| 摘 要： | 我国是滑坡灾害频发的国家,近年来全球变化无常,发生大型突发滑坡可能性增加。该研究旨在通过构建立体多源传感器网络,结合滑坡成灾模式分析,在反馈的危险区域实施可控的强化智能观测,实现西部山区大型滑坡前兆的探测,实施为滑坡预警和处治提供高精度的观测数据服务。理县地处四川盆地西北部,位于岷江上游,是不稳定斜坡的敏感区,据四川省地质调查院2007年调查统计,全县有地质灾害点358处,其中滑坡74处、不稳定斜坡105处、崩塌65处、泥石流114处。"5.12"特大地震发生后,理县境内新增大量地质灾害隐患点。因此,该研究将试验区选在理县受灾最严重的西山村及联合乡区域。2013年度,该研究进行了室内构架滑坡实验:在同济大学测量馆,搭建室内实验平台,开发远程通信数据模块,总结了各传感器协同作业关系,分析滑坡致灾因子,评估各传感器针对不同致灾因子前兆信息监测和智能强化观测的可用性和适用性;进行野外实验勘察,建立了西山村滑坡监测需求分析及传感器网络组成、安装系统设计;进行对地遥感数据观测研究:进行试验区无人机飞行、地面基准布设及航空拍摄,生产了1∶2 000试验区高精度DOM;收集了覆盖试验区的部分卫星高分影像,主要包括的传感器有P5、World View-1,2、ZY-3,并利用World View-2两期数据得到西山村滑坡后壁提取结果;购置地面SAR设备,对同济大学图书馆、综合楼进行了位移测试试验;采用两景Terra SAR-X对试验区进行了地面沉降监测。
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