地基SAR技术支持下的滑坡预警预报分析方法

发布时间：2021-12-31 15:03

　　滑坡预警预报是滑坡动力灾害研究工作的重点和难点问题,预警及时性和预报准确性是评估滑坡预警预报效果的两个核心关键指标。地基合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）为近距离遥感监测边坡、开展滑坡预警预报工作提供了先进的技术手段,为准确定位滑体位置、圈定滑体规模、分析判断滑坡风险及预测滑坡时间提供了丰富的数据源。基于经典边坡变形演化三阶段理论,采用具有近实时性、覆盖监测区域面变形信息的地基SAR监测数据,结合边坡监测数据周期短、密度大、面覆盖的特点,提出了基于变形速度和变形面积的双指标滑坡预警方法。此外,还针对监测数据振荡性强、趋势性弱、预报时效性差的问题,根据变形速度-时间序列曲线与边坡稳定性之间负相关的关系,提出了速度取倒数、去限值、不等周期平滑处理监测数据快速处理方法,并建立了一种边坡稳定度快速收敛的滑坡破坏时间预测模型。露天矿边坡的现场实践和应用表明所提出的预警预报方法实操性强,预测结果准确。 

【文章来源】：武汉大学学报(信息科学版). 2020,45(11)北大核心EICSCD

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

点云变形速度?时间序列曲线

图4 点云变形速度?时间序列曲线2）选择区域内的点云数据具有较好的波动一致性，即任一时间序列内，点群的变形速度表现规律基本相同，同时增长或稳定。这也与边坡作为基本连续介质在变形上表现出的协调一致性相符。

{Ai=Ai+m-Ai,i=1,2…n-mVi=Ai/m,i=1,2…n-m(1）式中，Ai为某一时刻i的累计变形量；Ai+m为相隔m时间间隔后某一时刻（i+m）的累计变形量；Vi为在i～(i+m）的时间间隔内，该点在i时刻的变形速度。由于采用的是错位相减的方法，对于前m个序列（1,2…m）的数据前没有可以用于错位相减的数据。为了分析这种方法是否有效，并确定如何选取错位相减的周期，采用1 h、3 h、6 h、12 h、24 h额外的5种处理方式，分别进行转化处理。为了便于在同一尺度下进行比较，转化处理后的数据再统一转为h单位尺度下的速度时间序列曲线（见图6）。由图6可以看出，随着处理周期的增长，与原始监测数据相比，振荡性频次和最大振幅显著减小，曲线的基本特征和规律与原始数据基本一致，但变形的规律性、连续性和平滑性显著提升，越是长的处理周期，震荡性明显减小。

【参考文献】：
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本文编号：3560472