小湾水电站高边坡GPS形变监测数据库管理信息系统开发

为保证小湾水电站高边坡安全而建立的全球定位系统（GPS）形变监测系统每天产生庞大的GPS数据，为了便于对其管理，采用面向对象的编程语言Delphi和面向对象的数据库Access开发出具有Windows风格的GPS形变监测数据库管理信息系统，实现了GPS数据的入库及管理等。以小湾二号山梁高边坡为例，介绍了该系统的特点及相关功能。     

基于卡尔曼滤波方法的高边坡变形分析与预测

针对边坡变形的特点,将监测点位移速率看做一阶马尔科夫过程建立边坡运动方程.利用卡尔曼滤波方法对边坡上监测点进行变形分析,估计出各个监测点的状态参数,从而更全面地反映边坡的运动状态.结合小湾水电站2号山梁高边坡变形监测数据进行滤波处理,所得到的结果表明.经过卡尔曼滤波后位移量的估计精度有了明显的提高,能够准确地反映边坡监测点的位移变化情况.     

小湾水电站高边坡变形多项式拟合预报模型分析

针对边坡位移时间序列,采用多项式拟合的方法对边坡上的监测点进行变形分析和预报。详细叙述了多项式拟合的方法,并据此构建了边坡的多项式预报模型。结合小湾水电站2号山梁高边坡监测点的全球定位系统（GPS）实测数据,对监测点的＂位移-时间＂拟合曲线进行分析,验证了边坡多项式预报模型的正确性。     

基于GPS的高边坡形变监测方法

针对大坝、矿山等大型工程在开挖过程中形成的高危边坡的形变监测，提出GPS一机多天线方法，建立了远程自动化边坡形变监测系统。详细分析了GPS/GPRS无线数据传输和微型低噪声放大器开发等关键技术。该系统已应用到小湾水电站的高边坡形变监测。一年多的连续监测结果表明，系统运行稳定可靠，水平方向定位精度达2～3mm，垂直方向定位精度达5～6mm。     

国产高分影像在峡江枢纽库区土地利用变化监测中的应用

资源一号 02C( ZY－1 02C) 、高分( GF) 系列等国产高分辨遥感卫星的陆续发射极大地丰富了高分遥感应用的数据源,已广泛地应用于国土资源调查与土地利用变化监测研究中。峡江水利枢纽工程是江西省规模最大的水利工程,为掌握峡江水利枢纽工程建设对其库区土地利用/覆盖产生的影响,利用2013 年的资源一号 02C( ZY－1 02C) 卫星和 2015 年的高分一号( GF－1) 卫星两种影像对库区土地利用变化进行监测。对两幅高分影像进行正射校正、配准、几何精纠正等预处理,在分析卫星传感器特性的基础上,采用基于线性回归波段拟合方法进行多光谱与全色影像融合。最后,利用面向对象分类方法对两期影像进行了土地利用信息提取和地类变化分析。试验结果表明: 利用面向对象方法可实现对库区高分影像土地利用信息的精确提取,总体分类精度达到 87. 9%,Kappa 系数为 0. 836,完全满足遥感应用的精度要求。2013—2015 年间峡江库区土地利用变化的主要特征有: ( 1) 水体和建设用地有明显增加,分别增加 25. 64 km2和 13. 29 km2,耕地和林地面积减少较多,分别减少 19. 42 km2、14. 51 km2; ( 2) 地类变化的主导方向是耕地、其他用地向水体转变及耕地、林地向建设用地转化,这主要源于工程蓄水、移民安置及城市扩展等。     

基于StaMPS-InSAR的常州地区地表形变监测研究

针对常规大地测量监测城市区域形变结果无法全面揭示大范围地表形变机理的局限性,尝试采用2006年9月至2010年2月覆盖常州地区的31景ENVISAT ASAR数据,结合Sta MPS-In SAR方法对常州地区的大范围地表形变进行监测。结果表明:地表的年沉降速率为-58~24 mm,沉降较大的区域主要集中在武进区,而主城区以地表回弹为主。同时将沉降值较大的区域结合光学影像进行分析,发现沉降值较大区域主要为工业生产区;对京沪铁路沿线的形变分析结果表明,Sta MPS-In SAR方法目前在线性目标的监测方面效果也较好。最后利用监测区域同期水准数据与In SAR结果比较,验证了Sta MPS-In SAR方法在大范围形变监测中的可靠性、准确性和精确性。     

基于GPS一机多天线技术的尾矿坝全自动变形监测系统

针对尾矿坝传统变形监测方法落后和常规GPS监测方法成本过高的等缺点。设计了基于GPS-机多天线的全自动变形监测系统。该系统实现了数据的自动采集与位移量自动解算,并成功应用到尾矿坝安全监测中。通过6个月的连续运行,结果表明水平与垂直方向定位精度均满足尾矿坝变形监测的要求。