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沉降监测是对变形监测体进行定期的观测，然后应用平差和数理统计理论,对观测数据进行分析、判断。在简要叙述了沉降监测的基本原理上，给出了沉降监测数据管理及分析系统的结构，并对各模块的功能作了简单的介绍。 相似文献
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在沉降观测过程中,获取的数据经常存在着不确定性,影响参数估计的可靠性和沉降预测的准确性。把不确定度作为参数融入AR模型,建立基于AR模型的不确定性平差模型。依据残差中不确定性传播规律,利用min-max估计准则,使得残差中的最大不确定度达到最小,从一个新的角度探讨不确定性观测数据的处理方法,得到基于不确定性算法的AR模型,扩展了现有误差理论。通过沉降实例进一步验证算法的优越性。 相似文献
3.
研究采用SBAS-InSAR技术,结合Sentinel-1A升降轨道数据对青海省西宁市市区进行了地表沉降监测。实验结果发现西宁市市区中沉降速率大、下沉现象明显的4个沉降区域,这些沉降区域漏斗主要发生于新建城市居民楼小区、道路、高速公路和山区区域附近。其中,Ⅲ号区域在监测时间内地面点下沉速率最高值可超过-27 mm/a,累积沉降量甚至超过了50mm。经过研究分析,区域的大范围性沉降效应主要是由于近几年大规模的城市化建设和交通轨道建设损坏了地表的土层地质平衡状态,从而引起了地表土层不可逆转的下沉现象。同时,通过对两组数据的沉降速率值作地理同名点的线性函数分析可以得到相关系数高达0.9854,这很好地验证了数据成果的可靠性和精准性。 相似文献
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设计一套铁路路基沉降数据自动化采集系统,采用静力水准仪作为铁路路基沉降数据的采集单元,利用LoRa无线通信技术,选用低功耗STM8系列单片机和SX1278收发器,在IAR环境下移植Contiki操作系统及其自带的Rime协议栈,完成Mesh网络的多跳传输。将采集到的铁路路基沉降数据形成可视化监测界面,实现现有铁路路基沉降数据远距离、低功耗、可靠的无线传输。 相似文献
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陈鹏宇 《大地测量与地球动力学》2017,37(7):709-714
针对非等距沉降数据序列的建模问题,探讨了3种非等距GM(1,1)模型在沉降预测中的应用。结果显示,加权非等距GM(1,1)模型不适用于具有近似指数趋势的沉降数据,灰线性加权非等距GM(1,1)模型并非真正的非等距模型,模型预测式与时间无关,不能用于沉降预测,而对于笔者所建立的非等距GM(1,1)模型,其拟合函数等同于灰色线性回归组合模型,可用于近似指数趋势的沉降数据。通过实例分析对比了3种非等距GM(1,1)模型的应用效果,验证了上述观点的正确性。 相似文献
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基于GIS的沉降监测数据分析及其三维模拟 总被引：8，自引：4，他引：4
应用GIS专业软件ArcView中的空间分析和三维分析模块，以西安超英大厦实测所获得的基础数据为例，研究了通过对观测数据的综合处理和分析，利用DEM(数字高程模型)建立大厦沉降曲线图和沉降三维模拟图的方法，并最终生成了目标图形。结果表明以ArcView生成沉降曲线图比传统方法更快捷、简单、准确，沉降三维模拟图更直观、生动、逼真，可及时、有效地将沉降信息和变形情况反映给项目决策者和施工人员以提高作业效率和精度，从而为整个工程提供技术支持和决策依据，是一种快速、准确表达沉降观测成果的有效方法。 相似文献
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通州区作为北京城市副中心,地面沉降对其城市建设和发展会产生潜在的影响.采用2019年1月至2020年2月升、降轨Sentinel-1数据,基于SBAS-InSAR技术提取通州区高精度地表形变信息,运用GIS空间分析方法,结合地下水和土地利用类型数据,综合分析通州区地面不均匀沉降的原因.结果表明:升、降轨SAR数据获取的通州区地面沉降数据具有较好的一致性,存在不均匀地面沉降特征,北部、西北部地区沉降速率偏高,有明显的沉降漏斗;通州区地面沉降具有季节性变化特征,四季中夏季累计沉降量最大;地下水漏斗区与地面沉降区的位置基本一致,水位埋深变化与沉降量变化具有相似的趋势;建设用地规模不断地扩大,对地面沉降产生重要的影响. 相似文献
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利用三维地面激光扫描技术进行边坡变形监测时,由于其监测的数据容易受树木、行人、行车、电线杆等外界因素的干扰,所得到的结果是一组含噪声较多的边坡沉降时间序列。通过卡尔曼滤波对初始监测数据进行去噪处理,可以平滑掉曲线上波动较大的尖点,得到更合理的沉降曲线,有效提高模型的预测精度。基于以上理论,本文采用三维激光扫描仪对西北某湿陷性黄土边坡进行扫描,将得到的点云数据采用重心法提取特征点的高程坐标,再对数据采用卡尔曼滤波算法进行滤波去噪处理,通过建立基于卡尔曼滤波算法的新预测模型来预测其沉降变形。通过工程实例表明:建立的新模型的拟合和预测精度要优于传统灰色预测模型,具有较好的借鉴意义,为以后三维激光扫描技术在边坡变形监测中的应用提供指导。 相似文献
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为了有效预防地面沉降带来的地质灾害,基于ENVI Sarscape平台,通过对2020年湘澧盐矿地区4-6月份的Sentinel-1A数据进行干涉测量处理,通过形变结果分析盐矿地区各区域的沉降情况,结合土地利用类型、水文、地质和交通等数据,总结各处沉降地区的特征和形成原因,并通过对各矿井沉降速率的获取与分析,验证了In... 相似文献
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针对传统形变监测难以在短时间内进行大面积形变监测的问题,结合基于时间序列的雷达差分干涉测量(PS-InSAR)技术,以TerraSAR-X数据为例,重点研究了高分辨率SAR数据在城市地表形变监测中的应用,并对石家庄市、沧州市城区进行了监测,使用了2013年和2014年间各37景数据,采用了SARPROZ软件进行数据处理。实验结果显示,在石家庄市和沧州市各有三处较大形变区域。根据历史水文地质数据资料对比显示,产生形变的区域主要为地下水漏斗区域和大型建筑施工区域。在对石家庄市的分析结果中还发现,由于建筑施工造成了高铁沿线周边区域的较大沉降。此外,经过与沧州市历史沉降资料对比发现,传统沉降区已得到了有效的控制。总体而言,高分辨率SAR影像差分干涉技术为城市大面积地表形变分析提供了一种行之有效的监测手段,对传统沉降区的持续监测、高铁运行、地铁施工建设等具有重要参考意义。 相似文献
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对地下采煤造成的地表沉陷进行及时、精确的监测监管是一个亟待解决的课题。该文以济宁市为例,介绍了D-InSAR技术在大范围采煤沉陷区监测及其时序变化特征分析中的应用。介绍了使用D-InSAR技术对采煤沉陷进行监测的基本原理;以5cm下沉线作为采煤沉陷区边界线,选取15期RADARSAT-2 Wide模式数据,采用多基线累积叠加方法分别提取各期采煤沉陷区边界并使用岩移观测数据对监测结果进行了检核。以花园煤矿为例,分析D-InSAR监测采煤沉陷范围及程度的时序变化特征,随着开采的持续进行,沉陷范围及沉陷量逐步增加,受临近工作面开采影响,沉陷中心的沉陷量呈周期性增加。结果表明,D-InSAR可以精确有效地对采煤沉陷区范围及其时序变形过程进行监测,可以应用于大尺度采煤沉陷区的动态监测。 相似文献
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本文基于2016-01~2018-07的Sentinel-1A数据,采用PS-InSAR和SBAS-InSAR时序处理方法获取南昌市主城区地面形变信息,对比2种监测结果,分析产生不均匀地面形变的原因。结果表明,2种时序技术的监测结果相关性较高,南昌市主城区的形变趋势为西北抬升、东南下沉。形变区空间分布存在梅岭抬升区、南昌西火车站沉降区、赣江东岸沉降区、邓家埠沉降区和南钢沉降区,主要受地质构造、含水层介质、地下水开采和城市建设等因素影响。 相似文献
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基于2019年Sentinel-1的28景降轨InSAR数据,监测东营市年均沉降速率,分析并相互验证处于不同季节的两个干涉对及各形变中心的时序变化情况。结果表明,东营市存在5个大范围的沉降区域,均位于东营市沿海区域,最大沉降速率约为300 mm/a,沉降特征因地下水抽取、石油开采与卤水开发等地下流体开采类型不同而具有明显的季节性特征,但总体上各形变区域每年1~5月表现为较大线性速率的沉降,6~12月出现不同程度回弹后又缓慢沉降,干涉对剖线的形变趋势同时可验证时序结果的正确性。 相似文献
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利用合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术对2017-06~2020-06期间获取的Sentinel-1数据集进行处理和分析,获取北京近几年地面沉降区域的时空分布特征。结果表明,北京地表形变呈现5处沉降区,最大年形变速率为-111.3 mm/a。将InSAR结果与GPS观测资料进行对比,验证了时序InSAR的有效性。对比2018年和2019年的年形变速率可知,各个沉降范围内的沉降面积均在减小,且沉降减缓的面积远大于沉降加速的面积。局部调查后发现,5处沉降区除1处仍在加速沉降外,其他4处的沉降速度均在减缓。 相似文献
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以鄂尔多斯市的红庆河煤矿为实验对象,对Sentinel-1A卫星影像进行干涉处理和时序分析。通过分析时间维样本统计属性的相似程度,选取散射特性相同的像素进行同质滤波,并在复数域根据相位闭合原理对其相位进行平差,实现该地区的DS-InSAR处理,得到煤矿累积沉降面积约为32.3 km2,沉降结果与煤矿的空间分布一致。对比PS-InSAR结果发现,沉降监测中DS-InSAR效果更好。 相似文献
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针对地表沉降预测研究中单一传统方法预测精度较低、预测过程不稳定等问题,提出一种经验小波变换(EWT)与Prophet预测模型相结合的优化预测方法.以江西省上饶市德兴矿区为例,采用30景哨兵1号影像进行SBAS-InSAR沉降研究,并获取该区域研究时段内的沉降时序数据.首先对原始沉降时序数据进行EWT自适应分解,分解产生... 相似文献
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将SBAS-InSAR技术应用于昆明主城区地面沉降监测,单独处理同一地区2014~2017年的29景升轨和32景降轨Sentinel-1A、1B数据。在升降轨模式下进行数据处理与精度验证,结果表明两种模式下所得到研究区域的平均沉降速率和时序分析基本保持一致。研究发现昆明市沉降漏斗主要位于居民区、地铁、道路、高速公路、以及滇池区域,最大年均沉降速率可达-38.975 mm/a,累积沉降量达到89 mm。研究表明,昆明市地面沉降主要由于近几年城市化建设和轨道交通建设的飞跃发展,导致居民区和交通网络密集,地面载荷增加,地下隧道开挖与地下水开采等问题引起地面软土地层下沉而产生明显的沉降现象。 相似文献
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采用PS-InSAR技术对覆盖廊坊北部地区的33景Envisat ASAR影像进行处理,获取该地区2007～2010年平均形变速率场与季度时序沉降信息,并与沉降影响场数据进行耦合分析。结果表明： 1)宋庄-燕郊与五百户-大口屯等地区沉降发育较显著,季节性变动特征明显;2)山前与杨各庄-马坊地区呈高沉降梯度,平原区较高沉降梯度区多与-16 mm/a、0 mm/a等值线形态一致,差异性沉降特征显著;3)因第四系厚度、结构显著差异与断裂活动影响,北、东部断层两侧多表现为较高或渐变的形变梯度;4)差异性沉降展布与水源地、水位降深区具较好空间响应,且较严重沉降多为中深层承压水超采与城镇化建设所致。 相似文献