本发明涉及地质灾害监测领域，尤其是一种基于微细结构识别的远程滑坡群动态监测方法。
背景技术：
我国地域辽阔，地质条件复杂，影响地质灾害发育的自然地质条件也多样，同时地质灾害具有分布广、类型多、频度高，而崩塌、滑坡及泥石流等已经成为对危害最大的地质灾害。尤其是近年来，随着国民经济的高速发展，各种公路、铁路、建筑的大规模地建设形成了各种人工边坡，进而可能诱导产生众多滑坡。滑坡监测的前期主要是根据人工观测地表变化特征、地下水以及周围动植物的异常来推断确定其发生的可能性。随着时代的发展和科技进步，表面位移监测法的一些常规仪器，包括全站仪、经纬仪、水准仪、gps监测以及新近发展的gps手机监测等也逐渐得到应用。通过深部位移监测法，即钻孔倾斜仪进行监测，虽然能够确定滑面位置，但产生较大错动后，倾斜位移监测失效，后期滑坡位移数据无法获得，故其数据带有“一孔之见”而有失准确。近年来雷达技术应用于滑坡监测当中，能够实时监测微小变形，并根据形变的速度自动判别灾害发生时段，在合适的时间发出预警，但其高昂的价格使得难以进行广泛应用。目前滑坡监测技术急需不断完善，尤其是关于滑坡群的动态观测需要新的技术来应对和解决可能出现的地质灾害问题。
中国专利cn201510031650.7公开了一种滑坡监测系统及其监测方法，滑坡监测系统采用位移监测法监测滑坡位移，同时配置有用于监测直线大位移的常规直线位移传感器和用于监测直线微位移的微测直线位移传感器，在保证获得高效监测反应的同时，确保监测的高精度形，通过控制装置控制该两个位移传感器的工作状态，可调整系统采用不同的监测模式，以适应不同的监测环境，确保以最合适的方式进行监测，保证监测高效、迅速、准确。其相应的监测方法，利用环境装置实时监测周围环形状况，对不同的环境及时作出反映，以供控制装置参考分析，进行针对性的操作控制，保证监测模式适时、适宜。但是，该监测方法存在的问题有：1、如果滑坡数量众多的话，各种位移计和监测装置的投入巨大；2、各监测元件众多，必须保证每个元件都能正常工作才能保证整个监测系统的运行，而野外实际条件下满足这样的要求是非常困难的。
中国专利cn201210323377.1公开了一种边坡、滑坡综合监测系统，边坡、滑坡综合监测系统，能对坡体表面位移、深部位移、支挡结构土压力及锚固结构内力进行综合监测，并实现数据的高效采集和自动化处理。它包括：边坡坡面位移监测单元，布设于边坡坡面上，采用拉绳式光纤光栅位移传感器，其两端分别固定于边坡坡面上和坡体支挡结构顶部；边坡支护结构受力监测单元，由竖向间隔埋设于坡体支挡结构背面的光纤光栅压力盒和设置在坡体锚固构件上的光纤光栅测力计构成；边坡内部变形监测单元，为钻孔埋入坡体内的光纤光栅智能锚杆；数据采集传输装置，由多通道波长解调仪和监测计算机构成。但是，该监测方法存在的问题有：1、监测范围太小，并且只能完成简单类型的滑坡、边坡；2、光纤光栅位移传感器价格昂贵，加上压力盒、测力计等构件投入巨大，不适合用于多滑坡监测。
技术实现要素：
本发明针对现有技术的不足，提出一种基于微细结构识别的远程滑坡群动态监测方法，该方法具有原理简单，构建布设所需设施容易，具体操作方便，监测范围广，设备投入少，且可重复利用，工程造价费用低，全天候动态监测，监测的数据能够及时保存方便后期调用，具有较好的工程推广价值等特点。
为了实现上述发明目的，本发明提供以下技术方案：一种基于微细结构识别的远程滑坡群动态监测方法，包括现场测试和数据分析中心两部分；现场测试包括装置固定支架，该固定支架上设有可进行红外拍摄的高性能广角红外相机，该相机上部设有固定在支架上的太阳能光伏板和信号传输装置，上述相机、信号传输装置通过电源线与太阳能光伏板相连接，信号传输装置和相机通过信号线连接。
现场测试还包括原位识别标记点和人工识别标记点，稳定的岩石露头和轮廓棱角层次分明的坡面地形线可作为原位识别标记点，而人工识别标记点为需要监测但原位识别标记点不足时而设计的，具体特征是在原位识别点不足的监测区域，根据监测方案的需要人为设置稳固牢靠的十字形架子作为人工识别标记点。
数据分析中心包括，信号接收装置，该接收装置与计算机连接，该计算机通过信号线与地质灾害预警装置连通。
数据分析中的计算机自动处理一下几个模块程序：监测区域照片的接收→图片二值化处理→二值化图片计算→二值化图数据分析→数据保存→结果显示→地质灾害危险性预警。
开展远程滑坡群动态监测时，首先确定滑坡群的监测范围，选择视线能够覆盖滑坡群范围，不受滑坡群灾害的影响，地质条件良好，基础安全牢固的地方布设装置固定支架，安装高性能广角红外相机、信号传输装置及太阳能光伏板。其次，根据监测范围内滑坡群的面积、分布、高差、坡度、地形、潜在危害范围、广角相机的拍摄范围等信息，选取容易观察、特性鲜明的区域作为原位识别标记点，同时为了更高精度地监测滑坡群的变形和蠕变，可增设人工识别标记点，结合原位识别标记点进行滑坡群的综合动态监测。
其次，调试高性能广角红外相机的角度和拍照效果，检验信号传输装置的工作性能，确保通过高性能广角相机角度和高度的调整能够覆盖被监测的滑坡群中的所有原位识别标记点和人工识别标记点。通过gprs/cdma无线网络将信号传输装置和信号接收装置相连接，建立现场测试与数据分析中心的信息传输，使得信号传输装置将现场高性能广角红外相机拍摄的高分辨率照片实时、连续地传回数据分析中心，若遇到特殊天气条件，则高性能广角红外相机启动红外拍摄功能，进而实现全天候动态监测。
数据分析中心在准备阶段需人工调试软件参数，对信号接收装置接收的照片二值化的软件进行调试，即对二值化过程中灰度阀值的选取，比例尺设置和数据分析项目等参数信息进行对比分析选取，进而确定照片处理效果最佳的各个参数值。软件调试完成后可自动进行滑坡群的监测，即软件系统可自行将信号接收装置接收的高分辨率现场监测图片进行二值化处理，图像的二值化使得图像数据量减少，凸显出照片中的轮廓信息，提取由识别标记点和监测区域地形地貌共同构成的基于微细观滑坡群的二值化图像，该二值化图像中线条的角度、闭合曲线的形态、曲线相交特点等微观信息与滑坡的坡形走向、局部轮廓、峰面交汇等宏观特征相一致，计算、统计并保存二值化图像中的特征信息。通过对比分析不同时间段、不同气候条件下由各识别标记点和区域地形条件共同构成的基于微观结构参数的二值化图像的特征，比较识别标记点、闭合曲线、曲线相交点等的位移偏差，进而确定二值化图中微细结构异常区，进一步反应出监测区域滑坡群的宏观稳定状态，在此基础上可以判断被监测的滑坡群局部和整体是否有所蠕变和滑动。通过数据分析中的计算软件，设立微观结构参数异常的预警值，若自动监测的过程中二值化图微细结构特征变化引起的结构参数超过该预警值，则及时触发地质灾害预警装置。
进一步地，数据分析中心监测信息的分析结果可通过手机app插件实现实时动态查询。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：一种基于微细结构识别的远程滑坡群动态监测方法，以现场监测和数据自动分析相结合，以微细观结构特征识别为出发点，通过滑坡群实时的二值化图像的微细结构特征变化异常点，进而揭示宏观滑坡群地质体的位移异常区域，该方法具有原理简单，构建设施容易，具体操作方便，监测范围广，设备投入少，且可重复利用，工程造价费用低，全天候动态监测，监测的数据能够及时保存方便后期调用，具有较好的工程推广价值等特点。
附图说明
本发明的附图说明如下：
图1为本发明的平面示意图；
附图标记说明：
1—现场测试2—数据分析中心3—原位识别标记点
4—人工识别标记点5—坡面地形线6—太阳能光伏板
7—装置固定支架8—高性能广角红外相机
9—信号传输装置10—信号接收装置11—计算机
12—图像二值化处理模块13—二值化图像数据计算模块
14—二值化图像数据分析模块15—二值化图像数据保存模块
16—二值化图像结果显示模块17—地质灾害预警装置
18—gprs/cdma无线网络
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明，本部分的描述仅是示范性和解释性，不应对本发明的保护范围有任何的限制作用。
如图1所示一种基于微细结构识别的远程滑坡群动态监测方法的平面示意图，包括现场测试1和数据分析中心2两部分；现场测试1包括装置固定支架7，该固定支架7上设有可进行红外拍摄的高性能广角红外相机8，该相机8上部设有固定在支架上的太阳能光伏板6和信号传输装置9，上述相机8、信号传输装置9通过电源线与太阳能光伏板6相连接，信号传输装置9和相机8通过信号线连接。
现场测试1还包括原位识别标记点3和人工识别标记点4，稳定的岩石露头和轮廓棱角层次分明的坡面地形线5可作为原位识别标记点3，而人工识别标记点4为需要监测但原位识别标记点3不足时而设计的，具体特征是在原位识别点3不足的监测区域，根据监测方案的需要人为设置稳固牢靠的十字形架子作为人工识别标记点4。
数据分析中心2包括，信号接收装置10，该接收装置与计算机11连接，该计算机11通过信号线与地质灾害预警装置17连通。
数据分析中2的计算机自动处理一下几个模块程序：监测区域照片的接收→图片二值化处理→二值化图片计算→二值化图数据分析→数据保存→结果显示→地质灾害危险性预警。
开展远程滑坡群动态监测时，首先确定滑坡群的监测范围，选择视线能够覆盖滑坡群范围，不受滑坡群灾害的影响，地质条件良好，基础安全牢固的地方布设装置固定支架7，安装高性能广角红外相机8、信号传输装置9及太阳能光伏板6。其次，根据监测范围内滑坡群的面积、分布、高差、坡度、地形、潜在危害范围、广角相机8的拍摄范围等信息，选取容易观察、特性鲜明的区域作为原位识别标记点3，同时为了更高精度地监测滑坡群的变形和蠕变，可增设人工识别标记点4，结合原位识别标记点3进行滑坡群的综合动态监测。
其次，调试高性能广角红外相机8的角度和拍照效果，检验信号传输装置9的工作性能，确保通过高性能广角相机8角度和高度的调整能够覆盖被监测的滑坡群中的所有原位识别标记点3和人工识别标记点4。通过gprs/cdma无线网络18将信号传输装置9和信号接收装置10相连接，建立现场测试1与数据分析中心2的信息传输，使得信号传输装置9将现场高性能广角红外相机8拍摄的高分辨率照片实时、连续地传回数据分析中心2，若遇到特殊天气条件，则高性能广角红外相机8启动红外拍摄功能，进而实现全天候动态监测。
数据分析中心2在准备阶段需人工调试软件参数，对信号接收装置10接收的照片二值化的软件进行调试，即对二值化过程中灰度阀值的选取，比例尺设置和数据分析项目等参数信息进行对比分析选取，进而确定照片处理效果最佳的各个参数值。软件调试完成后可自动进行滑坡群的监测，即软件系统可自行将信号接收装置10接收的高分辨率现场监测图片进行二值化处理，图像的二值化使得图像数据量减少，凸显出照片中的轮廓信息，提取由识别标记点和监测区域地形地貌共同构成的基于微细观滑坡群的二值化图像，该二值化图像中线条的角度、闭合曲线的形态、曲线相交特点等微观信息与滑坡的坡形走向、局部轮廓、峰面交汇等宏观特征相一致，计算、统计并保存二值化图像中的特征信息。通过对比分析不同时间段、不同气候条件下由各识别标记点和区域地形条件共同构成的基于微观结构参数的二值化图像的特征，比较识别标记点、闭合曲线、曲线相交点等的位移偏差，进而确定二值化图中微细结构异常区，进一步反应出监测区域滑坡群的宏观稳定状态，在此基础上可以判断被监测的滑坡群局部和整体是否有所蠕变和滑动。通过数据分析中2的计算软件，设立微观结构参数异常的预警值，若自动监测的过程中二值化图微细结构特征变化引起的结构参数超过该预警值，则及时触发地质灾害预警装置。同时数据分析中心监测信息的分析结果可通过手机app插件实现动态查询。