露天矿采场三位一体边坡监测分级预警方法技术

本发明专利技术提供了一种露天矿采场三位一体边坡监测分级预警方法，该方法包括：获取露天矿区的卫星InSAR数据、三维激光扫描数据、土壤监测数据；对所述卫星InSAR数据、三维激光扫描数据进行处理，得到SAR平均沉降速率、激光扫描平均沉降速率；基于SAR平均沉降速率得到预警系数V1；基于激光扫描平均沉降速率得到沉降预警系数V2；基于土壤监测数据，得到沉降预警系数V3；基于V1、V2、V3得到处理后的预警系数R1、R2、R3；基于预警系数V1、V2、V3计算权值；并基于权值及R1、R2、R3得到预警级别判断系数F；将F与预警阈值进行比较，确定预警级别。本方案通过

【技术实现步骤摘要】
露天矿采场三位一体边坡监测分级预警方法


[0001]本专利技术涉及矿区地质数据处理、地质灾害预警及数据建模领域，尤其涉及一种露天矿采场三位一体边坡监测分级预警方法。

技术介绍

[0002]近几年来，随着我国经济快速发展，大型矿区的开采也在不断扩大规模，而在露天矿区开采中，工程区岩体的稳定性及灾变问题相当突出，尤其是在大型露天矿山开采过程中，爆破法经常被使用，且经过长时间开采，其开采深度不断加深，边坡长度不断加长，很多矿山已处于深凹开采过程之中，更易造成滑坡地质灾害，轻则严重影响生产，重则造成人员伤亡和设备及矿产资源的重大损失。
[0003]露天矿主要依靠远程微变形雷达进行重点区域的边坡监测，监测指标主要是位移及滑动速度，优点是监测指标比较直观，易于与监测现场比对分析，缺点是不能直接用于边坡的失稳预警，特别是边坡稳定趋势监测和失稳的早期预警。边坡一旦发生位移，所在岩体结构就已处于弱稳定状态或破坏状态，边坡进入失稳阶段，该阶段虽可借助雷达进行失稳状态的监测，例如位移、速度、滑动范围等，也可根据雷达位移监测数据采取一些预处理措施减少或者避免安全生产事故发生。但监测手段单一、数据来源少、缺乏科学的预警模型，存在预警范围小、预警时间窗口短、预警数据可靠性差等问题。特别是对于一些由弱层引发的滑坡或者一些失稳历时较短的滑坡，极易因监测手段不足导致重大滑坡安全生产事故。
[0004]露天矿区范围内断层、裂隙和煤层裂隙承压含水层均较为薄弱，众多影响因素在不同程度上均对边坡稳定带来不利影响，监测边坡及滑坡可能变化的范围及其变化趋势，需要使用多种不同类型传感器对边坡进行监测。
[0005]目前很多露天矿区将在相当长的时期内为顺倾边坡，未来边坡对安全生产的影响程度将进一步加大，仅仅依靠单一的表面变形监测手段已经不能满足未来边坡管理要求。因此，如何构建实用性强的监测分级预警方法，为边坡治理和滑坡应急提供充裕的窗口期，对于提升和完善露天矿边坡管理水平，避免边坡失稳导致的安全生产事故意义重大。

技术实现思路

[0006]为了至少部分地解决现有技术中存在的问题，本专利技术具体提供了如下技术方案：
[0007]一方面，本专利技术提供了一种露天矿采场三位一体边坡监测分级预警方法，该方法包括：
[0008]S1、获取露天矿区的卫星InSAR数据、三维激光扫描数据、土壤监测数据；
[0009]S2、对所述卫星InSAR数据进行处理，计算得到SAR平均沉降速率；对所述三维激光扫描数据进行处理，得到激光扫描平均沉降速率；
[0010]S3、基于所述SAR平均沉降速率得到预警系数V1；基于所述激光扫描平均沉降速率得到沉降预警系数V2；基于土壤监测数据，得到沉降预警系数V3；
[0011]S4、对预警系数V1、V2、V3进行归一化处理，得到处理后的预警系数R1、R2、R3；
[0012]S5、基于预警系数V1、V2、V3计算权值；并基于所述权值及处理后的预警系数R1、R2、R3得到预警级别判断系数F；
[0013]S6、将F与预警阈值进行比较，确定预警级别。
[0014]优选地，所述对InSAR数据进行处理，需要先得到对应的DEM数据，其过程为：
[0015]步骤一、对于InSAR数据中选取出的SLC数据对，进行配准，所述配准基于主图像、辅图像同名点相对偏移量，对图像进行插值重采样后完成；
[0016]步骤二、基于配准图像对，将一幅图像中各像素的像素值与另一图像中对应像素的像素值进行共轭相乘，得到干涉相位，从而生成干涉条纹图；
[0017]步骤三、针对干涉条纹图，去除平地相位；
[0018]步骤四、对去除平地相位的干涉条纹图，进行滤波，并对滤波后图像进行相位解缠，得到解缠图像一；
[0019]步骤五、找主图像配准的第二幅辅图像，执行步骤二至步骤四，得到解缠图像二；
[0020]步骤六、将解缠图像一、解缠图像二进行差分处理，得到斜距坐标，将斜距坐标转换到地面高程值，形成DEM数据。
[0021]优选地，对于解缠后，得到的DEM数据，进一步进行处理，得到SAR平均沉降速率，具体方法为：
[0022]步骤七、进行第一SBAS反演：对得到的DEM数据进行二次解缠，再进行SBAS反演，得到形变速率；
[0023]步骤八、针对形变速率，通过大气滤波去除大气相位，进行第二SBAS反演，得到时间序列上的位移结果；
[0024]步骤九、将步骤八得到的结果进行地理编码，得到在特定时间段内的SAR平均沉降速率。
[0025]优选地，对SLC数据对进行选取时，根据时间基线、空间基线来选取；
[0026]时间基线选取相隔一个重访周期的数据对；
[0027]空间基线选取时，在基线长度允许的范围内，选取基线距较大的数据对。
[0028]优选地，所述SLC数据对进行配准时，配准精度达到亚像元级。
[0029]优选地，对所述三维激光扫描数据进行处理，具体包括：
[0030]对数据进行配准，再进行去噪处理，对处理后数据进行三维建模。
[0031]优选地，所述土壤监测数据至少部分地来源于微芯桩，所述微芯桩布设点选取方式为：
[0032]以地表作为起点，沿边坡倾向，在不同台阶水平上靠近挡墙位置，作为微芯桩布设的监测点。
[0033]优选地，所述S5中，权重的求解方式为：
[0034][0035]其中，V
i正
表示第i个类别的预警系数判断预警级别总的正确次数，V
i总
表示第i个预警系数判断预警级别总次数。
[0036]优选地，预警级别判断系数F的计算方式为：
[0037][0038]其中，i表示第i个类别的预警系数。
[0039]优选地，基于F与第一风险阈值、第二风险阈值的比较，确定预警级别，所述第一风险阈值为0.5，所述第二风险阈值为0.75。
[0040]与现有技术相比，本专利技术技术方案通过
″
天
‑
空
‑
地
″
三位一体的感知体系，，实现边坡状态早期识别和预警；通过多数据、多传感器监测汇总的方式，实现边坡全过程的状态实时感知；通过三位一体安全监控模式，建立不同预警等级技术及措施管理方法，实现边坡安全监控以及时、准确的方式来实现矿区安全动态监控，有效避免了现有技术对露天矿边坡安全监控不到位、预警不准确的问题。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
[0042]图1为本专利技术实施例的预警方法流程图；
[0043]图2为本专利技术实施例的生成DE M数据的处理流程图。
具体实施方式...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.露天矿采场三位一体边坡监测分级预警方法，其特征在于，所述方法包括：S1、获取露天矿区的卫星InSAR数据、三维激光扫描数据、土壤监测数据；S2、对所述卫星InSAR数据进行处理，计算得到SAR平均沉降速率；对所述三维激光扫描数据进行处理，得到激光扫描平均沉降速率；S3、基于所述SAR平均沉降速率得到预警系数V1；基于所述激光扫描平均沉降速率得到沉降预警系数V2；基于土壤监测数据，得到沉降预警系数V3；S4、对预警系数V1、V2、V3进行归一化处理，得到处理后的预警系数R1、R2、R3；S5、基于预警系数V1、V2、V3计算权值；并基于所述权值及处理后的预警系数R1、R2、R3得到预警级别判断系数F；S6、将F与预警阈值进行比较，确定预警级别。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对InSAR数据进行处理，需要先得到对应的DEM数据，其过程为：步骤一、对于InSAR数据中选取出的SLC数据对，进行配准，所述配准基于主图像、辅图像同名点相对偏移量，对图像进行插值重采样后完成；步骤二、基于配准图像对，将一幅图像中各像素的像素值与另一图像中对应像素的像素值进行共轭相乘，得到干涉相位，从而生成干涉条纹图；步骤三、针对干涉条纹图，去除平地相位；步骤四、对去除平地相位的干涉条纹图，进行滤波，并对滤波后图像进行相位解缠，得到解缠图像一；步骤五、找主图像配准的第二幅辅图像，执行步骤二至步骤四，得到解缠图像二；步骤六、将解缠图像一、解缠图像二进行差分处理，得到斜距坐标，将斜距坐标转换到地面高程值，形成DEM数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对于解缠后，得到的DEM数据，进一步进行处理，得到SAR平均沉降速率...

【专利技术属性】
技术研发人员：张吉苗，张磊，肖兵，谢谟文，孙磊，樊新杰，杨日，赵维，苏晓鸿，刘焕通，郝宇鹏，熊娟，张平，罗晓琴，张京涛，陈晨，陈国宇，吴志祥，张鑫鹏，
申请(专利权)人：北京中关村智连安全科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：