基于分布式CCD/GPS的矿区沉陷灾害动态监测融合算法研究

According to the disadvantages of traditional methods of mining subsidence, the dynamic monitoring method based on distributed CCD/GPS sensors for mining subsidence is proposed. This method, which can collect data dynamically and continuously, can forecast serious mining subsidence disasters in good time. Real-time algorithm is the key technology of this method..On the theories of fractal and Rodrigues, the fusion algorithm of dynamic monitoring for mining subsidence disasters by using distributed CCD/GPS sensors is proposed. The main contents of this project including: according to the DEM (Digital Elevation Model) of mining area and the information of feature points, the fractal signatures of sample image and the whole image will be built; And the stereo matching algorithm based-on fractal signatures and the position information provided by GPS will be studied; On the basis of stereo matching, the rapid position algorithm based-on bi-Rodrigues and the position information provided by GPS will be studied furthermore; the relative orientation algorithm based-on bi-Rodrigues and the position information provided by GPS will be studied chiefly. The deformation detection of base station and its elements inversion calculation of absolute orientation will be also studied chiefly. And the monitoring system can be revised autonomically..The researches of this projects will endeavour to provide a novel observation method and data processing theories for mining subsidence disasters monitoring.

针对当前矿区沉陷灾害监测方法的局限性，本项目提出基于分布式CCD/GPS的矿区沉陷灾害动态监测方法。该方法具有连续、动态监测的功能，可及时预报严重的矿区沉陷灾害。实时的数据处理算法是该方法的核心技术。.以分形技术和Rodrigues为理论基础，本项目主要进行所提方法的数据处理算法研究。主要研究内容：根据矿区三维数字模型与预测的特征点信息，建立样本图像和整体图像的分形特征，进而结合基准点的GPS定位信息，进行基于分形特征与GPS定位信息融合的立体像对匹配算法研究；在立体像对匹配的基础上，进行基于双Rodrigues与GPS定位信息融合的立体快速定位算法研究；重点研究基于双Rodrigues与GPS定位信息融合的立体相对定向模型，以及基于双Rodrigues和GPS定位信息反演CCD绝对定向参数，实现监测系统的自动化修正。.该项目的研究可为矿区沉陷灾害动态监测提供新的技术手段和理论支持。

基于GPS/CCD多传感器数据融合的立体动态监测方法是解决地质灾害减灾/防灾问题的重要途径之一。项目主要研究了该方法的数据融合与处理算法，主要研究内容和取得的研究成果如下：. （1）规划了基于分布式CCD/GPS组合传感器的灾害动态监测总体方案，细化了课题研究内容，完成了实验平台坐标测定的基础理论研究。针对BDS MEO卫星全周期精密定轨难的问题，项目组提出了基于星基测控站的定轨方案，推导并给出了基于三频技术的MEO精密定轨模型，该方法实现了BDS MEO导航星的全周期定轨，绝大多数时间定轨精度优于4m，水平方向的精度优于2.5m，垂直方向的精度优于3.5m。给出了多元大气层和等温层对蒙气差影响的理论模型，分析了该误差对GPS定位精度的影响；. （2）提出了基于分形特征与GPS定位信息融合的快速立体像对匹配算法。初步解决了利用GPS测量的先验信息，利用形态特征的自相似性特性，结合鞍点特征提取方法，拟合目标的分维形态规律，从而实现对目标影像的快速特征提取与匹配；. （3）推导并建立了基于罗德里格斯（Rodrigues）与GPS定位信息的绝对、相对定向模型，基于双Rodrigues与GPS 定位信息的CCD 立体监测模型。实验结果表明：利用该立体监测模型计算得到的目标三维坐标与利用徕卡TCA 2003全站仪测定的结果之间的较差均达到毫米级，具体情况为x方向小于4.3mm，y方向小于3.7mm，z方向小于5.5mm，结果说明该立体算法可满足较高精度的灾害及形变监测要求；. （4）在地质灾害的预防与减灾中，对地质灾害的监测预测是十分必要的。推导并建立了基于综合优化GM(1,1)的形变预测模型、灰线性加权非等距GM(1,1)形变预测模型、基于Markov理论的GM(1,1)形变预测优化模型。实验计算表明：基于优化GM(1,1)新模型比基于传统GM(1,1)原模型预测精度更高，模型和预测的结果更稳定；建立灰线性加权非等距GM(1,1)形变预测模型时，应根据建模数据的不同进行讨论，分析比较建立最优的预测模型；优化的灰色Markov模型的预测值残差中误差达到1.5071mm。所有这些预测模型均可达到mm级的预测精度，可为地质灾害的监测预测提供理论支持。