王振兵
- 作品数：8 被引量：25H指数：3
- 供职机构：安徽理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：天文地球农业科学自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- 一种基于煤矸石充填复垦采煤沉陷区的充填物取样器
- 本实用新型公开了一种基于煤矸石充填复垦采煤沉陷区的充填物取样器，包括螺纹橡胶皮套、水平握杆、锤击杆、刻度连接杆、煤矸石储存管、环刀面、旋刀、煤矸石储存管螺旋、刻度掘进管螺旋、刻度掘进管、刻度连接杆螺旋、凹槽，所述水平握杆...
- 张劲满徐良骥李杰卫谌芳朱小美周亮王振兵
- 文献传递
- 基于多时相SAR对农作物种植区信息的提取研究
- 2017年
- 针对我国农作物种类种植区域难以精细化统计,区域性农作物产量难以精准估计的问题,提出了基于多时相SAR,利用雷达影像,根据不同植被的后相散射机制不同的原理,并利用监督分类的方法对农作物种植区域进行高效精准划分,以此来估算农作物种植面积。以黑龙江省东部区域的某一水稻种植区域为例,根据获取的该区域的ENVISAT-1雷达影像进行时序性分析,并根据水稻生长周期的反射机制进行监督分类,获取了该区域的水稻种植面积,并通过与此地的实地调查面积比对分析,验证了此估算方法的可靠性,为此区域的水稻估产及管理提供了精准依据。
- 王振兵
- 关键词：遥感散射机制
- 基于空间插值算法的InSAR大气延迟改正方法研究及应用
- 随着科学技术的不断革新及工程应用领域的持续扩展，对InSAR技术监测精度要求也在不断提高。由于大气水汽在时空上的不稳定特性，大气延迟相位误差的去除工作面临着严峻考验。虽然在该技术发展的道路上，不断有学者提出在大气延迟方面...
- 王振兵
- 关键词：煤矿区地表沉降空间插值大气改正干涉雷达
- 机器学习辅助下的概率积分法参数预计模型寻优被引量：9
- 2016年
- 收集整理了多组地表移动观测站资料作为训练样本和检验样本,以工作面地质采矿条件为输入集,概率积分法预计参数为输出集,利用机器学习方法对概率积分法预测参数进行了预测。选取支持向量机、BP神经网络和偏最小二乘法3种机器学习方法对训练样本进行训练,利用训练所得模型预测检验样本中的概率积分法预测参数,并将预测结果与观测站实测值进行对比。结果表明,利用支持向量机预测下沉系数、主要影响角正切值及水平移动系数的精度最高,其平均相对误差分别达到7.46%、4.00%、13.17%;拐点偏距及开采影响传播角利用偏最小二乘法预计精度最高,平均相对误差分别为10.83%、0.88%;总体而言支持向量机的预测精度最为稳定。
- 沈震徐良骥刘潇鹏秦长才王振兵
- 关键词：支持向量机BP神经网络偏最小二乘法
- 一种基于煤矸石充填复垦采煤沉陷区的充填物取样器
- 本发明公开了一种基于煤矸石充填复垦采煤沉陷区的充填物取样器，包括螺纹橡胶皮套、水平握杆、锤击杆、刻度连接杆、煤矸石储存管、环刀面、旋刀、煤矸石储存管螺旋、刻度掘进管螺旋、刻度掘进管、刻度连接杆螺旋、凹槽，所述水平握杆位于...
- 张劲满徐良骥李杰卫谌芳朱小美周亮王振兵
- 文献传递
- 融合三次样条插值的D-InSAR沉陷变形监测技术被引量：4
- 2017年
- 传统煤矿开采沉陷形变监测只能获得离散监测点的地表形变量,无法获取沉陷区整体的形变趋势,而D-InSAR技术能够获取整体地表形变信息,但D-InSAR技术需要大量遥感影像数据,否则导致时间失相干性而无法获得连续的形变量。本文针对DInSAR影像数据解译过程中影像数据较少的问题,首先利用D-InSAR技术对淮北矿业集团袁店二矿7225、7226工作面进行了监测分析,获取了几个时间段内整体的下沉形变场;然后提出了采用三次样条插值与D-InSAR技术相结合的开采沉陷监测方法,基于D-InSAR影像上监测点监测值,利用三次样条插值建立了内插反演函数,在已建立函数的基础上得出了其他雷达卫星重访周期内的下沉值;最后将内插反演下沉值与实测水准数据进行了对比分析。结果表明:D-InSAR监测结果能够有效地反映开采沉陷的影响范围,能够较为准确地提取区域地表的形变信息;结合三次样条插值的D-InSAR技术监测结果最大误差和最大相对误差分别为31.5 mm和17%,该方法能有效地解决D-InSAR影像数据缺少的问题。
- 余礼仁徐良骥庞会王振兵
- 关键词：D-INSAR三次样条插值
- 一种基于D‑InSAR的煤矿开采地沉陷区域的测定方法
- 本发明公开了一种基于D‑InSAR的煤矿开采地沉陷区域的测定方法，该方法以D‑InSAR技术为基础，对影像进行一系列地解译分析，得到地表移动形变图、下沉等值线图、地表三维形变图，求取地表移动盆地的角量参数和概率积分法预计...
- 徐良骥王振兵沈震庞会刘哲刘潇鹏董祥林
- 文献传递
- 多源数据下老采空区上方地表残余变形规律分析被引量：12
- 2017年
- 为动态分析老采空区上方地表残余变形规律,本文以淮南矿区新庄孜矿新淮工厂为例,综合运用D-InSAR遥感解译反演与地表移动变形监测两种方法分析其残余变形规律,并以遥感解译数据与实测数据为基础资料,采用GM(1,1)模型进行地表残余变形规律的动态预测。D-InSAR存档数据反演结果显示2009年1月—2011年12月期间地表最大下沉量为100 mm,最大下沉速率为2.5 mm/d;地表移动变形监测结果显示2012年1月—2013年12月期间地表最大下沉量为55 mm,最大下沉速率为0.45 mm/d;GM(1,1)模型预测结果显示地表监测点下沉速度小于1.67 mm/d,地表处于残余衰退阶段;同时模型相关系数R2>0.95,预测结果和曲线拟合精度可靠。研究成果可为煤矿老采空区上方建筑地基残余变形监测工作提供参考。
- 徐良骥刘哲庞会王振兵
- 关键词：老采空区D-INSARGM(1,1)
