GNSS CORS地表移动变形监测系统的卡尔曼滤波算法研究

以GNSS CORS开采沉陷自动化监测系统监测站的空间位置为基础,结合开采沉陷的特点,构建卡尔曼滤波模型,进一步改善该系统的测量精度。利用实时监测站的实测值并对比其滤波值,得出滤波后的内符合精度得到较大的改善,满足开采沉陷的精度要求。     

卡尔曼滤波在煤矿开采沉陷自动化监测系统中的应用研究

文中针对煤矿开采沉陷自动化监测系统高程测量精度偏低的问题,以GNSS CORS开采沉陷自动化监测系统监测站的空间位置为基础,结合开采沉陷的特点,构建卡尔曼滤波模型,进一步改善该系统的测量精度。利用实时监测站的实测值,对比其滤波值得出滤波后的内符合精度的到较大的改善,平面位置精度平均提高31. 8%,完全满足开采沉陷对平面位置精度的要求;高程精度提高14.8%,基本满足开采沉陷对高程的精度要求。     

基于静态GNSS双基线的山区地表开采沉陷监测方法

对山区地表开采沉陷进行高精度监测是现阶段山区地表开采沉陷问题研究的热点和难点。对当前常用的开采沉陷监测方法的优缺点进行了分析,指出GNSS静态测量模式仍是当前山区地表开采沉陷监测的首选方法。但由于地表开采沉陷监测网型特殊,采用传统GNSS静态监测方法需要的控制点多,极大浪费人力、物力和财力。基于CORS测量原理,提出了静态GNSS双基线测量方法,讨论了该方法的实际操作技术流程和数据处理方法,并进一步分析了该方法的优越性。以某矿22618工作面地表控制点和部分监测点的其中4期监测数据为例,分析了采用静态GNSS双基线法监测山区地表开采沉陷的误差,结果显示,控制点和所选监测点解算的高程中误差最大为4.4 mm,通过对比分析控制点各期高程的高差互差,可知误差均未超过3 mm,进一步证实了该方法的有效性。在上述分析的基础上,针对该矿22618工作面采用所提方法进行了地表开采沉陷监测,获得了该地质采矿条件下的地表开采沉陷的部分角量参数。研究结果对于进一步丰富和完善山区地表开采沉陷监测理论体系具有一定的参考价值。     

基于遥感测绘技术的矿山开采沉陷监测方法研究

为了提升矿山开采沉陷监测方法的监测精度,缩短整体监测周期,解决矿山开采地表动态沉陷数据采集不及时问题,融入遥感测绘技术,提出了一种新的矿山开采沉陷监测方法。通过遥感无人机的航飞方案进行全方位的设计,为后续的沉陷监测提供基础保障;获取矿山开采中不同时期的点云数据,采用滤波算法处理点云数据,实现矿山开采沉陷数据滤波降噪;基于遥感测绘技术提取矿山开采沉陷量,实现矿山开采沉陷监测。通过实测分析可知,新的沉陷监测方法,其矿山开采沉陷监测值与沉陷实测值之间的偏差较小,监测结果准确率均在95.03%以上,具有较高的可行性。     

无人机激光雷达矿山开采沉陷监测研究

为了快速、准确、全面监测煤矿高强度大规模开采引起的地表沉陷，以鄂尔多斯王家塔煤矿为例，采用无人机激光雷达(UAV-LiDAR)测量技术对该矿高强度开采地表沉陷进行监测，给出了数据获取及处理的关键技术及方法；通过对实测点云进行克里金插值得到地面点并建立地表DEM,多期DEM差分处理得到地表下沉盆地，联合中值滤波和双边滤波对下沉盆地进行去噪处理，最终得到高精度的下沉值。结果表明：该技术实测地表DEM精度为15 mm,求出地表沉陷盆地模型中误差为36 mm;可以快速获得丰富的地表数据，得到高精度的地表沉陷盆地信息。     

煤矿开采沉陷自动化监测实时数据采集终端系统研究

从系统构成、发送的信息格式、终端系统软件开发三方面,对煤矿开采沉陷自动化监测系统的实时数据采集终端子系统做一简单介绍。该子系统结合开采沉陷监测的特点,以GNSS CORS技术、移动GIS技术、计算机网络通讯技术、PDA技术、现代测量数据处理技术等为支撑,解决当前开采沉陷数据采集技术手段落后、效率低、信息化程度低等问题。     

三维激光扫描技术在矿区沉陷土地复垦方案研究中的应用

三维激光扫描技术从出现到发展已有一段时间,但其应用尚处于起步阶段,尤其是在矿山开采沉陷领域。文中利用三维激光扫描技术对煤矿矿区地表大片沉陷土地进行数据采集,再通过对海量点云数据的拼接、滤波等的处理,得出沉陷地的精细地形图,进而实现矿区土地复垦方案的设计。     

开采沉陷监测数据的稳健处理

我国目前开采沉陷监测数据处理方法所依据的准则为最小二乘法,这样有可能致使结果精度低、可靠性差甚至出现错误。为此,笔者根据我国实际,从预测参数求取方面研究了开采沉陷监测数据的稳健处理问题,推导了有关公式,编制了计算程序,进行了大量的实际计算与模拟,收到了较好的成效。     

锦丘煤矿膏体充填开采技术研究

为解决锦丘煤矿建筑物下采煤地表沉陷控制问题,理论分析了膏体充填开采地表沉陷曲线及关键影响因素,并提出了覆岩稳定性判据。通过数值模拟,研究了膏体充填开采对地表开采沉陷的控制效果,提出了膏体充填开采工艺,最终进行了地表沉陷观测检验充填开采对地表开采沉陷的控制效果。现场监测数据表明,采用膏体充填时,地表最大沉陷量为96 mm,位于距离切眼493 m的采空区中心位置。研究成果可为建筑物下煤层充填开采提供借鉴。     

提高CORS RTK测量精度的卡尔曼滤波算法

结合开采沉陷监测的特点,以煤矿开采沉陷自动化监测系统的实时数据采集终端系统2min内各历元采集的坐标及精度为基础,构建卡尔曼滤波模型,以进一步改善移动终端CORS RTK测量精度。利用地表移动观测站的实测数据,通过与CORS RTK测量、水准测量结果的比较分析,滤波后的测量精度得到了较好的改善,平面测量精度和高程测量精度均可达到±10.0mm,能基本满足开采沉陷监测的精度要求。     

利用卡尔曼滤波综合算法构建开采沉陷预测模型

为提高矿区地表沉陷预测精度,提出了基于自回归综合移动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA）的卡尔曼滤波模型与Elman神经网络相结合的综合预测模型。首先,针对沉陷监测序列的非平稳性与复杂性特点,ARIMA模型能够将原始数列平稳化,构建地表下沉预测模型,并作为卡尔曼滤波的状态方程;然后将Elman神经网络的沉陷预测结果作为观测值引入卡尔曼滤波观测方程中,建立综合预测模型;最后针对噪声方差Q与R选取的问题,统计出ARIMA模型与Elman神经网络模型的误差特性,从而计算出噪声Q与R的取值。分别将综合预测模型与BP神经网络模型、Elman神经网络模型以及卡尔曼滤波模型进行了预测精度对比,4种模型预测值与实测值的均方根误差分别为2.06、5.857 8、2.926 9、3.688 9 mm,相对误差分别为1.170 4％、3.050 2％、1.432 6％、1.908 4％,绝对误差平均值分别为1.886 7、10.703 9、2.329 4、2.807 6 mm。研究表明：综合预测模型能够有效减小单一预测机制造成的同一性质误差累积,其预测精度明显优于其余3种模型,对于大幅提升矿区地表沉陷的预测精度有一定的参考价值。     

老采空区残余沉降的集合卡尔曼滤波预测

采用集合卡尔曼滤波方法,结合老采空区残余沉降的非确定性过程,视矿区变形为一个随机动态系统,研究并建立了老采空区残余沉降的集合卡尔曼滤波预测模型,并通过实例将集合卡尔曼滤波预测值和原始实测数据序列做对比分析。结果表明,集合卡尔曼滤波能够在减弱沉降数据中含有的随机噪声干扰的同时进行有效的数值计算,模型预测效果良好,为老采空区残余沉降预测提供了一种新方法。     

矿区塌陷区遥感影像改进自适应维纳滤波算法

遥感影像为矿区开采沉陷研究提供了大量可靠的数据,对于提高矿区开采沉陷监测与预计的精度具有重要作用,但由于遥感影像的获取受到矿区成像环境、成像器件固有的缺陷等因素的影响,易混入不同程度的随机噪声,降低了遥感影像的成像质量,导致难以高精度提取矿区塌陷区域的相关数据。为此,提出了一种针对矿区塌陷区遥感影像的滤波算法。该算法首先对自适应维纳滤波算法添加了噪声图像块检测环节,对其进行了适当改进,将改进后的自适应维纳滤波算法用于对遥感影像进行去噪;然后针对去噪后遥感影像对比度不高的问题,采用动态均值算法进行增强处理,即通过设定某一阈值,将遥感影像像素点灰度值划分为亮度异常和亮度正常2个部分,采用亮度正常的像素点灰度值修正亮度异常的像素点灰度值,实现对遥感影像对比度的动态调整。采用一幅某矿区塌陷区的遥感影像分别对新算法、自适应维纳滤波、中值滤波、非局部均值滤波等算法进行试验,结果表明：新算法对于矿区塌陷区遥感影像的滤波效果相对于其余算法而言有一定的优势,对于提高矿区开采沉陷监测与预计的精度有一定的帮助。     

综合GPS技术与灰色模型的西郝庄铁矿开采沉陷预计

矿区开采产生的空区易引发地表沉陷、塌陷等一系列地质灾害问题,严重威胁矿区及周边生态环境。以西郝庄铁矿为例,在分析矿区地质特征的基础上,基于GPS监测技术原理,构建了西郝庄铁矿地表沉陷监测网;然后采用该GPS沉陷监测网获取的监测数据,基于灰色理论构建了G（1,1）沉陷预计模型,给出了监测点的沉陷预计公式;最后通过Matlab软件构建了矿区数字高程模型,并对矿区地表沉陷较严重的部位进行了预计。研究表明：①矿区大部分区域的累计沉陷值基本小于40 mm,发生地面塌陷的可能性较小,CD3#、CD4#、CD5#、CD6#点附近沉陷值较大,约60 mm;②G（1,1）模型的预计值与实测值的误差分别为1.38%（CD3#点）、0.56%（CD9#点）,预计值和实测值构建的矿区数字高程模型基本一致,表明G（1,1）模型对于矿区开采沉陷的预计有一定的精度。     

土岩滑坡变形成因及地质灾害预测方法研究

由于当前已有方法未能对滑坡变形监测数据进行滤波融合处理，导致预测结果准确性较低。提出一种土岩滑坡变形成因及地质灾害预测方法，对土质滑坡地质情况以及区域概况进行分析，结合前期勘察以及野外地质调查结果，构建滑坡地质概化模型，进一步分析导致土岩发生滑坡变形的主要原因。采用Kalman滤波方法对各个区域的位移监测数据进行滤波融合处理，同时通过EMD信号分解方法以及支持向量机预测方法对滑坡的变形过程进行预测，进而构建地质灾害预测模型，使用模型进行灾害预测。仿真实验结果表明，所提方法可以获取更加精准的地质灾害预测结果。     

自适应Kalman滤波在某大坝形变监测中的应用

结合某大坝实测数据进行分析,对变形监测数据分别采用经典最小二乘平差、标准Kalm an滤波、方差补偿自适应Kalm an滤波3种方法进行处理,并用M atlab软件编制了数据处理程序,对方差补偿自适应Kalm an滤波数据处理结果进行验证。通过比较分析得出,方差补偿自适应Kalm an滤波数据处理结果能较好的满足工程需要。     

基于D-InSAR技术和灰色Verhulst模型的矿区沉降监测与预计

针对在地形复杂的矿区沉降观测资料不易获取的问题,将合成孔径雷达差分干涉技术（D-InSAR）与灰色Verhulst模型相结合,提出了一种矿山开采沉陷监测和预计方法。该方法首先对覆盖大柳塔煤矿某工作面的12景TerraSAR-X雷达数据进行D-InSAR处理,获取观测站沉降值;然后根据沉降量与时间的关系建立了基于灰色Verhulst模型的预测函数,对开采沉陷发展规律进行分析。试验结果表明：3个测试点D-InSAR监测数据的绝对和相对误差分别为2.8~15 mm,0.9%~6%;结合灰色Verhulst模型预测的绝对和相对误差分别为3.4~18.8 mm,1.2%~5.7%。上述研究结果进一步表明,所提出的方法可有效弥补矿区沉降实测数据的不足,为实现矿区开采沉陷监测和预计的一体化软件设计提供参考。     

基于TerraSAR-X数据监测矿区地表沉陷

采用TerraSAR-X数据,运用GAMMA软件进行D-INSAR二轨法数据处理,获得某矿区工作面地表下沉数据,绘制出相应的下沉盆地,对比实测数据,研究得出:矿区D-INSAR监测下沉值曲线与水准实测下沉值曲线在走势上一致,得到了两者差值和点位距离地表最大下沉点距离之间的变化规律;尝试性的给出了改正公式;改正效果满足地表形变监测的需要。     

基于无人机遥感的开采沉陷耕地质量评价及复垦建议

针对我国东部高潜水位矿区煤炭开采造成耕地减产绝收及生态破坏等问题,以东滩煤矿开采沉陷耕地玉米作物为例,利用无人机多光谱影像和田间同步实测数据,采用经验模型法建立了开采沉陷耕地玉米叶面积指数反演模型并进行了耕地质量评价。结果表明：引入红边波段的归一化植被指数（red-red edge normalized difference vegetation index,RRENDVI）构建的幂函数模型为最优模型,其R2=0.756,RMSE=1.125,模型具有较高的精度和可靠性。通过该模型对研究区玉米叶面积指数（leaf area index,LAI）进行反演,得到玉米LAI分布图。根据研究区玉米及当地正常生长玉米的LAI均值,并结合实际沉陷积水情况,构建了沉陷耕地质量评价规则,将开采沉陷耕地分为五等,根据各等级地块损毁程度分别提出了划方平整、挖深垫浅等复垦建议。分析结果对于小范围沉陷耕地损毁监测、耕地质量评价及复垦工作具有一定的参考价值。     

外部参考DEM对矿区沉降监测结果的精度评估

合成孔径雷达差分干涉测量技术在矿区沉降监测领域发挥着巨大作用,针对DEM种类的多样化,地形相位分量初始化精度对地面沉降信息提取的影响程度的问题,文中采用不同DEM(AS-TER GDEM V2和SRTM)数据对矿区沉降监测进行精度评估,验证了双轨D-InSAR对矿区进行沉降监测的可靠性,实验结果表明:不同DEM数据得到...