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基于无人机遥感影像的边坡位移变形监测技术_张士诚.pdf
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1、自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 6 期控制理论与应用Control Theory and ApplicationsTechniques ofAutomation&Applications基于无人机遥感影像的边坡位移变形监测技术张士诚1,魏 娜1,杨金凯1,赵 亮2(1.河南省地质矿产勘查开发局第一地质矿产调查院,河南 洛阳 471023;2.商丘市自然资源和规划局梁园分局东风国土资源所,河南 商丘 476000)摘要:受到纵向、横向以及内部空间应力作用的影响,边坡受力点会出现一定量的位移变形,为了防止边坡位移变形对边坡稳定性造成影响,提出基于无人机遥感影像的边坡位移变形监测技术。采
2、用无人机遥感技术,利用遥感图像作为计算样本,通过建立遥感影像下边坡GM(1,1)模型、遥感影像的边坡小波变形识别计算、边坡变形数据拟合计算完成对边坡位移变形数据的识别,实现提升监测精准度的效果。通过实验数据证明,提出的监测技术具有边坡位移变形监测识别精度高、连续监测稳定性好、整体监测过程稳定的特点。关键词:无人机遥感技术;边坡位移变形监测;遥感图像中图分类号:TP277;TP751文献标识码:A文章编号:1003-7241(2023)06-0013-05Slope Displacement and Deformation Monitoring TechnologyBased on UAV Re
3、mote Sensing ImageZHANG Shi-cheng1,WEI Na1,YANG Jin-kai1,ZHAO Liang2(1.Institute of Geological and Mineral Rrsources Survery,Henan Bureau of Geo-exploration and Mineral Development,Luoyang 471023 China;2.The Dongfeng Land and Resources Institute of Shangqiu Natural Resources and Planning BureauLiang
4、yuan Branch,Shangqiu 476000 China)Abstract:Under the influence of longitudinal,transverse and internal spatial stress,a certain amount of displacement and deformation ap-pear at the stress point of the slope.In order to prevent the influence of slope displacement and deformation on slope stability,a
5、slope displacement and deformation monitoring technology based on UAV remote sensing image is proposed.The UAV remotesensing technology is adopted,and the remote sensing image is used as the calculation sample to identify the slope displacementand deformation data by establishing the GM(1,1)model of
6、 the lower slope of the remote sensing image,the wavelet deforma-tion identification calculation of the remote sensing image and the fitting calculation of the slope deformation data,so as to im-prove the monitoring accuracy.The experimental data show that the proposed monitoring technology has the
7、characteristics ofhigh accuracy of slope displacement and deformation monitoring and identification,good stability of continuous monitoring andstable overall monitoring process.Keywords:UAV remote sensing technology;slope displacement deformation monitoring;remote sensing image收稿日期:2022-03-15DOI:10.
8、20033/j.1003-7241.(2023)06-0013-05.1引言边坡稳定是公路路基稳定的重要因素,受到天气因素、环境因素等诸多因素的影响,边坡受力点在边坡结构改变过程中发生变化,出现边坡受力点位移,导致边坡变形,在可控的变形范围内对公路路基安全不构成威胁,但是超出边坡受力范围的形变会对公路安全造成危险,且边坡位移形变具有突发性,因此需要定期对边坡位移形变状况加以监测1-2。基于地基雷达的边坡变形监测方法3在明确IBIS-L系统地基雷达测量原理的基础上,进行GB-InSAR数据的采集后,完成边坡变形监测。基于三维激光扫描仪进行边坡变形监测数据分析研究4,需要对边坡不同位置点进行数据采
9、集,通过数据整理分析计算,得到边坡位移形变规律,以此获得监测值。通过树木年轮对边坡变形进行监测,将大型复杂边坡变形区划分为均质区,获得变形监测数据,对数据进行划分从而判断边坡变形失稳的状态5。结合全球导航卫星系统与无人机摄影测量技术对边坡位移变形进行监测,通过分析基础地形、成型台阶的几何尺寸、倾倒材料的刚度比等因素,完成边坡位移变形监测6。但是,上述几种方法对前期数据采集精准性要求较高,工作量巨大,不利于长距离边坡位移变形数据的监测,且一旦采集数据出现误差,整体监测结果受其影响较13控制理论与应用Control Theory and Applications自动化技术与应用2023 年第 42
10、 卷第 6 期Techniques ofAutomation&Applications大。为了解决上述问题,可以利用无人机遥感影像作为数据来源,减轻数据采集压力,提升数据精准度,解决监测误差偏大的问题,具体实现过程描述如下。2基于无人机遥感影像的边坡位移变形监测技术2.1建立遥感影像下边坡GM(1,1)模型利用GM(1,1)灰色模型预测性特征,对无人机遥感采集数据进行GM(1,1)模型建立,通过微分方程计算,获得边坡变形位移初始数据,集体模型建立过程如下。令无人机遥感数据中所有数据点为监测点,其中任意一监测点对应的全局监测数据时间序列为x(0)=x(0)(1),x(0)(2),x(0)(n),
11、通过累加计算原始边坡状态遥感数据x(0),获得全新的边坡状态序列x(1)=x(1)(1),x(1)(2),x(1)(n),其中x(1)(i)=x(0)(k),则数据的白化形式可以通过方程式描述为:(1)根据方程微分类型可知,其数据白化形式属于一阶一元的微分方程模型,其中a、u代表边坡遥感数据中预处理数据参量。对其求值计算,可以解得:(2)式中,边坡初始状态遥感数据阈值为。(3)(4)设代表式(2)展开计算后获得的模型系数量,则的对应边坡变形移动的累减计算式为:(5)获得移动或变形变量x(0)(k)所对应GM(1,1)模型输出量,即GM(1,1)模型:(6)式中,k=(1,2,3,n)。GM(1
12、,1)模型属于初级拟合数据模型,其形式可以通过曲线图进行展示,如图1所示。图1GM(1,1)模型拟合曲线由图1曲线可知,GM(1,1)模型拟合结果中掺杂部分扰动系数,因此模型拟合输出结果仅能作为边坡初始状态的参考数据。2.2遥感影像的边坡小波变形识别计算为了剔除模型中扰动系数,识别边坡变形区域位置的信号特征,采用小波变换算法对模型数据信号加以计算。一般情况下,变形区域数据对应的信号构成可以分为两部分,一部分为噪声信号源7,代表监测数据源;另一部分为变形信号8,代表存在位置移动或形变的差异数据信号,信号关系模型根据GM(1,1)模型可以演变为:(7)式中,s(t)代表变形信号对应的数据;f(t)
13、代表噪声监测信号;e(t)代表扰动数据信号,约束为e(t)N(0,2)。噪声监测信号f(t)隶属关系存在两种可能性:一种属于变形信号fd(t);另一种属于噪声监测信号fn(t)(其中包含监测过程中初始模型中拟合误差)。为了兼顾两种可能性,在监测过程中,采用混合监测识别方式,将两种可能性混合计算,得到新的识别模型:(8)在对边坡位移变形识别过程中,考虑到遥感监测数据经过拟合模型计算反映的形变特征与实际边坡位移形变数据存在一定量的差异,虽然通过小波变换可以去除部分噪声扰动数据,但是由于信号时频特征的不同,无法完全清除所有扰动信号。根据边坡位移形变遥感数据的初始拟合模型可知,其拟合形态通过曲线规律可
14、以完整展现,代表形变拟合后的数据信号可以按照曲线特征,通过监测序列进行描述,其中构成变形监测序列的包含噪声监测序列与变形序列,分别对应信号时频的高频部分与低频部分。在变形序列所在的高频区域中,信号分布特征为局部平稳,部分位置聚集;虽然可通过小波分解确定聚集位置数据特征,但仍然会受到频域与时域的影响,彻底分离噪声监测信号f(t)与扰动数据信号e(t),因此需要后期对识别信号数据进行二次拟合,以此获得精准的监测数据。变形监测数据序列扰动信号小波分解过程可分为3步:(1)小波分解选择最佳的小波函数和分解尺度数,求14自动化技术与应用2023 年第 42 卷第 6 期控制理论与应用Control Th
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