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　　【摘要】：滑坡是我國常見的地質災害，它可以中斷交通、堵塞江河、掩埋村莊、摧毀廠礦，給人民的生命財產造成重大損失。滑坡的監測和預報是成功避讓滑坡災害的重要手段。目前，邊坡地表變形監測是滑坡監測中應用最廣泛的監測方法，但現有的大地測量法、GPS法和儀表法不同程度上存在儀器昂貴、專業化程度高、監測成本高、內業工作量大等缺點。 數字圖像測量是近些年來興起的變形測量技術，它是采用圖像采集設備作為數據來源，在計算機上使用圖像分析技術獲取目標變形值的測量方法。與傳統的變形量測手段相比，該法具有測量迅速、安全、獲取信息量大、多點同時測量、數據存儲可靠等優點。 針對以上問題，本文提出了采用普通數碼相機獲取邊坡的后緣張拉裂縫圖像，然后在計算機上使用數字圖像分析技術對邊坡位移進行圖像測量，從而獲取邊坡在某一時刻的任意位置的位移值的方法；另一方面，為了方便對大量邊坡位移監測數據進行有效管理和分析，建立了邊坡異動數據庫；最后，為了掌握邊坡的未來移動趨勢和坡壞時間，在邊坡位移監測數據的基礎上建立了多種滑坡預測預報模型，能夠對未來某時刻的邊坡位移值以及邊坡失穩時刻做出預報。 本文按照以上研究思路展開以下3個方面的工作： 1) 邊坡位移的圖像測量 根據邊坡圖像的特點，在綜合比較了多種圖像算法的基礎上，提出了基于數字攝影和圖像分析技術的邊坡位移圖像測量方法，并使用Matlab平臺開發了相應的處理程序，建立了邊坡位移圖像監測子系統；并將該系統應用于邊坡開挖模型試驗當中，對系統的適用性進行了驗證，分析了邊坡在開挖條件下的破壞過程，對圖像測量結果的影響因素進行了討論； 2) 邊坡異動數據庫 對數據庫管理系統進行了系統設計和數據庫設計，探討了開發邊坡異動數據庫的關鍵技術，并以此為依托，在邊坡開挖試驗變形監測數據的基礎上，使用Microsoft Access建立了邊坡圖像數據庫和邊坡異動數據庫，并用Delphi開發了數據庫應用程序，對邊坡監測過程中獲得的邊坡各個變形階段的圖像數據、位移數據進行集中管理，自動繪制邊坡變形時程曲線； 3) 基于位移參數的滑坡預測預報 系統地研究了兩種滑坡預測預報模型，使用Matlab開發了相應的預報程序，并將其應用于邊坡開挖模型試驗及清江庫岸茅坪滑坡的變形預測；分析比較了這兩種預測模型的精度；研究了建模數據的維數對預測精度的影響。 【關鍵詞】：邊坡 監測 預報 數字圖像測量 數字攝影 圖像分析
【學位授予單位】：鄭州大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：TU45
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2006.142173
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 緒論8-16
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 邊坡監測技術現狀及存在的問題9-10
• 1.3 數字攝影與圖像分析技術10-11
• 1.4 邊坡監測信息管理系統11-13
• 1.5 邊坡變形預測與失穩預報13-14
• 1.6 論文研究思路及內容14-16
• 第2章 邊坡位移的數字圖像測量方法研究16-40
• 2.1 數字圖像測量原理16-24
• 2.1.1 數字圖像的基本概念16-18
• 2.1.2 物體的圖像尺度與實物尺度換算原理18
• 2.1.3 圖像分析基本原理18-24
• 2.2 邊坡坡腳開挖試驗24-27
• 2.2.1 試驗方法25-27
• 2.3 試驗圖像的數字圖像測量27-39
• 2.3.1 邊坡裂縫圖像的特點27-28
• 2.3.2 邊坡裂縫圖像測量算法28
• 2.3.3 圖像處理程序編制28-29
• 2.3.4 試驗圖片處理結果29-38
• 2.3.5 測量結果影響因素分析38-39
• 2.3.6 邊坡位移圖像測量方法適用性討論39
• 2.4 本章小結39-40
• 第3章 邊坡異動數據庫40-50
• 3.1 系統設計40-41
• 3.1.1 數據庫功能分析40
• 3.1.2 數據庫功能模塊設計40-41
• 3.2 數據庫設計41-42
• 3.2.1 數據庫需求分析41
• 3.2.2 數據庫邏輯結構設計41-42
• 3.3 數據庫開發關鍵技術研究42-46
• 3.3.1 數據訪問技術42-45
• 3.3.2 SQL45
• 3.3.3 代碼封裝技術45-46
• 3.4 數據庫系統界面46-49
• 3.4.1 圖像管理46-47
• 3.4.2 圖像處理47-49
• 3.4.3 監測記錄49
• 3.5 本章小結49-50
• 第4章 基于位移的滑坡預測預報50-68
• 4.1 關于滑坡預測預報的基本問題50-53
• 4.1.1 預測預報參數監測點的選擇50
• 4.1.2 滑坡變形的階段及判別50-52
• 4.1.3 滑坡預報的分類52-53
• 4.2 滑坡短臨預報模型53-57
• 4.2.1 GM(1，1)灰色預測模型53-56
• 4.2.2 Pearl模型56-57
• 4.3 滑坡預測預報子系統開發57
• 4.4 工程實例及模型試驗變形模擬預測57-67
• 4.5 本章小結67-68
• 第5章 結論與建議68-70
• 5.1 主要結論68-69
• 5.2 展望69-70
• 致謝70-71
• 參考文獻71-75