CN117094167A - 滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及地质灾害防治技术领域,具体涉及一种滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法,包括,选择待仿真的滑坡隐患点,并收集参数;构建滑坡隐患点的三维数值分析模型,向模型导入数据进行块体划分或颗粒充填;对模型的细观力学参数进行标定,在滑坡表面全域均衡设置表面形变监测点进行数值模拟计算,得到表面形变监测点的全过程的三维形变数据;将表面形变监测点作为PS点,将其变形的三维形变数据作为PS点形变信息真值;基于真值和北斗雷达信息计算各个PS点在滑坡全过程演化过程中形变值的北斗雷达观测值;基于PS点观测值,以插值法得到滑坡演化全过程表面北斗雷达面场景三维形变仿真数据。本发明的方法成本低、速度快、可定制。
Description
技术领域
本发明涉及地质灾害防治领域,具体涉及滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法。
背景技术
我国山区约占陆地面积的三分之二,山区地质地理条件复杂,且分布有近30万个滑坡,是世界上受滑坡灾害最为严重的地区之一。对滑坡变形演化过程进行有效监测,是及时进行预警预报、有效避免人员伤亡的重要手段。目前针对滑坡变形过程的监测多以剖面线布置GNSS、裂缝计等点状监测设备,有限的点状监测设备难以捕捉整个滑坡体的变形状态,存在漏报误报率高的问题。
近几年,随着北斗导航卫星及雷达技术的快速发展,基于北斗导航卫星反射信号的三维毫米级地表形变监测技术及设备应运而生,并开始用于滑坡面场景三维形变监测,从而实现了滑坡演化过程中表面全域三维形变信息的获取。
现有的基于点状监测数据进行滑坡稳定性评价、预警预报的方法理论,不能充分发挥滑坡表面全域三维面场景形变信息的优势,急需尽快研究基于面场景三维形变数据进行滑坡边界识别、稳定性评价、预警预报的方法理论。然而,由于滑坡变形演化周期长、失稳随机性大等特点,在可预期的时间内,获得不同地质背景条件下各类滑坡变形-失稳-滑动全过程表面三维形变北斗雷达面场景监测数据非常困难,无法为基于面场景三维形变数据的滑坡边界识别、稳定性评价、预警预报模型等研究提供基础数据,严重制约了相关研究的开展和技术进步。
发明内容
本发明意在提供一种滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法,以解决难以获得不同地质背景条件下,滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景监测数据的问题。
本方案中的滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法,包括:
步骤1,选择待仿真的滑坡隐患点,并收集滑坡隐患点的地质背景、地形地貌、岩层结构、岩土力学参数和地质地形资料;
步骤2,根据滑坡隐患点的地质地形资料,在三维建模软件中构建精细刻画滑坡表面微地形微地貌及岩层信息的三维数值分析模型,并将三维数值分析模型导入离散元数值模拟软件进行块体划分或颗粒充填;
步骤3,根据滑坡隐患点岩土力学参数在离散元数值模拟软件中对三维数值分析模型的细观力学参数进行标定,根据滑坡隐患点的表面微地貌在数值分析模型中的滑坡表面全域均衡设置表面形变监测点,基于待模拟工况条件对三维数值分析模型施加边界条件进行数值模拟计算,得到滑坡表面形变监测点的滑坡变形、失稳、滑动全过程的三维形变数据;
步骤4,将步骤3中滑坡表面全域均衡设置的表面形变监测点作为北斗雷达成像的PS点,并将表面形变监测点在滑坡变形、失稳、滑动全过程中的三维形变数据作为PS点形变信息的真值,得到PS点三维形变真值;
步骤5,基于步骤4得到的PS点形变真值,根据PS点所在坐标、高程的位置信息的北斗卫星分布、北斗雷达构型及北斗雷达形变测量精度,计算各个PS点在滑坡全过程演化过程中形变值的北斗雷达观测值;
步骤6,基于步骤5得到的PS点的北斗雷达观测值,根据滑坡隐患点地质背景、地形地貌条件,确定预设的插值方法,对滑坡表面全域进行面场景形变插值,得到滑坡演化全过程表面北斗雷达面场景三维形变仿真数据。
本方案的有益效果是:
基于滑坡三维离散元数值分析方法,为北斗面场景数据仿真提供滑坡全过程PS点三维形变数据真值,融合考虑北斗卫星分布情况、北斗雷达构型、北斗雷达形变测量精度,对滑坡演化全过程北斗面场景三维形变监测数据进行仿真,雷达精度根据实际需求进行设置,实现了不同类型滑坡、不同破坏模式、不同工况条件下滑坡演化全过程北斗面场景三维形变监测数据的快速获取。本方案提供的方法成本低、速度快、可定制,特别是快速获取不同类型滑坡、不同破坏模式、不同工况条件下滑坡演化全过程的面场景三维形变监测数据,为后续基于面场景三维形变数据的滑坡边界识别、稳定性评价、预警预报等研究提供丰富的基础数据。
进一步,所述步骤3中,所述滑坡表面形变监测点的滑坡变形、失稳、滑动全过程的三维形变数据包括:各个表面形变监测点在东西向、南北向、天向三个方向的形变值,和表面形变监测点的经度、纬度、高程。
有益效果是:提供形变监测点东西向、南北向、天向三个方向的形变值,能够保证后续雷达数据仿真时实现三维空间任意方向形变数据的仿真;提供形变监测点的经度、纬度、高程,能够根据位置信息精确获取滑坡隐患点各形变监测点北斗雷达分布信息,提高仿真结果的精准性。
进一步,所述步骤3中,所述滑坡变形、失稳、滑动全过程的仿真通过预设时间间隔的时间节点进行反映,所述预设时间间隔根据数据使用目的和滑坡演化阶段进行设置。
有益效果是:以预设时间间隔,能够仿真模拟出滑坡在实际中的全过程演化;所述预设时间间隔根据数据使用目的和滑坡演化阶段进行设置,能够实现兼顾计算效率的同时实现重点关注演化阶段区间数据的精细化。
进一步,所述步骤4中,所述PS点的数量和位置根据滑坡表面面积、地形复杂程度进行设置,所述PS点的数量最小值不少于100个点,所述PS点位置需要覆盖滑坡表面全域,地形条件复杂区域PS点密度应大于地形条件单一区域。
有益效果是:将PS点依据实际地面状况进行设置,在保证监测点能够覆盖监测区域的前提下,提高PS点数量和位置设置的合理性,从而保证仿真结果的准确性。
进一步,所述步骤5中,各个PS点在滑坡全过程演化过程中形变值的北斗雷达观测值的计算公式为:
式中:dx、dy、dz分别为PS点形变值的北斗雷达观测值在东向、北向、天向的分量;dx0、dy0、dz0分别为步骤3得到的PS点形变真值在东向、北向、天向的分量;PDOPx、PDOPy、PDOPz分别为PS点在东向、北向、天向的位置精度强弱度,根据北斗雷达构型及滑坡隐患点表面PS点所在位置对应的北斗卫星分布情况确定;σw为北斗雷达形变测量精度。
有益效果是:基于各个参数在东向、北向和天向的分量进行北斗雷达观测值的计算,能够考虑到北斗雷达在实际坐标系中数据参量,提高计算结果的精准性。
进一步,所述步骤6中,所述的根据滑坡隐患点地形地质条件,确定插值方法的过程为:当滑坡隐患点地形地质条件较为简单时,以一种插值方法对全域进行面场景形变数据插值,当滑坡隐患点地形地质条件较为复杂时,根据地形地质条件,分区域分别选取插值方法进行插值。
有益效果是:根据不同的地地形地质条件,以不同的插值方法进行插值操作,保证面场景三维形变仿真数据的准确性。
附图说明
图1为本发明滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法实施例的流程框图;
图2为本发明滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法实施例在预警应用时的示意性框图;
图3为本发明滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法实施例中一滑坡示范点的三维数值分析模型;
图4为本发明滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法实施例中不同PS点位移随时间变化曲线;
图5为本发明滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法实施例中计算的滑坡后缘PS点位移随时间变化曲线;
图6为本发明滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法实施例中仿真速率有序性演化曲线。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细说明。
实施例
滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法,如图1所示,包括:
步骤1,选择待仿真的滑坡隐患点,并收集滑坡隐患点的地质背景、地形地貌、岩层结构、岩土力学参数和地质地形资料,各项参数和资料基于真实示范点的地质背景、地层岩性、高精度DEM等信息进行获取,地质地形资料为滑坡隐患点的高精度地质地形资料。
步骤2,根据滑坡隐患点的地质地形资料,在三维建模软件中构建精细刻画滑坡表面微地形微地貌及岩层信息的三维数值分析模型,并将三维数值分析模型导入离散元数值模拟软件进行块体划分或颗粒充填,利用离散元软件3-DEC对某滑坡隐患点三维数值分析模型进行块体划分后得到如图3所示的模型。
步骤3,根据滑坡隐患点岩土力学参数在离散元数值模拟软件中对三维数值分析模型的细观力学参数进行标定,标定是离散元数值模拟软件中的常规功能,即:在数值模拟软件中对目标岩体进行常规力学测试模拟,调整细观力学参数使目标岩体模拟得到的宏观力学参数接近或等于实测宏观力学参数时,此时的细观力学参数参与后续数值模拟计算。根据滑坡隐患点的表面微地貌在数值分析模型中的滑坡表面全域均衡设置表面形变监测点,均衡设置是以在区域内根据监测需求设置能够覆盖待模拟隐患点表面全域的形变监测点,并不表示在全域内均布,基于待模拟工况条件对三维数值分析模型施加边界条件进行数值模拟计算,得到滑坡表面形变监测点的滑坡变形、失稳、滑动全过程的三维形变数据,待模拟工况条件如降雨工况、地震工况等。
滑坡表面形变监测点的滑坡变形、失稳、滑动全过程的三维形变数据包括:各个表面形变监测点在东西向、南北向、天向三个方向的形变值,和表面形变监测点的经度、纬度、高程,所述滑坡变形、失稳、滑动全过程的仿真通过预设时间间隔的时间节点进行反映,预设时间间隔根据数据使用目的和滑坡演化阶段进行设置。
步骤4,将步骤3中滑坡表面全域均衡设置的表面形变监测点作为北斗雷达成像的PS点,并将表面形变监测点在滑坡变形、失稳、滑动全过程中的三维形变数据作为PS点形变信息的真值,得到PS点三维形变真值,为了表格内容的清晰,隐藏30-2396的列和24-82的行,部分三维形变真值如表1所示。PS点的数量和位置根据滑坡表面面积、地形复杂程度进行设置,PS点的数量最小值不少于100个点,且PS点位置需要覆盖滑坡表面全域,地形条件复杂区域的PS点密度应大于地形条件单一区域,具体的地形条件复杂区域的PS点密度大于地形条件单一区域的PS点密度的比例根据实际需求进行设置。
表1 PS点形变信息真值
PS点序号 | lng | lat | alt | 10 | 20 | 2406 | 2416 | 2426 | 2436 |
1 | 109.4704692 | 30.8871103 | 227.8382718 | -0.000113079 | -0.000534195 | 17.3024 | 17.5333 | 17.7715 | 18.0152 |
2 | 109.4704692 | 30.88710111 | 227.6643677 | -0.000113079 | -0.000534195 | 17.3024 | 17.5333 | 17.7715 | 18.0152 |
3 | 109.4704692 | 30.88708272 | 227.3165602 | -0.000113079 | -0.000534195 | 17.3024 | 17.5333 | 17.7715 | 18.0152 |
4 | 109.4714623 | 30.88707332 | 219.3939174 | -0.000113079 | -0.000534195 | 17.3024 | 17.5333 | 17.7715 | 18.0152 |
5 | 109.4714623 | 30.88703655 | 218.4843861 | 0.000102049 | 0.000489574 | 16.614 | 16.8439 | 17.0693 | 17.2986 |
6 | 109.4724553 | 30.88701795 | 206.5588945 | -0.000101872 | -0.000658549 | 13.7777 | 13.9819 | 14.1838 | 14.3893 |
7 | 109.4724553 | 30.88699956 | 206.1574173 | 0.000346404 | 0.000686644 | 13.3043 | 13.4945 | 13.692 | 13.8914 |
8 | 109.4724553 | 30.88699036 | 205.956679 | 0.000384755 | 0.000586661 | 14.637 | 14.8571 | 15.0788 | 15.3048 |
9 | 109.4734484 | 30.88696256 | 192.6671071 | 0.000481957 | 0.000807748 | 12.0647 | 12.272 | 12.4851 | 12.7054 |
10 | 109.4734484 | 30.88694417 | 192.2659437 | -0.000217042 | -0.000896113 | 12.2994 | 12.5187 | 12.7389 | 12.9618 |
11 | 109.4744415 | 30.88690717 | 184.5346497 | 0.000427894 | 0.000599185 | 12.5066 | 12.7239 | 12.9497 | 13.1823 |
12 | 109.4744415 | 30.88689798 | 184.4274492 | 4.79359E-05 | -0.000276833 | 0.0500122 | 0.050005 | 0.0497504 | 0.0503676 |
13 | 109.4754345 | 30.88685177 | 178.0431293 | 8.08619E-05 | 0.000558466 | 0.0600044 | 0.0598749 | 0.059851 | 0.0600217 |
14 | 109.4704692 | 30.88712869 | 228.1860804 | 4.78251E-05 | -0.000295826 | 0.055147 | 0.055178 | 0.055275 | 0.0558609 |
15 | 109.4694762 | 30.88712889 | 225.8144497 | 8.08619E-05 | 0.000558466 | 0.0600044 | 0.0598749 | 0.059851 | 0.0600217 |
16 | 109.4694762 | 30.88714728 | 226.1622742 | -0.000264083 | -0.000691153 | 0.808055 | 0.810925 | 0.809664 | 0.811263 |
17 | 109.4684831 | 30.88717505 | 227.9467987 | -0.000264083 | -0.000691153 | 0.808055 | 0.810925 | 0.809664 | 0.811263 |
18 | 109.4694761 | 30.88718405 | 226.8579254 | -0.000264083 | -0.000691153 | 0.808055 | 0.810925 | 0.809664 | 0.811263 |
19 | 109.4684831 | 30.88718424 | 228.2144945 | -0.000264083 | -0.000691153 | 0.808055 | 0.810925 | 0.809664 | 0.811263 |
20 | 109.4684831 | 30.88720263 | 228.7498865 | -0.000275828 | -0.000737226 | 0.834734 | 0.837493 | 0.835571 | 0.837115 |
21 | 109.4674901 | 30.8872212 | 232.0013504 | -0.000327678 | -0.000812662 | 0.819628 | 0.822494 | 0.820835 | 0.822481 |
83 | 109.4686913 | 30.89152174 | 334.6918341 | 0.000102175 | -0.00012967 | 1.18613 | 1.19633 | 1.18919 | 1.1831 |
84 | 109.4749341 | 30.89162431 | 271.7065407 | 0.00005194 | 1.97079E-05 | 27.4496 | 27.7784 | 28.0887 | 28.396 |
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87 | 109.4708193 | 30.8938144 | 363.6290224 | 4.41422E-05 | 7.78233E-05 | 13.4976 | 13.6556 | 13.8131 | 13.9696 |
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90 | 109.4743096 | 30.89551864 | 361.2317297 | 5.95371E-05 | 4.61168E-05 | 13.1564 | 13.3205 | 13.4812 | 13.6424 |
91 | 109.4749638 | 30.89483432 | 338.9012926 | -3.35376E-05 | -0.000113244 | 11.045 | 11.1861 | 11.3265 | 11.4663 |
92 | 109.4756153 | 30.8949081 | 332.2700123 | -3.35376E-05 | -0.000113244 | 11.045 | 11.1861 | 11.3265 | 11.4663 |
93 | 109.4762668 | 30.89498187 | 327.2305566 | -3.35376E-05 | -0.000113244 | 11.045 | 11.1861 | 11.3265 | 11.4663 |
94 | 109.4769182 | 30.89505564 | 325.4642513 | -0.000109345 | -0.00050039 | 8.20315 | 8.31521 | 8.43186 | 8.54643 |
95 | 109.4775697 | 30.8951294 | 323.4863374 | 0.000201088 | 0.000157113 | 0.364532 | 0.371895 | 0.378543 | 0.386393 |
96 | 109.4782211 | 30.89520316 | 309.2382125 | -4.69243E-06 | 3.67299E-05 | 18.0566 | 18.2766 | 18.4977 | 18.7223 |
97 | 109.4782239 | 30.89444507 | 286.7455846 | 3.47423E-05 | 0.000130238 | 17.7895 | 18.006 | 18.2224 | 18.4388 |
98 | 109.4775753 | 30.89361322 | 280.0055865 | 3.47423E-05 | 0.000130238 | 17.7895 | 18.006 | 18.2224 | 18.4388 |
99 | 109.4782267 | 30.89368698 | 261.5993669 | 4.08521E-05 | 7.60387E-05 | 7.5318 | 7.61989 | 7.70668 | 7.7922 |
100 | 109.4782295 | 30.89292889 | 243.9995015 | 4.08521E-05 | 7.60387E-05 | 7.5318 | 7.61989 | 7.70668 | 7.7922 |
步骤5,基于步骤4得到的PS点三维形变真值,根据PS点所在坐标、高程的位置信息的北斗卫星分布、北斗雷达构型、及北斗雷达形变测量精度,基于北斗卫星分布及北斗雷达构型设定北斗雷达形变测量精度,北斗雷达形变测量精度为水平方向±2mm、高程方向±5mm,计算各个PS点在滑坡全过程演化过程中形变值的北斗雷达观测值,以PS点形变真值为输入,调整信噪比改变北斗雷达形变测量精度σw,仿真得到每个PS点北斗测量形变量的观测值,各个PS点在滑坡全过程演化过程中形变值的北斗雷达观测值的计算公式为:
式中:dx、dy、dz分别为PS点形变值的北斗雷达观测值在东向、北向、天向的分量;dx0、dy0、dz0分别为步骤3得到的PS点形变真值在东向、北向、天向的分量;PDOPx、PDOPy、PDOPz分别为PS点在东向、北向、天向的位置精度强弱度,根据北斗雷达构型及滑坡隐患点表面PS点所在位置对应的北斗卫星分布情况确定,具体的PDOP技术很成熟,在此不再赘述;σw为北斗雷达形变测量精度。
步骤6,基于步骤5得到的PS点的北斗雷达观测值,根据滑坡隐患点地质背景、地形地貌条件,确定预设的插值方法,对滑坡表面全域进行面场景形变插值,得到滑坡演化全过程表面北斗雷达面场景三维形变仿真数据。根据滑坡隐患点地形地质条件,确定插值方法的过程为:当滑坡隐患点地形地质条件较为简单时,以一种插值方法对全域进行面场景形变数据插值,如克里金插值方法,当滑坡隐患点地形地质条件较为复杂时,根据地形地质条件,分区域分别选取插值方法进行插值,如各个分区域分别采用不同的插值方法。
通过实验室仿真方式获取滑坡演化全过程的北斗雷达面场景形变仿真数据,并基于北斗雷达面场景仿真数据进行预警,从而验证基于面场景三维形变有序性预警方法的可靠性,在上述方法获得面场景三维形变仿真数据后进行预警应用,如图2所示,基于步骤4中PS点位移-时间曲线数据,确定滑坡失稳时刻,基于步骤6中的面场景三维形变仿真数据计算形变速率信息熵,确定滑坡预警时刻,以滑坡失稳时刻和滑坡预警时刻判断滑坡是否预警成功,具体为:
计算t时刻的形变速率,提取(t-Δt,t)时间段内的形变增量ΔS,则t时刻形变速率为:
按下式对形变速率大小进行分组:
K=1+3.322×log(N);
式中:K为形变速率分组数,N为滑坡面场景形变监测栅格数,计算结果为小数的,向上取整为整数;
根据形变速率分组数K,按照下式求组间距:
式中:L为形变速率组间距,xmax、xmin分别为监测栅格形变速率的最大和最小值;
根据速率分组结果,统计每一区间内,形变速率在该区间内的传感器数量,并按照下式计算该区间内的概率:
式中:Pi(t)为t时刻第i个分组区间内形变速率出现的概率,Ni(t)为t时刻形变速率落在第i个分组区间内的传感器数量,N为传感器总数;
基于信息熵理论,定量计算t时刻滑坡面场景形变速率有序性,为:
基于形变速率有序性阈值,判断是否发出预警,当下式成立时,发出预警信息:
HV(t)≤HV-W
HV-W=-0.618×ln(1/K);
式中:HV-W为预警阈值。
在基于本实施例的方法进行具体仿真时,提供全部PS点的位置高程信息及全过程三维形变数据作为北斗雷达面场景形变仿真基础数据。
基于北斗卫星及雷达相关参数,对滑坡失稳破坏过程中的基于北斗雷达的面场景观测数据进行仿真,得到滑坡全过程的表面形变面场景监测数据。不同PS点位移随时间变化曲线如图4所示,由图4可以看出,滑坡后缘(第100个PS点)为滑坡最晚运动区域,其进入加速变形阶段,表示滑坡整体运动破坏失稳。
根据滑坡后缘PS点位移-时间曲线,提取滑坡后缘栅格点开始加速运动的时刻作为滑坡失稳时刻,如图5所示,记录滑坡失稳时间点为1146。
将不同阶段滑坡表面面场景形变数据带入前述的预警模型中,计算形变速率的有序性特征值,绘制速率有序性演化曲线,计算结果如图6所示,结合预警判据提取预警时间点为1106。
对比预警时间点和滑坡发生时间点先后顺序,可以判定基于面场景形变有序性的预警模型预警成功。
综上所述,本实施例的仿真方法,基于三维数值分析模型,能够通过滑坡隐患点岩体力学参数数据模拟出滑坡隐患点全流程演化过程,同时能够基于模型融合北斗卫星分布情况、北斗雷达构型、北斗雷达形变测量精度,仿真得到不同的PS点在东向、北向、天向的北斗雷达观测值,更符合实际雷达测量精度的变化情况,对滑坡演化全过程北斗面场景三维形变监测数据进行仿真,达到待模拟滑坡隐患点演化全过程北斗面场景三维形变监测数据的快速获取的目的。
相比于目前采用的北斗雷达现场监测获取滑坡演化过程中面场景三维数据的方法,本实施例的方法成本低、速度快、可定制,特别是可以通过对不同滑坡隐患点进行模拟仿真,实现获取不同类型滑坡、不同破坏模式、不同工况条件下滑坡演化全过程的面场景三维形变监测数据,为后续基于面场景三维形变数据的滑坡边界识别、稳定性评价、预警预报等研究提供丰富的基础数据。
以上所述的仅是本发明的实施例,方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述。应当指出,对于本领域的技术人员来说,在不脱离本发明结构的前提下,还可以作出若干变形和改进,这些也应该视为本发明的保护范围,这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准,说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (6)
1.滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法,其特征在于,包括:
步骤1,选择待仿真的滑坡隐患点,并收集滑坡隐患点的地质背景、地形地貌、岩层结构、岩土力学参数和地质地形资料;
步骤2,根据滑坡隐患点的地质地形资料,在三维建模软件中构建精细刻画滑坡表面微地形微地貌及岩层信息的三维数值分析模型,并将三维数值分析模型导入离散元数值模拟软件进行块体划分或颗粒充填;
步骤3,基于滑坡隐患点岩土力学参数在离散元数值模拟软件中对三维数值分析模型的细观力学参数进行标定,根据滑坡隐患点的表面微地貌在数值分析模型中的滑坡表面全域均衡设置表面形变监测点,基于待模拟工况条件对三维数值分析模型施加边界条件进行数值模拟计算,得到滑坡表面形变监测点的滑坡变形、失稳、滑动全过程的三维形变数据;
步骤4,将步骤3中滑坡表面全域均衡设置的表面形变监测点作为北斗雷达成像的PS点,并将表面形变监测点在滑坡变形、失稳、滑动全过程中的三维形变数据作为PS点形变信息的真值,得到PS点三维形变真值;
步骤5,基于步骤4得到的PS点三维形变真值,根据PS点所在坐标、高程的位置信息的北斗卫星分布、北斗雷达构型及北斗雷达形变测量精度,计算各个PS点在滑坡全过程演化过程中形变值的北斗雷达观测值;
步骤6,基于步骤5得到的PS点的北斗雷达观测值,根据滑坡隐患点地质背景、地形地貌条件,确定预设的插值方法,对滑坡表面全域进行面场景形变插值,得到滑坡演化全过程表面北斗雷达面场景三维形变仿真数据。
2.根据权利要求1所述的滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法,其特征在于:所述步骤3中,所述滑坡表面形变监测点的滑坡变形、失稳、滑动全过程的三维形变数据包括:各个表面形变监测点在东西向、南北向、天向三个方向的形变值,和表面形变监测点的经度、纬度、高程。
3.根据权利要求2所述的滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法,其特征在于:所述步骤3中,所述滑坡变形、失稳、滑动全过程的仿真通过预设时间间隔的时间节点进行反映,所述预设时间间隔根据数据使用目的和滑坡演化阶段进行设置。
4.根据权利要求3所述的滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法,其特征在于:所述步骤4中,所述PS点的数量和位置根据滑坡表面面积、地形复杂程度进行设置,所述PS点的数量最小值不少于100个点,所述PS点位置需要覆盖滑坡表面全域,地形条件复杂区域的PS点密度应大于地形条件单一区域。
5.根据权利要求4所述的滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法,其特征在于:所述步骤5中,各个PS点在滑坡全过程演化过程中形变值的北斗雷达观测值的计算公式为:
式中:dx、dy、dz分别为PS点形变值的北斗雷达观测值在东向、北向、天向的分量;dx0、dy0、dz0分别为步骤3得到的PS点形变真值在东向、北向、天向的分量;PDOPx、PDOPy、PDOPz分别为PS点在东向、北向、天向的位置精度强弱度,根据北斗雷达构型及滑坡隐患点表面PS点所在位置对应的北斗卫星分布情况确定;σw为北斗雷达形变测量精度。
6.根据权利要求5所述的滑坡全过程表面三维形变北斗雷达面场景数据仿真方法,其特征在于:所述步骤6中,所述的根据滑坡隐患点地形地质条件,确定插值方法的过程为:当滑坡隐患点地形地质条件较为简单时,以一种插值方法对全域进行面场景形变数据插值,当滑坡隐患点地形地质条件较为复杂时,根据地形地质条件,分区域分别选取插值方法进行插值。
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CN118037979A (zh) * | 2024-04-11 | 2024-05-14 | 中国地质大学(北京) | 天地融合多维巨型古滑坡地质构造-属性一体化三维模型构建及形变监测方法 |
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2023
- 2023-08-30 CN CN202311114357.8A patent/CN117094167A/zh active Pending
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CN118037979A (zh) * | 2024-04-11 | 2024-05-14 | 中国地质大学(北京) | 天地融合多维巨型古滑坡地质构造-属性一体化三维模型构建及形变监测方法 |
CN118037979B (zh) * | 2024-04-11 | 2024-06-04 | 中国地质大学(北京) | 天地融合多维巨型古滑坡地质构造-属性一体化三维模型构建及形变监测方法 |
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