一种基于InSAR技术和图像识别的边坡表面变形快速监测方法技术

本发明专利技术属于边坡表面变形监测技术领域，且公开了一种基于InSAR技术和图像识别的边坡表面变形快速监测方法，包括现场检测和计算分析，具体如下步骤：S1.现场检测：S1.1.在边坡区域以外布设高精度定位基准站和影像拾取基准点，再依据InSAR解译成果，进行边坡形变分区，分析主滑方向和变形边界。本发明专利技术通过面波和雷达波现场检测、InSAR解译和岩土体参数数据库，开展边坡地层分区、形变分区和潜在滑移面确定、岩土体参数反演等工作，智能搜索边坡失稳模式和动态反馈稳定性态，本方案不仅解决了边坡地质勘测和现场试验缺失或较少的技术思路，更能真实、准确地反映现场稳定性态，为边坡设计和治理措施制定提供了科学依据和技术支撑。计和治理措施制定提供了科学依据和技术支撑。计和治理措施制定提供了科学依据和技术支撑。

【技术实现步骤摘要】
一种基于InSAR技术和图像识别的边坡表面变形快速监测方法


[0001]本专利技术属于边坡表面变形监测
，具体为一种基于InSAR技术和图像识别的边坡表面变形快速监测方法。

技术介绍

[0002]边坡变形破坏是自身内因和外部因素共同作用的结果。边坡变形直至破坏一般呈现出初始变形、均匀变形、加速变形等三阶段，其所表现出的宏观变形特征主要受边坡自身应力微观调整所决定，是边坡自身结构、地下水、地质构造、人类活动、外部环境(降雨、地震)等作用的综合表现，是边坡动态调整的宏观表征。
[0003]现阶段，边坡表面变形(图1)主要由全站仪、水准仪等常规监测，以及GPS高精度定位系统、InSAR遥感、微变形监控系统、三维激光扫描仪等非接触式监测，但是由于现有技术中机载定位、相应高精度定位查分和图像解释技术无法较好的配合使用，不能对表面变心进行快速检测，无法及时了解和掌握边坡变形演化规律及变化特征，因此本申请提出相应的解决方案，解决上述问题并且可为边坡形变分区以及时空演化分析提供科学数据，也可为后期边坡变形预测预报提供基础资料。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于InSAR技术和图像识别的边坡表面变形快速监测方法，其特征在于：包括现场检测和计算分析，具体如下步骤：S1.现场检测：S1.1.在边坡区域以外布设高精度定位基准站和影像拾取基准点，再依据InSAR解译成果，进行边坡形变分区，分析主滑方向和变形边界；S1.2.根据边坡形变分区结果，利用无人机布设边坡区域内影像拾取点；S1.3.无人机拍摄边坡区域影像，并按照边坡形变分区分布情况，从坡顶至坡底依次停留影像拾取点；S1.4.每次现场检测，重复S1.1～S1.4过程，并在停留影像拾取点时，每次通过1道观测线即可；S2.计算分析：S2.1.确定边坡区域所在SAR数据源，下载之前该区域SAR影像，然后采用二轨法开展SAR影像解译，经配准、去燥、差分等处理后，获得边坡区域永久散射点的形变速率，以及影像拾取点的形变速率；S2.2.基于边坡区域永久散射点的形变速率，应用形变速率差和形变量统计聚类分析，开展边坡区域前期形变分区；S2.3.基于高精度定位基准站坐标，应用无人机所监测的边坡影像拾取点的测点坐标，开展定位差分计算每次影像拾取点的变形速率；S2.4.利用无人机倾斜摄影所测量的边坡区域影像图，绘制边坡全域的点云位置，计算点云的形变速率；S2.5.结合之前边坡影像拾取点的形变速率、无人机测量的影像拾取点的变形速率等资料，应用最小二乘优化算法，进行影像坐标和定位坐标转换，进而统一边坡影像拾取点的形变速率；S2.6.利用统一边坡影像拾取点的形变速率和边坡全域每次的点云位置，应用拉...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜龙，汪小刚，王玉杰，赵宇飞，刘立鹏，孙平，林兴超，张强，曹瑞琅，孙兴松，皮进，郑理峰，
申请(专利权)人：中国水利水电科学研究院，
类型：发明
国别省市：