水库地质灾害智能监控与预警系统研究及应用
发布时间:2021-01-12 22:42
水利水电工程库区地质灾害监测具有监测对象数量多、分布零散而隐蔽、交通困难、人工监测不便等特点。为了克服人工监测方法效率低、成本高、无法实时获取数据等不足,依托三板溪水电站库区地质灾害监测项目,基于GNSS、InSAR、先进的传感器、物联网和大数据等信息技术,开发出水库地质灾害智能监控与预警系统。该系统既能远程实时显示重点边坡地质灾害点的多源异构数据、曲线和视频资料,进行自动预警,又能在线展示大面积流域的地表变形情况,发现较为隐蔽的变形异常区域。该系统充分发挥了接触式监测和非接触式(InSAR)监测技术的优点,实现了水库流域监测和重点边坡监测的结合,为库区地质灾害巡查指明了方向,为地质灾害防控提供了技术支持,可扩展到多领域的地质灾害监测。
【文章来源】:水利水电快报. 2020,41(06)
【文章页数】:9 页
【部分图文】:
系统总体架构
通信传输组网示意
作为主动遥感测量技术解决方案,InSAR技术能够在各种天时和天候条件下,在不受极端天气和日光照射条件影响的情况下,对大面积目标区域进行固定频率的毫米级精确监测测量,成果为高密度三维形变测量点阵,能够较完整覆盖目标区域并反映整个区域的形变过程空间关系(见图7)。此次研究采用德国的TerraSAR-X系列雷达卫星作为变形监测的数据源,雷达波段X,最高分辨率0.25 m,StripMap成像模式,地面分辨率3 m×3 m,极化方式HH,卫星数据获取周期11 d,轨道精度5 cm。监测工作分两个阶段进行:(1)采用差分合成孔径雷达干涉分析(以下简称“DInSAR”)技术对高分辨率的雷达卫星数据进行形变计算,解译由于地表变形造成的形变位置,圈定空间维度的形变区域,同时对解译结果进行初步分析;(2)基于前期的差分干涉初步结果,采用时间序列永久散射体合成孔径雷达干涉分析(简称“PSInSAR”)技术,获取长时间序列的地表形变图,不仅在空间维度掌握形变区域,同时在时间维度上了解变形的发展过程。监测时间从2018年12月至2019年12月。卫星监测示意见图8。
【参考文献】:
期刊论文
[1]蓄水后库岸堆积体边坡变形特征及其稳定性分析[J]. 唐军峰,唐雪梅,曾向农,杨军,李学政. 吉林大学学报(地球科学版). 2018(05)
[2]全国地质灾害灾情分析与防治研究[J]. 关凤峻,沈伟志. 水文地质工程地质. 2016(02)
[3]基于多源数据的公路边坡稳定远程实时监测系统设计[J]. 甘露,袁润,贾伟. 武汉工程大学学报. 2015(12)
[4]USGS滑坡研究和服务进展及启示[J]. 王卓妮. 气象科技进展. 2013(S1)
[5]三峡地质灾害对工程的影响及应对[J]. 高银铃. 中国水运(下半月). 2013(08)
[6]滑坡地质灾害远程实时监测预报技术与工程应用[J]. 何满潮,韩雪,张斌,陶志刚. 黑龙江科技学院学报. 2012(04)
[7]滑坡地质灾害远程监测预报系统及其工程应用[J]. 何满潮. 岩石力学与工程学报. 2009(06)
[8]一种改进的切线角及对应的滑坡预警判据[J]. 许强,曾裕平,钱江澎,王承俊,何成江. 地质通报. 2009(04)
[9]滑坡预报判据研究[J]. 李秀珍,许强,黄润秋,汤明高. 中国地质灾害与防治学报. 2003(04)
硕士论文
[1]山区洪水远程监测预警系统研制[D]. 钟佳迅.成都理工大学 2013
本文编号:2973681
【文章来源】:水利水电快报. 2020,41(06)
【文章页数】:9 页
【部分图文】:
系统总体架构
通信传输组网示意
作为主动遥感测量技术解决方案,InSAR技术能够在各种天时和天候条件下,在不受极端天气和日光照射条件影响的情况下,对大面积目标区域进行固定频率的毫米级精确监测测量,成果为高密度三维形变测量点阵,能够较完整覆盖目标区域并反映整个区域的形变过程空间关系(见图7)。此次研究采用德国的TerraSAR-X系列雷达卫星作为变形监测的数据源,雷达波段X,最高分辨率0.25 m,StripMap成像模式,地面分辨率3 m×3 m,极化方式HH,卫星数据获取周期11 d,轨道精度5 cm。监测工作分两个阶段进行:(1)采用差分合成孔径雷达干涉分析(以下简称“DInSAR”)技术对高分辨率的雷达卫星数据进行形变计算,解译由于地表变形造成的形变位置,圈定空间维度的形变区域,同时对解译结果进行初步分析;(2)基于前期的差分干涉初步结果,采用时间序列永久散射体合成孔径雷达干涉分析(简称“PSInSAR”)技术,获取长时间序列的地表形变图,不仅在空间维度掌握形变区域,同时在时间维度上了解变形的发展过程。监测时间从2018年12月至2019年12月。卫星监测示意见图8。
【参考文献】:
期刊论文
[1]蓄水后库岸堆积体边坡变形特征及其稳定性分析[J]. 唐军峰,唐雪梅,曾向农,杨军,李学政. 吉林大学学报(地球科学版). 2018(05)
[2]全国地质灾害灾情分析与防治研究[J]. 关凤峻,沈伟志. 水文地质工程地质. 2016(02)
[3]基于多源数据的公路边坡稳定远程实时监测系统设计[J]. 甘露,袁润,贾伟. 武汉工程大学学报. 2015(12)
[4]USGS滑坡研究和服务进展及启示[J]. 王卓妮. 气象科技进展. 2013(S1)
[5]三峡地质灾害对工程的影响及应对[J]. 高银铃. 中国水运(下半月). 2013(08)
[6]滑坡地质灾害远程实时监测预报技术与工程应用[J]. 何满潮,韩雪,张斌,陶志刚. 黑龙江科技学院学报. 2012(04)
[7]滑坡地质灾害远程监测预报系统及其工程应用[J]. 何满潮. 岩石力学与工程学报. 2009(06)
[8]一种改进的切线角及对应的滑坡预警判据[J]. 许强,曾裕平,钱江澎,王承俊,何成江. 地质通报. 2009(04)
[9]滑坡预报判据研究[J]. 李秀珍,许强,黄润秋,汤明高. 中国地质灾害与防治学报. 2003(04)
硕士论文
[1]山区洪水远程监测预警系统研制[D]. 钟佳迅.成都理工大学 2013
本文编号:2973681
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/diqiudizhi/2973681.html