基于重庆市国土资源GNSS网络信息系统的滑坡地质灾害监测技术研究

基于重庆市国土资源GNSS网络信息系统的高精度GNSS基准站和GPS滑坡地质灾害监测点数据,本文搭建了滑坡地质灾害监测平台;并利用该平台进行了滑坡地质灾害形变量和稳定性实验,通过获取120分钟一组的监测数据,验证了本文研究方法对中长距离滑坡地质灾害监测的可行性。     

基于GNSS的滑坡自动化监测应用分析

随着自然灾害的频发,山区滑坡灾害也越来越频繁。受降水、地震以及人为因素的影响,重庆市某滑坡灾害严重,对人民的生命财产造成了极大的威胁。因此对传统的变形监测手段的缺陷以及基于GNSS的滑坡自动化监测的优势进行了探讨。以重庆市某滑坡体为例,采用GNSS进行自动化滑坡监测,具有全天时、高精度、高自动化、操作性高以及受约束条件少等优点,能够为滑坡稳定性判断和变形趋势预测提供更加可靠的监测数据。实验证明采用GNSS对滑坡进行自动化监测具有可行性,值得在滑坡监测应用中推广。     

基于SBAS-InSAR技术的西南山区滑坡稳定性监测

本文首先利用小基线集时序InSAR(SBAS-InSAR)技术对云南省宣威东北部地表进行形变监测,获取2021年1月至2023年6月的形变结果;然后分析选取的典型滑坡的形变特征,采集了GNSS监测数据与InSAR形变监测进行对比验证;最后分析InSAR形变对降雨的响应。研究结果表明,SBAS-InSAR技术能有效监测西南山区的典型滑坡,该结果可为滑坡灾害的早期识别提供支撑,对于同类型滑坡灾害的稳定性监测具有较高的参考价值。     

滑坡监测数据处理回归模型分析及探讨

主要介绍了滑坡监测的技术和方法,并通过万源市太平镇某滑坡监测实践,阐述了在地形复杂、观测条件恶劣的山区进行滑坡监测时,基准监测点选择、监测网布设、数据处理的方法。最重要的是用线性回归方程分析监测数据,为科学治理提供可靠的依据。     

高精度GNSS实时滑坡变形监测技术及环境建模分析研究

滑坡变形监测不仅是科学问题,也是实践问题。对地质滑坡灾害进行高精度变形监测是防灾减灾至关重要的命题。GNSS作为滑坡监测预警的重要手段之一,不仅具有连续高精度、全天候监测能力,而且是目前唯一可以直接获取滑坡地表三维矢量变形的监测手段。然而,滑坡灾害往往多发于山地丘陵等复杂环境下,加上地震、降雨等因素的诱发作用,极易影响GNSS技术的实时预处理质量和监测定位精度;此外,高价位的GNSS监测终端开销也使得大规模、高密度滑坡监测难以大规模推广应用。针对上述滑坡复杂环境影响和设备成本问题,本研究分别从高精度GNSS实时数据预处理算法、空间地形环境建模和低成本云平台监测系统3个方面进行了探讨。     

顾及运动状态改正的GNSS滑坡监测基准站切换方法

实时相对定位技术已广泛应用于高精度实时滑坡监测,其高精度定位依赖于连续稳定的基准站数据。然而基准站数据由于供电、通信等原因时常发生中断,严重影响滑坡监测结果的连续性和可靠性。本文提出顾及运动状态改正的GNSS滑坡监测基准站切换方法,首先根据待切换新基准站长期监测时间序列确定其运动状态,然后基于滑坡体变形演化规律,结合运动状态建立新基准站位移模型并定期对模型检核,最后根据新基准位移对各监测点位移进行修正。该方法成功应用于甘肃黑方台滑坡监测基准站切换,且改正后各监测站位移与真实变形接近。以改进型切线角作为滑坡预警判据,使用改正前后的监测位移-时间序列进行预警,预警结果表明,不进行改正可能导致预警的误判。本文方法针对基准站数据中断问题,通过切换新基准并对基准误差进行修正以获取连续可靠的滑坡监测序列,保障了滑坡监测的连续性和预警的及时性。     

新源县汇水域单元滑坡灾害易发性评价

针对滑坡灾害易发性难以定量评价的问题,提出了以汇水域为基本统计单元,层次分析法与信息量法相结合的滑坡易发性评价模型。该模型是在综合分析已有监测数据的基础上,建立了坡度、黄土分布、土地表覆被、水系、断层、高程、地表粗糙度、坡向等8类要素与滑坡稳定性的相关性,根据评价结果将滑坡易发性划分为5个不同的等级。基于新疆新源县滑坡易发性评价的实验结果表明,该模型评价结果与滑坡实际分布情况相符,能够准确对不同汇水域灾害易发性进行分级评价,可以为相关部门进行防灾、预警提供一定的数据支持。提出了一种主观判断与客观分析相结合的方法,回答了"什么地方最容易发生地质灾害"的问题。     

卡尔曼滤波在山西省西山煤田地面沉降GNSS监测中的应用

本文以山西省西山煤田某一工作面为试验区,在分析地面沉降全球卫星导航系统（GNSS）监测数据特征的基础上,利用两种卡尔曼滤波方法（普通和总体卡尔曼滤波）对矿区地面沉降GNSS监测数据进行了处理与评价,同时对比了两种卡尔曼滤波方法的均方根误差分布情况。试验结果表明,两种滤波方法的滤波结果与观测值趋势大致相同,但存在少数异常点。下沉量越大的监测点,滤波结果与观测值的差异越大,但总体卡尔曼滤波的差异明显小于普通卡尔曼滤波,特别是对于下沉量较大的监测点。下沉量越大的监测点,其均方根误差越大,总体卡尔曼滤增大的速度远小于普通卡尔曼滤波,总体卡尔曼滤波均方根误差的最大值小于0.1 m,普通卡尔曼滤波的则接近0.4 m。     

基于虚拟参考站的GNSS滑坡变形监测方法及性能分析

全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)技术在大坝、桥梁、滑坡等形变监测领域应用广泛。针对传统监测方法需要架设基准站、导致监测成本增加的问题,提出一种基于虚拟参考站的GNSS变形监测方法,利用连续运行参考站(continuously operating reference stations,CORS)观测数据,生成虚拟参考站(virtual reference station,VRS)代替实体参考站,实现高精度变形监测。利用中国云南省屏边苗族自治县约30处滑坡监测点进行实验分析,结果表明,当CORS基准站间距小于40 km时,双差对流层和电离层延迟模型内插精度优于10 mm,利用观测时长大于8 h的数据,可以实现平面精度优于5 mm、高程精度优于10 mm的形变监测。     

黄土台塬滑坡变形的时序InSAR监测分析

黄土台塬由于经常性的农业灌溉容易造成边缘区域滑坡发育。因此，需要利用有效手段对这些潜在的滑坡隐患进行早期识别与监测。利用时间序列合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar，InSAR）技术对2016-01至2018-08期间获取的升降轨Sentinel-1数据集进行分析，获取了甘肃永靖黑方台典型台塬地区的滑坡隐患分布情况。将InSAR结果与GPS观测资料进行对比，验证了时序InSAR处理方法的有效性。对该地区滑坡的历史变形分析表明，持续的农业灌溉引起的地下水位抬升是台塬边缘坡体失稳的主要诱因。同时，InSAR时序分析发现，研究区域内的跨黄河大桥受季节更替和温度波动的影响，存在周期性变形现象。实验结果证明了时序InSAR方法在地表变形监测中的有效性，可在黄土滑坡识别与监测防治中发挥重要作用。     

高精度时空信息崩滑坡灾害监测技术

我国部分地区地质灾害爆发频率高,多年来崩滑坡、泥石流等高危险性地质灾害严重威胁我国人民财产与生命安全。因此,地质灾害及时预警一直是我国在应急方面亟待解决的难题。随着北斗、GPS等全球卫星导航系统的建设组网,GNSS技术逐渐成为当前提供时空位置信息的重要手段,具有数据实时性、设备低功耗、搭建便捷化等特性,成为解决地质灾害监测与预警的理想技术手段。本文利用BDS+GPS+GLONASS时空信息数据,构建了面向地质灾害监测的中长基线毫米级精度的崩滑坡监测解算方法,确定了双差观测的载波相位解算模型。最后在重庆新浦区域展开试验应用,实现了基于高精度时空信息的毫米级滑坡灾害的监测与预警。为预计该区域的地质灾害提供了数据支持,为人民的生产生活提供了技术保障。     

IKONOS影像在黑方台黄土滑坡调查中的应用

以黑方台为典型的黄土台塬, 过量农业灌溉造成了区内地下水位上升, 诱发了大量黄土滑坡, 该文选用IKONOS影像对其进行了遥感解译。通过对比PCA变换、Brovey变换、IHS变换和Multiplative变换融合影像效果, 选用PCA变换融合影像作为分析的基础。重点分析了IKONOS影像在黑方台黄土滑坡调查中的应用。在综合分析研究区地质资料和滑坡影像特征的基础上, IKONOS影像在滑坡类型划分、滑坡周界及期次关系确定、空间分布规律和滑坡特征参数统计方面具有很好的应用前景。     

无人机摄影测量技术在阿娘寨滑坡应急调查中的应用

无人机摄影测量技术具有数据获取效率高、响应速度快、成果丰富多样等优势,逐步应用于地质灾害应急调查中。2020年6月18日阿娘寨滑坡复活后,采用无人机摄影测量技术进行应急调查。首先,通过检查点验证了无人机免像控摄影测量技术的可行性,总结性研究了无人机影像数据快速拼接和全面处理的软件选取,生成了调查区三维实景模型、数字表面模型(DSM)、正射影像(DOM)及密集点云等基础数据;最后对基础数据处理分析,完成了滑坡地形快速测绘、滑坡特征调查等工作,并对多期次的高精度无人机摄影测量数据进行差分计算,识别了滑坡形变较大的区域,定量表征了滑坡的形变特征,为监测仪器的选位提供了指导。滑坡体上GNSS监测的最大累计形变可达16m,将现场布设的专业监测设备的数据接入地质灾害实时监测预警系统中,有效保证了灾害防治工程的顺利实施。     

动态数据驱动多模型耦合的滑坡稳定性分析方法

我国是一个地质灾害频发的国家,滑坡作为典型地质灾害具有时间分布上的突发性、空间分布的随机性、影响因素的复杂性的特点,受地形、地质、水文和人文因素复杂影响下的滑坡稳定性分析成为科学研究的前沿热点。传统滑坡稳定性分析基于静态的物理模型,其模型通常建立在一定的假设基础上,模型抽象,参数时变、空变,导致对滑坡稳定性分析难以满足防灾减灾的时效性、准确性需求。因此,本文提出了一种基于动态数据驱动的多模型耦合的滑坡稳定性分析方法,利用天空地一体化监测数据,建立了一套依靠动态传感数据实时驱动的地形-水文-滑坡机理耦合的滑坡稳定性分析框架,阐述了基于知识规则的监测数据智能清洗方法,数据驱动的多模态监测数据实时接入与自主加载,多模型耦合机制,监测数据与滑坡机理模型动态同化算法,从而提高了滑坡稳定性分析的时效性和准确性,变被动减灾为主动防灾。     

“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。     

GNSS滑坡监测预警技术进展

滑坡灾害在全球广泛分布,严重影响人类活动和人居安全。全球卫星导航系统(GNSS)已经被广泛应用于滑坡灾害监测预警工作,但其在复杂场景监测预警中依然存在诸多技术瓶颈。本文首先综述了GNSS硬件数据采集、软件数据处理和多源融合监测等方面的研究进展,重点分析了各类GNSS滑坡监测技术优势、适用范围和存在问题;然后,从滑坡位移预测、临滑时间预报和预警实施等方面介绍了GNSS滑坡预警的技术方法;最后,在梳理复杂场景GNSS实时滑坡监测预警中面临挑战的基础上,对GNSS滑坡监测预警技术的发展趋势和研究方向提出了一些思路。     

超高层建筑精密施工测量关键技术

针对传统的测量技术无法满足超高复杂结构建设的要求,根据超高层建筑工程的特点和难点,通过对我国范围内的超高层建筑施工测量技术的总结,本文研发了新仪器设备并提出了超高层标高高精度自动传递工艺方法,探索了一套我国“千米”超高层建筑精密施工测量的关键技术。结合GNSS 定位技术与智能化全站仪等多项新技术,获得高质量高精度测量基准、精确施工控制点及快速高精度的监测点位,将GNSS技术应用于超高层建筑施工监测是精密工程测量的突破,应用前景广阔。     

Potential loess landslide deformation monitoring using L-band SAR interferometry

Multi-temporal InSAR technique can implement continuous earth surface deformation detection with long time scale and wide geographical coverage. In this paper, we first employ the Small Baseline Subset method to survey potential landslides in Guide County, Qinghai Province, which is identified as a loess landslide prone area for geological and climate conditions. Two anomalous deformation regions are detected by L-band Phased Array and L-band Synthetic Aperture Radar stacks. Then, qualitative and quantitative evaluations of the measuring points are given for understanding the distribution regularity of deformation. Finally, preliminary correlation between the time-series deformation and triggering factors is analyzed to explore the driving mechanism for landslide movement. The results demonstrate that L-band SAR has high potential in landslide monitoring applications and can be used as the basis for landslide recognizing, precursory information extracting, and early warning.