基于深度学习与时空数据挖掘的工程测量多尺度数据智能处理及不确定性量化分析.pdfVIP

中文科技期刊数据库（文摘版）工程技术

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基于深度学习与时空数据挖掘的工程测量多尺度数据智

能处理及不确定性量化分析

郭丽丽

邯郸市城市轨道交通建设发展中心，河北邯郸056000

摘要：本研究针对工程测量数据在多尺度下的复杂性与不确定性难题，创新性地将深度学习与时空数据挖掘技术

深度融合，构建工程测量多尺度数据智能处理及不确定性量化分析体系。通过多源异构数据的时空特征提取、多

尺度融合处理模型构建，以及不确定性的动态量化与可视化分析，实现对工程测量数据的高效处理与精准评估。

研究成果为工程测量领域的智能化发展提供理论支撑与技术路径，有效提升工程建设的质量与安全性。

关键词：深度学习；时空数据挖掘；工程测量；多尺度数据处理；不确定性量化；智能分析

中图分类号：TP274

0引言息丢失。在时间尺度上，工程全周期数据具有显著的

动态性：项目规划阶段依赖静态地形地貌测绘数据，

在现代工程建设中，工程测量是获取空间地理信

施工过程中需实时处理结构位移、沉降等高频监测数

息的核心环节。随着北斗导航、无人机遥感、激光雷

据（如桥梁健康监测系统以秒级频率采集应变数据），

达等技术普及，测量数据呈现多源、多尺度与动态化

运维阶段更涉及长期趋势分析。传统时序处理方法（如

特征。但传统处理方法存在显著局限：难以提取海量

滑动平均、傅里叶变换）难以捕捉数据中的突变特征

数据的时空特征，多尺度转换易造成信息损失，环境

[1]（如地震、极端天气引发的瞬时形变），且不同时间

干扰与设备误差导致数据不确定性加剧。深度学习在

尺度数据（如年度沉降趋势与实时振动数据）的融合

特征提取与模式识别方面优势显著，时空数据挖掘可

[3]

缺乏有效机制，导致信息利用率不足。

解析数据时空演变规律。二者的融合为工程测量领域

带来创新契机。本研究聚焦构建深度学习与时空数据1.2不确定性来源分析

挖掘相结合的智能处理体系，旨在突破传统技术瓶颈，工程测量数据的不确定性源于设备、环境与人为

实现工程测量多尺度数据的高效处理，以及数据不确因素的多重耦合。设备误差具有系统性与随机性双重

定性的精准量化，为工程建设提供更可靠的数据支持。属性：GNSS接收机受多路径效应、电离层延迟影响，

定位误差可达分米级；LiDAR设备在扫描复杂地貌时，

1工程测量多尺度数据处理与不确定性分析

因激光反射角差异产生点云密度不均与测距偏差；传

的现状与挑战

统全站仪的对中整平误差、视准轴误差也直接影响测

1.1多尺度数据处理的复杂性量精度。环境因素呈现显著的时空变异性：恶劣天气

工程测量数据的多尺度特性呈现空间与时间的双（暴雨、沙尘）导致遥感影像信噪比降低，影响地物

重维度交织，构成了数据处理的核心挑战。在空间尺识别准确性；强