基于趋势面的多波束测深粗差剔除研究

多波束测深的过程会受到多种因素的影响,必须对测深数据进行粗差剔除,以便获得能够真实反映海底地形的测深数据。简要介绍多波束测深数据粗差剔除方法,基于趋势面滤波进行实践验证,针对不同的地形,给出了较适用的滤波模型。     

综合地表与深部位移监测数据的滑坡多目标加权位移反分析方法

针对滑坡参数反演存在的多目标优化问题,同时为弥补滑坡深部位移监测点位稀疏的不足,提出了一种综合地表与深部位移监测数据的滑坡多目标加权位移反分析方法。该方法利用地表与深部位移监测数据构建多目标位移反分析模型,采用抗差Helmert方差分量估计法计算各类位移观测量的抗差验后随机模型,优化反演模型的权参数。试验结果表明:深部位移信息量不足会导致位移反分析结果出现严重偏差,综合地表与深部位移信息的反演结果更为准确;基于抗差Helmert方差分量估计的多目标加权位移反分析方法不仅可以合理确定不同类型观测数据的权重,还能够有效抵制异常粗差对反演结果的影响,提高了反演计算精度。     

Baarda法在建筑物变形监测粗差剔除中的应用

建筑物变形监测过程中,由于受到周围环境等因素的影响,观测值中常常包含各种粗差。为了提高观测成果的精度,本文采用Baarda粗差剔除法对建筑物变形监测数据进行了过滤。结果显示,此方法可有效发现并滤除观测粗差。     

基坑支护结构深层位移监测数据处理方法研究

从基坑支护结构深层位移监测的特点出发，分析了监测数据中系统误差和粗差的性质，提出了消除系统误差和自适应剔除粗差的方法和步骤，建立了基于三次样条函数的基坑深层位移监测数据模型，并以实例进行了验证。     

抗差多速率模型与抗差自适应Kalman滤波性能对比

将IGGIII抗差方案与小波变换相结合,通过高频小波系数对粗差进行探测,用局部预测值对其进行替代;并将观测数据的多速率信息抽取用于状态估计,建立抗差多速率模型,将其应用于工程建筑物的变形监测数据处理中。通过与抗差自适应Kalman滤波的结果对比,表明了抗差多速率模型具有抵御多种粗差的能力;对观测数据中的信息进行了有效利用,使得滤波估计的精度高于抗差自适应Kalman滤波。     

利用数据挖掘的滑坡监测数据处理流程

为有效处理海量、多种类的滑坡监测数据,提出了基于数据挖掘的滑坡监测数据处理流程。以白家包滑坡为例,利用k-means算法对监测数据进行定性处理,进而利用Apriori算法分析滑坡形变的诱发因素。实验结果表明,提出的流程能有效地处理滑坡监测数据,并发掘到有助于人们认识滑坡形变及其原因的知识。     

回归分析在大桥沉降监测预测中的应用

在对多期桥梁沉降变形监测数据预处理、观测数据粗差剔除方法分析研究的基础上,提出了基于代表性沉降数据、采用回归分析法对大桥沉降形变进行预测的方法,并在东明黄河公路大桥沉降变形监测项目中得到了成功应用,结果验证了该方法的有效性,研究结论可为桥梁变形监测数据处理及预测预报提供借鉴。     

利用基于抗差垂直向方差分量估计的GPS-InSAR数据融合方法反演三维形变场

GPS-InSAR数据融合解算三维形变场模型易受观测值粗差影响,且基于方差分量估计的定权方法不具备抵御粗差能力,计算效率低下。鉴于此,本文提出了一种基于抗差垂直向方差分量估计的GPS-InSAR融合解算模型,利用方差分量估计方法及抗差估计理论,通过对观测值最优化分类并进行选权迭代,精确分配权重,进而有效计算三维形变场。试验结果表明,该方法能有效抵御观测值粗差不利影响,提高三维形变场反演精度,提升逐点式计算的三维形变场效率。     

一种顾及观测质量信息的自适应抗差Kalman滤波方法

针对观测数据含有异常粗差且无多余观测的应用情形,提出一种顾及观测质量信息的自适应抗差Kalman滤波方法。该方法两步计算得到自适应因子和抗差等价权矩阵,即首先利用顾及观测质量信息的抗差Kalman滤波得到消除观测粗差影响的参数估计值,然后根据该值构造动力学模型误差判别统计量并计算自适应因子。以某边坡GPS变形监测数据序列处理为例,利用RPDOP(Relative Position Dilution of Precision)值作为观测质量信息进行处理分析,结果表明该方法能够有效控制动力学模型误差和观测粗差对滤波估值的影响。     

基于三角网滤波检验的KD树粗差剔除法

针对机载Li DAR点云数据的粗差剔除和滤波,直接关系到后续数据处理的精度,本文运用KD树组织数据建立三维索引,快速查找并计算目标点与k个最近邻点的平均距离,根据距离阈值判断并剔除粗差点。实验选取3种典型测区的点云数据进行实验,分别采用形态学粗差剔除法和本文粗差剔除法对3组点云数据进行粗差剔除,并采用渐进不规则三角网滤波法对原始点云数据及两种粗差剔除结果进行滤波,对结果进行对比分析。结果验证,本文方法能有效剔除点云粗差,提高后续滤波结果的精度。     

GPS及InSAR数据支持下的甘肃黑方台滑坡监测云平台设计与分析

通过对主流云计算平台技术的深入研究和思考，针对滑坡灾害监测数据量大、数据类型多这一特点，设计了基于GPS及InSAR数据的滑坡监测云平台；并以甘肃黑方台滑坡为例，使用ArcGIS对该滑坡进行了风险评估和分析。Hadoop技术的应用明显提高了滑坡监测中海量数据存储和处理的效率，为云计算技术在灾害监测方面的进一步应用进行了有益的探索。     

地基SAR在滑坡形变监测中的应用

地基InSAR是近年发展起来的基于地基SAR (GB-SAR)获取地表形变的一种新的技术手段,分辨率高、可实时监测,实现毫米级形变监测精度,为近距离滑坡实时监测与预警提供了先进的技术手段。本文首先以澜沧江某滑坡体为研究对象,在滑坡体对岸设立固定站点,按固定频率进行GB-SAR数据采集;然后通过先后两景影像形成干涉对,利用相干阈值方法提取相干点目标;最后利用形变模型提取滑坡体形变结果。研究表明,地基SAR可获得整个滑体形变边界、形变大小空间分布及时间变化历程,对滑坡体灾害实时监测非常有效,可为滑坡灾害监测及预警提供参考。     

迁移学习支持下的高分影像山地滑坡灾害解译模型

无人机低空遥感是近年来新兴的一种快速获取灾情信息的手段,如何利用无人机高分影像构建滑坡灾害解译模型是实现快速自动解译滑坡的关键。针对该问题,对比了多种影像特征提取方法,将迁移学习(TL)特征和支持向量机(SVM)引入到构建滑坡灾害自动解译模型中,提出了一种TL支持下的高分影像滑坡灾害解译模型。选取5·12汶川地震及4·20芦山地震系列无人机影像构建了滑坡灾害样本库并进行了实验,TL特征方法整体分类准确度ACC为95%,ROC达到0.98,识别准确率达到97%。结果表明,所提方法可用于高分影像滑坡自动解译,同时可用于大面积高分影像中快速山地滑坡灾害定位及检测。     

融合工程地质资料与GNSS高精度监测信息的黑方台党川黄土滑坡稳定性研究

针对当前滑坡稳定性评价方法难以准确获取评价结果的突出问题,本文提出了一种融合地下水、工程地质钻孔信息及灌溉资料等工程地质资料与GNSS观测的黄土滑坡稳定性评价方法。首先,基于高分辨率影像、高精度DEM、地层地貌等多源异构数据,建立滑坡精细三维地质模型体;然后,将滑坡外部高精度GNSS监测数据作为模型外部约束条件,进一步构建起融合工程地质资料与GNSS观测的黄土滑坡稳定性综合评价模型。本文方法能够将滑坡外部大地测量高精度监测数据与工程地质数值模拟手段有机融合,实现了滑坡外部形变信息与内部变形机制的有效耦合。通过我国典型黄土滑坡域甘肃黑方台党川实际发生的两起滑坡失稳事件验证表明,本文方法可有效地提高滑坡稳定性评价结果的精度及可靠性,获取了与试验区域滑坡实际失稳情况相一致的结果:HF06/07 GNSS监测点首先失稳,其次是HF09监测点失稳,最后是HF05监测点失稳。基于本文方法获取的滑坡失稳顺序与实际滑坡发生顺序高度一致,显著优于现有的滑坡失稳数值模拟法。     

卫星雷达遥感在滑坡灾害探测和监测中的应用:挑战与对策

将卫星雷达遥感应用于滑坡灾害的探测与监测，不仅可以从空间尺度上大范围捕捉到滑坡信号，而且可以从时间尺度上以较长周期追踪滑坡的运动状态。但是，卫星雷达遥感本身的局限性和滑坡所处的复杂地形环境使这一应用面临一些挑战。对卫星雷达遥感技术的4个主要挑战进行了总结与分析，同时给出了相应的解决方案:①通过提高卫星雷达影像的空间、时间分辨率，使用较长波段雷达信号或采用增强型时间序列分析技术，可降低密集植被覆盖对相干性的影响。另外，采用像素点偏移量追踪或距离向分频干涉测量方法，可克服传统干涉测量中大梯度形变引起的相位失相干。②大气延迟对卫星遥感的影响较大，尤其是地处山区的滑坡探测和监测，利用通用型卫星雷达大气改正系统可显著减弱干涉影像的大气信号并进一步简化时间序列分析，提高缓慢运动滑坡的探测和监测质量。③对于中等分辨率的雷达影像而言，利用数字高程模型可提前量化分析雷达几何畸变（如叠掩、阴影等）引发的滑坡探测监测的适用性；而对于高分辨率的雷达影像而言，利用机器学习方法无需外部高分辨率数字高程模型即可精确识别雷达影像的阴影和叠掩区并进行掩膜，从而大幅度提高数据处理效率。④针对高坡度地区残余的地形相位引起的解缠误差，可通过基线线性组合的方法予以减弱。此外，提出了一个基于多源对地观测的滑坡探测/监测系统框架，综合卫星雷达遥感与其他对地观测数据（如地基雷达、激光雷达、全球导航定位系统），搭建了一个自动化滑坡探测与监测系统。该研究旨在阐明卫星雷达遥感的优缺点，进一步深化其在滑坡灾害监测方面的应用和推广，引出未来侧重发展方向的思考与探讨。     

“轻终端+行业云”的实时北斗滑坡监测技术

对滑坡区域进行地表高精度实时三维变形监测,是实现滑坡灾害精准预警的前提。GNSS技术是目前唯一直接获取滑坡灾害实时地表三维矢量变形的手段,但GNSS应用于大范围滑坡监测存在成本高和计算能力差两大问题。本文采用物联网思维,以"云+端"的设计理念,自主研发了千元级小型化实时北斗/GNSS监测技术装备,并研制了毫米级实时监测预警云平台,成果成功应用于甘肃黑方台滑坡实时监测预警。联合成都理工大学预警系统提前40 min发出了准确预警信号,避免了人员伤亡和财产损失。安装在滑坡体上的远程视频监控首次近距离记录了滑坡灾害发生的全过程。     

雷达干涉测量对甘肃南峪乡滑坡灾前二维形变追溯

利用存档光学遥感影像对灾前演变情况进行分析是目前常用的方法，但往往受限于获取时间密度、云量等因素。随着雷达遥感卫星数据质量的不断提升，合成孔径雷达干涉测量（interferometric syntheticaperture radar，InSAR）技术可以为滑坡灾前形变探测提供新的技术途径。基于欧洲空间局哨兵一号（Sentinel-1）雷达卫星数据，同时结合升轨与降轨视线向形变结果提取沿坡向与垂直向二维形变，对2018年7月12日甘肃南峪乡滑坡灾前二维形变进行追溯分析。时序结果显示，该滑坡自2017年6月起便已经开始缓慢的变形，至滑坡发生前13个月时最大累积形变量达77 mm。结合降雨量数据对比分析，发现该滑坡灾前变形与降雨量变化高度吻合，说明降雨是该滑坡发生的主要诱因之一。该InSAR追溯结果展示了星载雷达干涉测量技术在滑坡探测方面的应用潜力，为滑坡诱因分析、防灾减灾乃至滑坡监测预警工作提供了新的思路与参考。     

云计算技术下的滑坡监测云平台设计 ——以陕西泾阳为例

研究分析了基于云计算技术的灾害监测云服务平台的体系架构和关键技术，并结合滑坡灾害监测和数据处理的相关理论，以陕西泾阳的滑坡为例，设计了滑坡灾害监测云服务平台的软件体系结构并细化了核心层的功能模块，也预留了开发应用程序的接口。此外，本文还分析了滑坡灾害监测云平台的优点及不足，为今后设计和实现其他地质灾害监测云服务平台提供了一定的研究和参考价值。     

重大滑坡隐患分析方法综述

滑坡是发生频繁且破坏力巨大的典型地质灾害类型,高位山体崩滑和冰雪崩滑等重大滑坡隐患已经成为新型城镇化和川藏铁路工程等重大基础设施建设重要的制约因素。本文系统归纳总结了现有滑坡隐患监测技术和分析方法的特点与局限,提出了一种数据驱动与模型驱动协同的滑坡隐患可靠分析方法,构建滑坡隐患分析知识图谱、提取高层语义特征指标、知识引导精准判别滑坡隐患。该方法系统考虑了深部-地表内外动力耦合作用的致灾机制,为小样本、高复杂度的滑坡隐患可靠分析提供了新途径。