CN113791412A - 一种基于时移的堤防隐患排查方法 - Google Patents

一种基于时移的堤防隐患排查方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于时移的堤防隐患排查方法，通过雷达数据、探测参数数据集、二值化差数据集等提取异常点，将异常点集中部位评判为隐患区，能够弥补现阶段对堤防隐患进行雷达检测的不足，并根据堤防隐患区域的发展变化和其他非隐患区域的相对不变，利用两次雷达探测数据的差异性来达到及时精准识别堤防隐患的要求。

Description

一种基于时移的堤防隐患排查方法
技术领域
本发明涉及一种基于时移的堤防隐患排查方法，属于工程物探技术领域。
背景技术
堤防安全往往关系到人民群众的生命和财产安全，特别是在汛期，常需对堤防进行安全隐患排查。
现有技术常用地质雷达对堤防进行扫描，排查堤防中孔洞、不密实等隐患，以评判是否会形成管涌、决堤等灾害，该方法对堤防结构进行静态探测，根据孔洞、不密实等异常区域产生的雷达异常信号进行识别。但由于堤防填筑材料不均一，存在孤石、人造构筑物等影响，导致雷达数据杂乱，极易造成误判、漏判，不能满足及时精准探测堤防隐患的要求。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种基于时移的堤防隐患排查方法，该基于时移的堤防隐患排查方法能够弥补现阶段对堤防隐患进行雷达检测的不足，根据堤防隐患区域的发展变化和其他非隐患区域的相对不变，利用两次雷达探测数据的差异性，达到及时精准识别堤防隐患的目的。
本发明通过以下技术方案得以实现。
本发明提供的一种基于时移的堤防隐患排查方法，包括以下步骤：
①用地质雷达沿堤防走向，先后扫描二次堤防，分别采集雷达数据；
②分别对雷达数据进行数据处理，提取探测参数，获取探测参数数据集；
③对两次采集的雷达数据所提取的探测参数数据集进行相减，获取差数据集；
④根据差数据集，获取阈值；
⑤对差数据集进行二值化处理，并根据阈值，获取二值化差数据集；
⑥对探测参数赋予权重，把二值化差数据集按权重相加，获取数据集Z；
⑦提取数据集Z中的异常点，将异常点集中部位评判为隐患区。
两次雷达数据采集的采测点位置、数量一致，所述步骤①分为以下步骤：
(1.1)用地质雷达沿堤防走向扫描堤防，采集雷达数据Ⅰ；
(1.2)再用地质雷达沿堤防走向扫描堤防，采集雷达数据Ⅱ。
所述步骤②分为以下步骤：
(2.1)对雷达数据Ⅰ进行数据处理，提取第一次探测参数，获取第一次探测参数数据集；
(2.2)对雷达数据Ⅱ进行数据处理，提取第二次探测参数，获取第二次探测参数数据集。
所述雷达数据Ⅰ包括每测点总采样点数m，总测点数n，采样点i，测点j；其中，i的值为1～m的整数，j的值为1～n的整数；雷达数据Ⅱ包括每测点总采样点数m，总测点数n，采样点i，测点j；其中，i的值为1～m的整数，j的值为1～n的整数。
将数据集Z中满足将二值化频率差、二值化振幅差、二值化相位差三者按权重相加后的值大于等于0.5的数据点评判为异常点。
所述第一次探测参数包括频率、振幅、相位，第一次探测参数数据集为频率数据集A、振幅数据集B、相位数据集C；所述第二次探测参数包括频率、振幅、相位，第二次探测参数数据集为频率数据集U、振幅数据集V、相位数据集W。
所述二值化为将大于或等于所设阈值的点赋值为1，将小于所设阈值的点赋值为0。
所述差数据集包括频率差数据集ΔA、振幅差数据集ΔB、相位差数据集ΔC。
所述二值化差数据集包括二值化频率差数据集R、二值化振幅差数据集S、二值化相位差数据集T。
所述阈值计算公式如下：
频率阈值：
Figure BDA0003260044190000031
振幅阈值：
Figure BDA0003260044190000041
相位阈值：
Figure BDA0003260044190000042
其中，aij为测点j处第i个采样点的频率值，bij为测点j处第i个采样点的振幅值，cij为测点j处第i个采样点的相位值，uij为测点j处第i个采样点的频率值，vij为测点j处第i个采样点的振幅值,wij为测点j处第i个采样点的相位值。
本发明的有益效果在于：能够弥补现阶段对堤防隐患进行雷达检测的不足，根据堤防隐患区域的发展变化和其他非隐患区域的相对不变，利用两次雷达探测数据的差异性来达到及时精准识别堤防隐患的要求。
附图说明
图1是本发明的流程图。
具体实施方式
下面进一步描述本发明的技术方案，但要求保护的范围并不局限于所述。
如图1所示，一种基于时移的堤防隐患排查方法，包括以下步骤：
①用地质雷达沿堤防走向扫描堤防，采集雷达数据Ⅰ；
②对雷达数据Ⅰ进行数据处理，提取频率、振幅、相位等参数，获取频率数据集A、振幅数据集B、相位数据集C；
③一段时间后，再用地质雷达沿堤防走向扫描堤防，采集雷达数据Ⅱ；
④对雷达数据Ⅱ进行数据处理，提取频率、振幅、相位等参数，得到频率数据集U、振幅数据集V、相位数据集W；
⑤对两次采集的雷达数据所提取的参数(频率、振幅、相位)进行相减，求得相应频率差数据集ΔA、振幅差数据集ΔB、相位差数据集ΔC；
⑥根据频率差数据集ΔA、振幅差数据集ΔB、相位差数据集ΔC，求取相应的阈值；
⑦对频率差数据集ΔA、振幅差数据集ΔB、相位差数据集ΔC分别进行二值化处理，获取二值化频率差数据集R、二值化振幅差数据集S、二值化相位差数据集T；
⑧将二值化频率差数据集R、二值化振幅差数据集S、二值化相位差数据集T分别赋予相应权重，并将三者按权重相加为一个数据集Z；
⑨提取数据集Z中的异常点，将异常点集中部位评判为隐患区。
所述雷达数据Ⅰ包括每测点总采样点数m，总测点数n，采样点i，测点j；其中，i的值为1～m的整数，j的值为1～n的整数。
所述频率数据集A为：
Figure BDA0003260044190000061
其中，aij为测点j处第i个采样点的频率值；
振幅数据集B为：
Figure BDA0003260044190000062
其中，bij为测点j处第i个采样点的振幅值；
相位数据集C为：
Figure BDA0003260044190000071
其中，cij为测点j处第i个采样点的相位值。
雷达数据Ⅱ包括每测点总采样点数m，总测点数n，采样点i，测点j；其中，i的值为1～m的整数，j的值为1～n的整数。
所述频率数据集U为：
Figure BDA0003260044190000072
其中，uij为测点j处第i个采样点的频率值；
振幅数据集V为：
Figure BDA0003260044190000081
其中，vij为测点j处第i个采样点的振幅值；
相位数据集W为：
Figure BDA0003260044190000082
其中，wij为测点j处第i个采样点的相位值。
所述频率差数据集ΔA为：
Figure BDA0003260044190000091
振幅差数据集ΔB为：
Figure BDA0003260044190000092
相位差数据集ΔC为：
Figure BDA0003260044190000093
所述阈值计算公式如下：
频率阈值：
Figure BDA0003260044190000101
振幅阈值：
Figure BDA0003260044190000102
相位阈值：
Figure BDA0003260044190000103
所述二值化频率差数据集R为：
Figure BDA0003260044190000104
其中，rij为测点j处第i个采样点的二值化频率差，
Figure BDA0003260044190000105
二值化振幅差数据集S为：
Figure BDA0003260044190000111
其中，sij为测点j处第i个采样点的二值化振幅差，
Figure BDA0003260044190000112
二值化相位差数据集T为：
Figure BDA0003260044190000121
其中，tij为测点j处第i采样点的二值化相位差，
Figure BDA0003260044190000122
所述数据集Z为：
Figure BDA0003260044190000123
其中，zij＝εrij+ζsij+ξtij，ε+ζ+ξ＝1，ε∈[0，0.6]，ζ∈[0，0.5]，ξ∈[0，0.3]，ε为二值化频率差数据集R的权重，ζ为二值化振幅差数据集S的权重，ξ为二值化相位差数据集T的权重,zij为测点j处第i个采样点将二值化频率差、二值化振幅差、二值化相位差三者按权重相加后的值。
将数据集Z中满足zij≥0.5的数据点评判为异常点。
所述二值化为将大于或等于所设阈值的点赋值为1，将小于所设阈值的点赋值为0，其目的是将两次雷达数据差异大的部位与差异小的部位区分开。
进一步的，两次雷达数据采集的采集点应精确定位，确保采集的数据点位及总测点数完全相同。
进一步的，两次雷达数据采集所用的设备为同一套设备，使用的采集参数(增益倍数、每测点总采样点数、采样间隔、滤波频率等)完全相同。
进一步的，两次雷达数据提取频率、相位、振幅所用处理参数(提取方法、窗口大小等)完全相同。

Claims (10)

1.一种基于时移的堤防隐患排查方法，其特征在于：包括以下步骤：
①用地质雷达沿堤防走向，先后扫描二次堤防，分别采集雷达数据；
②分别对雷达数据进行数据处理，提取探测参数，获取探测参数数据集；
③对两次采集的雷达数据所提取的探测参数数据集进行相减，获取差数据集；
④根据差数据集，获取阈值；
⑤对差数据集进行二值化处理，并根据阈值，获取二值化差数据集；
⑥对探测参数赋予权重，把二值化差数据集按权重相加，获取数据集Z；
⑦提取数据集Z中的异常点，将异常点集中部位评判为隐患区。
2.如权利要求1所述的基于时移的堤防隐患排查方法，其特征在于：两次雷达数据采集的采测点位置、数量一致，所述步骤①分为以下步骤：
(1.1)用地质雷达沿堤防走向扫描堤防，采集雷达数据Ⅰ；
(1.2)再用地质雷达沿堤防走向扫描堤防，采集雷达数据Ⅱ。
3.如权利要求1所述的基于时移的堤防隐患排查方法，其特征在于：所述步骤②分为以下步骤：
(2.1)对雷达数据Ⅰ进行数据处理，提取第一次探测参数，获取第一次探测参数数据集；
(2.2)对雷达数据Ⅱ进行数据处理，提取第二次探测参数，获取第二次探测参数数据集。
4.如权利要求2所述的基于时移的堤防隐患排查方法，其特征在于：所述雷达数据Ⅰ包括每测点总采样点数m，总测点数n，采样点i，测点j；其中，i的值为1～m的整数，j的值为1～n的整数；雷达数据Ⅱ包括每测点总采样点数m，总测点数n，采样点i，测点j；其中，i的值为1～m的整数，j的值为1～n的整数。
5.如权利要求1所述的基于时移的堤防隐患排查方法，其特征在于：将数据集Z中满足将二值化频率差、二值化振幅差、二值化相位差三者按权重相加后的值大于等于0.5的数据点评判为异常点。
6.如权利要求3所述的基于时移的堤防隐患排查方法，其特征在于：所述第一次探测参数包括频率、振幅、相位，第一次探测参数数据集为频率数据集A、振幅数据集B、相位数据集C；所述第二次探测参数包括频率、振幅、相位，第二次探测参数数据集为频率数据集U、振幅数据集V、相位数据集W。
7.如权利要求1所述的基于时移的堤防隐患排查方法，其特征在于：所述二值化为将大于或等于所设阈值的点赋值为1，将小于所设阈值的点赋值为0。
8.如权利要求1所述的基于时移的堤防隐患排查方法，其特征在于：所述差数据集包括频率差数据集ΔA、振幅差数据集ΔB、相位差数据集ΔC。
9.如权利要求1所述的基于时移的堤防隐患排查方法，其特征在于：所述二值化差数据集包括二值化频率差数据集R、二值化振幅差数据集S、二值化相位差数据集T。
10.如权利要求1所述的基于时移的堤防隐患排查方法，其特征在于：所述阈值计算公式如下：
频率阈值：
Figure FDA0003260044180000031
振幅阈值：
Figure FDA0003260044180000032
相位阈值：
Figure FDA0003260044180000033
其中，aij为测点j处第i个采样点的频率值，bij为测点j处第i个采样点的振幅值，cij为测点j处第i个采样点的相位值，uij为测点j处第i个采样点的频率值，vij为测点j处第i个采样点的振幅值,wij为测点j处第i个采样点的相位值。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114779366A (zh) * 2022-04-27 2022-07-22 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 车载堤防险情隐患快速探测装备及作业方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080111733A1 (en) * 2006-11-15 2008-05-15 M/A-Com, Inc. Method and Apparatus For Discriminating With Respect to Low Elevation Target Objects
CN104360332A (zh) * 2014-11-11 2015-02-18 河海大学 基于地基合成孔径雷达干涉的大气相位屏提取方法
CN108535705A (zh) * 2018-01-31 2018-09-14 中国人民解放军国防科技大学 一种基于频率补偿的同时全极化雷达校准方法
US20200103519A1 (en) * 2018-05-11 2020-04-02 One Health Group Radar-based Cross-sectional Image Reconstruction of Subject
US20200191947A1 (en) * 2018-12-18 2020-06-18 Movano Inc. Methods for radio wave based health monitoring that utilize data derived from amplitude and/or phase data
US20200341109A1 (en) * 2019-03-14 2020-10-29 Infineon Technologies Ag Fmcw radar with interference signal suppression using artificial neural network
CN113009570A (zh) * 2021-02-08 2021-06-22 中国科学院地理科学与资源研究所 一种地质异常点探测方法及装置
US20210237724A1 (en) * 2020-01-31 2021-08-05 International Business Machines Corporation Prediction of accident risk based on anomaly detection

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080111733A1 (en) * 2006-11-15 2008-05-15 M/A-Com, Inc. Method and Apparatus For Discriminating With Respect to Low Elevation Target Objects
CN104360332A (zh) * 2014-11-11 2015-02-18 河海大学 基于地基合成孔径雷达干涉的大气相位屏提取方法
CN108535705A (zh) * 2018-01-31 2018-09-14 中国人民解放军国防科技大学 一种基于频率补偿的同时全极化雷达校准方法
US20200103519A1 (en) * 2018-05-11 2020-04-02 One Health Group Radar-based Cross-sectional Image Reconstruction of Subject
US20200191947A1 (en) * 2018-12-18 2020-06-18 Movano Inc. Methods for radio wave based health monitoring that utilize data derived from amplitude and/or phase data
US20200341109A1 (en) * 2019-03-14 2020-10-29 Infineon Technologies Ag Fmcw radar with interference signal suppression using artificial neural network
US20210237724A1 (en) * 2020-01-31 2021-08-05 International Business Machines Corporation Prediction of accident risk based on anomaly detection
CN113009570A (zh) * 2021-02-08 2021-06-22 中国科学院地理科学与资源研究所 一种地质异常点探测方法及装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
罗传华，昌彦君，郭宁宁，李克友: "高分辨电阻率法在云南岩溶地区地下水勘探中的应用", 工程地球物理学报, vol. 11, no. 3, 31 May 2014 (2014-05-31), pages 402 - 405 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114779366A (zh) * 2022-04-27 2022-07-22 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 车载堤防险情隐患快速探测装备及作业方法
CN114779366B (zh) * 2022-04-27 2022-12-20 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 车载堤防险情隐患快速探测装备及作业方法
US11767019B1 (en) 2022-04-27 2023-09-26 Nanjing Hydraulic Research Institute Under The Ministry Of Water Resources, The Ministry Of Transport And The National Energy Administration Vehicle-mounted equipment for rapid detection of danger and hidden danger of a dike and operation method thereof

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