CN116912068B - 一种基于面域形变观测的滑坡预警方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于面域形变观测的滑坡预警方法，属于滑坡预警技术领域，包括以下步骤：获取面域形变观测数据；对面域形变观测数据进行处理，并提取滑坡面域空间上的变化特征和面域特征点时间上的变化特征，得到滑坡面域的形变空间特征；将滑坡面域的形变空间特征与周围地区的微地貌进行对比分析，圈定危险坡体范围，并根据坡体复杂程度划分子区域；计算各子区域面域平均形变，并绘制面域形变曲线；统一面域形变曲线的坐标轴量纲，计算面域形变曲线的切线角，并根据切线角判断滑坡状况，发出不同的滑坡预警信号。本发明解决了滑坡预警时单点监测难以全面反映滑坡变形情况、数据处理和分析复杂、精度和可靠性低以及监测成本较高的问题。
Description
技术领域
本发明属于滑坡预警技术领域，具体涉及一种基于面域形变观测的滑坡预警方法。
背景技术
滑坡作为一种常见的自然灾害，其发生时不仅会破坏建筑物、道路、桥梁等基础设施，还会导致人员伤亡和财产损失。由于滑坡具有突发性和不可预测性，一旦发生滑坡事件，往往会造成严重的后果。因此，及时预警和采取有效的应对措施十分重要。目前，滑坡预警理论方法主要基于传统的监测手段，包括地形观察、遥感监测、地震监测、地下水位监测、地表位移监测等。其中，地表位移监测是最为简单和常用的方法，最为常见的手段有GNSS监测、全站仪监测、地表裂缝监测仪监测等。然而这些基于点的时序形变监测手段存在监测范围窄，无法全面了解滑坡体的形变情况；监测精度受监测点数量和位置的限制，无法提供全局的形变信息；预警响应时间较长，无法及时响应突发事件；监测成本较高，需要大量的人力、物力和财力投入等问题。因此，基于点时序预警手段已无法满足大范围全面的滑坡预警的需求。
随着激光雷达、InSAR等技术的发展，这些基于面域的形变观测的滑坡预警手段开始逐步展现出其独特的优势。其空间覆盖范围广，通过覆盖更大的区域对整个滑坡区域的监测，更有助于全面评估滑坡的影响范围和潜在风险；监测信息丰富，相较于单一的监测点信息，面状监测可以提供如滑坡形变的速度、方向、规模等信息，有助于更好地了解滑坡的演变过程；更高的可靠性，面状监测可以减少因单个监测点失效或数据异常而导致的误报或漏报现象；低成本，面状监测技术通常可以利用遥感、无人机等现代技术手段进行，相较于传统的点状监测，可以降低人力、物力及时间成本。从而，基于面域的形变监测的滑坡预警手段弥补了基于点时序预警的一系列缺陷。
发明内容
本发明提供了一种基于面域形变观测的滑坡预警方法，解决了滑坡预警时单点监测难以全面反映滑坡变形情况、数据处理和分析复杂、精度和可靠性低以及监测成本较高的问题。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案为：一种基于面域形变观测的滑坡预警方法，包括以下步骤：
S1、获取面域形变观测数据；
S2、对面域形变观测数据进行处理，并提取滑坡面域空间上的变化特征和面域特征点时间上的变化特征，得到滑坡面域的形变空间特征；
S3、将滑坡面域的形变空间特征与周围地区的微地貌进行对比分析，圈定危险坡体范围，并根据坡体复杂程度划分子区域；
S4、计算各子区域面域平均形变，并绘制面域形变曲线；
S5、统一面域形变曲线的坐标轴量纲，计算面域形变曲线的切线角，并根据切线角判断滑坡状况，发出不同的滑坡预警信号。
进一步地，所述S3的具体步骤为：
S31、通过无人机三维模型和数字高程模型DEM进行滑坡地貌识别，得到地貌数据源，并根据地貌数据源提取周围地区的微地貌；
S32、将滑坡面域的形变空间特征与微地貌进行对比分析，得到滑坡特征；
S33、将滑坡特征输入卷积神经网络，对滑坡范围进行自动识别，并根据预设阈值，圈定危险坡体范围；
S34、根据坡体复杂程度，在危险坡体范围的区域边缘周围识别微地貌，划分子区域分界线，得到子区域。
进一步地，所述S4的具体步骤为：
S41、根据危险坡体范围，提取各时段面域特征点的形变量，并计算各子区域的面域形变量；
S42、根据子区域各时间段的面域形变量，计算各子区域的面域平均形变；
S43、根据子区域的面域平均形变，计算各子区域的面域形变速率，并绘制面域形变曲线。
进一步地，所述S41中子区域的面域形变量的计算公式为：
其中，表示子区域的面域形变量，/>表示面域内第/>个特征点的形变量，/>表示面域内特征点数量。
进一步地，所述S5的具体步骤为：
S51、将面域形变曲线中的位移转换为与时间统一量纲的值，并计算面域形变曲线的切线角；
S52、根据切线角大小设置不同的预警级别和与预警级别对应的滑坡预警信号；
S53、通过时间点对应的切线角大小，判断滑坡状况，并发出预警级别对应的滑坡预警信号。
进一步地，所述S51中将面域形变曲线中的位移转换为与时间统一量纲的值的表达式为：
其中，表示第/>次检测时位移转换后与时间等量纲的值，/>表示单位时间内子区域面域累积形变值，/>表示等速形变阶段子区域面域形变速率。
进一步地，所述S51中面域形变曲线的切线角的表达式为：
其中，表示面域形变曲线转换后的曲线切线角，/>表示反正切函数，/>表示第/>次检测时位移转换后与时间等量纲的值，/>表示第/>次检测时位移转换后与时间等量纲的值，/>表示第/>次检测时刻，/>表示第/>次检测时刻，/>表示单位时间内/>的变换量，/>表示单位时间段落。
本发明的有益效果是：（1）通过面域形变观测数据，提取滑坡面域的形变空间特征，并与微地貌进行对比分析，通过计算面域形变曲线的切线角，可以实现对滑坡的准确预警。对滑坡面域变化的全面监测，相比传统监测手段的点测量具有更广泛的应用范围，同时对面域形变观测数据的处理简单准确，提高了滑坡预警的准确性，减少误报率，提高了对滑坡灾害的应对效率，解决了单点监测难以全面反映滑坡变形情况、数据处理和分析复杂、精度和可靠性低以及监测成本较高的问题。
（2）通过微地貌识别并且结合微地貌进行对比分析，能够减少面域形变观测数据处理中存在阈值划定的主观性、滑坡地质结构的复杂性及形变监测结果误差性等因素的影响，对坡体范围内分区的准确性可以起到很好的保障性，并且可以提高滑坡预警的准确性，减少误报率。
（3）通过绘制面域形变曲线，能够直观的观测面域形变速率，并且面域形变曲线能够显示滑坡时各阶段的特征差异。
（4）由于位移与时间量纲的不统一，无法统一预警阈值，因此通过统一量纲后计算面域形变曲线的切线角，使得滑坡预警信号更具准确性。
附图说明
图1为本发明基于面域形变观测的滑坡预警方法的流程图。
图2为本发明面域形变曲线阶段的划分图。
图3为本发明子区域分区示意图。
图4为本发明面域形变曲线及切线角阈值图。
具体实施方式
本领域的普通技术人员将会意识到，这里所述的实施例是为了帮助读者理解本发明的原理，应被理解为本发明的保护范围并不局限于这样的特别陈述和实施例。本领域的普通技术人员可以根据本发明公开的这些技术启示做出各种不脱离本发明实质的其它各种具体变形和组合，这些变形和组合仍然在本发明的保护范围内。
实施例
如图1所示，本发明提供了一种基于面域形变观测的滑坡预警方法，包括以下步骤：
S1、获取面域形变观测数据；
S2、对面域形变观测数据进行处理，并提取滑坡面域空间上的变化特征和面域特征点时间上的变化特征，得到滑坡面域的形变空间特征；
S3、将滑坡面域的形变空间特征与周围地区的微地貌进行对比分析，圈定危险坡体范围，并根据坡体复杂程度划分子区域；
S4、计算各子区域面域平均形变，并绘制面域形变曲线；
S5、统一面域形变曲线的坐标轴量纲，计算面域形变曲线的切线角，并根据切线角判断滑坡状况，发出不同的滑坡预警信号。
本实施例中，获取面域形变观测数据的技术种类繁多，本发明中所需使用到的面域形变监测数据源无严格限制，可根据实际情况选取合适的数据源。较为常见的面域形变数据获取途径包括星载InSAR、北斗雷达、激光雷达LiDAR和边坡雷达等。
在获取面域形变观测数据后，根据形变量级设置形变分类阈值，从而获取滑坡面域在空间分布上的变化特征，并结合面域内特征点时序形变结果，获取滑坡面域特征点在时间上的变化特征，得到滑坡面域的形变空间特征。
所述S3的具体步骤为：
S31、通过无人机三维模型和数字高程模型DEM进行滑坡地貌识别，得到地貌数据源，并根据地貌数据源提取周围地区的微地貌；
S32、将滑坡面域的形变空间特征与微地貌进行对比分析，得到滑坡特征；
S33、将滑坡特征输入卷积神经网络，对滑坡范围进行自动识别，并根据预设阈值，圈定危险坡体范围；
S34、根据坡体复杂程度，在危险坡体范围的区域边缘周围识别微地貌，划分子区域分界线，得到子区域。
本实施例中，关于滑坡隐患区域地貌数据的获取途径，主要包括激光雷达LiDAR测量、卫星遥感测量、空中摄影测量和雷达干涉测量等。本实施例通过无人机三维模型数据及数字高程模型DEM进行滑坡地貌识别，得到地貌数据源，并提取冲沟和裂缝等微地貌。
在数字高程模型DEM中，滑坡通常表现为一个高程降低的区域，其中滑坡头部通常是一个向上凸起的区域，滑坡体是较陡峭的区域，滑坡尾部则是一个较平坦的区域。基于数字高程模型DEM对坡度和坡向分析，通过坡度和坡向可以识别出滑坡的方向和形态。在滑坡区域，坡度通常较大，坡向指向滑坡的方向。滑坡头部通常是一个向上凸起的区域，坡度较大，坡向指向滑坡体。滑坡体通常是一个陡峭的区域，坡度较大，坡向指向滑坡尾部。
同时可基于地形参数和三维模型的结合，对滑坡特征进行识别，并将滑坡特征输入至卷积神经网络中，对滑坡范围进行自动识别。同时根据滑坡面域的形变空间特征的预设阈值，圈定滑坡高风险区域。
在坡体地质结构简单的情况下，圈定的形变高风险区域范围与滑坡范围吻合度较高，坡体整体形变特征统一，则得到危险坡体范围。但在坡体地质结构复杂或受较多非自然因素影响，坡体范围内形变呈现多样性，如形变量级不统一和方向不统一等。对于坡体复杂的情况，结合面域形变特征及微地貌特征将圈定的危险坡体范围划分子区域。
当同一坡体范围内出现量级与方向不统一时，主要表现为坡体范围内出现非均匀分布的高形变区域。但在面域形变监测数据处理中存在阈值划定的主观性、滑坡地质结构的复杂性及形变监测结果误差性等因素的影响，无法仅通过面域形变监测数据划分子区域。当同一坡体范围内出现量级与方向不统一时，在微地貌数据中，主要表现为不同量级、方向形变产生的裂缝等微小地貌特征。因此，在危险坡体范围的区域边缘周围识别裂缝、错位等微地貌，能够划分子区域分界线，得到子区域。
所述S4的具体步骤为：
S41、根据危险坡体范围，提取各时段面域特征点的形变量，并计算各子区域的面域形变量；
S42、根据子区域各时间段的面域形变量，计算各子区域的面域平均形变；
S43、根据子区域的面域平均形变，计算各子区域的面域形变速率，并绘制面域形变曲线。
所述步骤S41中子区域的面域形变量的计算公式为：
其中，表示子区域的面域形变量，/>表示面域内第/>个特征点的形变量，/>表示面域内特征点数量。
所述S5的具体步骤为：
S51、将面域形变曲线中的位移转换为与时间统一量纲的值，并计算面域形变曲线的切线角；
S52、根据切线角大小设置不同的预警级别和与预警级别对应的滑坡预警信号；
S53、通过时间点对应的切线角大小，判断滑坡状况，并发出预警级别对应的滑坡预警信号。
所述S51中将面域形变曲线中的位移转换为与时间统一量纲的值的表达式为：
其中，表示第/>次检测时位移转换后与时间等量纲的值，/>表示单位时间内子区域面域累积形变值，/>表示等速形变阶段子区域面域形变速率。
所述S51中面域形变曲线的切线角的表达式为：
其中，表示面域形变曲线转换后的曲线切线角，/>表示反正切函数，/>表示第/>次检测时位移转换后与时间等量纲的值，/>表示第/>次检测时位移转换后与时间等量纲的值，/>表示第/>次检测时刻，/>表示第/>次检测时刻，/>表示单位时间内/>的变换量，/>表示单位时间段落。
本实施例中，面域形变曲线的位移-时间图如图2所示，分为初始变形、等速变形、初加速、匀加速和加速变形阶段，但由于位移与时间量纲的不统一，无法统一预警阈值。如在同一区域监测获取的同一面域形变曲线，取同一时间段，计算切线角大小为45°，但进行拉伸过后，统一时间段内的切线角可能变为35°。即由于横纵坐标的不统一，曲线切线角大小更取决于绘制曲线所取的横纵坐标比值。因此需要将位移转换为与时间统一量纲的值。
本实施例中以曲线斜率，即切线角为划分依据，具体夹角阈值划分如表1所示，根据切线角的大小划分为四个阶段，通过判定时间点对应切线角所处级别来判断滑坡状况，并发出预警级别对应的滑坡预警信号，其中，表1为基于面域形变曲线斜率的滑坡4级形变阶段划分表。
表1
本实施例通过龙溪沟滑坡为例，通过星载InSAR技术对滑坡近一年的时序进行监测，但由于星载InSAR技术受地形大气等因素影响，在该研究区域获取的检测结果存在失相干等情况，无法完全作为分区依据。通过遥感及现场考察获取的地貌数据源提取微地貌，进行子区域划分，如图3所示，将（a）划分为不同子区域，分别为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ以及Ⅷ，其中通过微地貌划分的有（b）、（c）、（d）、（e）、（f）以及（g），图3中比例尺的单位为Meters，即一个单位长度表示100米。
选取形变最为明显的Ⅷ进行面域形变监测，通过求取面域平均形变，进一步获取该面在检测时间段内的面域形变曲线结果，如图4所示。通过面域形变曲线切线角的阈值，对切线角的大小进行判断。因滑坡坡体受自然因素及探测技术存在不足等影响，Ⅷ的面域形变曲线的切线角大小存在较大起伏，但切线角大小的绝对值始终保持在警戒区域以内。
对于龙溪沟滑坡坡体，单一的星载InSAR面域形变数据无法进行准确的形变监测，因此，通过星载InSAR技术进一步识别判断滑坡形变情况后，使用激光LiDAR、地基雷达和北斗雷达等面域形变监测设备及技术对滑坡进行更高时间、空间分辨率和更准确的监测，获得面域形变观测数据。
因此本发明针对具体情况，可对获取的面域数据种类、滑坡地质构造情况做进一步的方法及阈值调整。如对于黄土滑坡和基岩滑坡这两种形变特征差异性较大的滑坡来看，黄土滑坡形变阈值相对较低，则预警阈值则需根据大量以往黄土滑坡监测数据来设置阈值。如在一个区域通过地基雷达获取了雷达GB-SAR数据，而另一区域仅能获取到星载InSAR数据，则在数据处理方法上根据实际数据情况选定处理方法。因此本发明可根据具体情况，选用具体方法、设定具体阈值，可以实现对滑坡的准确预警。本发明方法具有监测范围广、预警准确性高和实时性强等优势效果，具有广泛的应用前景。
Claims (1)
1.一种基于面域形变观测的滑坡预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取面域形变观测数据；
S2、对面域形变观测数据进行处理，并提取滑坡面域空间上的变化特征和面域特征点时间上的变化特征，得到滑坡面域的形变空间特征；
S3、将滑坡面域的形变空间特征与周围地区的微地貌进行对比分析，圈定危险坡体范围，并根据坡体复杂程度划分子区域；
S4、计算各子区域面域平均形变，并绘制面域形变曲线；
S5、统一面域形变曲线的坐标轴量纲，计算面域形变曲线的切线角，并根据切线角判断滑坡状况，发出不同的滑坡预警信号；
所述S3的具体步骤为：
S31、通过无人机三维模型和数字高程模型DEM进行滑坡地貌识别，得到地貌数据源，并根据地貌数据源提取周围地区的微地貌；
S32、将滑坡面域的形变空间特征与微地貌进行对比分析，得到滑坡特征；
S33、将滑坡特征输入卷积神经网络，对滑坡范围进行自动识别，并根据预设阈值，圈定危险坡体范围；
S34、根据坡体复杂程度，在危险坡体范围的区域边缘周围识别微地貌，划分子区域分界线，得到子区域；
所述S4的具体步骤为：
S41、根据危险坡体范围，提取各时段面域特征点的形变量，并计算各子区域的面域形变量；
S42、根据子区域各时间段的面域形变量，计算各子区域的面域平均形变；
S43、根据子区域的面域平均形变，计算各子区域的面域形变速率，并绘制面域形变曲线；
所述S41中子区域的面域形变量的计算公式为：
其中，表示子区域的面域形变量，/>表示面域内第/>个特征点的形变量，/>表示面域内特征点数量；
所述S5的具体步骤为：
S51、将面域形变曲线中的位移转换为与时间统一量纲的值，并计算面域形变曲线的切线角；
S52、根据切线角大小设置不同的预警级别和与预警级别对应的滑坡预警信号；
S53、通过时间点对应的切线角大小，判断滑坡状况，并发出预警级别对应的滑坡预警信号；
所述S51中将面域形变曲线中的位移转换为与时间统一量纲的值的表达式为：
其中，表示第/>次检测时位移转换后与时间等量纲的值，/>表示单位时间内子区域面域累积形变值，/>表示等速形变阶段子区域面域形变速率；
所述S51中面域形变曲线的切线角的表达式为：
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2023
- 2023-09-12 CN CN202311168121.2A patent/CN116912068B/zh active Active
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