基于多传感器估值融合理论的地质灾害变形监测方法研究

在开展地质灾害变形监测的过程中,由于传感器采集数据结果会受到客观环境的影响而出现异常情况,导致对变形情况的监测结果与实际情况存在较大误差,为此,提出基于多传感器估值融合理论的地质灾害变形监测方法研究。在对多传感器数据进行预处理阶段,引入了估值融合理论,具体采用的融合算法为最小误差均方差法,利用其对传感器采集数据结果中的异常值进行校正。在变形监测阶段,充分利用了多个数据源（传感器）对同一目标进行观测时的特征构成,结合观测特征、实时状态数据与发展函数三者之间的关系,实现对地质灾害变形情况的有效监测。在测试结果中,设计方法能够获取某地铁隧道水平方向上和垂直方向上的位移结果,具有较高的可靠性和精度。     

基于分批估计算法的大坝监测数据融合

针对大坝监测系统的多传感器特征,为了综合评估大坝的工作性态,需要对多源信息进行互补集成,文中引入分批估计算法研究大坝监测信息的多传感器数据融合问题,通过算例分析表明,该方法简单可行,可用于工程实际中。     

检测仪表中的数据融合方法

为了提高检潮仪表的测量精度和测量的稳定性,文章探讨了适合于检测仪表的数据融合方法.针时单传感器的检测仪表,采用分批估计和统计相结合的融合方法;对于多传感嚣的检测系统,主要讨论了加权平均和神经网络两种数据融合方法.最后用神经网络方法采处理多压力传感器构成的检测系统的数据,并进行了效果分析.通过应用实例,验证了数据融合方法在检测仪表中提高测量精度和稳定性所起的作用.     

基于多源遥感的土地利用动态变化信息综合监测方法研究

利用遥感信息融合技术，对不同时相的TM和SPOT多源遥感数据进行融合，提出了一套基于变异特征的土地利用动态变化信息的监测方法---变异特征监测法。并以城镇居民点的动态变化监测为例进行了验证，结果表明：与其它方法比较，利用该方法进行监测可以获得更高的位置精度和面积精度，具有很好的时效性和可继承性，且不受传感器类型影响，宜于推广应用。     

多传感器数据融合技术在自控垂钻检测系统中的应用

多传感器数据融合技术是近几年发展起来的一门新兴技术，在军事和工业中有着广阔的应用前景，本文论述了多传感器数据融合的基本工作原理和过程，针对自控锤钻检测系统的特点和要求，提出了基于多传感器系统的顶角和方位角检测方案，给出了基于多传感器算术平均值与递推估计，多传感器算术平均值与分批估计二种数据融合计算方法，可有效地提高自控垂钻检测系统,抗干扰能力，以保证参数检测的可靠性和准确性。     

利用卫星影像和航空影像更新基础地理信息方法研究

基础地理信息的更新,是保证地理信息系统现势性的充要条件.卫星遥感影像数据具有周期短、信息丰富、现势性强等特征.利用卫星影像数据来更新基础地理信息数据是一种行之有效的方法.如何利用遥感数据融合技术,将多传感器获取的各种影像数据中所含的信息优势有机地结合起来,更是成为目前研究的热点.利用航空影像和Landsat多光谱波段影像进行数据融合,能够有效地提高影像空间分辨率,以获取更高质量的信息.     

一种面向水质监测的地球空间传感器网络架构

地球空间传感器网络将无线传感器网络与地理信息系统、全球定位系统、卫星遥感等技术进行了有效的交叉与融合,但目前仍缺乏统一的体系结构;因此,提出了一种面向水质监测的地球空间传感器网络架构,重点内容是其中数据管理子系统的软件设计与具体实现。考虑到监测数据具有分布式、多源、异构等特点,因而数据管理子系统的设计是基于面向服务的软件体系架构（SOA）,采用富互联网应用（RIA）技术作为主要的软件开发方式,使整个系统具有自动刷新、负载平衡等特点。通过在加拿大安大略省的具体应用,与传统的各种水质监测手段进行对比,该架构具有监测内容更全面、数据显示更直观等优势。     

多传感器数据融合技术研究进展

近年来，无论在军事领域还是在非军事领域，多传感器数据融合技术都获得了广泛的关注，正在应用于越来越多的领域中。数据融合就是将来自多个传感器或多源的信息在一定准则下加以自动分析、综合以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。数据融合是人类或其他生物系统中普遍存在的一种基本功能。人类通过应用这一能力把来自人体各个传感器（眼、耳、鼻、四肢）的信息和外物（声音、气味、触觉）组合起来并采用先验知识去统计，理解周围环境和正在发生的事件。     

ASTER多光谱波段与SPOT全色波段融合方法研究

遥感图像融合可以发挥多源遥感数据的优势。但由于不同传感器的遥感数据有着不同的特征,不同数据所采用的融合方法也应不同。文章探讨了ASTER多光谱波段与SPOT全色波段数据融合的方法,通过对PCA融合、IHS融合和基于小波的IHS融合方法的对比研究,得出基于小波的IHS融合法在提高空间分辨率的同时较好地保持了地物的多光谱信息。     

基于Bayes融合理论的某坝段帷幕体防渗效果评价

坝基帷幕体的防渗性能及其时效可由传感器采集到的地下水宏观动态反映出来,而在异类多个传感器数据融合的过程中,常常出现各个评价指标不一致的现象。为消除这种现象,采用Bayes融合方法,首先验证各个传感器的可靠程度,确立正确的关系矩阵,然后将各传感器的可靠程度模糊化,进而给出各传感器的综合支持程度指标,最后给出融合结果。将其应用于某坝13坝段帷幕体防渗效果分析,结果较为符合规律。经分析知,2003－2008年间帷幕体防渗效果呈现了阶段性衰减,其中2005年和2008年为该坝段帷幕体防渗性能的相对明显衰减时期。建议加强监测,为必要时采取工程措施提供依据。     

应用多传感器多模型融合技术提取滑坡综合信息

大型滑坡监测时往往会在同一个滑坡体的不同部位布置多个监测点，以了解和控制其整体变形状况。但目前的滑坡预测预报模型只能一次使用一个监测序列。为了充分利用滑坡各个监测点的监测信息进行滑坡预测预报，论文提出了利用多传感器多模型融合技术，从滑坡体多个监测序列中提取滑坡综合监测信息的数学方法。     

无线传感器网络在冰川环境监测中的应用研究

冰川作为淡水库存资源和气候指示器,对其观测手段的改进非常重要.集成了传感器、嵌入式操作系统、无线网络技术的无线传感器网络,是一种全新的信息获取与处理技术,在环境监测中具有很好的应用和优势.针对无线传感器网络在极端环境冰川监测中的应用进行了分析,给出了部署的网络结构,传感器节点的数据传输途径,以及冰川环境下无线传感器网络需要关注的操作系统功能、传感器材质、长时间能耗、冰下部署的通讯能力等问题,并提出了需要改进的技术方面问题.结合集成网络摄像机,利用Google Earth、 Google SketchUp等技术给出了构建全天候的观测网络和实时数据展示平台的措施.讨论了将特定冰川观测区域的无线传感器网络的观测数据,与天空中的遥感卫星监测数据进行结合,构成"天地一体化"的监测研究系统的可行性.     

全球变化研究中的数据融合

文中给出了一种研究全球变化中数据融合的新方法———粗集神经网络结构。用改进的方法训练网络权值 ,分析和仿真结果表明 ,此种模型具有较好的泛化、学习、映射能力。说明新模型能够解决传感器输出为二值或一个范围的多传感器数据融合问题。     

基于功效系数法的隧道结构健康监测系统预警研究

引入功效系数法完成健康监测系统中多个传感器监测数据的加权综合,实现隧道结构稳定性的实时预警(评价)。结合健康监测系统特点,提出利用同一时刻各传感器监测数据支持度来确定预警指标体系(最佳融合数据组)的方法,解决了功效系数法中指标体系选取困难的问题。选择三标度法确定指标权重,有效克服了1~9标度法主观性强、判断矩阵一致性差的缺点。将所提方法应用于武汉长江隧道健康监测系统预警中,首先,从4只表面应变计、6只测缝计监测数据中选择支持度大于0.1的数据构成预警指标体系。然后,利用三标度法确定各指标权重。最后,计算得到总功效系数值完成隧道预警,预警结果与隧道实际运营状况相符。功效系数法在隧道结构健康监测预警中具有很好的适用性。     

基于改进IHS融合方法的冰川变化监测研究

随着卫星及传感器的发展,对地观测技术已广泛用于冰川变化监测中。针对多时相、同源遥感影像,提出了一种改进的IHS融合冰川变化监测方法。将不同时期影像进行改进IHS融合,使冰川变化区域突显出来,然后利用决策树分类方法对变化区域进行提取。利用两期LANDSAT影像进行基于改进IHS融合方法的冰川变化监测实验,并与常用于冰川变化监测研究的波段比值法进行比较,实验结果表明,该方法无论在定性分析还是定量分析上均优于波段比值法。     

基于BP神经网络的滑坡监测多源异构数据融合算法研究

针对滑坡监测中的多源异构数据融合问题,论文提出了一种基于BP神经网络的多源异构监测数据融合算法。该算法将影响滑坡变形的温度、湿度、风力、云量、单日降水量和累计降水量等多环境因子变量作为输入变量,以滑坡位移变化量数据作为期望输出数据,并利用各环境因子变量和滑坡位移变化量的相关性及显著性进行环境因子变量筛选,以提高算法的预测精度。论文采用甘肃省永靖县黑方台党川滑坡的实测数据进行了试验,结果表明:反向传播（Back-Propagation,BP）神经网络数据融合算法适用于具有多源异构监测数据的滑坡变形预测;在进行环境变量因子筛选后,BP神经网络数据融合算法的决定系数达到0.985,均方根误差（RMSE）达到0.4787 mm,从而有效提高了变形预测结果的精度。      

基于影像的多源地学数据融合处理及应用

针对地学数据空间性、多源性和多解性的特点,提出了基于影像色觉原理的多源地学数据融合方法.融合的关键是地学信息的图像化,在云南镇康县芦子园地区多源地学数据融合处理中,根据不同时代地层对成矿的贡献,按重要性量化为256级的灰度值,实现地层数据的图像化;物化探异常通过插值生成栅格数据实现图像化;然后,利用图像化的地层、重力、化探、线环构造和遥感影像数据进行RGB合成,通过HIS变换进行多源地学数据融合.融合后的图像能充分显示研究区地层-构造-岩浆复合控矿特征,对进一步的找矿勘探有重要意义.     

地面沉降钻孔全断面分布式光纤监测技术

本文介绍了一种钻孔全断面分布式光纤监测技术,可以获得地面沉降过程中多场多参量数据,实现钻孔全断面的精细化监测。阐述了钻孔全断面分布式光纤监测技术的概念,并重点介绍了该技术涉及的传感光缆和传感器选择、钻孔回填材料、光缆-土的耦合性评价和光缆及传感器植入方法等关键技术。在此基础上,构建了钻孔全断面光纤监测系统。最后,结合苏州盛泽地面沉降光纤监测案例,介绍了钻孔全断面光纤监测过程和技术特点。     

基于多传感器信息融合的城市边坡监测数据异常事件检测

为预防和管控城市突发地质灾害造成的人民生命和财产损失,国家针对城市地质灾害易发地区部署了大量的各类传感器,用来感知和监测城市边坡等地质体的变化情况,以支持对地质灾害的预警.从边坡监测数据特点和时序数据分析技术出发,针对监测数据噪声混杂、模式分析困难、预警阈值的不确定性等问题,给出了一种基于多传感器信息融合的边坡监测数据...     

Bayes融合理论在库区滑坡动态变形监测中的应用研究

滑坡体的工程地质特性及其时效,可由传感器采集到的滑坡体动态监测数据从一个侧面反映出来,而在多个传感器融合的过程中,常常出现各个评价指标不一致的现象。为消除这种现象,采用基于Bayes理论的决策级融合方法,将其应用于西南某滑坡动态变形的监测分析。经分析知:该滑坡先后经历了缓慢变形期、匀速变形期、加速变形期和急剧变形期。表明该滑坡具有阶段性变化的特点,符合滑坡变形的一般自然规律。同时证明了该方法在滑坡动态变形监测与分析中的有效性和可行性。