RBF神经网络模型的准确率约78.6%。上述试验结果表明,对角型广义RBF神经网络模型对于巷道变形预测的精度明显优于经典RBF神经网络模型,对于高精度巷道变形预测有一定的参考价值。 相似文献
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由于地震信号的复杂性,被引入的信号可能是噪声,但也有可能带有与地质结构相关的重要信息,前者应该被消除,后者则应该保留,如何对信号类型进行判断成为了地震信号处理中的难点。文中假定被引入信号属于不同的信号类型,提出一种基于小波分析的地震信号特征向量提取方法,对被引入的信号计算其在各个频率尺度下包含的无偏估计量,取得该信号在这个尺度下的无偏估计量构成该信号的特征向量,然后根据特征向量值计算该信号的模式分类,从而判断该信号类型,对不同信号类型采用不同处理方式,仿真实验证明了本方法的有效性。 相似文献
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台阶线是露天矿测量的主要对象之一,传统的全站仪、GPS点式测量方法耗时长、劳动强度大、效率低,而基于无人机点云的现代测量方法为台阶线高效提取提供了可能。基于无人机影像构建的密集匹配点云数据,提出了一种自适应高程阈值的台阶线提取方法。该方法首先通过邻域点云的协方差矩阵对地形条件进行判断,依据不同的地形自适应地选用不同的高程差阈值进行台阶线特征点提取,极大限度地减少误提取数量;然后,基于点云聚类分割后各点云簇中点的数量与高程特征对误提取的点云进行剔除,并采用三次B样条曲线对特征点进行拟合,较好完成了露天矿台阶线提取。试验表明:该方法可以高效地完成露天矿台阶线特征点提取,有效区分台阶线和道路边线特征点;同时依据特征点拟合出的曲线效果良好,真实反映了台阶线的实际位置。上述分析为露天矿台阶线高效测量提供了新的解决方法。 相似文献
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经典的一元和多元线性回归模型多采用最小二乘方法进行参数解算,但最小二乘估计无抗差能力,遇到异常值干扰易导致参数估值出现偏差。为提高回归分析方法的抗差性,将中位数引入回归分析方法中,提出了一种基于中位数的回归分析方法。详细分析了回归分析的相关理论以及基于中位数的回归分析方法的基本原理;以淮北某矿区建筑物的实际变形监测数据为例,分别对变形监测数据进行了最小二乘回归分析、抗差最小二乘回归分析以及中位数回归分析,并对其拟合及预测效果进行了对比。结果表明:观测量受到粗差污染时,中位数回归分析方法可有效抵抗异常值的影响,拟合效果及预计结果均优于其他2种方法,对于提高矿区变形监测数据的处理精度及效率有一定的参考价值。 相似文献