一种基于gnss环境模型的单站滑坡变形监测预警方法
阅读说明：本技术 一种基于gnss环境模型的单站滑坡变形监测预警方法 (GNSS environment model-based single-station landslide deformation monitoring and early warning method ) 是由 韩军强 涂锐 卢晓春 张睿 范丽红 张鹏飞 洪菊 刘金海 王星星 于 2020-05-26 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种基于GNSS环境模型的单站滑坡变形监测预警方法,包括以下步骤：部署终端设备并进行数据采集、确定监测点初始位置、计算环境建模源数据、周日环境建模、相关系数求解、预警应用。本发明的监测预警方法主要是利用低成本消费级GNSS定位终端进行数据采集并进行环境建模,通过环境模型的相关系数的变化趋势对滑坡加速状态进行早期识别并进行有效预警,不仅使监测成本大幅降价,而且为GNSS滑坡监测预警提供了新的思路和方法。(The invention discloses a GNSS environment model-based single-station landslide deformation monitoring and early warning method, which comprises the following steps: deploying terminal equipment, acquiring data, determining the initial position of a monitoring point, calculating environment modeling source data, modeling a sunday environment, solving a correlation coefficient and applying early warning. The monitoring and early warning method mainly utilizes the low-cost consumer GNSS positioning terminal to acquire data and perform environment modeling, early identifies the landslide acceleration state through the change trend of the correlation coefficient of the environment model and effectively early warns, so that the monitoring cost is greatly reduced, and a new thought and a new method are provided for the GNSS landslide monitoring and early warning.)
技术领域
本发明属于监测预警技术领域，具体涉及一种基于GNSS环境模型的单站滑坡变形监测预警方法。
背景技术
我国是世界上地质滑坡灾害最为严重的国家之一。据国家地质灾害网不完全统计，仅2019年全国发生地质灾害6181起，直接经济损失27.7亿元；成功预报地质灾害948起，涉及可能伤害人员2万多人，避免直接经济损失8.3亿元，防灾减灾成效显著。而滑坡灾害损失所占总灾害比重高达61.2％，实施滑坡的高效监测及预警对我国的防灾减灾工作有着重要的实践意义。
GNSS技术在滑坡监测预警中不仅具有高精度、全天时、全天候的监测能力，而且是目前可直接获取地表三维矢量变形的重要手段。随着GNSS的现代化及逐步完善，目前全球在轨GNSS卫星已多达110颗以上，成为全球高精度定位导航服务的重要手段。
GNSS定位技术凭借其得天独厚的技术优势，已经广泛应用于多种变形监测领域，特别是滑坡灾害变形监测，且多以RTK定位技术为主。可用于高精度滑坡监测的GNSS导航定位终端单台成本普遍较高(>3万)，就普通测量型双频接收终端也至少需万元以上成本，用于消费级定位的GNSS应用终端目前成本不足百元，但由于其定位精度低(>10m)，无法满足滑坡监测预警需求。
因此，如何利用低成本单台GNSS定位终端实现滑坡变形监测有效预警，对于我国地质防灾减灾工作有着重要实践意义。
发明内容
针对现有GNSS滑坡变形监测技术预警成本高、成功率低等问题，本发明提供一种基于GNSS环境模型的单站滑坡变形监测预警方法。
本发明的技术方案为：一种基于GNSS环境模型的单站滑坡变形监测预警方法，包括以下步骤：
S1：部署终端设备并进行数据采集
将GNSS应用终端部署在监测点(滑坡变形特征点)上，开机后通过4G或 5G等无线通信网络采集所述监测点的原始观测数据；
S2：确定监测点初始位置
收集到数小时(>1小时)的所述原始观测数据后，通过互联网IGS服务中心下载实时广播星历文件，并利用伪距单点定位技术对监测点的概略位置进行概略估计；
S3：计算环境建模源数据
基于广播星历，对S1获取的原始观测数据进行完整性检查，通过接收机概略坐标计算每个历元的卫星方位角、高度角信息，并将卫星视线信息进汇总，输出连续观测弧段观测值，所述弧段观测值最开始和最后的观测值记为首尾点；
S4：周日环境建模
对S3输出的首尾点观测值进行粗差剔除处理，并利用多个首尾点观测值组建观测方程，并选择最小二乘准则进行拟合系统求解方程中的拟合系数，并根据所述拟合系数建立环境模型；
S5：相关系数求解
以天为单位设置间隔，根据每天对应的环境模型联合求解环境模型中的相关系数；
S6：预警应用
在实际应用时设置合适的阈值，将所述阈值与S5中计算出的所述相关系数进行比较判断，如果相关系数低于阈值则进行预警，否则继续监测。
进一步地，S1中所述原始观测数据包括原始伪距、星历数据。
进一步地，S1中所述GNSS应用终端为消费级单频GNSS。
进一步地，S3中所述原始观测数据的完整性检测方法为：每隔24小时对S1 中采集的原始观测数据与S2中下载的所述实时广播星历进行对比是否对应，以此检测原始观测数据的完整性。
进一步地，S4中环境模型的构建方法包括以下步骤：
S41：利用公式(1)对多个首尾点观测值进行构建观测方程：
公式(1)中，n表示拟合阶数，ai、bi、ci表示拟合系数，ex表示测量高度角， x表示ex对应的方位角；n＝360/0.5，i＝{0,0.5,…,360}；
S42：选择最小二乘准则对上述观测方程进行拟合系统求解，得到拟合系数，从0至360度，以0.5度为步长，根据拟合系数建立环境模型，如公式(2)所示：
公式(2)中，a′模型系数向量，e′i表示采用模型系数反推的虚拟卫星高度角， i＝{0,0.5,…,360}。
进一步地，S5中所述相关系数求解的具体方法为：
以设定第1天的环境模型a′0基准，每24小时对第k天环境模型a′k与a′0的相关系数进行求解，如公式(3)所示：
其中，Cov(a′k,a′0)表示a′k与a′0协方差，Var[a′k]表示a′k的方差，Var[a′0]表示a′0的方差。
本发明的有益效果为：本发明的监测预警方法主要是利用低成本消费级 GNSS定位终端进行数据采集并进行环境建模，通过环境模型的相关系数的变化趋势对滑坡加速状态进行早期识别并进行有效预警，不仅使监测成本大幅降价，而且为GNSS滑坡监测预警提供了新的思路和方法。
附图说明
图1是本发明的方法流程图；
图2是本发明实施例2中监测点连续19周的GNSS环境建模结果图；
图3是本发明实施例2中监测点的三维位置变化及相关系数时序图。
具体实施方式
实施例1：本实施例设计了一种基于GNSS环境模型的单站滑坡变形监测预警方法，主要用于基于消费级单频GNSS提出新监测预警方法，基于图1的方法流程图进行具体说明。
S1：部署终端设备并进行数据采集
将GNSS应用终端部署在监测点(滑坡变形特征点)上，开机后通过4G或 5G等无线通信网络采集所述监测点的原始观测数据，所述原始观测数据包括原始伪距、星历数据；其中，GNSS应用终端选择为消费级单频GNSS即可，也可为精度为厘米级的专业型或者精度为亚米级的普通测量型，GNSS包括 BDS/GPS/GLONASS/GALILEO之一或者多个。
S2：确定监测点初始位置
收集到数小时(>1小时)的所述原始观测数据后，通过互联网IGS服务中心下载实时广播星历文件，并利用伪距单点定位技术对监测点的概略位置进行概略估计；
S3：计算环境建模源数据
基于广播星历，每隔24小时对S1中采集的原始观测数据与S2中下载的所述实时广播星历进行对比是否对应，以此检测原始观测数据的完整性，对S1获取的原始观测数据进行完整性检查，通过接收机概略坐标计算每个历元的卫星方位角、高度角信息，并将卫星视线信息进汇总，输出连续观测弧段观测值，所述弧段观测值最开始和最后的观测值记为首尾点；
S4：周日环境建模
对S3输出的首尾点观测值进行粗差剔除处理，并利用多个首尾点观测值组建观测方程，并选择最小二乘准则进行拟合系统求解方程中的拟合系数，并根据所述拟合系数建立环境模型；
环境模型的构建方法包括以下步骤：
S41：利用公式(1)对多个首尾点观测值进行构建观测方程：
公式(1)中，n表示拟合阶数，ai、bi、ci表示拟合系数，ex表示测量高度角， x表示ex对应的方位角；n＝360/0.5，i＝{0,0.5,…,360}；
S42：选择最小二乘准则对上述观测方程进行拟合系统求解，得到拟合系数，从0至360度，以0.5度为步长，根据拟合系数建立环境模型，如公式(2)所示：
公式(2)中，a′模型系数向量，e′i表示采用模型系数反推的虚拟卫星高度角， i＝{0,0.5,…,360}。
S5：相关系数求解
以天为单位设置间隔，根据每天对应的环境模型联合求解环境模型中的相关系数；
相关系数求解的具体方法为：
以设定第1天的环境模型a′0基准，每24小时对第k天环境模型a′k与a′0的相关系数进行求解，如公式(3)所示：
其中，Cov(a′k,a′0)表示a′k与a′0协方差，Var[a′k]表示a′k的方差，Var[a′0]表示a′0的方差。
S6：预警应用
在实际应用时设置合适的阈值，将所述阈值与S5中计算出的所述相关系数进行比较判断，如果相关系数低于阈值则进行预警，否则继续监测。
实施例2：本实施例利用实施例1中的方法进行实测，选取了处于蠕变阶段的某滑坡监测点的数据进行实验，该监测点随着时间推移逐渐下沉，收集原始观测数据并环境建模，结果如图2所示，图2中由箭头所指方向表示从第1周到第 19周的连续19周建模结果，可以看出，随着监测点的蠕变动动，环境模型在同一方位的卫星高度角逐渐升高。
结合图3给出的该监测点的三维位置变化及相关系数时序图，图3中横轴表示时间轴，左侧纵轴表示3D矢量位移，右侧纵轴表示相关系数。从位移序列可以看出，该监测点经过蠕变阶段->加速阶段->恢复蠕变；其相关系数相应由平稳阶段->加速阶段->恢复平稳；因此，可以看出，相关系数趋势能够与监测点的位置变化趋势较为一致，因此可以通过设置合理的阀值进行有效的滑坡预警。
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