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。     

测量机器人在金坪子滑坡变形监测中的应用

介绍了测量机器人在金坪子滑坡变形监测中的应用,分析了其误差来源和适用范围,实现了金坪子滑坡变形监测.     

基于ArcGIS的滑坡单体稳定性分析

滑坡体的稳定性分析对滑坡多发地域居民的人身安全、生产、生活乃至各种规划设计意义重大。以重庆奉节地区的猴子石为例,利用ArcGIS分析平台,采用Hovland三维模型计算出整个滑坡体的稳定性系数为1.428,大于1,表明猴子石滑坡体满足稳定性的要求,目前此滑坡体处于相对稳定状况。这一结论为滑坡的发生提供定量预防依据,也为本地域相关工程设计提供参考,所有的计算过程均是基于ArcGIS的平台完成的。将滑坡体各参数的计算公式与GIS强大的空间数据处理分析能力联系起来,为如何利用GIS技术更好地保障滑坡灾害防治工作拓宽了思路,在工程设计方面具有一定的参考价值。     

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。     

三峡库区滑坡监测基准的稳定性分析及结果

针对三峡库区近600km水系范围内的滑坡监测问题,利用2008~2011年多期GPS观测资料,对基准点进行稳定性分析。结果表明,三峡水库高水位蓄水的3a里,库区存在不稳定的基准点,其水平位移在4cm以上,最大点位变化达79.4cm。将不稳定基准点的位移方向与现场地理环境进行核查,具有一致性。     

基于无人机航空摄影技术的滑坡稳定性分析

滑坡稳定性定量评价是滑坡研究的重要内容,是选择滑坡灾害防治方案的重要技术依据。计算模型的建立是滑坡稳定性定量分析的必要条件,而传统建模方法,首先需要借助GPS-RTK或全站仪等经人工野外实地测量获得地面线,再手动绘制剖面图,最后建立计算模型。而无人机航空摄影技术可以快速获取精准大比例尺数字正射影像图(DOM),然后通过影像处理软件便可提取地面地形数据,从而可利用CASS软件直接切取剖面图。经相互验证对比发现,无人机航空摄影技术获取的高程数据满足工程需求,同时,具有快速、高效、省时、经济和方便等特点。     

石曹门滑坡形变监测预报与稳定性评价研究

本文通过对滑坡体内在变形特征、变形规律、滑坡形成机制、地质构造特征与相关因素分析,采用极限平衡理论定量分析稳定系数,评价滑坡体的演化趋势和稳定状态。川时采川现代测量技术对古老滑坡变形进行连续监视监测,运用灰色系统理论模拟进行灾害予哽警预报,为防止突发性地质火害发牛积累了工稃经验。     

简述滑坡的观测方法和滑坡预报

本文阐述了滑坡观测和滑坡预报的意义和方法,详细地描述了滑坡观测的步骤和工作内容,在此基础之上提出了三种量化的公式预报方法,同时也给出了经验的宏观预报方法。文章表明滑坡的微观观测与经验上的宏观观察相结合是预报滑坡的有效手段。     

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。     

利用神经网络实现动态大系统稳定性分析与镇定

本文给出了利用人工神经网络（ＡＮＮ）理论和技术实现线性定常离散和连续时间动态大系统稳定性分析与镇定的方法（算法）；并在计算机上进行了一系列的数值实验，验证了该方法的正确性、有效性和可实现性。     

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。     

基于Matlab的水准点稳定性分析

通过使用Matlab功能强大的数学软件，应用于测量工程的数据处理。具体解决变形监测中水准点是否稳定的判定问题。并通过计算实例说明其可行性和优越性。     

GIS在地震地质灾害信息管理中的应用--滑坡稳定性分析技术

地震及降雨等因素对于滑坡发生有明显的控制作用。为了有效地将地表地形与滑坡运动特征结合起来,进行了滑坡的稳定性分析。在GIS中了实现对滑坡快速有效的分析、预测,并建立了滑坡稳定的综合判定标准。     

基于GPS技术的滑坡动态变形监测试验结果与分析

结合某类滑坡的大型物理模型试验,在滑坡体上布设了若干监测点,并用GPS单历元定位技术和RTK技术对该滑坡体进行了连续实时监测。通过对该滑坡从开始滑动至产生破坏全过程监测数据的处理与分析,以及将GPS监测结果与全站仪三维监测结果的对比,发现在观测条件较好和基线较短时,基于Track模块GPS单历元定位技术监测滑坡变形的平面精度在5mm左右,高程精度约为9mm;RTK定位技术的平面精度在11mm左右,高程精度约为17mm;而用小波变换等方法进行滤波后的精度还会更高。