基于北斗系统的地表与地下一体式沉降监测新方法

为实现对地质灾害易发区地表沉降与地下沉降的同步、实时、自动监测,研发了基于北斗系统的地质体地表与地下一体化沉降监测新方法。该方法融合了北斗系统、静力水准仪、分层沉降标等沉降监测技术,监测原理如下:在稳定区域设置北斗基准点,在监测区域设置工作基点与监测点;工作基点处的北斗卫星接收机与静力水准仪安装至同一桩上,北斗卫星接收机观测工作基点处静力水准仪的绝对沉降;监测点处的静力水准仪与分层沉降标同轴连接,分层沉降标将深层沉降引至地面由静力水准仪观测;北斗系统与静力水准系统同步采集数据,数据经时间同步后分别得到工作基点和监测点的绝对沉降量。该新方法成功解决了大面积沉降监测中面临的非稳定工作基点校测问题,实现了对地质体地表与地下沉降的远程和实时监测。

基于最优PS点获取方法的矿山工业广场沉降监测

为保障矿山地面和井下工作人员、工业广场周边居民以及运煤系统运行安全,实时监测地表变形情况,提出永久散射体(PS)点的优化获取方法,以提升PS-合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术在沉降监测中的适用性。首先,选择淮北市郊煤矿工业广场煤柱Ⅱ513工作面开采沉陷期间2020年10月31日—2022年8月22日共26景SAR卫星影像,运用PS-InSAR技术确定最优的PS点目标选取方法;然后,基于该方法获取该工作面回采过程中的开采损害保护区地面沉降速率、累计沉降量;最后,基于地面水准点实测数据验证PS-InSAR监测精度并分析研究区地表及建(构)筑物动态沉降情况。结果表明:相干系数和振幅离差指数双阈值法较适应于研究区沉降监测;研究区内可探测到的最大下沉速率为-26.5 mm/a,最大累计下沉值为-53.7 mm;同时,探测到研究区西北部存在岩溶塌陷地质灾害因素;利用水准数据验证精度,均方根误差(RMSE)仅为3.8 mm,决定系数达到0.91。

软弱地层条件下土体分层沉降监测与深层沉降监测对比研究

以某城市轨道交通暗挖车站工程为例,简述软弱地层条件下土体分层沉降监测与深层沉降监测两种常用方法,旨在探讨软弱地层条件下两种方法的有效性和实用性。梳理软弱地层土体沉降监测的相关理论和方法,并以实际工程为例,实施土体分层与深层沉降监测,对收集到的监测数据进行整理、分析和处理。研究结果表明:分层沉降监测与深层沉降监测均适用于软弱地层条件下的城市轨道交通暗挖车站工程,能够为施工安全提供重要信息,但深层沉降监测比分层沉降监测埋设效果更好。研究结果以期为城市轨道交通暗挖车站工程的安全施工提供科学依据和技术支撑。

结合SBAS-InSAR技术与瞬变电磁法在煤矿区沉降监测中的应用

煤矿长时间开采会导致上覆岩层在重力因素下产生刚性弯曲、断裂等,进而造成一系列安全隐患。如何高效地对煤矿区进行地表形变监测,对煤矿安全、自然生态有着十分重要的意义。文章结合小基线集干涉测量(small baseline subset InSAR,SBAS-InSAR)技术与瞬变电磁测深法对煤矿区进行沉降监测。此外,采用标准差椭圆分析了沉降体空间形变规律与特征,利用长短时记忆网络(long short term memory network,LSTM)模型预测了沉降体形变趋势。分析结果表明:通过瞬变电磁法与干涉测量结合,地表形变范围基本与瞬变电磁反演的采空区吻合,标准差椭圆分析出形变中心向西南方移动376 m,沉降形态也在向似圆状过渡;LSTM模型可以预测两个月的形变,误差为2 mm,可以实现煤矿区形变趋势的短期预测。

D-InSAR技术与SBAS-InSAR技术在矿区地面沉降监测中的应用研究

为了对D-InSAR和SBAS-InSAR两种技术在矿区地面沉降监测中的应用能力进行对比分析,以山东省济宁市某采矿工作面为主要研究区,选取2022年11月2日—2023年8月29日期间26景Sentinel-1A数据,分别利用D-InSAR和SBAS-InSAR两种技术获取了该工作面的地面沉降信息,首先从沉降区域的时空演变特征和沉降面积分布等方面对两种技术进行了对比分析,进一步通过同期实测水准数据对两种技术得到的结果进行了精度验证。研究结果表明,D-InSAR和SBAS-InSAR两种技术监测到的研究区内最大累积沉降量分别为69 mm和59 mm,识别出沉降量大于10 mm的区域面积分别为0.60 km^(2)和0.87 km^(2),其中,沉降量大于30 mm的区域面积分别为0.10 km^(2)和0.17 km^(2)。与水准监测数据对比可知,两种InSAR技术得到的监测结果与真实沉降情况相吻合,在部分沉降漏斗中心区域,地面沉降量超过InSAR技术可监测形变梯度,两种技术的监测精度都大幅降低。相对于SBAS-InSAR技术,D-InSAR技术获取的累积沉降量值更大,但其抵抗误差干扰的能力较弱,而SBAS-InSAR技术能够更好地消除大气相位效应等误差的影响,得到的地面沉降结果在空间分布上更连续平滑。本文研究对利用InSAR技术监测矿区地面沉降具有一定借鉴意义。

采用时序InSAR技术的广汉市地面沉降监测及影响因素分析

随着城市化进程的不断推进,建设施工活动和地下水开采等频繁人类活动对城市地表稳定性的影响程度逐步加深。基于2018年3月—2021年12月的Sentinel-1A数据,结合永久散射体干涉技术中利用振幅离差指数提取高相干点的方法,采用小基线集干涉技术,获得了广汉市的地面沉降速率和沉降时序,据此分析了广汉市沉降的特征及原因。结果表明,在研究时段内,广汉市接近90%的地区未出现严重沉降现象,小汉镇、金雁街道、三星堆镇和向阳镇出现小规模沉降,施工区及其周边沉降相对严重,最大沉降速率为-31 mm/a。此外,沉降主要出现在2018—2020年,建筑施工活动和降水是引起地面沉降的主要因素。

基于双极化Sentinel-1A数据的西南某机场沉降监测应用

以西南某机场为监测对象,收集2019年1月11日至2021年11月8日35景双极化Sentinel-1A降轨数据,应用PS-InSAR技术结合双极化数据获取了该机场范围内的形变分布情况,将双极化沉降数据进行对比,再与沉降形变最大水准测量数据进行验证。结果表明,合成孔径雷达差分干涉技术(InSAR)沉降形变区域与水准沉降形变区域的位置基本吻合,双极化沉降时间序列表现出一致性,该机场飞行区最大沉降速率达-77mm/y(VV极化)和-74 mm/y(VH极化),累计沉降量超过-200mm(VV和VH极化),与2021年5月最大沉降形变水准测量值对比,发现该机场沉降形变还在继续加深。此研究表明,InSAR技术结合双极化数据可高效识别沉降区域,全面掌握机场沉降形变情况,对监测西南地区机场沉降具有重要意义。

基于时序InSAR技术的信阳市中心城区地面沉降监测

基于小基线集合成孔径雷达干涉技术(SBAS-InSAR)对2018年11月至2022年10月间Sentinel-1卫星数据进行处理,获取了信阳市中心城区该时期的地面沉降变化,并利用永久散射体干涉测量技术(PS-InSAR)对沉降区的同名点进行验证。结果表明:PS-InSAR和SBAS-InSAR沉降结果保持了良好的一致性;信阳市中心城区整体呈现“老城稳定,新区沉降”的特征,其中羊山新区地表沉降最为明显;利用SBAS-InSAR技术进行城市沉降监测具有一定的适用性和可靠性,可为信阳市中心城区地表沉降的监测和预警工作提供参考。

基于SBAS-InSAR的串新高速建设前后沉降监测与分析

针对我国西南山区高速公路容易受到滑坡地质灾害影响、难以进行大范围监测的问题,本文选取位于云南省绥江县的串新高速公路作为研究对象。首先以串新高速沿线3 km范围作为缓冲区,利用SBAS-InSAR技术获取缓冲区2015年1月~2022年12月的沉降信息;然后分析缓冲区内串新高速在修建过程中及通车后的沉降趋势,探究各沉降区域形成的原因。研究表明:① 缓冲区内存在5个典型沉降区域,均发生过不同程度的滑坡;② 其中3个沉降区域的形成原因主要与串新高速施工有关;③ 串新高速公路主干道穿过5个典型区域中的2个区域,且其中一个区域在2022年的年均沉降速率超过−50 mm/a,发生滑坡地质灾害概率较大,应及时做好防护。

基于无人机三维重建的地表沉降监测技术

为解决传统依靠野外实测的监测方法周期长、成本高、常出现测量盲区的问题,本文提出了一种基于无人机三维重建的地表沉降监测方法,着重分析了影响无人机三维重建精度的内外因素,并从差分GPS技术引入、构架航线设计以及顾及系统误差补偿的光束法平差方法三方面对地表模型的生产精度加以改进,而后,利用三维重建模型实施地表沉降监测。实验结果表明,本文无人机三维重建方法所生产的地表模型精度较高,并能较好地应用于地表沉降监测当中,有效提升了工程效益。

高速公路填筑路基沉降监测和预测分析

为更好地控制高速公路填筑路基的工后沉降问题,需要进行现场监测与合理预测。以重庆梁平至四川开江高速公路(重庆段)填筑路基为研究对象,在制定沉降监测方案的基础上,对K24+760桩号路基中心线和左侧路基边缘线进行沉降监测。结合路基现场监测沉降数据,分析填筑路基沉降状况,并采用双曲线法进行沉降预测。结果表明,该高速公路路基沉降监测数据完全符合规范要求,且采用双曲线法相对简单、可靠性高,为高速公路路基施工提供了科学的理论依据。

基于计算机视觉的房屋建筑深基坑沉降监测方法

设计计算机视觉建筑深基坑沉降监测模型,采用水平移位辅助追踪的方式来实现视觉监测处理。最终的测试结果表明:在3.5m、5.5m、7.5m^(3)个深基坑深度监测背景环境下,针对选定的5个独立测试单元,得出的监测耗时均被较好地控制在0.2s以下,表明在计算机机器视觉技术的辅助下,所设计的房屋建筑深基坑沉降监测方法高效、灵敏,针对性强,监测效果更佳。

基于PS-InSAR及Autoformer的内蒙古部分高压线铁塔区域沉降监测与预警研究

地表沉降作为一种地质灾害,易导致路面形变和城市基础设施损坏,进而威胁居民生命财产安全。高压线铁塔作为输电线路得关键构成,易受地表沉降影响而发生倾斜和倒塌事故。为有效预警此类事故并提升电网监测效率,本文采用PS-I nSAR技术获取沉降数据集,并结合环境因素数据集,训练了Autoformer模型,并通过实测数据验证了模型的准确性。通过训练好的Autoformer模型对内蒙古部分高压线铁塔区域进行了沉降预测和预警。

上海市外滩防汛墙的沉降监测分析

本文以上海市外滩防汛墙改建工程为依托,收集和整理了从1994年沉降监测以来,到2019年的结构沉降监测资料,然后采用外滩防汛墙墙顶高程测量结果统计分析的方法,归纳总结了其中心城区近三十年来地面沉降发育特征,并在此基础上,对外滩防汛墙不同阶段的沉降特征进行了预测。研究结果表明,该外滩防汛墙的墙顶标高满足黄浦江外滩防汛墙设计标高的要求。

矿山法地铁区间隧道切桩密接下穿既有地铁车站的施工沉降监测及控制措施

[目的]地铁区间隧道切桩密接下穿既有地铁车站时,对上部车站变形影响较大,为了确保施工的安全性,需要采取有效措施控制地铁车站沉降。[方法]依托某区间隧道下穿既有地铁车站工程,建立三维数值模型,分析不采取沉降控制措施直接切桩下穿时的车站沉降,研究了增设临时仰拱、错距开挖以及注浆加固等措施的沉降控制效果。提出了多措施组合控制方案,并采用实测的沉降监测数据验证了组合沉降控制方案的可行性。[结果及结论]研究结果表明,不采用控制措施直接下穿地铁车站时,车站最大沉降超过规定限值。注浆加固措施的沉降控制效果最优,沉降减小率为57.3%;增设临时仰拱次之,沉降减小率为40.4%;错距开挖效果最差,沉降减小率为20.8%。多措施组合施工方案,可以满足沉降限值。实测的沉降监测数据显示,多措施组合控制方案能有效控制施工沉降。

地面沉降InSAR监测数据融合方法——以宁波市为例

针对传统地面沉降InSAR监测中SAR数据时间跨度较短、多源SAR数据不能联合干涉处理的问题,本文提出了一种地面沉降InSAR监测数据融合方法,在对宁波市两种分辨率Radarsat-2影像进行干涉处理的基础上,获取了长时间序列地面沉降监测结果,并以同步观测的水准数据为参考,从沉降速率和时序沉降量两个方面验证了监测结果的精度和可靠性。

北斗在电力杆塔沉降监测系统中的应用

本文研究设计的输电线路钢管杆塔沉降监测系统,依托单杆塔目标灾害预测、区域内杆塔整体风险预测等安全物联网领域核心技术,为电力输电线路钢管杆塔沉降打造安全物联网支撑平台,提供整体解决方案及全生命周期的系统服务.系统基于北斗卫星导航系统(BeiDou Satellite Navigation System, BDS)及倾斜监测预警技术,以输出BDS的原始数据为核心,包括载波相位观测数据、星历数据等,并通过4G无线网络传到控制中心,控制中心通过监测软件实时解算出各监测点的三维坐标,然后根据对实时位移数据的对比分析,形成不同的监测系统或环境下的实时差异数据,再根据差异补正电力杆塔沉降区域变形情况和详细数据.

无人机测绘技术在海岸带矿产地质沉降监测中的应用与展望

无人机测绘技术在海岸带矿产地质沉降监测中的应用展示了极大的潜力与效益。本文通过详细分析无人机在海岸带矿产地区的应用实例,结合高精度的传感器数据,有效地监测了海岸带地质沉降现象。研究结果表明,无人机技术能够提供迅速、精确的测绘数据,对于预防和减轻沿海地质灾害、矿区发展规划、沿海港口基础设施安全评估具有重要意义。此外,通过对无人机搭载的摄影测量和激光雷达等设备的数据处理,本文展示了无人机测绘在地形图生成和沉降趋势分析中的应用效果。最后,本文还探讨了该技术在未来地质监测中的发展方向,以及如何通过技术创新来解决现有的挑战。

车载激光扫描在城市道路沉降监测中的应用

为提高城市道路沉降监测的效率,全面了解道路整体沉降情况,本文基于车载激光扫描技术研究城市道路沉降监测的方法。采用车载激光扫描对城市道路进行点云数据的采集,通过KD-tree算法对Delaunay 2.5D道路模型进行领域搜索完成沉降量的快速统计,实现沉降路段的自动筛选,再提取断面数据完成相关路段的定量分析。实际应用结果表明:基于车载激光扫描的道路沉降监测方法可以实现道路沉降的快速分析,为城市道路的交通安全提供数据支撑。

基于北斗卫星导航系统的变电站沉降监测系统

基于北斗RTK及物联网技术,在云端对标定设备基座空间位置的监测站坐标进行实时解算,以刚体稳定性为约束条件对坐标数据进行平差处理以降低测量误差,利用最小二乘优化定位算法解算基座上设备被监测点空间位置坐标,通过与沉降前初始坐标进行比对来确定沉降状态。模拟测试结果表明,此方法可实时判断变电站沉降状态。