测量学实习总结报告.doc

测 量学实习总结报告测量学（又名测地学）涉及人类生存空间，及通过把空间区域列入统计（列入卡片索引），测设定线和监控来对此进行测定。它的任务从地形和地球万有引力场确定到卫星测量，地点和高程控制点区域的制作和获得，从地形测量学的野外方法到土地测量学（不动产土地），土地财产证明，土地空间新规定和城市发展。一、实习的目的与要求实习目的：巩固、扩大和加深学生从课堂上所学的理论知识，获得测量实际工作的初步经验和基本技能，着重培养学生的独立工作能力，进一步熟练测量仪器的操作技能，提高计算和绘图能力，并对测绘小区域大比例尺地形图的全过程有一个全面和系统的认识。实习要求：（1）掌握主要仪器（DS3型水准仪及DJ6型经纬仪）的性能和使用。（2）掌握地形测图的基本方法，初步具有测绘小区域大比例尺地形图的工作能力。（3）掌握施工放样及路线测量的基本方法。（4）认识了解现代测量仪器用途与功能。在教学实习中要注意使每个学生都能参加各项工作的练习。注意培养学生独立工作的能力，加强劳动观点、集体主义和爱护仪器的教育，使学生得到比较全面的锻炼和提高。二、实习内容本次实习时间为两周，实习的主要地点主要是学校周边地区和校园内。采用边教学边实习的方式进行，也就是先由老师教授实习的内容和应注意的要求，然后同学们出去实习，完成当天安排的实习内容。本次实习的安排主要有（1）普通水准测量（2）四等水准测量（3）纵断面测量及绘图（4）场地抄平测量及绘图（5）闭合导线测量及绘图。（一）普通水准测量（1）步骤简要1、拟定施测路线。在指导教师的指导下，选一已知水准点作为高程起始点，记为BMi，选择有一定长度、一定高差的路线作为施测路线。1人观测、1人记录、2人立尺，施测12站后应轮换工种。2、施测第一站。以已知高程点BMi作后视，在其上立尺，在施测路线的前进方向上选择适当位置为第一个立尺点（转点1，记为ZD1或TP1）作为前视点，在ZD1处放置尺垫，尺垫上立尺（前视尺）。将水准仪安置在距后视点、前视点距离大致相等的位置（常用步测），按粗平、瞄准后视尺、精平、读数a1，记入记录表中对应后视栏中；再转动望远镜瞄前尺、精平、读数b1，将前视读数记入前视栏中。（本次实验只读水准尺黑面）。3、计算高差。h1=后视读数一前视读数a1-b1,将结果记入高差栏中。4、仪器迁至第二站，第一站的前视尺不动变为第二站的后视尺，第一站的后视尺移到转点2上，变为第二站的前视尺，按与第一站相同的方法进行观测、记录、计算。5、按以上程序依选定的水准路线方向继续施测，直至回到起始水准点BM1为止，完成最后一个测站的观测记录。6、成果校核。计算闭合水准路线的高差闭合差，fh=h12(mm),式中n为测站数。若高差闭合差超限,应先进行计算校核,若非计算问题,则应进行返工重测。（2）注意事项1、立尺员应认真将水准尺立直，注意不要将尺立倒。并用步测的方法，使各测站的前、后视距离基本相等。2、正确使用尺垫，尺垫只能放在转点处，已知高程点和待求高程点上均不能放置尺垫。3、同一测站，只能粗平一次（测站重测，需重新粗平仪器）；但每次读数前，均应检查水准管符合气泡是否居中，并注意消除视差。4、仪器未搬迁时，前、后视点上尺垫均不能移动。仪器搬迁了，后视尺立尺员才能携尺和尺垫前进，但前视点上尺垫仍不能移动。若前视尺垫移动了，则需从起点开始重测。（二）四等水准测量（1）步骤提要1、指定一已知水准点，选定一条闭合水准路线，其长度以安置4至6个测站为宜；2、照准后视标尺黑面，读取下丝、上丝读数，精平，读取中丝读数；3、照准前视标尺黑面，读取下丝、上丝读数，精平，读取中丝读数；4、照准前视标尺红面，精平，读取中丝读数；5、照准后视标尺红面，精平，读取中丝读数。3）四等水准测量技术要求视线长度前后视距差前后视距累积差黑红面读数差黑红面高差之差高差闭合差80m5.0m10.0m3.0mm5.0mmL为水准路线总长（km）。当测站观测记录完毕，应立即计算并按表中各项限差要求进行检查。若测站上有关限差超限，在本站检查发现后可立即重测。若迁站后检查发现，则应从水准点或间歇点起，重新观测。4）依次设站，按同法施测直至全路线施测完毕。5）对整条路线高差和视距进行检核，计算高差闭合差。（4）注意事项严守作业规定，不合要求者应自觉返工重测。小组成员的工种轮换应做到使每人都能担任到每一项工种测站数应为偶数。要用步测使前后视距离大致相等，在施测过程中，注意调整前后视距离，使前后视距累积差不致超限。各项检核合格，水准路线高差闭合差在容许范围内，方可收测。三）纵断面测量及绘图步骤简要1高程控制测量（基平测量）路线水准点的布设。选一约300米长的路线，沿线路每10米左右在一侧布设水准点，用木桩标定或选在固定地物上用油漆标记。施测。用DS3自动安平水准仪按四等水准测量要求，进行往返观测或单程双仪器高法测量水准点之间的高差（每组测量一段），并求得各个水准点的高程。精度要求。每组往返观测或单程双观测高差不符值mm(式中L以km计)。2中桩高程测量（中平测量）在路线和已知水准点附近安置水准仪，后视已知水准点（如BM1），读取后视读数至毫米并记录，计算仪器视线高程（仪器视线高程=后视点高程+后视读数）。分别在各中桩桩点处立尺，读取相应的标尺读数（称中视读数）至厘米，记录各中桩桩号和其相应的标尺读数，计算各中桩的高程（中桩高程=仪器视线高程-中视读数）。当中桩距仪器较远或高差较大，无法继续测定其它中桩高程时，可在适当位置选定转点，如ZD1，用尺垫或固定点标志，在转点上立尺，读取前视读数，计算前视点即转点的高程（转点的高程=仪器视线高程-前视读数）。将仪器移到下一站，重复上述步骤，后视转点ZD1，读取新的后视读数，计算新一站的仪器视线高程，测量其它中桩的高程。依此方法继续施测，直至附合到另一个已知高程点（如BM2）上。计算闭合差&*02;h，当（式中L为相应测段路线长度，以公里计）时，则成果合格，且不分配闭合差。如此法完成整个路线中桩高程测量。3纵断面图的绘制以中桩桩号为横坐标（比例为1:1000），中桩高程为纵坐标（比例为1:100），在坐标纸上绘制路线纵断面图。注意事项：1水准点要设置稳定、便于保存、方便施测的地方。2施测前需抄写各中桩桩号，以免漏测。施测中立尺员要报告桩号，以便核对。3转点设置必须牢靠，若有碰动、改变一定要重测。4个别中桩点因过低，无法读取中视读数时，可以将尺子抬高一段距离后读数，量取抬高的距离值，加到中视读数中，但此种情况不宜过多。（四）场地抄平测量及绘图对于一般的建筑场地，应在测设之前，对起伏不平的自然地貌进行平整，高处挖去，低处填平，使之成为一定高程的平坦地面。平整场地应考虑挖、填土方量基本平衡的原则，也就是挖高填低，就地取土，进行平整。平整建筑场地可能有两种情况，一是场地有大比例尺地形图资料，可根据地形图资料进行平整计算；另一种是场地没有大比例尺地形图。现介绍于下：如果建筑场地没有大比例尺地形图，不能依据等高线确定建筑场地范围内各方格角点的高程，此时需进行面水准测量解决方格角点的高程，其方法如下。1.在建筑场地的范围内，用经纬仪和皮尺在地面设置方格网。如图1所示的一块建筑场地，靠近或穿过这块场地设置一条基线AB。在基结上丈量等长度的12、23、34、线段，其长度按地形起伏情况及估算精度要求而定，一般为1050m。然后分别在1、2、3、点上安置经纬仪测设垂直方向线11、22、33、。在各条方向线上再按等长度丈量，得各方格的角点，并在地面作出标志（钉小木桩或撒白灰）和进行编号。各方格角点可采取行列编号法，每个方格角点有两个标号联合表示。图2所示为行列编号法，有六五行，分别以A、B、C、D、E、F表示六列列号，以1、2、3、4、5表示五行行号。对于最左上角的一格其四个角点点号为A1、A2、B1、B2表示。图1建筑场地图2划分方格2.进行面水准测量，求各方格角点高程如图1和图2所示的这快建筑场地，各方格角点的高程可用水准测量的方法连测解决因为是求场地面积内各方格角点高程，故称面水准测量。其方法是如场地附近有水准点（如图3有水准点BMC，高程为60.188m），可从水准点出发。如场地附近没有水准点，则可假定某方格角点为水准点，并给以假定高程值。按水准路线的形式组成一条闭合水准路线。图3由BMC点起始，经1、2、3、4、5站后，仍回到BMC点。在每站除读后视与前视转点读数外（图上每站的二条实线表示者），还应读各站欲连测的方格角点读数，为插前视读数（图上每站的虚线表示者）。转点读数应读至毫m，插前视读数读至cm。实地读数的情况如图3各角点上注字。将所有读数即时记录在面水准测量记录手薄内，再推算转点和插前视点的高程。图3方格角点高程测量3.计算场地平整后的设计高程绘一张与图2一致的空白方格网，将面水准测量记录手薄中各点高程填注在各相应的方格角点左上方，如图4所示，计算场地平均高程，其公式为：得场地平均高程，取为该建筑场地平整后的设计高程。并按在图4上绘出该条等高线。该等高线为挖、填边界线。再计算各方格角点挖、填深度，各方格挖、填方量，总挖、填方量。前言：虽然选择了GIS专业，但先前的知识获取只局限于课堂所学，那些支离破碎的课程总让我深陷GIS的云雾中不得要领，而这次3S实习则为我们重新认识和把握专业，重新审视自身缺陷，构建GIS知识体系提供难得的机会。半个月的历练，我的身心也在经历着一次蜕变，借此机会，我将重新梳理自己对于3S的认识，漫谈这次实习中的心得体会。3S技术是全球定位系统（GPS）、遥感（RS）、地理信息系统（GIS）技术的总称，即利用遥感快速、广泛获取和更新空间信息，GPS精确导航定位，结合GIS强大的空间查询、分析和数据再生功能，构成高度自动化、实时化和智能化空间分析体系的一项新兴的综合技术。当然，三种技术的结合要根据实际需要而定，譬如利用地理信息系统中的电子地图和GPS接收机的实时差分定位技术，组成GPSGIS的各种电子导航系统，用于交通、警车定位，车船的自动驾驶等；地理信息系统与遥感相结合，可以为遥感图像处理提供一些辅助数据，以提高图像的信息量和分辨率，从而提高遥感图像处理和解译的精度；而三者功能融为一体，则构成了对空间数据实时进行采集、更新、处理、分析及为各种实际应用提供科学决策咨询的强大技术体系。本次实习从头到尾贯穿了GIS、RS、GPS三者综合的精神，充分体现出3S作为当今一项新兴的空间信息综合技术无可比拟的功能。【野外考察部分】 本次实战地点位于北京市远郊延庆县大榆树乡，利用GPS精准导航和定位，沿途采集特殊光谱地物和代表地物30余点，作为室内土地利用类型分类的辅助数据。野外的选点工作是以遥感图像目视判读结合地形图填图为基础进行的，考察过程遵循如下原则：1、 选择目视判读无法准确把握，光谱性质特殊的地物类型。譬如在假彩色遥感影像上下辛庄一带有呈现均匀绿色、浅蓝色或白色的规则地物，经过实地考察发现是人工种植、规模较大的西洋参经济作物；遥感影像上居民地内呈现出不均匀蓝色和发红色调的象素，实地调查验证后，推测是由于居民地内有小规模的植被种植或是土地利用复杂多样化导致的；遥感影像上南老君堂以南的两大片有明显规则纹理的发白区域，调查后发现是人工种植的黄芪经济作物；此外，我们还专门选取在影像上呈现均匀亮蓝色的砖场作为特殊地物进行野外定点记录。2、 选择在影像上分布面积较大，光谱性质复杂，且可以野外精准定位的地物类型。譬如之前先验知识证明实习区域有大面积的玉米地分布，在影像上呈现出不同亮度和饱和度的红色，我们选择10个左右代表点记入GPS；对于东部山坡的林灌地选择5个左右的点。 GPS主要在地物类型的分界处或是内部定位，目的是为了提高室内人机判读的准确度，譬如西洋参地我们选取边界一条线上的若干点，套种园地和杨树林地我们选择在其中部定点，妫水河上下游的桥上以及公路交叉路口也在选点范围之内。 在考察过程中，我们也发现了人工目视判读的问题和缺陷，课堂上对于遥感影像假彩色判读都是比较泛的，在具体实践中会因为研究区域的特殊而不同：1、 居民点虽然大致呈现蓝色，但是其中会掺杂其他杂色，实地调查我们发现富裕村落蓝色相对较深较纯，有些会呈现局部的规则纹理，内部未利用地或是农用地较少，他们主要选择居民地以外周围大面积种植农作物；而贫困的居民点面积普遍较小，杂色相对较多，内部零星的发红象素是小面积的农用地，农耕经济化程度低下。2、 实地调查之前我们只进行目视判读，以为蓝色都是居民点，红色都是耕地，黑色都是水体，而这种推测与我们野外得到的结果相差甚远。发蓝区域不纯的大多数为居民点，而遥感影像上有些很纯的蓝色块，可能是砖场或未利用地，甚至是设施农业用地；红色虽然大多数是耕地，但是有些林地或是灌草地也会呈现红色，只是由于郁闭度或是种类不同呈现不同的红色系；水体在遥感影像上呈现发蓝、发绿的象素，是由于河流深浅不同，而发红的象素，是两岸树林的影响，此外山坡阴影也会呈现与水体相似的光谱特性。3、 遥感影像上有很多混象素，即包含一种以上地物的信息，也为我们的目视判读带来困难。居民点中的土地利用比较复杂，因此出现混象素的概率也大，通常不同光谱性质的单个象素呈现不规则的零星分布，我们无法确定是什么种类的用地，因此只能把其笼统归为居民地；河流边界模糊，甚至人机判读也不能达到理想效果。此外，混像元在制作分类图过程中也是影响精度的一个重要原因。 野外考察工作不仅重新梳理了我已有的学术知识体系，而且老师带队时告知我们的一些细节问题和自己做事过程种遇到的种种困难也让我获益匪浅：1、 对于特殊样地的GPS选点方法：起初我们定点是没有规律的，以为只是记录航迹，对于沿途看到的东西不屑一顾，后来认识到问题所在，结合遥感影像有意识调查我们要验证的地物类型，才发现之前我们错过了很多应该记录却没有记录的点；开始很不理解老师为什么建议我们不要在影像上难以判读的地物上定点，而是选择在影像上边界清晰的样地（西洋参、人工林地）的四个角上取点，后来才渐渐体会到其中的玄机，这样可以节省有限的精力，不必走到样地中间也能精准定位样地所属的类型，同时也能在一定程度上解决局部地区混合像元的问题。2、 影像结合实地调查数据再造次生信息：我们之前已经拿到SPOT卫星十年内每个季度的遥感影像数据，可以用动态的观点结合一定的先验知识以及实地调查，推测出样地变化的原因。譬如野外考察时我们看到的两块较大的西洋参地是相同方式的大棚种植，而查看几年内相应地点的变化，发现2000年才出现大棚种植，从前为玉米地，而且两块地会在个别季度出现光谱差异，推测可能是由于西洋参特殊生长环境导致人工采用特殊的种植方式，大棚采取活动蓬，个别季度会让西洋参地接受光照，或是闲置，致使遥感图像上呈现未利用地的类型；个别居民点和工矿用地出现扩大趋势，下辛庄以南的砖场明显扩张，代表大榆树乡的经济水平处于提高状态。3、 学会询问：老乡是最了解当地状况的群体，虽然有GPS定位，但在一些零碎的地点或是遥感影像和地形图都不能反映出的地方我们也会不知所措，此时问路是最直接最可靠的方法；同时一些与遥感影像目视判读产生分歧的地点也可以通过询问了解到变化的原因，譬如通过询问我们得知曾经种植大片玉米的地块如今变为经济作物黄芪地，是由于乡里与外界产生经济合作，以种植黄芪获得利润，从侧面也反映出大榆树乡正走出封闭。【室内图像处理部分】 土地利用类型的分类底图，我们主要使用2005年八月份的经过纠正后的SPOT卫星遥感图像，精度是2020m2，使用了ENVI、ERDAS、Mapinfo、Arc/Info在内的多种GIS分析软件，得到最终的分类共计13种（详细请参考专题图）。 分类专题图最后成图的诞生也是不断探索的过程，我们体味着一次小小创新和发现后的幸喜，也承受着因为一个小小错误导致所有努力前功尽弃的打击。然而，其中的苦和甜也只有参与其中才能深刻体会。这种过程不仅让我了解到不同软件在空间信息分析和接口衔接的优劣，也让我从整体视角重新审视GIS分析空间信息遵循的所谓“层”的原则。1、 GPS点的Mapinfo导入： Mapinfo对中文的支持不如Arcgis好，而且对于字段格式要求严格，开始我们直接在Mapinfo中打开excel用来创建点，但是无法成功将tab文件转换为shp格式，只好采用先在Mapinfo中创建tab的所有字段，然后不太专业的“拷贝粘贴”那些数据到表中。2、ENVI的初步分类： 此工作是在野外实地考察之前进行的，由于对区域缺乏了解，所以采取非监督分类中的ISODATA算法，我们输入的分类区间是520，阈值采取默认，得到最后13种分类结果最优，但分类图显得太凌乱，有很多地方明显分类错误。缺少目视判读，直接根据光谱性质进行象素统计和归类的弊端不言而喻，因此ISODATA只作为我们分类的参考（如图）。 ENVI非监督分类图3、ENVI和Erdas结合的进一步分类： 实地考察后，我们收集到所有小组大概200余个野外定点，采集到足够未知地物的信息，开始用监督法进行分类。ENVI和Erdas中我们都使用了最大似然法，通过13种地物训练区的选取标识典型地物的光谱特征，分类结果得到明显改善。然而，虽然两种软件分类遵循相同的思路，但Erdas明显要比ENVI的操作性强，ENVI中训练区的选取一气呵成，而且至今我没有找到如何合并类，而Erdas各种文件的保存形式更灵活，界面也更友好，因此最后我们选择在Erdas中完成整个分类。返工无数的同时，我们也从中学到不少：A、路径篇：训练区的生成小组都是分工合作的，因此路径保存也不同，开始没有意识此问题，到最后汇总时突然发现必须保存相对路径才可以，实验多次，最终还是把所有的文件又重新保存了一次。其实，我们应该早就知道GIS分析软件的这个显著特点，吃一堑长一智，之后的工作我们都很注意此点。B、训练区选取篇：不同地物类型，需要根据光谱性质不同再细分小类，然后进行Value值的归并。开始我们以为aoi取的象素单元越少越好，类分得越细越好，一个居民点竟然取了11种，有些类甚至只取了单个象素，最后才发现很多不同大类的小类中都出现了取重的光谱值，导致严重的错误。返工后才获得较好的效果。C、 Overlay篇：特殊地物的后处理在erdas8.5中出现了问题，我们不能采取老师建议的方法，于是便开始自己探索，甚至编写函数实现算法，最后发现overlay可以实现图层的叠加，但是也问题不断，譬如有些特殊区域不能与底图叠加，每一次overlay后颜色都变为灰阶，classname也需重新添加新的字段。多方求助，终于得知正规的叠加要在mosaic中实现，而且可以一次叠加多个图层。D、Recode篇：aoi我们选取了特殊地物或是错误区域，然后对修改类进行重新分类，除了对训练区的recode，还可以对整幅图recode，当然这一点也是最后才领悟到。E、精度检验篇：我们第一次做精度检验用的是没有nerghborhood的图，根据老师讲义操作无法实现，最后反复试验才知道原来调入内存的图应该是最后分类图，select viewer也应是原始影像，两部操作互换才能成功。虽然第一次只达到50.9%的精度，但已颇感欣慰。最后又对图和选点做了部分修改，nerghborhood后，达到了80以上。但对于山坡灌草，我还是认为分得不好。4、 专题图的制作：专题图我们在Arcgis中完成，要在erdas中把img文件先转为gis格式，这部分进展还是比较顺利，仍然是软件问题，虽然我保存了相对路径，但还是出现了文件转移后无法打开的局面。 整个成图制作占去了实习多半的时间，但是这个过程又是一次成长，熟悉了各种GIS软件，也体会到地理要素存取的原理。相比较而言，我认为Arc/Info在空间分析上更具优势，不仅对中文支持较好，而且arctoolbox提供了多种分析工具，专题图出图效果也较美观，不愧为GIS软件界名副其实的“元老”；而mapinfo则差一些，但是二者接口较好弥补了不足。ENVI和erdas是最近才熟悉的软件，二者相似性较大，erdas提供了各种文件转换格式用于导入Arc/Info中进行分析，但是仍然没有mapinfo做的好，而且在矢量图层的操作程序上略显笨拙。整体上来讲，软件各有自身的优点和不足，在图像处理上也各具特点，各有侧重。但它们却没有脱离“层”这一重要的概念，点、线、面分层存储是自始自终的主线，多种软件结合使用，扬长避短，是成图质量的关键。5、个人延伸： 最后专题图的制作我们其实只用了SPOT卫星的图像，而ikonos图像只是在目视判读时与SPOT图对比过，并没有参与成图过程。实习即将截止才意识到，我们可以利用ikonos图做出更加精准的土地利用分类图。于是我就试做了一下。以ikonos图像作为底图，在erdas中进行矢量图层的创建，开始只做了居民点的vector，用的是面状要素，最后发现必须使用线状要素，然后在arcinfo中重建拓扑形成多边形，再导入mapinfo中combine多边形进行相同多边形的归并，字段创建，属性添加，然后再转回erdas进行监督分类，但是工作进展到重建拓扑时便出现了问题，线状要素没有成功转成面状，由于字段丢失，没有出现我想要的效果，现在问题还在解决中，也是我进一步深化的方向，在mapinfo中直接数字化则是预留方案。【土地分异规律】 研究地最后的分类（不包含未知区域）是13种，对结果进行再归类（水浇玉米和旱地玉米合并，林地与灌木林合并），在erdas中得到各利用地的比例如下：分类名称像元数百分比（%）水域2349075居民地608321931玉米地928002946普通园地（菜地、果园、套种地）484701539西洋参地770024黄芪地3833122设施农业277009工矿用地946030未利用地1940062林灌地547871739草地430941368大榆树乡东南部为山地，东西横贯延庆全境最大的河流妫水河，山前是冲积扇平原，气候属温带与中温带、半干旱与半湿润带大陆季风性气候，四季分明。总体上，这一带主要以绿色用地为主，包括玉米地、普通园地（菜地、果园等）、特殊经济作物用地（黄芪、西洋参）和野生林灌草地，占整个图像约77。其中，玉米的分布面积最大，约29.5；林灌地、草地和普通园地次之，各占15左右。其次为人工设施用地，包括居民点、设施农业和工矿用地，约占20，还有少量的水体和未利用地。而气候带与大地形是影响大榆树乡土地宏观格局的主要原因，此外，人为干扰、山地小气候等局部因素使土地分异在微观地区呈现畸变。1、 植被分异格局：总体上，植被分布面积较大，多数为人工种植的耕地或园地，自然植被集中分布于东南面的山地。图上不难发现大榆树乡的主要作物为玉米，几乎遍布山地以外的平原地区。以妫水河为界，南部玉米地耕种方式为旱种，而北面为水浇种植，主要是由于大地形导致水源分布不均匀，相比之下，南部地势较北部高一些，因此北边的水分条件较好，适于玉米的大面积种植。园地主要分布在山前洪积扇的平原区，此外，个别居民点周围的玉米地中也有零星园地分布，虽然没有到所有的园地考察，但通过推测可知扇顶平原区主要是一些对水分要求不高的枣树和黄芪园地，延伸到扇中和扇缘处水分条件变好，主要是桃树、菊花等套种作物和当地特色经济作物西洋参；居民点周围的园地主要为菜地，种