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近年来,基于消费级无人机搭载专业相机开展摄影测量,精度已达到测量级要求,并在多个行业得到推广应用。本文以当前开展的房地一体化测量工作为研究对象,探索出利用消费级无人机搭载专业相机获取倾斜影像,自动生成实景三维模型,并利用EPS专业软件开展裸眼三维测图的技术路线,并对测量结果进行精度验证。结果表明,航高低于100m,影像分辨率优于3cm,成图精度能够满足1∶500房地一体测量规范要求。 相似文献
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针对现有视觉测量中监测距离较短、自动化程度不高等缺点，提出基于形状的目标识别、综合边缘和区域目标提取的视觉变形测量方法，设计了一款适用于该方法的监测标志以及与之相适应的变形计算算法。利用单反相机等普通数码相机开展相关实验，采用连续拍摄平滑及匹配校正技术，削弱由于受相机反光板和快门机械运动、环境等因素的影响而引起的测量误差。利用VS2015与QT编程平台及C++编程语言开发视觉变形监测软件，并进行长期监测实验，验证了基于视觉测量的变形监测方法的可行性、有效性以及监测精度。 相似文献
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《地球科学与环境学报》2021,(5)
采用GNSS技术进行滑坡变形监测时,由于多路径等观测误差的存在,直接使用GNSS监测结果进行变形预测会影响预测结果的精度。为了探讨GNSS测量误差对变形预测结果的影响程度,考虑到滑坡系统的混沌特性,采用混沌理论对陕西泾阳地区庙店滑坡GNSS变形监测结果抑噪处理前后的时间序列进行了对比分析。首先,采用互信息量法确定监测序列的时间延迟、用改进的虚假邻近点法(Cao算法)确定嵌入维数,获取相空间重构参数;然后使用最大Lyapunov指数对两种变形监测序列进行混沌特性识别;最后,分别使用加权一阶局域预测方法、最大Lyapunov指数预测方法和BP神经网络预测方法对滑坡变形监测结果进行预测。结果表明:GNSS滑坡变形监测结果抑噪处理前后的时间序列满足混沌特性,说明滑坡系统具有混沌特性;在3种混沌时间序列预测方法中,BP神经网络预测方法的效果较好,且该方法预测结果的平均绝对误差(MAE)和平均相对误差(MRE)分别为0.4 mm和11.9%,经过S-变换抑噪处理后,预测结果的平均绝对误差和平均相对误差分别为0.1 mm和4.1%,预测效果有明显改善。 相似文献
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高分辨率的DEM和DOM数据是对地形地貌信息的准确描述,也是滑坡信息提取的重要数据源。首先,针对滑坡信息提取的要求,本文采用无人搭载微型单反相机的影像获取平台,结合野外测量的GPS数据,弥补了无人机POS信息精度低的劣势;针对无人机影像的特点,运用摄影测量基本原理与计算机视觉算法,获取高精度、高分辨率的DEM与DOM影像,保留了丰富的光谱与纹理信息。其次,借助ESP辅助工具获取了DOM影像的最佳分割尺度,并结合研究区地物特征构建了基于模糊分类与SVM算法相结合的决策树,运用面向对象的分类方法实现了对研究区内植被、道路、疑似滑坡区域的信息提取。最后,依照研究区地物分布的空间特征确定了高风险等级区域,并对该区域进行滑坡的形态与纹理分析以及精度评价,其中提取的疑似滑坡区域用户精度为91.44%、生产者精度为84.65%,结果表明无人机遥感在滑坡信息提取领域具有较高的应用价值。 相似文献
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利用无人机摄影测量技术监测公路工程进度成本低,灵活高效。然而,现有的监测方法主要用于识别地面变化和提取变化范围,无法直观、定量地分析工程在不同阶段的进度,不能满足对工程进度准确监测的要求。结合公路建设的特点,本文提出了一种基于地表覆盖转移矩阵的公路工程进度监测方法,利用无人机低空摄影获取影像数据,提取并分类监测工程范围内的地表覆盖信息,基于空间转移矩阵定量分析地表覆盖变化和转移情况。主要过程包括数据预处理、工程地表覆盖提取与分类、工程进度分析。该方法应用于S312省道工程进度监测中,取得了良好效果。 相似文献
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GPS在冷水江滑坡变形观测中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
文章主要叙述了GPS在冷水江滑坡变形监测的应用,结合该工程实例主要介绍了冷水江滑坡的情况、GPS变形监测技术以及GPS在滑坡变形监测中的应用,包括方案,GPS数据处理,分析变形数据.通过本次GPS在冷水江滑坡变形监测的应用研究,发现GPS的测量精度完全可以满足滑坡变形监测的精度要求,且具有明显的优点. 相似文献
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采用3类InSAR产品和DEM数据开展金沙江流域乌东德水电站段的潜在滑坡探测，成功识别出多处已知和未知的滑坡点，并探测出滑坡体的形态及稳定性，提供了一种高效的大范围滑坡探测技术。同时采用小基线集InSAR技术对金坪子滑坡进行监测，不仅获得该滑坡的空间分区特征，也获取重点滑坡区的时间序列结果，并且与地面监测结果比较，精度达1.8 cm。展示了不同InSAR技术在不同尺度滑坡调查与监测中的应用特点。 相似文献
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陈莉 《国土资源导刊(湖南)》2019,16(1)
针对低空无人机航摄系统工作效能与测量精度方面的问题,笔者所在团队实现了一套无人机航摄系统,在新疆某地区开展了航摄试验,对无人机航摄系统获取的航摄影像平面精度及测高精度进行评估,结果表明,成像结果可以满足1:1000地形图测图的平面精度要求。 相似文献
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陈明明 《大地测量与地球动力学》2024,(2):189-194+208
为有效掌握古滑坡复活特征及其变形规律,基于滑坡区现场调查成果,首先开展其复活变形特征分析,再利用WPT-ROA-RVM-CT模型进行滑坡变形预测研究。结果表明,在强降雨或持续降雨后,滑坡地表裂缝较为发育,具有张剪性质,且滑坡呈明显推移式特征,即滑坡中、后缘变形明显大于前缘,变形方向具有逆时针变化规律,充分说明古滑坡复活变形特征显著。同时,通过变形预测,验证WPT-ROA-RVM-CT模型具有较高的预测精度,并经外推预测,得到滑坡后续变形速率均为正值且较大,判断滑坡后续变形还会进一步增加,具有较大失稳风险,需尽快开展灾害防治研究。 相似文献
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针对位于山区且受大量采空区影响的边坡,利用传统测量方法监测耗费人力、物力且光学遥感难以定量识别其是否为潜在滑坡的问题,本文提出一种融合研究区小基线集（SBAS-InSAR）地表监测数据、坡度及坡向的识别方法。通过SBAS-InSAR技术获得研究区地表雷达视线（LOS）方向形变速率,将其转化为垂直方向形变速率,并根据研究区DEM建立坡度及坡向分析图,根据不同山体的坡度、坡向找到易发生滑坡的区域,融入该区域垂直方向的时序形变速率,对其进行滑坡识别。实验表明：卡房镇周边受采空区的影响较大,多数区域垂直方向年形变速率大于10 mm/a;通过本文方法对研究区潜在滑坡进行识别,发现在研究区的21处历史滑坡点中,有16处被识别为潜在滑坡,5处未被识别但也位于发生形变的区域内,表明本文方法对潜在滑坡的识别精度高,具有可行性。该研究为识别采空附近的潜在滑坡提供了一种新的思路,可以有效识别采空区附近山体边坡是否处于潜在的、不明显的滑动状态,对滑坡灾害具有预警作用。 相似文献
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《山地科学学报》2020,(8)
With high spatial resolution,on-demand-flying ability,and the capacity for obtaining threedimensional measurements,unmanned aerial vehicle(UAV) photogrammetry is widely used for detailed investigations of single landslides,but its effectiveness for landslide detection and monitoring in a large area needs to be investigated.The Heifangtai terrace in the Loess Plateau of China is a loess terrace that is extremely susceptible to irrigation-induced loess landslides.This paper used UAV-based photogrammetry for a series of highresolution images spanning over 30 months for landslide detection and monitoring of the terrace with an area of 32 km~2.Dense and evenly distributed ground control points were established and measured to ensure the high accuracy of the photogrammetry results.The structure-from-motion(Sf M) technique was used to convert overlapping images into orthographic images,3D point clouds,digital surface models(DSMs) and mesh models.Using multitemporal differential mesh models,landslide vertical movements and potential landslides were detected and monitored.The results indicate that a combination of UAV-based orthophotos and differential mesh models can be used for flexible and accurate detection and monitoring of potential loess landslides in a large area. 相似文献
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金沙江结合带结构破碎,软弱岩层发育,流域性特大高位地质灾害频繁发生。针对该区域开展大范围滑坡调查与监测研究,对减灾防灾具有重要意义。以金沙江结合带巴塘段为试验区,采用堆叠InSAR技术分别利用升轨、降轨Sentinel-1A卫星数据对该区域滑坡隐患开展了调查研究。在此基础上,以中心绒乡滑坡群为重点研究区,利用多维小基线子集技术获取了区域二维形变速率(水平东西向和垂直向)及二维时间序列结果。通过对4处典型滑坡体的形变时间序列结果进行分析,发现在两年时间段内安里克米滑坡、仁娘村滑坡、贡伙村滑坡1和贡伙村滑坡2水平方向累积位移量分别达到44.3、-26.6、65.3和-77.1 mm,垂直向累积位移量分别达到-30.2、-88.3、-80.9和-56.9 mm,且这4处滑坡呈现缓慢蠕滑变形趋势。通过对贡伙村滑坡2的形变监测二维时间序列与降雨数据分析发现,强降雨对滑坡变形有一定短暂影响。由于滑坡群处于地质条件脆弱地区,构造活动强烈,在强降雨条件下极易导致滑坡失稳,建议对其进行持续监测,同时该研究成果对流域内其他区域的滑坡调查与监测研究具有参考意义。 相似文献
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采用传统ELM算法进行滑坡位移预测时，其网络输出权值由最小二乘估计得出，导致ELM抗差能力较差，从而造成网络训练参数不准确。为此，将M估计与ELM相结合，提出一种基于M估计的Robust-ELM滑坡变形预测方法。该方法利用加权最小二乘方法来取代最小二乘法计算ELM输出权值，以减少滑坡监测数据中粗差对ELM预测的干扰。分别以链子崖、古树屋滑坡体为例，将Robust-ELM进行了单维、多维粗差的抵御性验证。结果表明，该方法能够有效降低粗差对预测的影响，具有良好的抗差能力。 相似文献
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滑坡是水库库区主要地质灾害类型之一,开展水库滑坡成因机制研究具有重要理论意义和工程应用价值.利用WebofScience(WoS)数据库和VOSviewer文献计量工具对1999-2018年已发表的969篇以水库滑坡为主题的相关论文进行研究趋势分析.文献计量分析表明三峡库区滑坡稳定性和变形研究是未来水库滑坡成因机制研究主要趋势.从库水对滑坡的宏观力学作用方式、库水作用下岩土体渗流应力耦合机理和库水对岩土体劣化作用过程等方面,对国内外水库滑坡成因机制研究的主要成果与进展进行了综述.综合现有的研究成果指出水库滑坡在精细化地质建模、岩土体多场耦合特征参数获取和岸坡长期演化评价等方面尚存在不足.基于上述问题,提出水库滑坡成因机制研究应以多场信息监测为重要手段,立足多学科交叉,采用大数据融合与挖掘和人工智能技术等解决水库滑坡长期演化趋势难题.考虑水库滑坡所处地质环境的复杂性,建议未来应在水库滑坡立体精细地质建模、多场关联监测、地质结构多场多尺度演变过程、基于监测数据大数据分析的滑坡预警阈值确定和原位试验综合平台构建等方面进一步深入研究. 相似文献
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以奉节新铺下二台滑坡为例, 基于GPS位移监测数据、裂缝数据、降雨量及库水位等多源数据, 总结分析了大型古滑坡的复活规律, 引入滑坡中长期预报模型, 实现了以季度或月份为时间单位的跨水文年滑坡位移预测, 并通过岩土体蠕变压缩模型, 验证了推移式滑坡后缘裂缝形成机理。结果表明: ①降雨是下二台滑坡变形的主导因素, 滑坡变形使得滑体产生裂缝并成为降雨入渗通道, 加剧了岩体破碎与软弱层软化, 降低了滑坡稳定性, 集中持续降雨可使滑坡失稳破坏; ②通过模型预测值与地表监测数据的比较, 将年降雨量作为滑坡中长期预报模型中的主控因素具有实际可操作性且有助于提高滑坡中长预报精度; ③推移式滑坡后缘裂缝由滑坡推移式位移和岩土体压缩形成, 引入蠕变压缩模型计算的裂缝宽度并和监测数据的比较说明, 蠕变压缩模型非常适合该类边坡, 同时应用岩土体蠕变压缩模型反推得到岩土体平均变形模量, 判断岩体破碎程度, 可以为滑坡稳定性分析及后续工程治理提供参考。 相似文献
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为精确识别五名山滑坡隐患,利用Sentinel-1A/B升降轨数据,基于SBAS-InSAR技术反演2017-03~2021-04该地区垂向和坡向形变,识别滑坡灾害以及隐患点,对形变时间序列及滑坡原因进行分析。结果表明,五名山潜在地质灾害隐患可分为3个区域,其中最大垂向累积形变达-38.28 mm,临空面坡体最大坡向累积形变为22.10 mm;降水量对坡体稳定性具有不同程度的影响,坡体累积形变峰值滞后于降水峰值。研究成果可回溯蓟州五名山滑坡灾害形变特征,为天津北部山区地质灾害监测识别提供新思路,为防灾减灾提供保障和技术支持。 相似文献
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David HUNTLEY Peter BOBROWSKY Roger MACLEOD Robert COCKING Jamel JOSEPH Drew ROTHERAM-CLARKE 《山地科学学报》2021,(1)
This paper presents a novel approach to continuously monitor very slow-moving translational landslides in mountainous terrain using conventional and experimental differential global navigation satellite system(d-GNSS)technologies.A key research question addressed is whether displacement trends captured by a radio-frequency“mobile”d-GNSS network compare with the spatial and temporal patterns in activity indicated by satellite interferometric synthetic aperture radar(InSAR)and unmanned aerial vehicle(UAV)photogrammetry.Field testing undertaken at Ripley Landslide,near Ashcroft in south-central British Columbia,Canada,demonstrates the applicability of new geospatial technologies to monitoring ground control points(GCPs)and railway infrastructure on a landslide with small and slow annual displacements(<10 cm/yr).Each technique records increased landslide activity and ground displacement in late winter and early spring.During this interval,river and groundwater levels are at their lowest levels,while ground saturation rapidly increases in response to the thawing of surficial earth materials,and the infiltration of snowmelt and runoff occurs by way of deep-penetrating tension cracks at the head scarp and across the main slide body.Research over the last decade provides vital information for government agencies,national railway companies,and other stakeholders to understand geohazard risk,predict landslide movement,improve the safety,security,and resilience of Canada’s transportation infrastructure;and reduce risks to the economy,environment,natural resources,and public safety. 相似文献
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滑坡变形演化特征一直是滑坡灾害预测与防治领域急需解决的关键问题, 但对于多层滑带滑坡的变形演化特征却少有研究。以物理模型试验为手段建立了三层滑带滑坡物理试验模型, 完成了多层滑带滑坡变形演化全过程的模拟。基于PIV技术获取坡表位移数据, 通过柔性测斜仪监测滑坡深部位移, 同时布设土压力盒获取滑坡内部土压力的变化情况, 实现了多层滑带滑坡演化过程多参量数据分析。试验结果表明, 多层滑带滑坡破坏过程可分为初始、等速、加速和破坏4个阶段。不同破坏阶段滑坡的主要变形区域不同, 下层滑体受到上层滑体牵引作用, 在重力和推力作用下滑坡变形逐渐向浅层发展。变形过程中滑坡应力逐渐向滑带集中, 滑坡推力沿埋深方向呈多级梯形分布。加速变形阶段滑带处应力迅速增大, 滑坡体内产生多层应力集中带, 滑带位置推力变化与滑坡位移显著相关。 相似文献
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Panzhihua city(26°05’-27°21’N,101°08’102°15’E),located in a mountainous area,is one of the large cities in Sichuan province,China.A landslide occurred in the filling body of the eastern part of the Panzhihua airport on October 3,2009(hereafter called the 10.3 landslide).We conducted field survey on the landslide and adopted emergency monitoring and warning models based on the Internet of Things(IoT) to estimate the losses from the disaster and to prevent a secondary disaster from occurring.The results showed that four major features of the airport site had contributed to the landslide,i.e,high altitude,huge amount of filling rocks,deep backfilling and great difficulty of backfilling.The deformation process of the landslide had six stages and the unstable geological structure of high fillings and an earthquake were the main causes of the landslide.We adopted relative displacement sensing technology and Global System for Mobile Communications(GSM) technology to achieve remote,real-time and unattended monitoring of ground cracks in the landslide.The monitoring system,including five extensometers with measuring ranges of 200,450 and 700 mm,was continuously working for 17 months and released 7 warning signals with an average warning time of about 26 hours.At 10 am on 6 December 2009,the system issued a warning and on-site workers were evacuated and equipment protected immediately.At 2:20 pm on 7 December,a medium-scale collapse occurred at the No.5 monitoring site,which justified the alarm and proved the reliability and efficiency of the monitoring system. 相似文献