知识引导的滑坡监测数据粗差定位与剔除方法

发布时间：2018-01-18 13:32

  本文关键词：知识引导的滑坡监测数据粗差定位与剔除方法　出处：《武汉大学学报(信息科学版)》2017年04期 　论文类型：期刊论文

  更多相关文章： 滑坡监测数据 属性约简 知识规则引导 卡尔曼滤波 粗差定位与剔除

【摘要】：为了避免灾情误判和误报,准确探测和剔除滑坡形变监测数据中的粗差已经成为提高监测数据质量亟待解决的问题。已有方法主要针对单一传感器数据独立处理,且过度依赖数据变化本身的突变-平滑关系,难以有效区分粗差和外界因素突变引起的奇异值。介绍了一种知识引导的滑坡监测数据粗差剔除方法,通过粗糙集属性约简筛选具有相关关系的多源滑坡观测数据,并结合多元统计理论挖掘粗差影响因素间的时空约束关系,利用不同类型滑坡监测数据变化间的相关性规律,将多因素影响下的滑坡形变抽象为多模式的组合,根据不同模式自适应选择多因子模型以此引导卡尔曼滤波模型更新,从而实现滑坡形变监测粗差的定位与剔除。实验证明,该方法不仅能够有效甄别因环境变化引起的突变,并且能显著提高滑坡形变监测数据粗差自适应剔除的准确性、可靠性与智能化水平。
[Abstract]:To avoid miscalculation and misinformation. Accurate detection and elimination of gross errors in landslide deformation monitoring data has become a problem to be solved to improve the quality of monitoring data. It is difficult to distinguish the gross error from the singular value caused by the sudden change of external factors because of over-dependence on the mutation-smoothing relationship of the data itself. This paper introduces a method of eliminating gross error of landslide monitoring data guided by knowledge. Through the attribute reduction of rough set to screen the multi-source landslide observation data with correlation, and combined with the multivariate statistical theory to explore the spatial and temporal constraints between the factors of gross error. Based on the correlation law of different types of landslide monitoring data, the landslide deformation under the influence of multiple factors is abstracted into a combination of multiple models. According to different models adaptive selection of multi-factor model to guide the Kalman filter model update, so as to achieve the landslide deformation monitoring gross error location and elimination. This method not only can effectively identify the abrupt changes caused by environmental changes, but also can significantly improve the accuracy, reliability and intelligence level of adaptive rejection of gross error in landslide deformation monitoring data.
【作者单位】： 西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合工程实验室;西南交通大学地球科学与环境工程学院;四川省基础地理信息中心;
【基金】：国家自然科学基金(41471320) 国家863计划(2013AA122301) 高分专项(民用部分)重大专项(03-Y30B06-9001-13/15) 测绘地理信息公益性行业科研专项(201412010) 四川省科技支撑计划(2014SZ0106)~~
【分类号】：P642.22;P208
【正文快照】： 项目资助:国家自然科学基金(41471320);国家863计划(2013AA122301);高分专项(民用部分)重大专项(03-Y30B06-9001-13/15);测绘地理信息公益性行业科研专项(201412010);四川省科技支撑计划(2014SZ0106)。依靠滑坡形变监测数据进行灾情预判,是滑坡灾害短期预报的有效手段。受环境

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 邬晓岚,涂亚庆;滑坡监测方法及新进展[J];中国仪器仪表;2001年03期

2 张青;史彦新;林君;;时间域反射法用于滑坡监测的试验研究[J];吉林大学学报(地球科学版);2007年01期

3 晏小明，蔡耀军，，王秋明，张进保;滑坡监测预测预报数据库的开发与应用研究[J];水文地质工程地质;1996年01期

4 郑万模;用变形体系论点指导滑坡监测工作[J];中国地质灾害与防治学报;1997年04期

5 刘悦;李永树;;浅谈滑坡监测研究现状及发展趋势[J];测绘;2013年05期

6 吴金桂;319国道龙岩市新罗区龙门考塘滑坡监测初步探讨[J];探矿工程(岩土钻掘工程);2000年S1期

7 康东玲,余京生,张红秀;欧洲滑坡监测与预测新进展[J];湖北地矿;2002年04期

8 韩建设;岩土工程中滑坡监测的主要技术方法简述[J];西北水电;2002年02期

9 成伟,赵超英;特殊条件下滑坡监测网的优化设计[J];长安大学学报(地球科学版);2003年03期

10 周平根;滑坡监测的指标体系与技术方法[J];地质力学学报;2004年01期

相关会议论文 前10条

1 叶金桃;王俊超;冯光柳;万蓉;;顾及降雨诱因的滑坡监测三维GIS系统的研究[A];第28届中国气象学会年会——S3天气预报灾害天气研究与预报[C];2011年

2 夏耶;;干涉雷达滑坡监测关键技术探讨[A];中国地球物理2013——第二十七专题论文集[C];2013年

3 邓德润;;新滩滑坡监测系统的研究[A];滑坡监测技术讨论会论文汇编[C];1988年

4 叶青;赵全麟;;三峡工程库区滑坡监测几个问题的探讨[A];新世纪岩石力学与工程的开拓和发展——中国岩石力学与工程学会第六次学术大会论文集[C];2000年

5 黄家然;;李家峡水电站水库滑坡监测成果分析[A];滑坡监测技术讨论会论文汇编[C];1988年

6 王传先;时湘江;吕国娟;马艳飞;;测量技术在滑坡监测中的应用[A];河南地球科学通报2009年卷（下册）[C];2009年

7 陆新;王凯;;凉水井滑坡监测预警技术研究[A];和谐地球上的水工岩石力学——第三届全国水工岩石力学学术会议论文集[C];2010年

8 李昂;侯圣山;韩冰;周平根;;基于北斗一号数据传输的滑坡监测系统构建[A];第九届全国工程地质大会论文集[C];2012年

9 潘新;杨爱明;;重庆宝塔滑坡监测中GPS技术的应用[A];新世纪岩石力学与工程的开拓和发展——中国岩石力学与工程学会第六次学术大会论文集[C];2000年

10 张青;史彦新;朱汝烈;;TDR滑坡监测技术的研究[A];加入WTO和中国科技与可持续发展——挑战与机遇、责任和对策（下册）[C];2002年

相关重要报纸文章 前5条

1 ;滑坡监测预测新技术研究告捷[N];中国国土资源报;2003年

2 通讯员 夏杰　唐晓萍;重庆研发启用区县级精细化滑坡监测预报系统[N];中国气象报;2010年

3 访谈专家 湖南化工地质工程勘察院 高工 刘东;滑坡监测与工程建设同步[N];中国水利报;2008年

4 郭启锋　李忠;探工所研发系列地灾监测仪器[N];中国国土资源报;2013年

5 记者 曾冰　通讯员 黄华;省政府对黄土坡整体避险搬迁一月一督查[N];恩施日报;2009年

相关博士学位论文 前3条

1 樊俊青;面向滑坡监测的多源异构传感器信息融合方法研究[D];中国地质大学;2015年

2 王朝阳;滑坡监测预报效果评估方法研究[D];成都理工大学;2012年

3 周勇;湘西高速公路滑坡监测关键技术及监测信息系统研究[D];中南大学;2012年

相关硕士学位论文 前10条

1 宋浩;基于RIA/JavaScript技术的高速公路滑坡监测预报管理信息系统的设计与实现[D];长安大学;2015年

2 林保罗;基于TDR技术的滑坡监测系统研制[D];长安大学;2015年

3 钟全金;基于激光点云的滑坡监测数据处理方法研究[D];江西理工大学;2015年

4 熊涛;WSN定位算法及其滑坡监测应用研究[D];重庆大学;2015年

5 王春华;复杂事件处理在滑坡监测传感器数据集成研究中的应用[D];华东师范大学;2016年

6 曹阳威;基于北斗和物联网的滑坡监测系统关键技术研究[D];华北科技学院;2016年

7 陈健;协作式微波高精度测距技术研究[D];电子科技大学;2016年

8 李元元;基于PHP的滑坡实时监测数据网上发布系统设计与实现[D];西南科技大学;2016年

9 郑勇;复合光纤装置预警模型在滑坡监测中的试验研究[D];重庆大学;2016年

10 陈起传;WSN技术在滑坡监测系统中的应用研究[D];成都理工大学;2016年

本文编号：1441187