构造断面法在滑坡变形监测数据处理中的应用

数据处理是滑坡变形监测的一项重要工作,目前应用的滑坡变形监测数据处理方法很多。针对一些方法的不足之处,文中介绍了构造断面分析法处理滑坡体变形监测数据的原理和方法,通过举证在积石峡水电站I^#滑坡体变形监测数据处理中的应用,证实该方法的可行性。     

滑坡应急监测的剖面分析方法研究

本文以典型的推移式滑坡应急监测实例为背景,采用简易有效的裂缝监测手段,沿滑坡主滑方向布设监测剖面,基于监测数据表征,提出了剖面联合分析方法。通过监测数据联合分析,掌握了滑坡变形过程、变形特征、影响因素以及整体稳定性状态,针对性提出了滑坡应急处置措施。文章探索的应急监测工作方法、数据分析分析方法及应急处置措施对同类工作具有一定参考价值。     

关于中小型滑坡监测的方法探讨

以株洲市机场大道一期工程在道路施工过程中遇到了山体滑坡为例,用高精度的测量仪器,结合灵活有效的观测方法对滑坡进行变形监测。运用数学模型对采集到的数据进行分析研究,能较好地获取滑坡的变形信息。     

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。     

强制归心观测墩埋设的若干技术——以青海省军功地区滑坡监测工程为例

在无法实现监测数据自动化采集和实时监测的偏远地区,为监测、预防山体滑坡、工程建筑位移,带有强制归心装置的水平、垂直位移观测,以其测量精度高、操作灵活、投入少等优势受到测量人士青睐。本文以军功滑坡监测为例,介绍了带有强制归心装置观测墩埋设的若干技术,以确保观测墩埋设质量合格。     

基于Web的滑坡变形监测数据管理系统的设计与实现

应用数据库技术、互联网技术,设计开发了基于Web的滑坡变形监测数据管理系统,面向不同的用户,实现了以B/S方式对滑坡变形监测数据库的管理和监测数据的查询、上传、下载、图形化显示、实时发布等功能。介绍了系统的结构设计、功能和实现,详细阐述了系统的应用情况,弥补了传统滑坡变形监测数据管理系统数据来源单一、数据显示方式不够完善、不易对外发布的不足。     

徕卡GeoMoS自动监测系统在滑坡外部变形监测中的应用

一、引言 近年来,我国地质灾害发生频繁.根据中国地质环境监测院地质灾害调查监测室的数据,在地震、崩塌、滑坡、泥石流等危害巨大的地质灾害中,滑坡所占的比率高达60%以上.因此,做好地质灾害监测和预警,特别是滑坡体的监测和预警,对于有效地减少直接经济损失和人员伤亡显得尤为重要.常规的滑坡变形监测方法监测周期长,不具备实时性,并且在极端天气情况下,常规监测基本无法进行监测数据的采集工作,而在此条件下,滑坡往往又处于最容易发生滑动的状况,必须进行监测.为此,须有一种简便的,无人值守的,自动的动态监测方法,可在很短的时间间隔内,迅速完成滑坡的变形监测,为滑坡的变形状态提供监测数据,从而有效地保障人民的生命与财产安全.     

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。     

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。     

一种滑坡变形监测综合技术的应用

现今监测方案的综合设计和监测数据管理与综合处理已成为变形监测技术发展的一种趋势。本文阐述了一种滑坡变形监测综合技术,结合此新技术在忠武输气管道干线忠县至宜昌段顺溪Ⅰ号滑坡上两年零四个月的实践,充分证明了此种技术的可行性。本文重点研究GPS技术在此变形监测过程中的具体应用。     

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。     

顾及降雨量因子的自适应卡尔曼滤波模型在滑坡变形预测中的应用

滑坡是世界上最主要的地质灾害类型之一.滑坡的监测和防治仍是当前国内外学者研究的重点,尤其是滑坡变形的预测和预报.卡尔曼滤波已广泛应用于滑坡变形监测数据处理中,且自适应卡尔曼滤波已经很好地解决了传统卡尔曼滤波发散的问题.但在分析降雨型滑坡变形的过程中,降雨(地下水位)对滑坡体的影响不容忽视.因此,引入降雨量因子,提出顾及...     

基于MT-InSAR技术的滑坡体形变监测

矿区开采致使山体发生形变,由微小形变逐渐演变为大梯度形变,变形量值逐渐增加,导致传统的差分干涉技术无法监测到大梯度形变,针对此问题本文利用多时相合成孔径雷达干涉测量(Multi-temporal Interferometric Synthetic Aperture Radar,MT-InSAR)技术对大梯度形变研究区进行滑坡体形变监测。本文详细阐述了合成孔径差分雷达技术、小基线集以及像素偏移量追踪技术的原理以及适用范围,并使用2017年4月至2019年1月的10景ALOS PALSAR-2数据采用三种方法应用在贵州省兴仁县发耳镇发耳村某矿区的滑坡监测中,充分验证了三种方法相结合的方式可有效监测到由山体蠕动而导致的山体滑坡。     

地面激光点云与航空影像相结合的滑坡监测

面向云南某水电站滑坡监测的实际需求,提出了将地面激光点云数据和航空影像相结合的滑坡监测方法。首先,通过数据配准,实现地面激光点云数据和航空影像数据的融合统一;然后,通过数据去噪与地表模型重建建立监测的数据基准;最后,通过基于地表模型的整体变形分析和基于剖面的采样分析,对滑坡区域的变形规律进行研究。通过对已经获取的5期监测数据的分析表明,本文提出的监测方法具有较高的监测精度和很好的适用性。     

滑坡变形的模式识别

探讨利用变形模式的拓扑约束识别方法来识别滑坡块全的变形模式及其应用问题，并根据GPS多期监测数据对云阳宝塔滑坡体进行了块体识别与分析，实例证明，该方法对滑坡块体及块体变形参数的识别是有效的，其结果对于滑坡体的滑带弱化的扩展过程的认识及稳定性分析与监测系统，滑坡整治系统的设计具有一定的价值。     

变形信号与噪声的分离方法及其应用

在对变形体进行监测的时候会得到一系列不同时间的观测结果,比如对滑坡的位移监测,得到一系列的坐标,通过与首期观测数据的比较可获得变形量,然而测量中不可避免的含有误差,如何将变形信息和观测噪声分离是一个需要解决的问题。本文在变形是一个连续过程的假设下,以给定的验前方差为约束条件,通过三次连续逼近样条函数建立变形曲线,达到变形信号与噪声分离的目的,文中通过对某滑坡多年监测数据的分析验证了该方法的可行性。     

四川省北川县安子坪滑坡监测与分析

滑坡监测的主要任务是监测滑坡的实时动态变化、诱发因素等,以获取空间变形数据,用以滑坡的稳定性评价、预测预报及治理等。文章以北川县安子坪滑坡为例,建立系统化、立体化监测系统,及时测定和预报滑坡的位移等变化情况,并为长期稳定性预测研究提供资料。     

采用HCMonitor软件对滑坡实时变形监测与分析

本文利用HCMonitor实时差分变形监测软件对内业数据进行处理,通过监测数据的对比分析和断面曲线分析,能够获得滑坡体随时间的变化量及其趋势,从而验证了该数据处理分析系统对滑坡监测的可行性。     

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。     

西山村大型滑坡体GPS监测数据处理与预测模型建立

滑坡是严重的地质灾害,为了降低滑坡灾害,必须对滑坡进行变形监测并给出及时预报。以四川省阿坝州理县通化乡的西山村大型滑坡体GPS监测为例,介绍了GPS滑坡监测数据预处理情况,给出了卡尔曼滤波去噪方法,通过卡尔曼滤波处理前后的坐标分别建立线性预测模型,结果表明,卡尔曼滤波可以很好地去除噪声的影响,使模型的拟合精度较高,模型预测值更接近实际坐标值。