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建筑物变形监测对建筑物安全施工、运营维护具有重要作用,通过对建筑物变形监测数据处理问题的研究,设计开发了基于C#的建筑物变形监测数据处理系统,详细介绍了建筑物变形监测数据处理理论、设计思路、系统模型和主要功能模块,为建筑物安全施工运营维护提供参考依据。 相似文献
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边坡地表位移监测是滑坡安全监控中的重要内容,对监测资料进行及时、合理、有效的分析,获取滑坡变形规律和安全状况是滑坡监测的重要工作之一。文中将基于BP算法的小波神经网络预测模型引入变形监测预报中,对工程实例进行预测。结果表明小波神经网络预测可以取得良好的效果,且自适应预测能力较强。 相似文献
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对滑坡变形监测资料进行有效地管理和计算分析是滑坡稳定性评价和预测预报的一项基础而关键的工作.GIS技术可实现滑坡变形监测资料的可视化管理,结合其空间分析功能可使滑坡变形分析更全面.Web技术则可以实现不同区域或不同工程的滑坡监测的集中数据存储、多终端维护与多层次的查询服务.利用ASP.NET、ArcGIS Server... 相似文献
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文章以某商务楼深基坑工程施工为例,介绍基坑工程的变形监测的内容,并结合监测数据,分析深基坑护壁变形的规律及深基坑施工对周边建筑物沉降的影响。作者认为:在基坑开挖过程中对基坑护壁和周边建筑物进行有针对性的必要的监测,可以保证基坑护墙工程的安全、基坑开挖施工的安全和周边建筑物的安全。 相似文献
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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。 相似文献
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沉降观测、位移监测是工业与民用建筑施工质量监控的重要程序,是检验建筑物基础处理可靠性和设计荷载计算安全性的有效手段;同时是保证建筑物顺利施工的重要检测过程。通过沉降观测、位移监测、锚杆拉力监测等数据,真实反映周边建筑物及其配套设施在整个区域内变形的情况,为安全施工提供重要参数。 相似文献
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“天-空-地”协同滑坡监测技术进展 总被引：1，自引：0，他引：1
滑坡灾害是全球范围内发生频率最高、分布范围最广、造成损失最重的自然灾害之一,严重威胁着人类生命财产和重大工程设施的安全。科学监测是实现滑坡预警预报与主动防范的重要技术前提,经过多年的技术攻关,融合高分辨率光学遥感、卫星InSAR、无人机摄影测量、无线传感网络(WSN)等多种新技术方法,滑坡监测已从传统点式人工监测逐步发展到“天-空-地”多维协同监测,在我国地质灾害风险识别与监测预警方面取得显著成效。本文结合多年来对滑坡发生机理与变形破坏过程的研究认识,从天(光学遥感和InSAR)、空(无人机摄影测量)、地(全球导航卫星系统、裂缝计等专业监测)三维立体角度对我国滑坡监测技术的最新研究进展进行了系统总结,分析讨论了不同技术在工程实践中的技术优势和适用性,构建了滑坡变形破坏全过程的“天-空-地”协同监测技术体系,为滑坡地质灾害的科学防范提供一种新的思维范式和经验指导。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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从建筑物的全球卫星定位系统(GNSS,Global Navigation Satellite System)监测信号中提取变形信息能够为建筑物沉降分析、安全警报提供可靠的技术支撑,是建筑物安全监测的关键。本文利用经验模态分解(EMD,Empirical Mode Decomposition)方法对GNSS监测数据进行了逐级分解,获得了显著的周期性信号、趋势性信号和高频信号,并分析了其对应的各尺度变形的物理机制。其中周期性信号和趋势性信号分别可能是由太阳照射周期和天气变化引起,而高频信号应是风振导致。实验结果表明,EMD方法能够准确识别GNSS监测数据中的多尺度的变形信息,为进一步的安全监测和预报提供可靠的基础。 相似文献