-
公开(公告)号：CN115047033A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210673547.2
申请日：2022-06-13
Applicant: 福州大学
IPC: G01N27/04
Abstract: 本发明涉及一种基于土体电导性能的土质滑坡基质吸力测试方法及系统，该方法包括以下步骤：1）建立基于土体电导性能的非饱和残积土基质吸力测量方法的计算公式：2）获取通过室内土坡降雨实验测得的非饱和土电导率‑含水率曲线实测数据；3）获取通过室内土坡降雨实验测得的非饱和土含水率‑基质吸力曲线实测数据；4）将测得的非饱和土电导率数据和非饱和土基质吸力数据代入该计算公式进行拟合，得到饱和度指数和拟合参数；5）将得到的饱和度指数和拟合参数代入该计算公式，得到土体的电导率‑基质吸力模型；对于非饱和土体，将其电导率代入所述电导率‑基质吸力模型，即求出土体基质吸力。该方法及系统有利于便捷、有效地测量土体基质吸力。
-
公开(公告)号：CN110700760B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201911019209.1
申请日：2019-10-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种多支盘锚固体系扩孔设备及施工方法，包括用以固定在土体锚孔处的固定板，所述固定板上连接有用以伸入锚孔中的空心管，固定板后侧通过液压缸连接有电机，所述电机的主轴上连接有穿过空心管的螺旋清土杆，所述空心管前端设置有由螺旋清土杆带动旋转并通过螺旋清土杆轴向移动控制伸缩的扩孔头。本发明多支盘锚固体系扩孔设备采用施压‑削土‑运渣的方法进行扩孔，使用方便快捷，扩孔效果好，可针对不同条件的岩土体，无论是软土还是高密实土体，都能利用该设备进行扩孔且扩孔效果显著；结构设计紧凑合理，不占用有限的锚孔空间，使扩孔效率最大化。
-
公开(公告)号：CN110164281A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910575066.6
申请日：2019-06-28
Applicant: 福州大学
IPC: G09B23/40
Abstract: 本发明涉及一种模拟台风暴雨条件下土体崩解特性的实验装置及方法，该实验装置包括模拟台风暴雨实验装置、量测装置、集液槽和用于放置土体试样的放样网板，模拟台风暴雨实验装置包括高位水箱、控制阀、流量计、配水管、配水支管网和多个洒水喷头，高位水箱经配水管连接配水支管网，各洒水喷头分布于配水支管网上，以在洒水时模拟降雨，控制阀和流量计设于配水管上，放样网板位于洒水范围内且通过吊绳吊设于实验支架下，量测装置的采集单元设于吊绳上，以采集土体试样的变化数据，集液槽位于放样网板下侧，以收集实验过程中土体试样崩解产生的土壤与水的混合液体。该实验装置及方法有利于模拟台风暴雨条件，揭示土体崩解特性。
-
公开(公告)号：CN118013695A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311844874.0
申请日：2023-12-29
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出一种基于风‑雨‑植被共同作用下的斜坡稳定性分析方法，根据现场勘察确定斜坡范围，确定斜坡土体物理力学参数；调查主要植被的根系生长情况和分布情况，计算得到根系附加粘聚力；模拟风荷载，进行拉力试验和单环入渗试验获得不同风速的土体饱和渗透系数；建立监测站，将含水率、基质吸力和雨量数据上传到监测云平台，根据监测数据建立VG模型；耦合Green Ampt入渗模型和边坡稳定性分析理论推导出基于风‑雨‑植被共同作用下的斜坡稳定性计算公式。本发明从多个维度全面、客观地反映了台风暴雨型植被斜坡稳定性的动态响应规律，揭示了强风、降雨、植被共同作用下斜坡土壤的水‑风‑力学性质，为台风暴雨作用下高植被覆盖区斜坡提供分析方法。
-
公开(公告)号：CN113780174B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202111063777.9
申请日：2021-09-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06F16/55 , G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出一种结合随机森林算法的高植被台风暴雨型滑坡识别方法，通过获取研究区多时相高精度光学遥感数据、坡度图、地形起伏度图及NDVI数据；以光学遥感数据、坡度、地形起伏度和归一化植被指数构建分类特征集，选取合适的训练样本和测试样本；依托ENVI中的随机森林算法构建工具构建随机森林模型，设置相关参数进行模型训练与地物识别；获得研究区光学遥感影像、坡度、地形起伏度和归一化植被指数识别分类后栅格图像，以光学遥感图像识别出的滑坡矢量数据为底图，再分别以坡度图、地形起伏度图和归一化植被指数数据图提取出的滑坡矢量数据为掩膜执行裁剪操作，得到多源数据识别的高精度滑坡点位图。提升了滑坡遥感识别的精度，实现更高效地提取滑坡信息。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113780175B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202111063778.3
申请日：2021-09-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06F16/55 , G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出一种高植被覆盖区台风暴雨型滑坡的遥感识别方法，通过建立台风暴雨型滑坡大数据模型，基于统计学研究得出导致滑坡发生的降雨阈值；通过阈值缩小滑坡识别的区域范围；获取研究区多时相高精度光学遥感数据，利用ENVI中的支持向量机工具对不同时间的遥感影像进行滑坡初步识别，获得初步识别滑坡的位置、规模及发生时间；设置坡度筛选集筛除滑坡初步识别集中的其他相似地物；设置合适的NDVI筛选集，使其对初步识别的滑坡范围进行矫正，实现细化滑坡周界。本发明所述的技术方案，实现了更加高效的提取高植被覆盖区台风暴雨型滑坡的位置、规模及发生时间，提升了滑坡遥感识别的精度。
-
公开(公告)号：CN115526117A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211350430.7
申请日：2022-10-31
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06F119/12
Abstract: 本发明涉及一种基于LSO‑RF模型的阶跃型滑坡位移速率预测方法，包括以下步骤:步骤S1:采集滑坡相关数据并处理，获得以日为单位的滑坡位移速率及相关因素；步骤S2:基于斯皮尔曼等级相关系数法以及灰色关联度分析法的结果对滑坡位移速率与各因素的关联程度综合考虑，双重选择预测模型的输入特征；步骤S3:将步骤S2获取的输入特征及滑坡位移速率历史数据构建数据集；步骤S4:构建LSO‑RF模型，基于训练集数据训练，得到训练后的LSO‑RF模型，并基于训练后的LSO‑RF模型，对滑坡位移速率进行预测。本发明能够实现对阶跃型滑坡位移速率的准确预测。
-
公开(公告)号：CN113780175A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111063778.3
申请日：2021-09-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06F16/55 , G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出一种高植被覆盖区台风暴雨型滑坡的遥感识别方法，通过建立台风暴雨型滑坡大数据模型，基于统计学研究得出导致滑坡发生的降雨阈值；通过阈值缩小滑坡识别的区域范围；获取研究区多时相高精度光学遥感数据，利用ENVI中的支持向量机工具对不同时间的遥感影像进行滑坡初步识别，获得初步识别滑坡的位置、规模及发生时间；设置坡度筛选集筛除滑坡初步识别集中的其他相似地物；设置合适的NDVI筛选集，使其对初步识别的滑坡范围进行矫正，实现细化滑坡周界。本发明所述的技术方案，实现了更加高效的提取高植被覆盖区台风暴雨型滑坡的位置、规模及发生时间，提升了滑坡遥感识别的精度。
-
公开(公告)号：CN113780174A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111063777.9
申请日：2021-09-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06F16/55 , G06F16/58 , G06F16/583 , G06F16/587 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出一种结合随机森林算法的高植被台风暴雨型滑坡识别方法，通过获取研究区多时相高精度光学遥感数据、坡度图、地形起伏度图及NDVI数据；以光学遥感数据、坡度、地形起伏度和归一化植被指数构建分类特征集，选取合适的训练样本和测试样本；依托ENVI中的随机森林算法构建工具构建随机森林模型，设置相关参数进行模型训练与地物识别；获得研究区光学遥感影像、坡度、地形起伏度和归一化植被指数识别分类后栅格图像，以光学遥感图像识别出的滑坡矢量数据为底图，再分别以坡度图、地形起伏度图和归一化植被指数数据图提取出的滑坡矢量数据为掩膜执行裁剪操作，得到多源数据识别的高精度滑坡点位图。提升了滑坡遥感识别的精度，实现更高效地提取滑坡信息。
-
公开(公告)号：CN110987067B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201911175606.8
申请日：2019-11-26
Applicant: 福州大学
IPC: G01D21/02
Abstract: 本发明涉及一种边坡灾害特征数据多源自适应采集与监测系统及方法，该系统包括采集装置和监测系统，所述采集装置包括采集终端和多种传感器，所述多种传感器包括雨量传感器、渗压传感器、孔隙水压力传感器、土压力传感器、深部位移计、地表位移计和土壤含水率传感器，各传感器分别安装于监测区域相应位置上，并分别与采集终端连接，以采集并上传监测数据，所述采集终端内设有无线传输模块，以通过无线网络与监测系统进行数据通信，将采集到的监测数据上传给监测系统；该系统及方法有利于对监测区域内的多源传感器数据进行自适应采集，减少资源消耗。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
40
records
(took 0.027 seconds)
