行业领域:地质监测

需求背景:

公司研发的北斗观测环境复杂度检测设备,融合鱼眼相机、IMU模块与AI图像识别技术,实现对测站上空遮挡物的精准识别与卫星可见性预测。结合北斗历史数据与多准则决策方法,量化评估环境复杂度,预测数据完整率、载噪比等关键指标,为地质灾害监测、水利设施、交通边坡等高精度北斗应用场景提供科学选址与运维支持,提升数据质量与系统可靠性,降低部署成本。

需求描述:

1.多路径效应:信号并非直接来自卫星,而是经建筑物、地面、树木等反射后到达接收机,导致测量误差,是定位精度的“头号杀手”。

2.信号遮挡与衰减:高楼、桥梁、茂密树林等会遮挡卫星信号,导致可观测卫星数量减少,几何构型变差,甚至无法解算。

3.单一数据指标分析:仅依赖接收机提供的信噪比、卫星数等内部数据,只能间接、粗略地反映环境问题,无法定位具体的反射源和遮挡物。

可提供的助力:

1.在建设北斗CORS站、地质灾害监测站、气象观测站等固定站点前,使用该设备进行现场环境扫描,生成精确的“环境复杂度报告”,为选择最优站址提供科学依据。

2.对已建站进行定期巡检,及时发现因周边树木生长、新建建筑等导致的观测环境恶化问题,并给出整改建议(如修剪哪棵树的哪个方位)。

3.在移动测绘车上安装该设备,在采集数据的同时,记录轨迹上的观测环境信息,用于后续数据质量的评估和修正。