GBInSAR河流滑坡变形监测应用

对城市中河流滑坡进行变形监测与分析掌握滑坡体形变规律,是滑坡安全性评估的重要手段。针对南宁邕江柳沙半岛滑坡灾后加固过程中稳定性,采用GBInSAR技术对该滑坡进行连续高精度变形监测,同时结合时间序列分析方法获取了该滑坡体的二维形变时间序列图以及特征点的形变时间序列。变形监测与分析结果表明,滑坡体上的加固带处已基本稳定,加固带上大部分PS点的形变在1 mm以内;滑坡体的大部分区域的形变基本在4 mm以内,且形变呈明显的非线性变化;GBInSAR技术可以快速、有效地获取河流滑坡整体形变信息及形变的演化过程。     

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。     

滑坡外观监测几个问题的探讨

滑坡是人类面临的主要地质灾害之一,而滑坡监测是减少滑坡灾害的有效方法之一,其中外观监测具有能监测滑坡体的运动特征等优势,在滑坡监测系统中占据了重要的地位。从滑坡监测控制网布设、监测点布置以及观测频率和周期的确定3个方面,结合滑坡的等级、变形阶段、滑坡类型以及变形特征等方面进行针对性布设实施,使其滑坡监测不仅经济合理且同时能较好地反映滑坡变形趋势,为后期预测预报分析提供可靠数据支撑。     

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。     

西山村滑坡时序形变的SBAS-InSAR监测

针对传统地表形变监测技术在我国西南山区深厚堆积层滑坡体形变监测中存在的时空分辨率问题,该文利用72景时序Sentinel-1A TOPS SAR影像,基于短基线集(SBAS-InSAR)技术获取2016—2019年四川理县通化乡西山村滑坡的时序形变特征。结果表明:西山村滑坡整体呈近线性沉降的运动趋势,在监测时段内未出现加速现象,处于长期活跃的蠕动形变。其时序形变结果呈现较为均匀的变化,与坡体形态吻合度较高,雷达视线方向的累计形变量在-315.2~20 mm之间变化,形变速率在-116~9.5 mm/a之间变化。时序形变结果表明:最严重的形变区域位于水田寨村组与马崩渔湾村组的交界处,其次是坡体中下部的水田寨村组,坡体后部的拉海拉湾村组的形变程度最小。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于精细DEM的InSAR大气相位改正试验研究

大气波动严重地制约了传统D-InSAR技术在缓变形滑坡体形变监测中的应用.为此,针对树坪滑坡区特殊的地理位置、复杂的地形地貌特征以及多雨潮湿的气候条件,通过分析湿延迟相位随高程变化的空间分布特征,分别建立了空间局部区域内大气效应与相应高程之间的最优函数校正模型,将模拟的湿延迟相位从解缠相位中去除,最终恢复出树坪滑坡体的形变场.试验结果表明,该方法显著地降低了干涉图中的湿延迟相位,清楚地框出了树坪滑坡体形变场在11d中的位置、大小及其分布情况,这对三峡库区缓变形滑坡体的全面监测具有重要意义.     

多源数据滑坡时空演化规律研究——以黄泥坝子滑坡为例

滑坡演变是一个长期且复杂的过程,地质灾害体在各类数据中有不同的表现特征,同时各类数据源在滑坡不同阶段有一定的适用性。采用多源数据融合方法,利用各类数据源在滑坡体中不同的特征与适用性,研究黄泥坝子滑坡在滑前-滑中-滑后动态演变过程中的变形破坏特征和时空演化规律。结果表明,黄泥坝子滑坡变形破坏过程可分为4个阶段:启动阶段、加速变形(加速滑移)阶段、前缘扩展(减速滑移)阶段、渐进稳定阶段;黄泥坝子滑坡是在自重、降雨渗透、地震及人类工程活动造成的震动等多效应影响作用下形成的蠕滑-拉裂式滑坡。总结各类数据在滑坡不同阶段的应用,滑前阶段可应用合成孔径雷达技术、光学影像与地形数据确定潜在滑坡体;滑中阶段可利用光学遥感影像分析滑坡堆积体整体变形与演变趋势,利用全球定位系统(global positioning system,GPS)持续观测局部变形;滑后阶段可通过现场调查确定地质灾害体工程地质特征。     

三维激光扫描在滑坡灾害变形中的监测应用

针对滑坡灾害变形,利用三维激光扫描仪采用非接触测量方式对效应靶形变量进行测量,以监测滑坡体的位移量。结果表明,三维激光扫描仪可以对滑坡体变形进行有效监测,滑坡体在强降雨下土层饱和后的变形量精度达到毫米级。     

基于无人机遥感的滑坡几何参数测量方法研究

介绍了一种利用无人机遥感影像测量滑坡体的技术方法,探讨了无人机在获取滑坡监测几何参数方面的优势。以鄂西某滑坡为例,利用无人机摄影测量技术,根据该滑坡区域不同时期航摄影像制作完成DEM、DOM等多类型成果,计算得到该滑坡不同时期的特征断面和土石方变化量,综合分析得出滑坡趋于稳定的结论,验证了基于无人机遥感的滑坡几何参数测量方法的实效性。     

“轻终端+行业云”的实时北斗滑坡监测技术

对滑坡区域进行地表高精度实时三维变形监测,是实现滑坡灾害精准预警的前提。GNSS技术是目前唯一直接获取滑坡灾害实时地表三维矢量变形的手段,但GNSS应用于大范围滑坡监测存在成本高和计算能力差两大问题。本文采用物联网思维,以"云+端"的设计理念,自主研发了千元级小型化实时北斗/GNSS监测技术装备,并研制了毫米级实时监测预警云平台,成果成功应用于甘肃黑方台滑坡实时监测预警。联合成都理工大学预警系统提前40 min发出了准确预警信号,避免了人员伤亡和财产损失。安装在滑坡体上的远程视频监控首次近距离记录了滑坡灾害发生的全过程。     

顾及运动状态改正的GNSS滑坡监测基准站切换方法

实时相对定位技术已广泛应用于高精度实时滑坡监测,其高精度定位依赖于连续稳定的基准站数据。然而基准站数据由于供电、通信等原因时常发生中断,严重影响滑坡监测结果的连续性和可靠性。本文提出顾及运动状态改正的GNSS滑坡监测基准站切换方法,首先根据待切换新基准站长期监测时间序列确定其运动状态,然后基于滑坡体变形演化规律,结合运动状态建立新基准站位移模型并定期对模型检核,最后根据新基准位移对各监测点位移进行修正。该方法成功应用于甘肃黑方台滑坡监测基准站切换,且改正后各监测站位移与真实变形接近。以改进型切线角作为滑坡预警判据,使用改正前后的监测位移-时间序列进行预警,预警结果表明,不进行改正可能导致预警的误判。本文方法针对基准站数据中断问题,通过切换新基准并对基准误差进行修正以获取连续可靠的滑坡监测序列,保障了滑坡监测的连续性和预警的及时性。     

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。     

利用无人机影像进行滑坡地形三维重建

针对滑坡表达研究的需要,提出了一种基于无人机影像序列的滑坡地形全自动鲁棒三维重建方法。以某滑坡区为试验场地,利用无人机搭载小型数码相机获取滑坡影像,辅助飞控数据建立的影像拓扑关系,依据计算机视觉原理,对滑坡地形进行了全自动三维建模,生成了包含颜色信息的三维点云数据,构建了滑坡体数字表面模型(DSM)。结果表明:该方法可快速实现滑坡三维地形精细测绘,有效降低作业成本和劳动强度;所建模型可准确表达滑坡体的空间分布特征,为正确分析评价滑坡稳定性提供了有力支持,尤其适合在困难山区或潜在危险地区的滑坡遥感动态监测。     

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。     

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。     

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.