D－InSAR技术在淮南矿区沉陷监测中的试验研究

综合矿区开采沉陷特点和D－InSAR基本原理指出,当前D－InSAR矿区沉陷监测的难点为：1）不易采用同一传感器数据监测整个地表移动周期内的矿区沉陷;2）在低潜水位矿区,地表移动活跃期内最大变形梯度往往超过雷达临界探测梯度导致去相干;3）在高潜水位矿区,变形梯度大、沉陷积水区雷达回波信号弱,导致干涉测量结果不理想。因此,为了改善D－InSAR在矿区的沉陷监测中的应用效果,针对上述问题提出了相应的解决方案。最后,通过选择淮南矿区形变期内的两景数据,进行二轨差分干涉处理,获得了研究区域煤炭开采形成的地表沉降场,并分析了不可靠形变信息产生的原因。     

矿山开采沉陷研究中矿山3维可视化的实现

以顾桥1117(1)首采面为例,从CAD图形中提取开采前的地面高程点、等高线图层数据,并对其他图层地物进行分类,提取相应的各类地物数据,然后结合顾桥矿地质采矿条件,通过概率积分法生成预计地表沉陷区数据,和开采前地表高程数据融合,建立受采煤影响的矿区DEM,通过对地物模型建模,运用分层着色模式,获得矿区开采3维可视化图形。从而直观显示由于地下采煤引发的地表沉陷情况,以进行较为深入的分析。     

充填开采地表沉陷影响因素正交试验

为了研究煤层倾角、采宽、采厚、充填率在充填开采中对地表沉陷的敏感性,以山东某矿的采场条件为工程背景,基于正交试验原理,利用数值模拟软件(FLAC3D)进行计算,采用极差分析法与方差分析法分析各因素的敏感性,最后利用多元回归分析法建立了各因素与地表最大下沉值的函数关系式.研究结果表明:各因素对地表沉陷的敏感性由大到小为采宽、煤层倾角、采厚、充填率;地表最大下沉值与煤层倾角、充填率呈负相关的关系,与采宽、采厚正相关;回归方程效果显著,模拟值、回归方程预计值与实测数据吻合.为控制地表沉陷提供了参考依据.     

基于SBAS-InSAR的长治矿区地表形变监测

小基线集InSAR(SBAS-InSAR)时序分析方法能够较好地克服InSAR时空失相干限制,抑制地形和大气影响,增加时间采样率,在监测地表形变随时间演化方面取得了较好的应用。为了有效监测山西省长治矿区地表形变,利用DInSAR方法监测开采矿区的快速大形变,得到形变区30 d的最大沉降量为11 cm;利用SBAS方法监测矿区边缘微小缓慢形变,得到2003年7月—2010年7月期间区内地面沉降的空间展布及时间序列相对形变量。对于矿区周围相干性保持较好的居民区,SBAS方法监测结果表明其整体形变表现为沉降趋势,沉降面积较大,沉降速率为5~15 mm/a,最大累计沉降为90 mm。矿区因开采时间、开采方式、采储量以及地形等因素的不同而呈现出不同的沉降结果。     

基于D-InSAR方法求取深部开采地表移动参数研究

深部开采有着地表沉陷时间长、范围大,地表测点难以长时间保存的特点,目前我国几乎没有深部开采的正规观测站。为解决这一问题,本文采用了D-In SAR技术获取了徐州矿区张小楼千米深部开采地表沉降数据,通过将监测结果与地表水准测量进行对比,证明了D-In SAR结果的正确性,并结合测点缺失情况下地表移动参数的求取方法,基于D-In SAR数据求取了千米深部开采地表移动参数。结果表明采用D-In SAR方法对深部开采地表移动的监测可以解决深部开采地表移动参数的求取问题。     

时间相邻-四轨法的D-InSAR矿区沉陷监测研究

针对由矿区煤炭开采引起的地表沉陷通常具有较大的形变梯度,而地表形变梯度超过干涉相位的临界梯度在干涉时会产生失相干,从而不能很好地解算出地表形变值的问题。该文尝试采用基于"时间相邻-四轨法"的D-InSAR技术方案对山西大同矿区某矿进行分阶段监测,即将矿区沉陷大形变基于时间分解为数幅小形变,通过降低地表沉降形变量来提高影像干涉效果,同时可以将时间基线过长导致的失相干最小化。为了更有效地验证监测方案的可行性,该文结合矿区观测站水准测量成果与观测站实际布设情况对监测数据采用高斯矩阵进行加权平均,将观测站单点形变量转化为所处像元对应地表区域的近似平均形变量,减小了个别观测站不能代表周围地表区域整体形变趋势的误差。通过对观测站加权后的形变数据与D-InSAR处理结果对比分析,证明此方案在矿区地表沉陷监测是可行的。     

SBAS-InSAR方法支持下的矿区地表沉降监测及参数反演

煤矿开采极易诱发各类地质灾害,从而对矿区人民的生命财产安全带来严重影响。因此,对矿区地表进行形变监测及对其开采面参数进行反演获得形变规律,可有效防止矿区地质灾害的发生。本文选取山西省的店坪煤矿和汾源煤业作为研究区域,基于Sentinel-1A卫星影像数据,使用小基线集（SBAS）方法提取研究区的形变结果。使用Okada模型对5-101工作面参数进行反演和分析,并将反演结果与采工图实测数据进行对比验证。结果表明：①煤矿开采引起的地表形变程度与煤矿开采长度成正比;②急倾斜厚煤层开采引发的地表形变程度要比近水平薄煤层引起的地表形变程度大,更容易造成地表塌陷;③Okada模型反演较短近水平薄煤层的开采参数精度较高,说明该模型适用于此类型煤矿开采参数的反演。     

注浆采区地表形变时空演化SMD-InSAR监测分析法

当前矿区合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)监测研究大多局限于以地表移动为对象,求取其他形变指标通常仍需野外测量。针对这一不足,构建出一种提取地表移动变形(surface movement and deformation,SMD)面域信息的模型——SMD模型。模型可求解的量有:①地表沿任意方向的倾斜、曲率,地表倾斜、曲率最大值与其所沿方向;②水平或近水平煤层开采下,矿区地表沿任意方向的水平移动、水平变形,地表水平移动、水平变形最大值和其所沿方向。SMD模型在垂直形变图的基础上,按照方向导数原理计算地表倾斜和曲率;地表水平移动和水平变形则根据开采沉陷先验规律计算。模拟试验显示,该模型可以较高精度获取地表移动变形值。淮北矿区某矿进行了充填开采,应用SMD模型结合时序InSAR分析该矿地表形变时空演化过程,以及充填开采的减沉减变效果,分析认为注浆活动可以有效控制地表形变。日平均注浆量、工作面推进距离与最大下沉速度之间的关系可以用多元线性回归模型来描述。SMD模型可用于分析区域地表形变综合情况,为范围评估开采沉陷对建构筑物的影响提供有力依据。     

矿山开采沉陷专题信息表达新模式

针对矿山开采沉陷所引发的地表形变信息表达和准确制图问题,该文结合遥感影像与地形图等数据,基于矿区开采沉陷变形预计结果和三维可视化方法,对矿山开采沉陷专题信息表达及其GIS制图新模式进行了探究。实现了矿区地表下沉、水平移动、水平变形、倾斜和曲率的形变信息应用分析与可视化,以及下沉盆地水淹范围模拟图、三维地表变形影像图、特定区域变形分析图、采动损坏等级分布图等制图功能。     

矿区地表形变InSAR监测——以永城市为例

针对矿区地表形变同时存在地面塌陷及地面沉降的情况,结合InSAR监测本身的特点,本文以永城市为例,选用2014年10月至2015年4月7景Radarsat-2 SAR图像,提出利用D-InSAR联合SBAS技术开展矿区地表形变监测,即利用D-InSAR监测矿区地面塌陷状况,SBAS监测矿区地面沉降状况。通过实地调查并结合永城市矿业开采、地质构造、地下水以及城市建设等资料认为,矿业活动不仅给开采面附近造成严重的地面塌陷,还造成了区域性的地面沉降现象。监测结果表明:联合利用D-InSAR和SBAS两种技术适合在矿区开展地表形变监测。     

徐州贾汪矿塌陷积水区变化特征的研究

本文采用遥感(RS)获取信息和地理信息系统(GIS)建库分析相结合的方法,对徐州贾汪矿区1987-2007年煤炭开采过程中形成的塌陷积水区的数量变化、形态特征变化以及破碎度变化特征及其成因进行了研究,结果表明1987-2007年间,由于开采活动的不断进行,常年积水塌陷区的面积逐步增加;1987-1997年10年间,季节性塌陷积水区与常年塌陷积水区具有相似的变化特征;1997-2007年10年间,由于部分矿井停止开采及土地复垦的推行,季节性塌陷积水区的数量锐减,斑块形状变得规则且分布趋于分散。     

Open-pit mining geomorphic feature characterisation

Among the anthropogenic topographic signatures on Earth, open-pit mines are of great importance. Mining is of interest to geomorphologists and environmental researchers because of its implication in geomorphic hazards and processes. In addition, open-pit mines and quarries are considered the most dangerous industrial sector, with injuries and accidents occurring in numerous countries. Their fast, accurate and low-cost investigation, therefore, represents a challenge for the Earth science community. The purpose of this work is to characterise the open-pit mining features using high-resolution topography and a recently published landscape metric, the Slope Local Length of Auto-Correlation (SLLAC) (Sofia et al., 2014). As novel steps, aside from the correlation length, the terrace’s orientation is also calculated, and a simple empirical model to derive the percentage of artificial surfaces is tested. The research focuses on two main case studies of iron mines, both located in the Beijing district (P.R. China). The main topographic information (Digital Surface Models, DSMs) was derived using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and the Structure from Motion (SfM) photogrammetric technique. The results underline the effectiveness of the adopted methodologies and survey techniques in the characterisation of the main mine’s geomorphic features. Thanks to the SLLAC, the terraced area given by open-cast/open-pit mining for iron extraction is automatically depicted, thus, allowing researchers to quickly estimate the surface covered by the open-pit. This information could be used as a starting point for future research (i) given the availability of multi-temporal surveys to track the changes in the extent of the mine; (ii) to relate the extent of the mines to the amount of processes in the area (e.g. pollution, erosion, etc.), and to (iii) combine the two points, and analyse the effects of the change related to changes in erosion. The analysis of the correlation length orientation also allows researchers to identify the terrace’s orientation and to understand the shape of the open-pit area. The tectonic environment and history, or inheritance, of a given slope can determine if and how it fails, and the orientation of the topographic surface or excavation face, with respect to geologic features, is of major significance. Therefore, the proposed approach can provide a basis for a large-scale and low-cost topographic survey for sustainable environmental planning and, for example, for the mitigation of environmental anthropogenic impacts due to mining.     

人口空间聚类规则挖掘——全国各省市产业结构分类研究

本文采用离差平方和法(Ward方法),对2005年全国31个省市产业结构情况进行分析说明,归纳总结出各省市的主要产业类型及各产业与人均生产总值的关系,并从经济的视角获得各省市的产业结构类型与其经济发展状况的关系。     

机载激光点云构建西部矿区开采沉陷模型研究

针对榆神矿区地形起伏而植被覆盖度较低的条件,采用无人机激光雷达(LiDAR)对采煤沉陷盆地进行地面扫描和建模,按现有的点云滤波和插值算法所构建的沉陷模型精度不足的问题,该文提出基于格网高程排序的类地面点云提取算法,通过改变格网大小和点云提取比例来优化点云滤波效果,改进了地表沉陷模型的精度。在此基础上,选用概率积分法和GaussAmp函数对沉陷模型进行最小二乘拟合,结果表明GaussAmp函数对于试验区地表动态沉陷模型的拟合精度更高。     

一种顾及矿区地形特征的开采沉陷三维可视化实现方法

针对已有开采沉陷三维可视化方法中不能考虑矿区三维地形特征的不足,本文通过计算机语言编制开采沉陷预计程序对矿区地表点进行三维坐标变形预计计算与坐标融合计算,并基于数据传输的方式与ArcGIS进行结合,实现了顾及矿区三维地形特征的开采沉陷三维可视化。利用该方法生成的三维表面,克服了已有开采沉陷三维可视化方法中不能表现矿区地表塌陷后移动和变形状况的不足,而且能充分利用ArcGIS强大的空间分析与空间数据查询功能,实现了GIS在开采沉陷领域中的良好应用。     

Data field for mining big data

Abstract

Big data is a highlighted challenge for many fields with the rapid expansion of large-volume, complex, and fast-growing sources of data. Mining from big data is required for exploring the essence of data and providing meaningful information. To this end, we have previously introduced the theory of physical field to explore relations between objects in data space and proposed a framework of data field to discover the underlying distribution of big data. This paper concerns an overview of big data mining by the use of data field. It mainly discusses the theory of data field and different aspects of applications including feature selection for high-dimensional data, clustering, and the recognition of facial expression in human–computer interaction. In these applications, data field is employed to capture the intrinsic distribution of data objects for selecting meaningful features, fast clustering, and describing variation of facial expression. It is expected that our contributions would help overcome the problems in accordance with big data.     

利用事件影响域挖掘时空关联规则

首先发展了基于事件影响域的时空事务表构建策略,提出了基于事件影响域的时空关联规则挖掘方法,给出了相应的挖掘算法(简称ECSTAR算法)。通过一个实际算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

开采沉陷对建筑物影响的分析

本文利用顾桥煤矿1111(3)综采面地表移动观测站数据处理成果和外业数码相片,分析了建构筑物破坏现象产生的机理及其影响规律。得出相关结论:建筑物产生破坏和变形主要原因是曲率和水平变形的影响,在其作用下,采动区地面建筑物砖墙上出现裂缝。通过分析采动区上方建筑物砖墙上裂缝的分布规律,为合理加固和维修措施提供了依据,从而可以在建筑物受采动影响以前,根据地表变形预计的结果,对建筑物采取适当的措施,来减小地表变形对其影响。     

Geospatial data mining for digital raster mapping

We performed an in-depth literature survey to identify the most popular data mining approaches that have been applied for raster mapping of ecological parameters through the use of Geographic Information Systems (GIS) and remotely sensed data. Popular data mining approaches included decision trees or “data mining” trees which consist of regression and classification trees, random forests, neural networks, and support vector machines. The advantages of each data mining approach as well as approaches to avoid overfitting are subsequently discussed. We also provide suggestions and examples for the mapping of problematic variables or classes, future or historical projections, and avoidance of model bias. Finally, we address the separate issues of parallel processing, error mapping, and incorporation of “no data” values into modeling processes. Given the improved availability of digital spatial products and remote sensing products, data mining approaches combined with parallel processing potentials should greatly improve the quality and extent of ecological datasets.     

基于GIS的矿山开采沉陷信息可视化应用

矿山地下煤层开采引发地表沉陷变形,可造成土地破坏、房屋倒塌等一系列灾难性后果。基于概率积分法开采沉陷预计结果,利用ArcGIS的ArcScene模块实现地表变形预计数据的三维可视化表达,并以预计的下沉量为例进行可视化结果的等值线绘制、任意剖面图制作、任意点位形变信息提取应用分析。