表面位移规律的滑坡稳定性分析

针对目前滑坡稳定性评价研究的不足,该文采用卫星实时监测的方法,利用表面位移规律对滑坡体进行稳定性分析,此种方法具有监测方法稳定直观、分析结果实时可靠的优势。以四川省都江堰市塔子坪滑坡为研究对象,依据滑坡体表面位移-时间曲线的变形规律,结合实地监测数据对塔子坪滑坡的表面位移规律进行分析,从而划分滑坡体的各变形阶段;通过与滑坡体加固前的数据相对比,论证了滑坡体重力挡墙治理方法的可行性,并得出了治理后的滑坡体目前已趋于稳定状态的结论。     

地面雷达的位移监测试验研究

地面雷达是一种基于微波干涉测量的变形监测设备,具有高精度、高分辨率的监测优势,本文讨论了地面雷达的技术原理和数据处理流程,介绍了微变形监测系统,并进行了位移监测的对比试验,将微变形监测系统与TCA 2003、千分表的位移监测数据进行对比.试验数据分析结果证明:地面雷达具有高精度的位移监测能力.     

地铁基坑墙体深层水平位移自动化监测应用

介绍了基于固定式测斜仪的地铁基坑墙体深层水平位移自动化监测系统组成,详细阐述了系统应用于常州轨道交通2号线一期工程某车站主体基坑监测实施情况。在自动化监测点位旁布设人工监测点位,并比较两种方法的结果。结果表明,该系统实现了监测数据的自动采集、传输及处理,实时提供监测成果并绘制变形曲线。并且自动化监测成果精度可满足施工监测的需求,成果可真实反映基坑墙体在水平方向上的变形情况。     

郑汴新区地质灾害变形监测系统方案改进探讨

针对以往郑汴新区地质灾害变形监测项目依赖单一的GPS地面位移监测方式的问题,提出了基于现代先进技术的连续、自动化、多方式的地质灾害变形监测系统改进方案.考虑到监测区的特征,在前端采集设备上增加了深部位移监测设备和地下水监测设备,并对整体监测系统的运行方案进行了深入浅出的探讨.基于此,利用多源数据的实时传输、实时处理分析、实时阈值判断预警等技术,设计了一种能实时传输各种数据和报警信息的地质灾害变形监测系统.     

深基坑水平位移监测方法与精度浅析

在深基坑变形监测中,水平位移是反映基坑变形最直接的物理量,如何及时有效地获得准确反映基坑变形的位移数据尤为重要.监测研究以安徽省节水技术推广研究中心大楼基坑变形监测为例,使用高精度徕卡0.5″全站仪,采用棱镜强制对中的方法,对该深基坑的支护顶或坡体的特定方向进行水平位移监测.同时,对监测中工作基点和监测点布置方法、监测流程以及精度优化等进行了探讨,为后期相关工程的研究和实施提供参考.     

建筑深基坑位移监测方法

为了保证建筑基坑施工的安全需要进行建筑深基坑位移监测,传统位移监测方法的监测效果差,监测精度低,因此设计了基于自由测站的建筑深基坑位移监测方法。首先,建立建筑深基坑位移监测有限元模型,然后布置基坑监测点,最后分析了建筑深基坑变形时空效应,实现了建筑深基坑位移监测。实例分析证明,设计方法的监测精度高,监测效果好,有一定的应用价值。     

GPS应用于垂直位移监测的方案设计及数据处理方法

本文主要研究了GPS变形监测中垂直位移的问题。通过对误差分析,建立GPS大地高高差平差模型,以便提高GPS变形监测在垂直位移方向上的精度。从而真正的达到GPS三维监测。     

GNSS位移监测数据渐进式分析表征方法

为进一步挖掘全球导航卫星系统(GNSS)位移监测数据中包含的变形信息,提升数据使用质效,更好地服务于预警工作。本文以GNSS实测数据为研究对象,采用点—线—面逐级分析,累计量—速率—加速度渐进刻画的方法。结合某滑坡监测实例,重点探究了粗差剔除、三维分量分析、位移矢量分析方法;指出来不利方向投影分析、顶底改正的重要性;论述了监测剖面分析及区域分析的重点内容。结果表明,该方法可较好地挖掘和甄别形变特征,其实用性较强,可为GNSS位移监测预警参数选择及其判据设定提供依据,亦可为同类位移监测数据分析提供有益参考。     

矿山滑坡天线阵列变形监测系统的方案与测试

首先阐明地质灾害监测的重要性和必要性,然后分析了目前应用于滑坡安全监测自动化远程监测设备和技术,并重点介绍了GPS天线阵列变形监测系统,接着根据某矿山的一个滑坡现场,进行GPS天线阵列监测方案设计,并在实地进行数据采集测试,最后对采集数据进行处理,对几期结果的较差和精度进行分析,得出在矿山自动化监测技术中,GPS天线阵列变形监测系统是一种性价比很高的监测技术,很适合滑坡安全监测。     

基于CORS的浙江省地质灾害监测预警系统建设

主要论述了以浙江省 CORS 系统为基础,综合运用GNSS 空间定位技术、计算机技术、通讯技术、网络技术等现代技术,对可能由地表位移引起的地质灾害进行实时监测、预警和形变分析,建立地质灾害监测预警系统的设计思路和实现过程。     

雷达遥感滑坡隐患识别与形变监测

滑坡是全球发生最为频繁、造成损失最严重的自然灾害之一,滑坡表面形变测量对于滑坡的早期识别、监测和预警具有重要意义。雷达遥感具有非接触式大范围空间连续覆盖和高精度形变测量等优势,在滑坡地质灾害领域中取得了广泛的应用。本文概述武汉大学干涉雷达遥感团队近几年在利用雷达遥感监测滑坡形变方面的研究内容,包括：雷达遥感在滑坡形变监测中的可行性和适用性分析、大范围滑坡隐患识别、复杂山区滑坡形变测量、大梯度滑坡形变测量、滑坡三维形变提取等。     

滑坡位移EEMD-SVR预测模型

滑坡位移预测是滑坡灾害实时监测预警的重要组成部分,良好的滑坡位移预测模型有助于预测地质灾害发生。滑坡变形受多种外界因素影响呈现出随机性和非线性的特点,在现有的滑坡位移预测方法中,机器学习方法在滑坡位移预测中得到了广泛的应用。针对滑坡位移预测是趋势项位移和周期项叠加的特点,本文研究采用基于集成经验模态分解(EEMD)的滑坡趋势项和周期项位移提取方法,结合支持向量回归(SVR)模型实现对滑坡的位移预测。首先,详细介绍了该模型的构建过程和预测性能,并以均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R²)作为评估模型的预测性能指标。然后,分别利用EEMD-SVR、SVR、Elman模型对贵州省岩溶山区的一处滑坡进行位移预测,结果表明,EEMD-SVR模型连续1 d预测的RMSE值、MAPE值和R²值分别为0.648 mm、0.518%和0.996 8,可以提供更高可靠的滑坡位移预测精度,对同类滑坡的位移预测具有一定的参考价值。     

滑坡外观监测几个问题的探讨

滑坡是人类面临的主要地质灾害之一,而滑坡监测是减少滑坡灾害的有效方法之一,其中外观监测具有能监测滑坡体的运动特征等优势,在滑坡监测系统中占据了重要的地位。从滑坡监测控制网布设、监测点布置以及观测频率和周期的确定3个方面,结合滑坡的等级、变形阶段、滑坡类型以及变形特征等方面进行针对性布设实施,使其滑坡监测不仅经济合理且同时能较好地反映滑坡变形趋势,为后期预测预报分析提供可靠数据支撑。     

SBAS-InSAR技术与无人机影像融合的滑坡变形监测北大核心CSCD

山体滑坡对人类安全造成严重影响,准确识别滑坡变形对预防滑坡灾害具有重要意义。利用SBAS-InSAR技术可以进行空间连续地表变形监测,但无法精确获取滑坡边界的变化。为了综合监测滑坡,本文首先采用SBAS-InSAR技术与无人机影像结合的滑坡变形监测方法,利用2018年1月1日—2020年12月24日,共计80幅升轨Sentinel-1A SAR影像,进行了VV极化和VH极化数据处理;然后通过SBAS-InSAR技术获取滑坡区地表雷达视线(LOS)方向变形速率,选取了若干变形点进行滑坡体变形时序分析;最后采用无人机获取滑坡影像并提取滑坡边界,分析了滑坡边界的变形。试验结果表明,利用SBAS-InSAR技术获取的滑坡变形和无人机获取的滑坡变形趋势基本吻合,通过该方法可以获取滑坡的综合变形情况,对滑坡活动性的判断具有重要意义。     

地质灾害GPS实时监测预警系统关键技术探讨

利用GPS形变监测、一机多天线（GMS）及CORS等技术,探讨基于GDCORS的GPS监测数据的实时处理、灾害因子分析、灾害趋势分析等关键技术,用于高精度滑坡形变在线监测研究和应用。通过系统设计与集成,开展地质灾害隐患点滑坡地表形变远程动态监测示范站建设,为地质灾害发生的可能性分析与预报提供科学依据。     

基于InSAR技术和光学遥感的贵州省滑坡早期识别与监测

贵州省因其复杂的地形地貌和强降水等气候特征,滑坡灾害频繁发生。亟需一种可靠的滑坡早期识别和监测方法。传统的滑坡识别和监测方法存在局限性,而InSAR技术在大规模地质灾害监测中具有独特的优势。但是,基于单一地表形变值的滑坡识别结果存在一定的不确定性。因此,本文联合InSAR技术和光学遥感,利用Sentinel-1A雷达卫星影像数据对贵州省六盘水市、铜仁市、贵阳市等地区进行大规模地表形变监测和危险形变区识别;并采用基于NDVI时间序列分析和基于滑坡发育要素的滑坡识别方法对研究区潜在滑坡灾害进行调查。利用InSAR技术对研究区域内重点滑坡（鸡场镇）进行监测,及时掌握滑坡的运动状态。本文方法对贵州省的灾害防治和管理具有重要意义。     

一种V/S和LSTM结合的滑坡变形分析方法

滑坡变形的产生是坡体自身地质条件和外部诱发条件共同作用的结果，滑坡变形定量预测是滑坡监测预警的关键。传统的基于滑坡累计位移-时间曲线分析滑坡变形的方法，忽略了滑坡变形演化的影响因素，难以对滑坡变形进行准确预测。三峡库区滑坡研究多集中在滑坡时空分布特征和滑坡整体稳定性分析方面，亟需开展单体滑坡综合变形分析。以三峡库区白水河滑坡为例，基于滑坡宏观变形和位移监测数据，利用重标方差（rescaled variance statistic，V/S）分析法对滑坡整体和局部变形趋势进行分析，进而构建考虑库水位波动和降雨滞后性影响因素的可有效利用长期依赖信息的长短记忆（long short-term memory，LSTM）神经网络模型，定量预测滑坡位移。研究结果表明，滑坡体属牵引式滑坡，北东部稳定性较差，西部和后缘相对稳定，预测值的均方根误差为8.95 mm，证明该模型是一种高性能的滑坡变形分析方法。     

MIMO地基雷达微小形变探测建模与仿真

针对现有地基山体滑坡雷达实时性差、系统复杂的缺陷,将多输入多输出技术应用到地基山体滑坡雷达,建立基于多输入多输出的地基山体滑坡雷达微小形变探测的数学模型。将多输入多输出天线阵列等效为其对应的虚拟线性阵列,在这个等效线阵的基础上利用后向投影成像算法对雷达回波数据进行成像处理。成像后得到每个像素点的复散射强度,复影像对中对应像素点的复散射强度做复共轭运算,提取出差分相位,由其与微小形变建立数学关系。设置了雷达探测的模拟实验场景参数,依据所建立的模型编写仿真程序。仿真实验表明,雷达系统具有毫米级的理论形变探测能力,系统微小形变探测的相对误差在5%以内,理论模型的正确性得到验证。     

基于“高分+”的金沙江滑坡灾情监测与应用前景分析

基于“高分+”，探索以“高分+地质灾害”模式对10·11与11·3金沙江滑坡灾害开展灾情应急分析，利用灾害前后的高分遥感影像解译了滑坡灾害的基本灾情信息，分析了灾害前后孕灾及变形蠕动特征，对灾后白格堰塞湖及周边开展了隐患灾害排查，查明了堰塞湖两岸存在疑似裂缝与次生滑坡隐患点，开展了二次滑坡灾后灾区道路通达性分析。结果表明，“高分+”模式对类似金沙江滑坡等山区自然灾害巡排查、灾情跟踪监测及灾后应急抢险道路优选具有较大的应用前景。     

基于D-InSAR技术的金沙江地区滑坡形变监测与分析

滑坡是发生在我国山区的主要地质灾害类型,金沙江地区由于地势较高、地形复杂、多云多雨的特点,给传统的滑坡监测增加了难度。合成孔径雷达差分干涉测量技术(Differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR)已在滑坡地面沉降监测中得到了广泛应用。本文选取金沙江上游沿岸作为研究区域,基于2018年8月11日与9月28日的Sentinel-1A影像及SRTM1数据,利用GAMMA软件及D-InSAR技术监测到金沙江地区的地表形变,成功识别出金沙江右岸的一处滑坡灾害。研究结果显示,在此滑坡的坡顶部分出现了约2.5 cm的沉降,而在坡底部分由于崩塌物的累积,地面出现了约3 cm的抬升。从实验结果可以得出,InSAR技术是一种有效的滑坡变形监测手段,利用Sentinel-1A卫星的SAR数据对滑坡区域进行形变监测,可以得到较好的干涉结果。