DJI 大疆Osmo Action灵眸运动相机

一、系统简介 大疆精灵 Phantom 4 RTK是一款小型多旋翼高精度航测无人机，面向低空摄影测量应用，具备网络RTK实时定位厘米级导航定位系统和高性能成像系统，便携易用，全面提升航测效率。 1.jpg 二、系统参数 2.jpg 三、系统特点 精灵 Phantom 4 RTK集成全新RTK模块，提供实时厘米级定位数据，显著提升图像元数据的绝对精度。RTK模块下备有高灵敏度GNSS系统，保障在弱信号环境仍能稳定飞行。两种模块相互配合，显著提升了精灵 Phantom 4 RTK的飞行安全，同时为复杂的测量、测绘及巡检任务提供高精度数据。精灵 Phantom 4 RTK能够满足多种任务场景下的作业需求。定位系统支持连接D-RTK 2 高精度 GNSS 移动站，可通过4G 无线网卡或WiFi 热点与NTRIP（通过互联网进行RTCM网络传输的协议）连接。系统提供卫星原始观测值与相机曝光文件，支持PPK后处理，不受限于通信链路与网络覆盖，作业更加灵活高效。 四、TimeSync 精准数据采集 为配合精灵 Phantom 4 RTK定位模块，全新TimeSync系统应运而生。精灵Phantom 4 RTK通过将飞控、相机与RTK的时钟系统实现微秒级同步， 相机成像时刻毫秒级误差，并对相机镜头中心点位置和天线中心点位置进行补偿，在RTK精准定位的同时， 减少位置信息与相机的时间误差，使影像获得更加精确的位置信息，满足高精度航测需求。 1、高精度成像 1英寸2000万像素CMOS传感器捕捉高清影像。机械快门支持高速飞行拍摄，消除果冻效应，有效避免建图精度降低。 借助高解析度影像，精灵 Phantom 4 RTK在100米飞行高度中的地面样本距离(GSD)可达2.74厘米。 每个相机镜头都经过严格工艺校正，以确保高精度成像。畸变数据存储于每张照片的元数据中，方便用户使用后期处理软件进行针对性调整。 3.jpg 2、专业航线规划应用 全新的GS RTK App，帮助用户智能控制精灵 Phantom 4 RTK。GS RTK App提供两种航线规划模式：摄影测量模式及航点飞行模式。摄影测量模式下，用户可在选择航线的同时，调整重叠率、飞行高度及速度、相机参数等，让飞行器自动执行测绘或巡检任务。 GS RTK App紧密围绕用户需求设计，提供一系列功能满足测绘及巡检任务的多样需求。运用直接下载的KML/KMZ文件，App可轻松实现室内航线规划；全新快门优先模式保障照片曝光一致；强风警报可提醒用户注意恶劣天气状况。 4.jpg 五、应用案例 1、雷波县某镇区地形图航测案例 ※ 测区概况 测区位于四川省西南边缘的横断山脉东段小凉山，金沙江北岸，是凉山州的东大门，测区范围约为24平方公里。此处于开发阶段，地形复杂，地势高低悬殊，区域主要以林竹草场为主，沟渠贯穿整个测区。 ※ 作业方案： （1）测区范围约为24平方公里，航飞39个架次设置航向重叠度为80%，旁向重叠度为60%，影像大小5472*3648。 （2）成果数据格式：采用空三加密格式。 ※ 检查内容及方法 依据《数字测绘成果质量检查与验收》GB/T 18316-2008规范规定，采用全数检查的方式，对大疆精灵 Phantom 4 RTK像控航测摄影实景地形图检验。 利用基于CORS系统的RTK测量技术，按照CH/T 2009－2010《全球定位系统实时动态测量（RTK）技术规范》控制测量的要求，实地精确测量选取的检查点的坐标。测区内共选用600个检查点。 运用DLG立体采集，参照外业实测的检查点位的位置，内业采集模型每个检查点的平面坐标、高程值，采用高精度检测的方法，分别统计检查点的平面精度中误差和高程精度中误差。 ※ 质量评定及结论 根据《数字测绘产品检查验收规定和质量评定》GB/T 18316-2008和本次检查的结果,大疆精灵 Phantom 4 RTK相控摄影系统解决方案可实现像控制作地形图，精度可以满足1：1000线划图的生产。 ※ 成果展示 5.jpg 全貌成果 6.jpg 局部成果一 7.jpg 局部成果二 8.jpg

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本资料为：《Earthquake Engineering》，内容详细具体，可供参考。

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This study presents a nonlinear optimization technique (NOT) for conducting the back analyses of geotechnical engineering problems based on the field observations. Additional auxiliary techniques are incorporated to enhance the convergence and stability of the NOT. The developed NOT and additional auxiliary techniques are incorporated into a finite element code and then applied to the back analysis of excavation-induced wall deflection. A number of hypothetical excavation cases with various scenarios of stratigraphy and two quality excavation case histories are used to validate the developed NOT, in which the dominant soil parameters are treated as target parameters. Results show that the wall deflections of all hypothetical and actual excavation cases at each stage can be accurately and efficiently backfigured.