山區(qū)滑坡多場監(jiān)測與動態(tài)預警

目錄
前言
第1章　緒論　1
1.1　研究背景　1
1.2　研究目的和意義　3
1.3　國內(nèi)外研究現(xiàn)狀　5
1.3.1　滑坡演化機理研究　5
1.3.2　滑坡監(jiān)測技術　8
1.3.3　多場監(jiān)測數(shù)據(jù)融合技術　17
1.3.4　滑坡智能化預警技術　25
第2章　山區(qū)滑坡地質(zhì)災害調(diào)查與分析—以重慶市為例　33
2.1　重慶市滑坡地質(zhì)災害基本情況　33
2.2　特大型滑坡地質(zhì)災害情況　39
2.3　滑坡地質(zhì)災害類別及成因分析　45
2.3.1　堆積層滑坡　45
2.3.2　巖質(zhì)滑坡　50
2.3.3　變形體　53
第3章　山區(qū)滑坡地質(zhì)災害多場監(jiān)測新技術　56
3.1　研究背景及研究現(xiàn)狀　56
3.2　星載差分干涉雷達在地質(zhì)災害面域精準調(diào)查中的研究　59
3.2.1　星載差分干涉雷達技術在地質(zhì)災害調(diào)查中的應用現(xiàn)狀　59
3.2.2　基于星載差分干涉雷達展開地質(zhì)災害面域精準調(diào)查的研究　60
3.2.3　星載差分干涉雷達技術在地質(zhì)災害調(diào)查中的應用實例　66
3.3　無人機低空遙感面域調(diào)查方法　70
3.3.1　無人機低空遙感技術原理　70
3.3.2　傾斜攝影關鍵技術　71
3.3.3　傾斜攝影技術在地質(zhì)災害調(diào)查中的應用實例　74
3.4　基于三維激光掃描的點云實景監(jiān)測技術　76
3.4.1　研究背景與三維激光掃描技術基本原理　76
3.4.2　基于多回波信息的局部自適應地表信息提取　81
3.4.3　三維激光掃描技術在多期數(shù)據(jù)對比信息提取中的應用實例　89
3.5　分布式光纖邊坡監(jiān)測技術　95
3.5.1　概述　95
3.5.2　測量原理　96
3.5.3　工程應用　98
3.6　次聲監(jiān)測技術　104
3.6.1　概述　104
3.6.2　地質(zhì)災害次聲監(jiān)測的技術原理　105
3.6.3　次聲監(jiān)測現(xiàn)場應用示范　124
第4章　山區(qū)滑坡地質(zhì)災害多場監(jiān)測數(shù)據(jù)融合　131
4.1　基于多場信息的滑坡監(jiān)測　131
4.1.1　滑坡監(jiān)測指標　131
4.1.2　滑坡多場信息概述　132
4.1.3　多場監(jiān)測實例　134
4.2　多場信息預處理　141
4.2.1　數(shù)據(jù)預處理相關技術　141
4.2.2　多源異構數(shù)據(jù)預處理　144
4.2.3　數(shù)據(jù)平滑與補齊　148
4.3　多源監(jiān)測數(shù)據(jù)融合方法研究　151
4.3.1　滑坡影響因子的相關性分析方法　152
4.3.2　回歸分析模型簡介　156
4.3.3　基于逐步回歸分析的多源監(jiān)測數(shù)據(jù)融合　162
第5章　山區(qū)滑坡地質(zhì)災害多場協(xié)同預警　167
5.1　基于數(shù)據(jù)挖掘的滑坡多場信息關聯(lián)規(guī)則與變形演化
多場信息閾值研究　167
5.1.1　滑坡監(jiān)測數(shù)據(jù)常規(guī)處理　167
5.1.2　數(shù)據(jù)挖掘基本概念與主要功能　168
5.1.3　經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法　171
5.1.4　滑坡多場信息時序關聯(lián)規(guī)則與變形演化多場信息閾值研究　179
5.2　滑坡預報模型研究　186
5.2.1　灰色GM(1， 1)模型　186
5.2.2　BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型　190
5.2.3　斜坡失穩(wěn)的協(xié)同預報模型　195
5.2.4　分形之動態(tài)分維跟蹤預報模型　201
5.2.5　分形之時間序列模型　206
5.3　滑坡多場數(shù)據(jù)的協(xié)同動態(tài)預警　208
5.3.1　奉節(jié)縣苦草坪滑坡　208
5.3.2　酉陽縣老水井滑坡　212
5.3.3　彭水縣大土溝滑坡　214
5.3.4　彭水縣馬巖危巖　216
5.3.5　涪陵區(qū)王爺廟滑坡　218
5.3.6　涪陵區(qū)尖石堡滑坡　220
5.3.7　巴南區(qū)麻柳嘴滑坡　223
5.3.8　巫山縣汪家坪滑坡　224
5.3.9　監(jiān)測預警系統(tǒng)　227
第6章　研究成果與展望　228
6.1　研究成果　228
6.2　研究展望　232
6.2.1　后續(xù)研究　232
6.2.2　展望　233
參考文獻　234