时序分析在危岩体监测数据处理中的应用

引入时间序列分析进行危岩体监测数据的处理，建立了危岩体变形的动态模型，取得了较好的拟合与预报精度。     

巫山县望霞危岩体破坏及变形趋势预测

2010年10月21日三峡库区望霞危岩体发生崩滑灾害后,危岩体极不稳定,在降雨等作用下,可能会再次失稳,特别是悬挂在陡壁上约7万m3危岩体下滑的可能性更大,威胁下方乡村道路、村民、煤码头及长江航运的安全。在对近几次发生的崩滑灾害和新裂缝的详细调查、变形历史及根据监测数据分析的基础上,对望霞危岩体形成过程、变形机理及特征进行了综合分析。研究结果表明:受控于硬软相间的地层岩性组合及危岩体裂隙发育的情况下,持续性降雨、重力卸荷及采煤掏空扰动等共同作用造成了危岩体变形失稳。目前该危岩体总体向SW方向位移,具有明显的沉陷变形特征,且呈匀速变形,变形趋势持续增大,危岩体处于不稳定状态。     

三维激光扫描技术在铁路危岩体监测中的应用

铁路设计施工中,铁路沿线危岩体的情况对铁路线位的走向及施工有着重要的影响,因此,对铁路沿线危岩体的监测,是铁路勘测中相当重要的工作。但山区的危岩体的监测工作难度大,且危险性高,传统测量方法无法完成。三维激光扫描技术出现,以其高效性、高精度、远距离非接触测量等优势弥补了传统危岩体监测方法的缺点。本文探讨了如何应用三维激光扫描技术对铁路沿线的危岩体进行监测分析的方法。     

GPS技术在黄河小浪底库区库岸变形监测中的应用

通过黄河小浪底库区八里胡同危岩体的GPS变形监测，探讨了GPS技术的数据采集、数据处理和变形分析及建库技术。经研究发现，目前八里胡同危岩体发生着较大的西南方向的位移。     

无人机点云数据的危岩体结构信息提取

针对在隐患地质灾害体信息采集过程中,大多数危岩体处于高陡边坡顶部,传统测量方式难以直接对其进行测量的难题,该文利用无人机摄影测量技术获取高精度遥感影像,基于点云数据构建三维点云模型和空间实体模型,生成研究区高分辨率栅格影像,提取危岩体空间地理信息,数字化量测危岩体结构面产状.实验表明,获取的高精度栅格影像,弥补了研究区高分辨率遥感影像的匮乏.构建的危岩体三维空间实体模型,模型内、外精度符合岩体结构面信息解译精度要求,可以多角度地观测危岩体地质灾害及其所处环境的真实场景,量测危岩体主要参数,提取危岩体空间地理信息.基于最小二乘法平面拟合算法处理三维点云模型,准确计算出结构面产状,为地质灾害防治部门提供基础数据.     

地面三维激光扫描技术在川藏铁路危岩落石勘察中的应用

危岩体结构面产状信息的获取是地质勘查中的重要内容。川藏铁路沿线山体陡峭,地质环境复杂,传统的人工测量方法受到很大限制。本文介绍了三维激光扫描技术在川藏铁路危岩体的扫描应用,阐述了三维激光扫描仪的数据获取及数据处理技术,并分析了如何利用三维激光扫描技术来获取危岩体结构面产状信息。     

基于点云数据的危岩体表面线状特征提取方法

以危岩体的变形监测为研究对象,以三维激光扫描技术为数据获取方法,阐述了从点云数据获取、数据预处理到生成深度图像的方法、步骤、注意事项等,分析了数字图像处理中常用边缘检测算子的优缺点,提出采用Canny算子方法提取得到危岩体表面特征线,进而提取线状特征对应的三维坐标,为危岩体的变形监测提供了一种数据处理方法。     

激光点云在滑塌式危岩体稳定性评价方面的应用

在开展危岩体稳定性分析工作时,有部分参数需要进行实地量测来获取。由于危岩体通常所处位置特殊,作业员人面临较大的安全风险,并且所量取的数值一般不够全面,精确度也有限。近年来三维激光扫描技术发展迅速,已经成为获取空间尺度信息的有效手段。本文结合重庆市某危岩体稳定性评估的具体案例,基于三维激光点云量取关键信息,进而辅助滑塌式危岩体稳定性评价,取得了良好的应用效果。     

利用无人机技术的高陡边坡孤立危岩体识别

在水利水电工程建设中,快速、准确、便捷地识别高陡边坡危岩体十分重要。无人机搭载激光雷达可以快速获得大面积高密度的高陡边坡点云数据。首先利用获取的点云数据提取地面点后进行平滑去噪,通过几何特征提取边缘点云后聚类,形成待分类的对象;然后将聚类后的点云进行三维重构,生成数字高程模型(digital elevation model,DEM),通过危岩体的空间特征提取孤立危岩体;最后将该方法应用到两河口水电站枢纽区两岸边坡的孤立危岩体勘测上。结果表明,无人机搭载激光雷达可以准确、快速获取大面积高陡边坡的空间坐标数据,进而获取危岩体的空间信息;基于DEM可得到面积、倾角、最大高差等特征组合,从而快速有效地提取孤立危岩体。该方法具有比较强的适用性和可靠性,有助于高陡边坡孤立危岩体的快速识别。     

非连续变形分析方法在链子崖危岩体变形预测中的应用

针对地质灾害中非连续体的变形运动特征与预测防治等问题，应用非连续变形分析(DDA)方法，对工程地质灾害的数值模拟与预测进行了系统的研究，具体分析了链子崖危岩体的地质构造，并用DDA方法进行了危岩体在两个地质剖面的变形模拟和防治模拟，得出了一系列的形变位移场、应力场变化图。通过防治模拟分析，证明了已实施的防治工程的有效性。     

多维AR序列的最小二乘建模方法

以测量数据处理中广泛应用的最小二乘原理为基础，详细阐述了多维AR序列参数估计的最小二乘算法、阶数确定的F检验法，并对清江隔河岩大坝1998年5月、6月间洪水前夕平差后的GPS观测数据进行了建模和预报，验证了多维时间序列分析应用于变形观测数据处理的可行性。     

GEOID: GRID Services for Earth Observation Image Data Processing

Abstract

Recent developments in space technology and exponential increase in demand of earth observation data from space have generated a requirement of a data processing environment, where users can discover the data and process, based on their requirements. Grid Services for Earth Observation Image Data Processing (GEOID) is proposed with a motivation to cater to future earth observation applications requirements of digital earth. This paper discusses the overview of the GEOID architecture, its deployment scenario, use-cases and simulation results. Core technologies used for implementation include Grid computing and Service Oriented Architecture. GEOID provides capability to address requirements of applications such as real-time monitoring, time series data processing and processing with user required quality to meet the requirements of end user applications. GEOID allows users to access the archive products or the raw satellite data stream and process their area of interest. Simulations show that applications such as time series analysis show considerable improvement in processing time by using GEOID.     

我国GPS跟踪站数据处理与时间序列特征分析

应用国内GPS跟踪站7a的观测数据，分析研究跟踪站坐标位置变化规律，并给出了站坐标和速度场精度的统计分析结果，同时介绍了国内GPS基准站的数据处理方法。通过对时间序列进行分析研究表明，GPS基准站的时间序列具有一定的周期性，高程分量的周期性最为明显，并且时间序列的时频特性表现出明显的区域性。     

用时间序列分析法进行建筑物沉降观测数据处理的研究

本文将时间序列分析法用于建筑物沉降观测数据处理,给出了用此法进行沉降观测数据处理时模型阶数确定的统计检验方法、模型参数估计以及预报分析的方法,以某建筑物沉降观测第30期的测量成果为例说明应用此法的全过程,并对计算结果进行了分析比较。     

南极IGS跟踪站观测所得的坐标时间序列

介绍了南极洲和南极洲上的IGS跟踪站的概况,处理了其2006年和2007年的GPS观测数据,分析了坐标分量的时间序列及各站的运动趋势。     

跨断层形变测量动态数据模型的研究

本文主要讨论了在已知气温、地温、降雨等主要气象参数的前提下,如何运用时间序列分析方法处理跨断层观测数据,其中对混合回归方程的建立,模型方程与地震异常之间的联系以及对可能包含异常信息的观测数据进行计算和分析,结合两个实例做了较系统的探讨。此外还提出了用GM(1,1)模型对残差进行修正的灰色动态数据模型。实际应用表明上述做法是形变数据处理的一个有力工具。     

灰色模型在非等步长变形监测数据处理中的应用

常规变形监测数据处理中的GM(1,1)灰色模型是以等时间间隔观测值为原始序列,经一次累加处理,建立生成数列的一阶微分方程,并利用最小二乘求解未知参数的建模方法;但实际监测过程中,因受诸多因素影响,采集到的原始数据多呈现非等间隔分布,引入时间权重思想建立改进的GM(1,1)灰色模型,通过对沉降数据进行建模分析及精度检验,扩大了灰色模型的适用范围,验证了该模型的可靠性和科学性。     

深基坑变形监测数据时序分析法的建模与预报

基坑变形监测的各种数据一般是以时间间隔构成的随机序列,用时间序列分析的方法进行监测数据的建模与预报是有效处理监测数据的一种手段。本文以基坑监测中有代表性的监测数据-锚杆拉力监测为例,用时序分析的方法对监测数据处理、分析、建立适合的模型以及对数据进行预报等过程进行研究和探讨。     

我国GPS跟踪站在汶川地震前后的运动特征分析

利用国家测绘局及其它部委布设的GPS跟踪站连续10年的观测数据,通过数据处理和分析得到了汶川地震前这些站的运动速度场和震后位移量,同时获得了各站近10年的坐标时间序列,在此基础上初步分析了地震前、后各站时间序列表现出的站点的运动特征信息。为我国地心坐标框架的进一步更新和维护提供了重要数据,也为地球动力学研究提供了重要的基础信息。     

城市地铁变形监测数据处理

为确保地铁施工安全进行变形监测是非常重要的手段,而变形监测的最终目的是预测,即对观测物的未来形态进行预报和分析。时间序列的原理是找出事物随时间变化的规律,从而对数据变化趋势做出正确的分析和预报。本文通过对时间序列的研究对长春地铁繁荣路站的变形监测数据进行了分析和预报。