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2025-01-21 09:37:28水衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè): 水衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)利用衛(wèi)星遙感技術(shù)對(duì)水資源進(jìn)行遠(yuǎn)距離、大范圍、連續(xù)性監(jiān)測(cè)。通過(guò)捕捉和分析衛(wèi)星圖像數(shù)據(jù)，監(jiān)測(cè)水質(zhì)、水量、水環(huán)境等，提供準(zhǔn)確及時(shí)的水資源信息。廣泛應(yīng)用于水資源管理、環(huán)境保護(hù)、災(zāi)害預(yù)警等領(lǐng)域。有助于科學(xué)決策、優(yōu)化資源配置，對(duì)保障水資源安全、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

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?生態(tài)環(huán)境部發(fā)布《濱海核電廠溫排水衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范(試行)》

本標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定了濱海核電廠溫排水衛(wèi)星熱紅外遙感監(jiān)測(cè)的技術(shù)流程與方法。本標(biāo)準(zhǔn)適用于濱海核電廠溫排水產(chǎn)生的表層海水熱影響的監(jiān)督性監(jiān)測(cè)。

1372
2021-12-19
濱海核電廠溫排水衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè) 測(cè)技術(shù)規(guī)范

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水衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)問(wèn)答

2025-03-13 19:00:14數(shù)據(jù)分析軟件怎么監(jiān)測(cè): 數(shù)據(jù)分析軟件怎么監(jiān)測(cè)：全面提升數(shù)據(jù)洞察力與決策效率在現(xiàn)代商業(yè)環(huán)境中，數(shù)據(jù)已經(jīng)成為企業(yè)決策的重要基礎(chǔ)。為了從大量的數(shù)據(jù)信息中獲取有價(jià)值的洞察，數(shù)據(jù)分析軟件發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。如何高效監(jiān)測(cè)和分析這些數(shù)據(jù)，是每個(gè)企業(yè)在利用數(shù)據(jù)分析工具時(shí)必須面對(duì)的問(wèn)題。本文將探討數(shù)據(jù)分析軟件如何有效地監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)流、檢測(cè)異常、以及提供及時(shí)的報(bào)告，幫助企業(yè)提升運(yùn)營(yíng)效率和決策質(zhì)量。一、數(shù)據(jù)分析軟件的監(jiān)測(cè)功能概述數(shù)據(jù)分析軟件的核心功能之一便是數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)。這些軟件通過(guò)多種方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的變化趨勢(shì)以及系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)，幫助企業(yè)及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在問(wèn)題。通過(guò)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)的傳輸、處理、存儲(chǔ)和分析等各個(gè)環(huán)節(jié)，數(shù)據(jù)分析軟件能夠保證數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性以及時(shí)效性。監(jiān)測(cè)過(guò)程通常包括兩個(gè)方面：數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控和數(shù)據(jù)流監(jiān)控。數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控是指確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，避免由于輸入錯(cuò)誤或系統(tǒng)故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)偏差。而數(shù)據(jù)流監(jiān)控則側(cè)重于分析數(shù)據(jù)的流動(dòng)性和動(dòng)態(tài)變化，確保數(shù)據(jù)能夠按照預(yù)定的流程順利流通，不會(huì)受到外部因素的干擾。二、數(shù)據(jù)異常檢測(cè)與預(yù)警功能在數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)過(guò)程中，異常檢測(cè)是另一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。數(shù)據(jù)分析軟件通過(guò)設(shè)置合理的閾值和規(guī)則，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)流中的異常波動(dòng)。這些異常波動(dòng)可能意味著系統(tǒng)存在故障、操作錯(cuò)誤，或者數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。通過(guò)數(shù)據(jù)分析軟件，企業(yè)能夠在問(wèn)題發(fā)生之前或初階段便獲得警報(bào)，從而采取必要的應(yīng)對(duì)措施，避免問(wèn)題的進(jìn)一步擴(kuò)大。異常檢測(cè)的方式通常包括基于統(tǒng)計(jì)模型的檢測(cè)、機(jī)器學(xué)習(xí)算法的自適應(yīng)調(diào)整以及基于歷史數(shù)據(jù)的比對(duì)分析等。無(wú)論是哪種方式，核心目標(biāo)都是通過(guò)智能化的監(jiān)測(cè)手段，盡早識(shí)別異常、減少人工干預(yù)，提高數(shù)據(jù)的處理效率。三、實(shí)時(shí)報(bào)告與決策支持高效的數(shù)據(jù)分析軟件不僅僅關(guān)注數(shù)據(jù)的收集與監(jiān)測(cè)，它還應(yīng)具備提供實(shí)時(shí)報(bào)告和決策支持的能力。通過(guò)數(shù)據(jù)可視化功能，數(shù)據(jù)分析軟件將復(fù)雜的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)為簡(jiǎn)潔明了的圖表和報(bào)告，幫助決策者更快地理解數(shù)據(jù)背后的含義。這些報(bào)告可以涵蓋多維度的數(shù)據(jù)分析，包括趨勢(shì)分析、對(duì)比分析、預(yù)測(cè)分析等，從而幫助管理者做出更加準(zhǔn)確的決策。數(shù)據(jù)分析軟件還可以根據(jù)監(jiān)測(cè)結(jié)果自動(dòng)生成定期報(bào)告，或者根據(jù)具體的需求提供定制化的報(bào)告。這些報(bào)告不僅可以提升數(shù)據(jù)分析的透明度，還能夠幫助企業(yè)更好地評(píng)估運(yùn)營(yíng)狀況、市場(chǎng)動(dòng)態(tài)以及業(yè)務(wù)策略的效果。四、數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性監(jiān)測(cè) 在數(shù)據(jù)分析和監(jiān)測(cè)的過(guò)程中，數(shù)據(jù)安全與合規(guī)性是不可忽視的因素。現(xiàn)代數(shù)據(jù)分析軟件不僅具備數(shù)據(jù)加密、訪問(wèn)控制、數(shù)據(jù)備份等功能，還能夠確保數(shù)據(jù)處理過(guò)程中符合相關(guān)的法律法規(guī)要求。通過(guò)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)使用權(quán)限、訪問(wèn)記錄和操作日志，企業(yè)可以確保數(shù)據(jù)的合法合規(guī)性，防止數(shù)據(jù)泄露和濫用的風(fēng)險(xiǎn)。總結(jié) 數(shù)據(jù)分析軟件的監(jiān)測(cè)功能不僅僅是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤，更是提升企業(yè)運(yùn)營(yíng)效率和決策質(zhì)量的關(guān)鍵手段。從數(shù)據(jù)質(zhì)量監(jiān)控、異常檢測(cè)，到實(shí)時(shí)報(bào)告生成，再到數(shù)據(jù)安全保障，數(shù)據(jù)分析軟件已經(jīng)成為現(xiàn)代企業(yè)不可或缺的工具。通過(guò)這些監(jiān)測(cè)功能，企業(yè)能夠更好地挖掘數(shù)據(jù)背后的價(jià)值，做出更為和高效的業(yè)務(wù)決策，終實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的持續(xù)增長(zhǎng)和發(fā)展。

2023-06-12 10:35:36轉(zhuǎn)載 | 高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（六）監(jiān)督分類: 高光譜遙感數(shù)據(jù)處理系列（六）非監(jiān)督分類是一種面對(duì)數(shù)據(jù)本身的分類方法，與之相對(duì)應(yīng)的：監(jiān)督分類，則是面向先驗(yàn)知識(shí)的分類方法。監(jiān)督分類是指給定已知類型的數(shù)據(jù)，通過(guò)建模的方式將這些數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)的類型建立映射關(guān)系，并將這種關(guān)系應(yīng)用到未知類型的數(shù)據(jù)上的過(guò)程。如果每種類型用一個(gè)數(shù)字來(lái)表示，分類任務(wù)可以看做回歸分析的一種特例。主界面分區(qū)ROI工具監(jiān)督分類需要有已知類型的數(shù)據(jù)集作為先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行訓(xùn)練，稱為訓(xùn)練集。一般可以通過(guò)目視解譯，或者實(shí)地樣方調(diào)查的方式獲取訓(xùn)練集。構(gòu)建訓(xùn)練集的方法如下：在主菜單②工具欄中點(diǎn)擊打開Region of Interest（ROI) Tool，進(jìn)行興趣區(qū)選取：ROI工具最基本的ROI選取過(guò)程如上圖所示，首先選擇①工具添加新的ROI范圍，在②中調(diào)整ROI的名稱和顏色，在③中選擇繪制ROI的圖形形狀，④在圖上繪制ROI，完成后右鍵Accept shape type。如果想要繪制帶有空洞的圖形，可以點(diǎn)擊復(fù)選框⑤所示的Multi Part復(fù)選框，然后在影像上繪制兩個(gè)疊加的圖形，完成后右鍵 Accept。使用File可以進(jìn)行ROI圖層的讀取與保存如果選取好了ROI可以使用Options可以利用對(duì)ROI本身進(jìn)行融合（Merge（Union/Intersection）ROI）,計(jì)算離散度（Compute ROI Separability），或者使用對(duì)ROI范圍內(nèi)的圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)（Compute Statistics from ROIs）。另外也可以使用ROI對(duì)圖像進(jìn)行裁剪。除了使用不同形狀進(jìn)行框選，還可以使用像元，自動(dòng)區(qū)域生長(zhǎng)，閾值選取等方式產(chǎn)生ROI。在ENVI的幫助文件中詳細(xì)介紹了這些工具的使用方法。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側(cè)Contents選項(xiàng)卡中的:book:ROIs, Vectors, Annotations，請(qǐng)讀者自行查閱。監(jiān)督分類在訓(xùn)練集選擇完畢后就可以進(jìn)行監(jiān)督分類，ENVI中提供了多種監(jiān)督分類的工具，包括：平行六面體（Parallelepiped）最小距離（Minimum Distance）馬氏距離（Mahalanobis Distance）最大似然（Maximum Likelihood）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Net）支持向量機(jī)（Support Vector Machine）波譜角（Spectral Angle Mapper）這里我們介紹兩種監(jiān)督分類方法，最大似然法和波譜角方法。01最大似然法在ENVI的幫助文件中詳細(xì)介紹了各種分類方法的原理。在主界面①菜單欄 Help 中打開-> 在左側(cè)Contents選項(xiàng)卡中Classification->Supervised Methods中，最大似然法定義為:最大似然分類假設(shè)每個(gè)波段中每個(gè)類別的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)呈正態(tài)分布，并計(jì)算給定像素屬于特定類別的概率。每個(gè)像素被分配到具有最高概率（即最大似然）的類別。根據(jù)該定義，最大似然法將每個(gè)類別投影到特定的分布上，分類問(wèn)題被轉(zhuǎn)化為分布相似性問(wèn)題。在主界面⑤中搜索Maximum Likelihood打開最大似然分類工具。首先要選擇進(jìn)行訓(xùn)練的數(shù)據(jù)，需要強(qiáng)調(diào)的是，我們選擇在上篇文中生成的主成分分析的結(jié)果進(jìn)行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細(xì)描述。分類結(jié)果如下所示：02波譜角方法光譜角映射器 (SAM) 是一種基于物理的光譜分類，它使用 n 維角度將像素與參考光譜進(jìn)行匹配。該算法通過(guò)計(jì)算光譜之間的角度并將它們視為維數(shù)等于波段數(shù)的空間中的向量來(lái)確定兩個(gè)光譜之間的光譜相似性。SAM 使用的端元光譜可以來(lái)自 ASCII 文件或光譜庫(kù)，或者您可以直接從圖像中提取它們（作為 ROI 平均光譜）。SAM 比較端元譜向量與 n 維空間中每個(gè)像素向量之間的角度。較小的角度代表與參考光譜更接近。在主界面⑤中搜索Spectral Angle Mapper打開光譜角工具，在端元集合（Endmember Collection：SAM）中導(dǎo)入選取的ROI，將上一步選取的ROI所在范圍的光譜均值作為特定類別的標(biāo)準(zhǔn)光譜。SAM的本質(zhì)是將分類問(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)比未知類別數(shù)據(jù)與標(biāo)準(zhǔn)光譜的余弦距離的問(wèn)題。需要強(qiáng)調(diào)的是，我們選擇主成分分析的結(jié)果進(jìn)行分類，而不是影像本身，具體原因在上篇文章中有詳細(xì)描述。分類結(jié)果如下所示：小結(jié)本文中我們介紹了兩種監(jiān)督分類的方法，相對(duì)于非監(jiān)督分類，監(jiān)督分類通過(guò)融入先驗(yàn)知識(shí)，提供了有明確類別的結(jié)果，這大大減少了進(jìn)行后續(xù)處理的成本。但是對(duì)于遙感應(yīng)用來(lái)說(shuō)，獲取地面真值的成本較高，通過(guò)目視解譯的方式會(huì)不可避免地引入人為誤差，給結(jié)果帶來(lái)不確定性。正如上一篇文章提到，數(shù)據(jù)和特征決定了分類的上限，而分類的方法只能逼近這個(gè)上限。如何構(gòu)建質(zhì)量高、數(shù)量多的訓(xùn)練集，權(quán)衡成本是監(jiān)督分類需要考慮的問(wèn)題。

2023-05-09 09:29:50Ecodrone?一體式高光譜-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)——森: 在陸地生態(tài)系統(tǒng)中，森林是最大的有機(jī)碳庫(kù)，是陸地中重要的碳匯和碳源，因此了解森林生態(tài)系統(tǒng)在碳循環(huán)中的作用，對(duì)于研究陸氣系統(tǒng)的碳循環(huán)乃至全球碳循環(huán)都是一個(gè)基礎(chǔ)，具有重要的意義。易科泰光譜成像與無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)研究中心最新推出Ecodrone?一體式高光譜-激光雷達(dá)無(wú)人機(jī)遙感系統(tǒng)，助力森林碳循環(huán)研究及應(yīng)用。性能特點(diǎn)：8旋翼專業(yè)無(wú)人機(jī)遙感平臺(tái)，搭載VNIR/NIR高光譜成像、機(jī)載PC及激光雷達(dá)可飛行作業(yè)20分鐘以上，有效覆蓋面積超10ha厘米級(jí)地面分辨率，50m高度高光譜成像地面分辨率達(dá)3.5cm，30m高度（用于高分辨率林木表型分析）地面分辨率可達(dá)2cm50m高單樣線飛行作業(yè)可自動(dòng)采集形成寬度36m的樣帶高光譜成像大數(shù)據(jù)高密度三維點(diǎn)云，精確度2.5cm，最高可達(dá)3次回波，50m飛行高度點(diǎn)云密度700pts/m2專業(yè)無(wú)人機(jī)遙感技術(shù)方案，同步獲取高光譜與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，應(yīng)用軟件可直接得出近百種植被光譜反射指數(shù)、高密度三維點(diǎn)云、三維測(cè)量數(shù)據(jù)、分類點(diǎn)云、DTM等應(yīng)用于大范圍、多維度的森林遙感研究、碳循環(huán)研究、林木三維表型測(cè)量、植被資源調(diào)查、森林物種多樣性研究、植被生物及非生物脅迫分析、環(huán)境及生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化研究等案例一：森林碳庫(kù)分布研究森林地上生物量（AGB）的估算對(duì)于碳循環(huán)建模和氣候變化緩解方案的制定至關(guān)重要。來(lái)自意大利、美國(guó)和英國(guó)的研究人員將主動(dòng)和被動(dòng)傳感器結(jié)合，其中被動(dòng)型高光譜數(shù)據(jù)記錄了潛在與森林生物量相關(guān)的冠層光譜信息，并將這些信息與主動(dòng)型小型激光雷達(dá)獲取的參數(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了在不同尺度上對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)的有機(jī)碳分布進(jìn)行遙感計(jì)算。研究區(qū)域位于塞拉利昂的戈拉雨林國(guó)家公園 (GRNP) 內(nèi)，處于西非潮濕的上幾內(nèi)亞森林帶的最西端，該地區(qū)的森林主要為濕潤(rùn)低地常綠林，部分地區(qū)主要為干燥低地常綠和半落葉林類型。圖1.1 位于塞拉利昂和利比里亞之間的研究區(qū)域研究人員采用偏最小二乘回歸（PLSR）處理多輸入和多重共線性問(wèn)題，計(jì)算投影中的重要性變量（VIP），以評(píng)價(jià)各預(yù)測(cè)因子對(duì)生物量的重要性。結(jié)果表明，當(dāng)單獨(dú)使用高光譜波段時(shí)，其預(yù)測(cè)能力有限(R2 =0.36)，用植被指數(shù)替代高光譜波段的改善較小(R2 =0.67)，僅基于激光雷達(dá)指標(biāo)，PLS預(yù)測(cè)AGB的決定系數(shù)（R2）為0.64，當(dāng)再將高光譜波段添加到激光雷達(dá)度量中，精度得到了適度的提高（R2 =0.70）。圖1.2 （左）不同輸入的預(yù)測(cè)與現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)AGB的散點(diǎn)圖：(A)激光雷達(dá)指標(biāo)，(B)高光譜波段，(C)激光雷達(dá)指標(biāo)和 VI，(D)激光雷達(dá)指標(biāo)和高光譜波段；（右）7個(gè)高度等級(jí)，每個(gè)等級(jí)間隔10m的70個(gè)樣地(總面積= 87500m2)范圍的AGB和樹木數(shù)量森林是碳的主要吸收者，它所固定的碳相當(dāng)于其他植被類型的2倍，本研究中提出的高光譜和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)融合相關(guān)的發(fā)現(xiàn)非常具有意義，有助于擴(kuò)大該系統(tǒng)數(shù)據(jù)融合適用性的研究，進(jìn)而對(duì)全球氣候變化研究做出更重要的貢獻(xiàn)。案例二：森林碳匯定量評(píng)估比較森林地上生物量生物量是影響氣候變化和森林生產(chǎn)力的重要因素，因此評(píng)估森林對(duì)碳匯和碳循環(huán)的貢獻(xiàn)程度具有重要的意義。韓國(guó)科研人員借助高精度激光雷達(dá)數(shù)據(jù)、數(shù)字航空攝影測(cè)量圖像、高光譜圖像等空間信息，對(duì)森林碳匯信息進(jìn)行定量評(píng)估。研究區(qū)位于韓國(guó)慶尚南道巨濟(jì)市，該區(qū)域森林密度相對(duì)較低，樹種多樣，森林資源豐富，選取研究區(qū)內(nèi)2km*2km的區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)采集?；诟吖庾V數(shù)據(jù)中每個(gè)樹種的光譜信息，使用馬氏距離法對(duì)樹種進(jìn)行精確分類，基于高密度的LiDAR數(shù)據(jù)提取森林資源。圖2.1 從左至右依次為：研究區(qū)；激光雷達(dá)數(shù)據(jù)；高光譜圖像圖2.2 （左）樹種分類結(jié)果；（右）利用高密度激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提取地理和森林資源的結(jié)果將激光雷達(dá)與數(shù)字航拍圖像、高光譜圖像相結(jié)合計(jì)算了混交林、針葉林和闊葉林的碳匯，同時(shí)通過(guò)對(duì)森林資源的樹種和年齡信息進(jìn)行量化，借助激光雷達(dá)和數(shù)字圖像信息對(duì)樹種、年份、區(qū)域的碳匯進(jìn)行計(jì)算。利用激光雷達(dá)信息和圖像分析的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)選定的區(qū)域、行政區(qū)、年份進(jìn)行森林信息和碳匯評(píng)估分析，實(shí)現(xiàn)了精確地碳匯信息提取，結(jié)果如2.3/2.4所示。圖2.3 多傳感器結(jié)合的混交林、針葉林和闊葉林的碳匯估算結(jié)果圖2.4 基于激光雷達(dá)和圖像信息的森林信息和碳匯評(píng)估，從左至右：第一行（激光雷達(dá)數(shù)據(jù)；DSM；DEM；樹高信息）；第二行（樹種信息圖；增長(zhǎng)量分析圖；碳吸收分布圖；土地覆蓋圖）易科泰生態(tài)技術(shù)公司致力于生態(tài)-農(nóng)業(yè)-健康研究發(fā)展與創(chuàng)新應(yīng)用，為碳源碳匯定量評(píng)估、植被資源調(diào)查、生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)、森林遙感研究、林木表型分析、林業(yè)測(cè)繪等領(lǐng)域提供一體化多傳感器立體遙感技術(shù)方案。參考文獻(xiàn)：[1] Laurin G V, Chen Q, Lindsell J A, et al. Above ground biomass estimation in an African tropical forest with lidar and hyperspectral data[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2014, 89: 49-58.[2] Choi B G, Na Y W, Shin Y S. A Comparative Study of Carbon Absorption Measurement Using Hyperspectral Image and High Density LiDAR Data in Geojedo[J]. Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, 2017, 35(4): 231-240.

2023-08-09 13:27:08如何提高基坑監(jiān)測(cè)中錨桿拉力監(jiān)測(cè)精度: 　　錨桿拉力監(jiān)測(cè)是在基坑工程中十分重要的環(huán)節(jié)，它可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)錨桿的受力情況，確保工程的穩(wěn)定性和安全性。為了準(zhǔn)確測(cè)量錨桿的拉力，我們需要采用專用的測(cè)力設(shè)備，并滿足一定的精度要求。　　一、進(jìn)行錨桿拉力測(cè)量的時(shí)候需要選擇專用的錨桿應(yīng)力計(jì)，如何是鋼筋錨桿，可以使用振弦式鋼筋計(jì)或者應(yīng)變計(jì)進(jìn)行測(cè)量。對(duì)于鋼筋束錨桿拉力測(cè)量時(shí)候，需要分別對(duì)每根鋼筋進(jìn)行受力監(jiān)測(cè)。　　第二，在選擇監(jiān)測(cè)儀器的時(shí)候，要考慮其量程和精度要求。通常，錨桿應(yīng)力計(jì)、鋼筋計(jì)和應(yīng)變計(jì)的量程能夠是設(shè)計(jì)ZUI大拉力值的1.2倍，以確保能夠覆蓋可能出現(xiàn)的zui大受力情況。同時(shí)，量測(cè)精度不宜低于0.5%F·S，分辨率不宜低于0.2%F·S，這樣能夠zui大程度保證測(cè)量結(jié)果的準(zhǔn)確性?！　〉谌诎惭b儀器進(jìn)行監(jiān)測(cè)之前，應(yīng)該先將鋼筋計(jì)、應(yīng)力計(jì)等儀器讀取一個(gè)穩(wěn)定的初始值。這樣當(dāng)后面錨桿的受力狀態(tài)發(fā)生變化的時(shí)候可以通過(guò)對(duì)比得出具體的受力情況以及變化的狀態(tài)。一旦出現(xiàn)問(wèn)題可以及時(shí)采取相應(yīng)的措施來(lái)保證工程的穩(wěn)定和安全?！　∫陨暇褪悄暇f思工程儀器給大家介紹的關(guān)于基坑監(jiān)測(cè)方法及精度要求之錨桿拉力監(jiān)測(cè)相關(guān)內(nèi)容，在實(shí)阿際工程中，相關(guān)人員應(yīng)嚴(yán)格按照規(guī)定操作，并定期檢查和維護(hù)監(jiān)測(cè)設(shè)備，以確保其正常運(yùn)行和準(zhǔn)確測(cè)量錨桿拉力。