摘要：近年来,我国建筑行业加快发展速度,建筑企业数量越来越多,各行企业之间的竞争愈发激烈,应该运用怎样的方法,才能够帮助建筑物企业在竞争激烈的市场中脱颖而出,一直是企业深入思考的内容。由于土木工程项目施工期间,容易受到多种因素带来的影响,增加工程质量问题出现的可能性,所以需切实做好结构检测评估工作,明确找到影响因素,最终保证建设出精品工程。因此,本篇文章主要对土木工程结构检测评估技术进行认真分析,希望可以在提高土木工程施工质量等多个方面起到一些帮助。

摘要：三维激光扫描技术在异形建筑表面积测绘中有着传统测绘方式无法比拟的技术优势,能快速准确地获取异形建筑表面点云数据。本文以义乌市梅湖体育中心体育馆项目为例,对激光点云数据采集、数据配准、模型封装与表面积测算等关键技术进行了系统化研究,在实现异形建筑表面积测绘的同时,提出了按颜色进行异形建筑表面积分类与计算的新思路,并对测绘成果进行了精度评定,经计算,三维点云模型的点平面均方根差为±0.04 m,粗差率为3.3%,三维点云模型的边长均方根差为±0.03 m,粗差率为0.0%,数据成果符合数字地形图测绘相关规范。研究和分析结果表明,使用三维激光扫描技术完成异形建筑物表面积测绘是可行的,具有一定的理论意义和应用价值。

摘要：随着2000国家大地坐标系的启用,需完成坐标转换工作,偏远地区由于控制点稀少,同时在混有异常值的情况下,用经典四参数模型转换时受异常值的影响,转换精度降低。由此在经典四参数模型的基础上采用抗差估计理论,并结合***技术,研制基于AutoCAD的坐标转换工具。通过与商业软件对比,该软件能够抵抗异常控制点的影响,提高整体转换精度,对局部缺少转换控制点区域有一定应用价值。

摘要：本文结合“互联网+”不动产信息化改革,利用GIS、云计算等先进技术,开发“互联网+”不动产抵押登记服务信息平台,推出不动产抵押登记“最多跑一次”服务。实践证明,在浙江省政务云的基础上,通过该平台可实现与金融综合服务平台和浙江省不动产统一窗口云平台数据的共享与交换、不动产抵押登记、数据查询统计、信息上报及考核评价,全面提高贷款效率和信贷防控能力。

摘要：城市轨道交通工程的施工,需要保证施工安全及运营安全,施工方案的选择和施工安全至关重要。由于城市轨道交通线路及车站与既有轨道工程结构物之间的距离较近,当既有工程结构物基础承载力不足时,需进行加固改造。城市轨道交通车站一般采用锚杆静压桩进行基础加固,这种施工方法是一种新型的基础加固方法。本文以合肥市轨道交通5号线南段工程某停车场场区改造为例,阐述了锚杆静压桩在既有轨道工程改造中的应用。采用锚杆静压桩对既有轨道工程进行基础加固,既能有效解决既有结构物基础承载力不足的问题,又能保证地铁运营安全。该方法施工简单、工期短、成本低、安全可靠,具有良好的社会效益和经济效益。

摘要：由于社会的持续发展,建筑行业的前进步伐随之加快,而建筑工程时建筑领域中非常重要的工作内容之一,直接影响着整个建筑工程质量,而在开发期间,建筑材料在其中占据着十分关键的地位,不但是不可缺少的构成要素,应用情况还与建筑工程项目的顺利开展有着较大的影响,频繁出现工程质量是否达标等问题。所以,建筑企业务必得强化建筑材料的管控和控制力度,从而更好的维持建筑施工的平稳运行,建筑材料检验工作作为一项十分关键的要点,在建筑工程施工期间发挥着非常重要的意义。基于此,需要持续探讨建筑材料检验期间的普遍问题,同时提出了一连串合理的处理措施,以更好的强化材料检测技术。

摘要：依据2008年Landsate 5TM、2014年和2019年Landsate 8OIL的3期遥感影像资料,运用遥感平台,采取面向对象的分类方法获取义乌市近11年建设用地数据,采用GIS空间统计与景观指数分析方法,宏观研究义乌市2008—2019年建设用地空间格局变化。结果表明,2008—2019年间,义乌市建设用地的变化速度达5.55 m^(2)/a,各镇街的面积扩张处于持续增长状态,不同镇街的建设用地变化速度和相对变化率不同;建设用地的图斑数、最大斑块指数逐步增加;2008—2019年建设用地的重心转移方向出现先向东北方向后向西南方向偏移的特征。对人口,经济,政策等因素分析表明,人口的快速增长、经济发展的多样化和政策诱导是建设用地变化的主要驱动力。

摘要：随着对地观测技术的迅猛发展,遥感影像数据量成指数级增加,但目前对如何高效组织管理海量、多源遥感影像数据并未形成理论体系。本文从应用试验角度出发,在分析现有遥感影像应用平台应用现状的基础上,重点研究了航片组织结构、影像数据保密机制、航摄拐角点缺失补齐等关键技术,采用C/S、B/S结构,设计开发了义乌市遥感影像应用服务平台,实现了义乌市海量影像自动化预处理、多源遥感影像数据集成化管理,可为政府相关部门提供快速、准确、简便的影像数据应用服务。

摘要：针对传统的松材线虫病大范围监测方法耗费高、效率低的问题,研究基于高分辨率无人机遥感影像,采用深度学习方法对病疫区染病松树进行目标检测及地理定位.建立病疫松树样本数据集,采用YOLO目标检测模型,通过锚框尺寸重算、模型迁移学习等方法进行样本训练.将大幅影像进行滑窗分割、逐个检测、NMS重叠处理、坐标转换之后,得到研究区内染病松树的数量及其精确坐标.实验结果表明,本研究算法的准确率为84.8%,召回率为81.7%.本研究算法相比传统的目视解译方法,精度接近,但耗时仅为目视解译方法的1/4,更能满足管理部门对松材线虫病害防治大范围、高精度、快速识别的要求.

摘要：针对基坑沉降监测数据处理过程中,动态组合模型越来越多地被应用到监测数据预测工作中的情形,本文按照组合方式的不同,提出类似并联式电路组合模型,并基于最小二乘法定权法进行新陈代谢周期改进,提出顾及修正新陈代谢的最小二乘法,以此提高模型精度。通过实际工程应用:顾及修正新陈代谢最小二乘法组合模型在拟合和预测精度均有所提高,结果可靠,在实际工程监测数据预测分析中具有可行性。