地面雷达与常规测量在边坡监测中的比较研究.docx

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地面雷达与常规测量在边坡监测中的比较研究

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摘要:以全站仪为平台的常规测量在边坡监测领域中发展较早,但是至今仍是应用最为广泛的监测方法,而地面雷达作为新兴的变形监测设备。虽然应用较少,但却有很大的发展潜力。文章重点就地面雷达与常规测量在边坡监测中的比较进行研究分析,以供参考和借鉴。

关键字:地面雷达;常规测量;边坡监测;比较

引言

边坡监测的主要任务是收集边坡的变形监测数据以及周围环境数据,掌握边坡的动态信息以及边坡的发展趋势,对边坡的稳定性做出评估,并研究环境因素对边坡稳定性的影响。通过对数据的整合分析,为决策部门提供数据支持,并建立预警机制,防止水利水电工程中滑坡灾害的发生和降低滑坡灾害造成的生命财产损失,从而保障安全生产。

1常规测量在边坡监测中的应用

1.1TM30精密全站仪

测量机器人是一种智能型电子全站仪,具有自动有哪些信誉好的足球投注网站、识别及精确照准功能,能够自动获取目标距离、角度、三维坐标及影像等信息。测量机器人自带驱动系统、CCD影像传感器、控制系统及智能化应用软件。在精密监测领域,徕卡测量系统一直是行业标杆,其生产的TM30、TS30等系列不仅受到测量领域工作人员的赞誉,更极大的促进了测绘行业的发展。

1.2TM30精密全站仪的优势分析

1.2.1精度

TM30精密全站仪内置四重角度探测器,极大程度消除系统误差与度盘偏心误差,测距精度在有棱镜情况下为0.6mm+1ppm,无棱镜测距精度为2mm+2ppm,同系列的TCA2003测量机器人在精度上有明显的优势。

1.2.2高速马达

TM30精密全站仪具有压电陶瓷驱动技术,测角频率可达到5OOOHz,转速最大180/s,转动噪声低这种高速驱动马达保证了仪器的快速照准和精确定位,大大节约了采集数据的时间,提高了作业效率。

1.2.3ATR系统

测量机器人的最大特点即是ATR系统,TM30精密全站仪的智能照准识别系统(ATR系统)可以使全站仪在最大3000m距离下的自动目标识别精度达到毫米级,恶劣天气条件下也可以达到1200m以上。ATR技术的角度测量与距离测量时同时进行,这项技术提高了监测半径以及设站的灵活性,可进行编程处理,实现无人看守下的智能采集数据,在一定程度上保障了仪器的安全。

1.2.4小视场技术

小视场技术是指ATR系统对棱镜目标的识别与分辨能力,当全站仪视场内接收多个棱镜的返回信号时,小视场技术可以保障全站仪迅速识别出正确的目标棱镜,不受其他杂散光源干涉,并且可以摄取测量点的影像资料。

1.3数据处理及测量精度分析

1.3.1三角高程测量及误差分析

传统的高程测量采用水准测量的方法,精度较高,但是由于前后视距要求在50m之内,外业工作量巨大,测量工作进展缓慢。随着测量仪器的更新换代,新型高精度的全站仪在高程测量上主要使用三角高程测量方法,精度上已经可以达到二等水准的要求,并且克服了地形因素的影响,极大的提高了施测效率。相关研究人员利用徕卡TM30精密全站仪对鞍钢大孤山矿边坡进行变形监测时,使用对向观测法,减弱了地球曲率与大气折光的影响,证明了TM30精密全站仪在高程测量上的精度能够满足二等水准测量的精度要求。

1.3.2边坡变形监测网

变形监测网由高程控制网与平面控制网构成,是按照变形监测的施工规范布设的控制网,分别在变形体与变形体周围布设各级别控制点,按计划对这些控制点进行观察,经过观测数据的处理与分析,得到变形趋势模型,分为相对网与绝对网两类。监测区域太大或区分变形体与稳定区域的界限模糊,导致监测网的变形点与参考点同时位于变形体上,这种类型的监测网称为相对网;监测区域有明确界限,监测点全部在变形区域内,而参考点位于稳定区域内,这种类型的监测网称为绝对网。

1.3.3边坡变形监测的平差方法

变形监测网的平差需要考虑监测网的稳定性及参考基准,平差基准有三种,,即固定基准、拟稳基准和重心基准,分别对应经典自由网平差、拟稳平差与秩亏平差。变形监测网的平差在实际工程中多以间接平差为主,间接平差法是选定t个独立参数,将所有观测值表示成t个独立参数的函数,函数模型建立后利用最小二乘法求出未知值的最或然值,求得各观测值的平差值。

2地面雷达在边坡监测中的应用

2.1IBIS-L系统的组成

2.1.1雷达单元

IBIS-L系统的雷达单元包括步进频连续波雷达、频率扫描和传感器位置间的同步控制器、信号发射器与接收器以及线性扫描装置的接口,雷达单元长50cm,宽30cm,必须安置线性轨道上进行监测工作,系统的步进频率连续波雷达功率为17.05~17.35GHz。

2.1.2线性扫描单元

IBIS-L系统的线性扫描单元包括2m长线性轨道、步进伺服马达、移动控制编码器以及地面安装支撑杆和机械移动接口。线性扫描单元可以安置与地面、建筑物或观测墩,但是必须保证平台的稳定性,

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