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。     

滑坡遥感调查、监测与评估

滑坡遥感调查包括滑坡识别、基本信息获取和滑坡空间分析等，本文以天台乡滑坡遥感调查中用特征点法确定滑坡边界、影响带及滑坡运动特征及规模为例说明。滑坡遥感监测可分为直接监测和间接监测。由于突发的高速超高速崩塌、滑坡及泥石流活动时间难以预测，滑坡运动的规模相对于遥感地面分辨率较小，获取遥感数据的不连续性及价格昂贵等原因，目前较少应用遥感技术直接监测滑坡活动； 遥感监测滑坡运动引起的环境变化，称为间接滑坡监测，以遥感监测易贡大滑坡引起的易贡湖水面变化及溃坝造成的下游灾害为例说明。滑坡遥感评估指在获取滑坡及其发育环境基本信息的基础上，评估滑坡的稳定性，预测其未来活动性，评估区域滑坡的影响因子和进行区域滑坡危险性评价，文中以天台乡滑坡、千将坪滑坡稳定性评估及三峡库区中前段区域滑坡危险性评价为例说明。     

GIS支持下应用PSO-SVM模型预测滑坡易发性

滑坡灾害易发性预测是滑坡监测、预警与评估的关键技术。如何有效地选取评价因子和构建预测模型是滑坡灾害定量预测研究中的难题。本文以三峡库区长江干流岸坡作为研究区,通过地形、地质和遥感等多源数据融合,提取滑坡孕灾环境和诱发因素的信息作为评价因子。在此基础上,针对滑坡灾害的非线性和不确定性特征,采用粒子群算法对支持向量机模型参数进行全局寻优,构建粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)-支持向量机(support vector machine, SVM)模型,定量预测滑坡易发性。最后通过分类精度比较分析基于格网单元和对象单元的滑坡易发性预测精度,结果表明,基于对象单元的PSO-SVM预测精度较高,其曲线下面积为0.841 5,Kappa系数为0.849 0,预测结果与野外实际调查情况较为一致,可为三峡库区滑坡防灾减灾工作提供参考。     

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。     

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。     

基于Google Earth影像的黄河上游干流地区滑坡特征分析

黄河上游干流地区由于特殊的地形地貌和地质构造使得滑坡灾害频发,对其开展滑坡灾害监测、分析研究,具有十分重要的意义。本文利用2015年间Google Earth遥感数据,提取并分析了该地区的滑坡灾害分布信息,取得了如下成果及认识:1)研究区的空间展布形态主要有7种,滑体性质类型有6种,岩质滑坡数量最多。2)从空间分布特征看,共发现研究区有各类滑坡162处,滑坡主要集中分布在群科-尖扎盆地;从滑坡类型看,研究区滑坡主要为大型滑坡和巨型滑坡。3)滑坡体长、宽主要集中在0~1 500 m和500~1 500 m之间,且长、宽呈两极化方向延伸,滑坡体面积分布不均,滑坡数量随着方量的增大呈现减少的趋势,发生的滑坡主要是滑坡体厚度在25~50 m的深层滑坡。4)滑坡数量在0°~90°之间有峰值出现,然后向两端逐渐减少。     

GNSS滑坡监测预警技术进展

滑坡灾害在全球广泛分布,严重影响人类活动和人居安全。全球卫星导航系统(GNSS)已经被广泛应用于滑坡灾害监测预警工作,但其在复杂场景监测预警中依然存在诸多技术瓶颈。本文首先综述了GNSS硬件数据采集、软件数据处理和多源融合监测等方面的研究进展,重点分析了各类GNSS滑坡监测技术优势、适用范围和存在问题;然后,从滑坡位移预测、临滑时间预报和预警实施等方面介绍了GNSS滑坡预警的技术方法;最后,在梳理复杂场景GNSS实时滑坡监测预警中面临挑战的基础上,对GNSS滑坡监测预警技术的发展趋势和研究方向提出了一些思路。     

滑坡地质灾害信息监测方法研究

滑坡监测是滑坡地质灾害治理中对滑坡进行实施监控、事故预警的关键技术,是保障工程安全、人民生命和财产安全的重要手段,也为由滑坡引起的地表环境影响评价提供重要的数据支撑。本文在现代滑坡监测技术背景下,以信息化测绘技术为支撑,对滑坡信息化监测的新内涵进行探讨,对滑坡监测中的关键技术与方法、信息管理与反馈机制进行论述与总结,并以某地的滑坡监测为例,对相关技术方法进行检验,证明了其可行性和实用性。     

高精度GNSS实时滑坡变形监测技术及环境建模分析研究

滑坡变形监测不仅是科学问题,也是实践问题。对地质滑坡灾害进行高精度变形监测是防灾减灾至关重要的命题。GNSS作为滑坡监测预警的重要手段之一,不仅具有连续高精度、全天候监测能力,而且是目前唯一可以直接获取滑坡地表三维矢量变形的监测手段。然而,滑坡灾害往往多发于山地丘陵等复杂环境下,加上地震、降雨等因素的诱发作用,极易影响GNSS技术的实时预处理质量和监测定位精度;此外,高价位的GNSS监测终端开销也使得大规模、高密度滑坡监测难以大规模推广应用。针对上述滑坡复杂环境影响和设备成本问题,本研究分别从高精度GNSS实时数据预处理算法、空间地形环境建模和低成本云平台监测系统3个方面进行了探讨。     

云计算技术下的滑坡监测云平台设计 ——以陕西泾阳为例

研究分析了基于云计算技术的灾害监测云服务平台的体系架构和关键技术,并结合滑坡灾害监测和数据处理的相关理论,以陕西泾阳的滑坡为例,设计了滑坡灾害监测云服务平台的软件体系结构并细化了核心层的功能模块,也预留了开发应用程序的接口。此外,本文还分析了滑坡灾害监测云平台的优点及不足,为今后设计和实现其他地质灾害监测云服务平台提供了一定的研究和参考价值。     

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...     

针对MODIS数据的大气水汽含量反演及31和32波段透过率计算

 针对MODIS的波段特征,首先,用近红外波段反演大气水汽含量; 然后,通过LOWTRAN模拟大气水汽含量与MODIS 31和32热红 外波段透过率的统计关系; 最后,计算31和32波段的透过率。该方法克服了以往一景图像只用1个透过率的局限性,使得透过率的求 算精确到每1个像元,同时保证参数获取的实时性。     

中国滑坡遥感

我国滑坡遥感已有20多a的历史,作为区域性滑坡宏观调查的主要手段曾为山区大型工程建设的滑坡灾害调查及防灾减灾工作 作出了重要贡献。上世纪末以来,由于采用了“数字滑坡技术”和高分辨率遥感数据,滑坡遥感成为能更准确的定性、定量的调查手 段,甚至可进行大型个体滑坡的详细调查和监测研究。“数字滑坡”技术的实现主要依赖于遥感技术、数字摄影测量及图像处理技术 、GIS技术和计算机技术的支持。该技术大致可分为3大部分： 滑坡基本信息获取、信息存贮和管理及专题服务技术。本文以三峡库 区、四川天台乡滑坡、金龙山滑坡及易贡滑坡遥感调查及监测说明“数字滑坡”技术的专题服务应用。     

滑坡蠕变与遥感影像上植被异常关系

以滑坡蠕变阶段坡体的蠕变会引起环境条件的改变，进而影响植被生长状况的野外考察客观现实为依据，提出一种间接监测滑坡变化的新方法。利用高分辨率光学遥感技术，对滑坡蠕变阶段遥感影像上坡体上覆植被的异常特征进行判识，建立遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的关系，反映滑坡的演化过程，弥补GPS技术、InSAR技术及部分地面监测手段在地势高、地形陡峭、植被茂盛等条件下监测工作的不足，为后续的滑坡预测研究提供帮助。以植被覆盖度较高的新磨村山体高位滑坡为例，首先，对研究区域进行分区；其次，计算各分区的植被覆盖度；最后，利用植被覆盖度分析遥感影像上的植被异常与滑坡蠕变的关系，并根据滑后遥感影像和实地考察情况进行验证。结果显示，2014年—2016年，滑坡的主要物源区、变形体上方细长局部崩滑区和泉眼及冲沟周边的植被覆盖度出现明显的下降，即随着滑坡发生时间的临近，植被受滑坡蠕变的影响变大，植被生长状况变差；而且随着距裸地等滑坡风险较大区域的距离增大，植被受滑坡蠕变的影响变小，植被生长状况变好。这表明，植被异常与滑坡蠕变存在明显的时空相关性，体现了滑坡蠕变阶段遥感影像上植被异常与滑坡蠕变的内在联系，反映了滑坡逐步失稳的演化过程，为进一步预测滑坡的发生提供依据。     

舟曲县\

利用存档光学遥感影像对灾前演变情况进行分析是目前常用的方法,但往往受限于获取时间密度、云量等因素。随着雷达遥感卫星数据质量的不断提升,合成孔径雷达干涉测量（interferometric syntheticaperture radar,InSAR）技术可以为滑坡灾前形变探测提供新的技术途径。基于欧洲空间局哨兵一号（Sentinel-1）雷达卫星数据,同时结合升轨与降轨视线向形变结果提取沿坡向与垂直向二维形变,对2018年7月12日甘肃南峪乡滑坡灾前二维形变进行追溯分析。时序结果显示,该滑坡自2017年6月起便已经开始缓慢的变形,至滑坡发生前13个月时最大累积形变量达77 mm。结合降雨量数据对比分析,发现该滑坡灾前变形与降雨量变化高度吻合,说明降雨是该滑坡发生的主要诱因之一。该InSAR追溯结果展示了星载雷达干涉测量技术在滑坡探测方面的应用潜力,为滑坡诱因分析、防灾减灾乃至滑坡监测预警工作提供了新的思路与参考。     

滑坡变形的三维可视化研究

基于3D GIS技术，结合一个具体的滑坡变形监测工程实例，采用不规则三角网和等高线构建了滑坡体三维模型；对于mm级的变形，通过放大和橡皮筋动画技术，在三维空间再现了滑坡的微观变形过程。     

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。     

2017年“8.8”九寨沟地震滑坡自动识别与空间分布特征

2017年8月8日发生的7.0级九寨沟地震诱发九寨沟熊猫海附近产生大量的滑坡体,造成道路阻塞,严重影响地震应急救援进度。为快速准确地识别滑坡分布范围,本文在深入分析滑坡遥感影像特征的基础上,引入面向对象分析方法,实现了基于无人机影像的震后滑坡体的自动识别。通过多尺度分割算法获取滑坡多层次影像对象,利用SEaTH算法自动构建每一层次特征规则集,实现基于不同层次分析的滑坡体自动识别。分析滑坡体在地形、活动断层等因子中的空间分布特征,为地震滑坡预测与危险性评价奠定基础。与人工目视解译结果相比较,基于面向对象的滑坡自动识别方法提取精度可达94.8%,Kappa系数为0.827,在电脑配置相同的情况下,自动识别方法的效率是人工目视解译效率的一倍。空间分布特征分析表明,地震滑坡的空间分布与斜坡坡度、地形起伏度呈正相关关系,与地表粗糙度存在负相关关系,研究区滑坡体分布存在明显的断层效应。