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页数:123

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出版时间:2009-1

价格:12.00元

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isbn号码:9787504651914

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图书标签:

• 测量学
• 测量实习
• 实验教程
• 工程测量
• 大地测量
• 仪器测量
• 数据处理
• 误差分析
• 实践教学
• 高等教育

《测量学实验实习教程》是一本面向高等院校学生，特别是测绘、工程、地理信息科学等相关专业的实验教材。本书旨在通过系统性的实验教学，帮助学生掌握测量学的基础理论知识，并熟练运用各种测量仪器和技术，解决实际工程测量问题。 全书内容紧密结合当前测量技术的发展趋势和工程实践需求，分为理论讲解、实验操作和实习报告三个主要部分。 第一部分：理论讲解 本部分深入浅出地阐述了测量学的基本原理和概念。从测量学的基本概念、误差理论入手，系统介绍了直线测量、角度测量、高程测量、距离测量等基础测量方法。同时，也涵盖了现代测量技术，如全站仪、GPS/GNSS的应用，以及相关的空间数据采集和处理技术。 测量学概论： 介绍测量学的定义、任务、发展历程，以及测量在国民经济建设中的重要作用。 误差理论与数据处理： 详细讲解测量误差的来源、分类、评定方法（如中误差、容许误差），以及如何进行数据平差、粗差剔除和成果表达。 测绘基准与坐标系统： 介绍国家大地测量基准、高程基准，以及各种坐标系统（如地方坐标系、国家坐标系、国际坐标系）的定义、转换与应用。 距离测量： 讲解测绳、测尺、光学测距仪、电子测距仪等设备的原理、使用方法及注意事项。 高程测量： 详细阐述水准测量的基本原理、仪器（如水准仪、水准尺）、操作步骤、精度要求，以及不同的水准测量方法（如精密水准测量、普通常用水准测量）。 角度测量： 介绍测角仪、经纬仪等仪器的基本结构、原理、度盘读数方法，以及水平角、竖直角的观测方法。 导线测量： 阐述导线测量的基本概念、类型（如闭合导线、控制导线）、观测内容、计算方法、精度要求，以及导线点布设原则。 地形图绘制： 介绍地形图的组成要素、等高线的绘制原理、方法，以及地形图的符号与注记。 现代测量技术： 重点介绍全站仪的原理、使用、数据采集与处理流程。简要介绍GPS/GNSS基本原理、接收机类型、定位模式，以及在工程测量中的应用。 第二部分：实验操作 本部分提供了大量详细的实验项目，每个实验项目都包含了： 实验目的： 明确本实验的学习目标和预期成果。 实验原理： 简要回顾与该实验相关的理论知识。 实验仪器与材料： 列出进行实验所需的所有仪器设备、工具和材料。 实验步骤： 提供清晰、分步的操作指南，指导学生如何正确操作仪器、进行观测和记录。步骤设计力求详细，涵盖仪器的架设、调试、读数、记录、复核等关键环节，避免出现歧义。 数据记录格式： 提供标准的数据记录表格，方便学生记录观测值，减少记录错误。 实验要求与注意事项： 强调实验过程中的关键技术要点、安全注意事项以及可能遇到的问题及解决办法。 实验思考题： 设计一些引导性问题，鼓励学生思考实验结果、误差来源及改进方法，加深对理论知识的理解。 实验项目涵盖了测量学从基础到进阶的各个方面，例如： 直线定向与距离测量实验： 熟悉测绳、测尺的使用，掌握直线定向和量距的基本方法。 水准测量实验： 掌握水准仪的架设、调平、读数，完成不同精度等级的水准测量任务，并进行数据处理。 经纬仪测角与测边实验： 学习经纬仪的安置、对中、整平，掌握水平角、竖直角的观测方法，并了解视距测法的基本原理。 全站仪测图实验： 熟练掌握全站仪的使用，包括站点设置、坐标测量、定向，完成小范围区域的平面图和高程控制测量。 导线测量实验： 学习导线测量仪器的架设、观测，掌握导线测量数据的计算与精度评定。 GPS/GNSS基础定位实验（可选）： 介绍GPS/GNSS接收机的基本操作，进行简单的点位测量，感受卫星导航技术的应用。 第三部分：实习报告 本书强调实验报告的重要性，并提供实习报告的撰写规范指导。学生需要根据每次实验的实际操作和数据处理结果，独立完成规范的实验报告。报告通常包括： 实验名称与日期 实验目的 实验原理（简述） 仪器设备 实验数据记录（原始数据） 数据计算与处理结果 误差分析 实验结论 思考与讨论 通过撰写实验报告，学生能够系统性地梳理实验过程，巩固所学知识，提高数据处理和分析能力，并培养严谨的科学写作习惯。 本书的特色 理论与实践紧密结合： 实验项目直接来源于实际工程测量中的常见任务，使学生在动手操作中理解理论。 仪器操作详细指导： 对各类测量仪器的操作步骤进行了细致的描述，力求让初学者也能轻松上手。 注重误差分析与数据处理： 强调科学的数据处理方法和误差分析，培养学生严谨的科学态度。 内容循序渐进： 实验项目从基础的距离、高程测量，逐步深入到导线测量、全站仪应用等复杂内容。 适应性强： 既可作为课堂实验教学使用，也适合学生课后自主学习和工程实践。 总而言之，《测量学实验实习教程》旨在为学生提供一个全面、系统、实用的测量学学习平台，帮助他们掌握现代测量技术，为未来的学习和工作打下坚实的基础。

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我是一位在职的结构工程师，近年来负责的项目对精度要求越来越高，旧有的知识体系已经有些跟不上了。我购买这本书纯粹是抱着“查漏补缺”的心态，没想到收获远超预期。这本书的编撰视角显得十分老道和全面，它似乎没有放过任何一个可能影响测量精度的细节。尤其在数据处理和误差控制这一块，它的论述达到了专业期刊的水准。它并没有停留在传统的三大误差分类上，而是引入了更现代的最小二乘平差原理的简化应用，尽管是简化版，但对于我们日常的精度评定已经绰绰有余了。更让我感到惊喜的是，它对不同类型测量仪器（从传统经纬仪到现代全站仪）在面对复杂环境（如强磁场、高粉尘）时的性能衰减和应对策略做了详尽的对比分析。这一点，很多国内的教材往往是一笔带过，但在实际高标准施工现场，这些“小细节”恰恰是决定成败的关键。这本书的行文风格偏向于严谨的学术论述，但又没有陷入纯理论的泥潭，总能适时地拉回到工程实际的考量上来，体现了作者深厚的实践功底。

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说实话，我一开始对这种“教程”类的书籍期望值不高，通常都是干巴巴的步骤罗列。但是这本《测量学实验实习教程》彻底颠覆了我的看法。它的强大之处在于其“实操指导性”的极致体现。它不仅告诉你“做什么”，更花了大量篇幅解释“为什么这么做”。我指的是那些关于仪器检校和日常维护的部分。比如，它对手动对中和强制对中的精度差异进行了定性分析，并给出了具体的允许误差范围。对于一个刚接触野外作业的学生来说，理解这些细微的差别至关重要，它能让你避免犯下那些初级但代价高昂的错误。我特别喜欢其中关于“仪器误差源的系统性排查”的章节，它像一本故障排除手册，把经纬仪的垂直轴不垂直、水准仪的补偿器失效等问题，都清晰地列出了检查步骤和校正方法。这种以问题为导向的编写结构，极大地提升了学习效率。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的野外老师傅，手把手教你如何驯服那些精密仪器，确保每一次测量都有据可依，结果可靠。

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拿到这本册子的时候，首先吸引我的是它的实用性导向——封面上的那些术语和图示，一看就知道是面向动手实践的。我主要关注的是其中关于“工程放样”和“变形监测”的章节。关于放样，它详细对比了直线放样、曲线放样（特别是复杂曲线）的各种技术路线，并给出了不同天气条件下对测距仪精度的修正建议，这在施工现场是经常需要快速决策的环节。更让我赞赏的是其变形监测部分的论述，它清晰地阐述了如何设计合理的监测方案（包括点位布设、观测频率、数据更新周期），以及如何利用统计学方法判断监测点的稳定性是否已经超出了预设的报警阈值。这本书没有回避实际工程中经常出现的“模糊地带”——即规范要求和现场条件不完全匹配的时候该如何处理。它提供的是一套决策的思路，而不是僵硬的教条。这本书的价值在于它帮助读者建立起了一种严谨的、面向结果的质量控制思维，使得实验实习不再是简单的“按步骤操作”，而是真正意义上的“技术训练”。

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这本书的阅读体验是极其流畅且富有启发性的。我是一个对理论推导不太擅长的学习者，但这本书在讲解过程中，总是能找到一种非常巧妙的方式来平衡数学的严谨性和概念的可理解性。它的章节逻辑性非常强，从宏观的控制测量到微观的误差分析，层层递进，让人感觉知识体系是完整闭合的。我注意到书中对现代测量技术如GNSS（全球导航卫星系统）的原理介绍也相当到位，没有为了赶时髦而堆砌概念，而是深入浅出地解释了基线解算和数据平差的基础逻辑。我印象深刻的是它对“测量基准”的探讨，它不仅限于国家标准，还涉及到了不同工程对局部坐标系建立的要求和实现方法，这在大型、跨区域的基建项目中至关重要。总体来看，这本书的视野非常开阔，它成功地将传统大地测量学的扎实根基与现代空间信息技术的快速发展有机地结合了起来，提供了一个既有深度又有前瞻性的学习框架。

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这是一本非常实用的工具书，对于初学者来说，简直是打开了一扇新世界的大门。我是在准备一个关于工程测量的课程项目时偶然接触到它的。首先，这本书的排版非常清晰，图文并茂，即便是那些复杂的几何原理，在插图的辅助下也变得直观易懂。我尤其欣赏它在基础概念讲解上的深度和广度，它不像有些教材那样只会罗列公式，而是会深入剖析每个测量方法背后的物理意义和误差来源。比如，在讲解水准测量时，它不仅详细介绍了仪器架设和读数步骤，还花了大篇幅讨论了大气折光、地面沉降等实际工作中必须考虑的干扰因素，这对于我们这些需要进行实际操作的学生来说，简直是如获至宝。书中提供的许多案例分析都来源于真实的工程现场，这使得理论知识与实践应用之间架起了一座坚实的桥梁。我记得有一次，我们在外场进行三角高程测量时遇到了一个棘手的视线遮挡问题，回去查阅这本书时，发现其中一个附录恰好讨论了如何通过调整观测点的角度来规避此类障碍，立刻茅塞顿开。这本书不仅仅是教会你怎么使用仪器，更重要的是教会你如何像一个专业的测量工程师那样去思考问题，去评估数据的可靠性。这种注重思维训练的教学方式，远比死记硬背公式要有效得多。

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