同济大学教授建立起滑坡多源传感器网络立体观测体系

近日，在国家973计划项目“西部山区大型滑坡致灾因子识别、前兆信息获取与预警方法研究”的支持下，我校测绘与地理信息学院刘春教授带领的“滑坡多源传感器网络立体观测研究”课题团队圆满完成，获验收专家组“优秀”的结论。

众所周知，我国是一个地质灾害多发的国家，常见的地质灾害就有12类、48种，其中崩塌、滑坡、泥石流等斜坡岩土体运动灾害，地面塌陷、地面沉降、地面开裂（地裂缝）等地面变形灾害频发多发，今年6月24日四川茂县叠溪镇新磨村发生的山体高位垮塌，造成河道堵塞2公里，100余人被掩埋。 “面对大型滑坡，围绕时间长度、空间维度和精度等，我们需要解决测什么、怎么测、测了怎么用的问题。”刘春介绍，首先当然要探测到灾害前兆迹象，观测其变化规律，这就要求我们充分利用高空卫星、低空无人机及地面多源传感器三位一体的探测模式，构建出一套合适的理论与方法，其中包括：研究致灾前兆的早期探测及多源传感器网络协同强化观测；基于统一时空基准，构建满足点线面、多时空尺度、多分辨率覆盖的高精度可靠的智能传感器网络；实现历史数据与现时观测数据的联合处理方法，建立观测数据质量控制模型和校验支持。“空-天-地-内多源异构立体观测网络达到国际领先水平是我们努力的目标。”刘春告诉记者。 据悉，课题组将工作分为两个阶段，其中前三年集中开展观测装置、网络的构建及数据采集，内容包括传感通讯网络集成开发、地面传感器选择、野外GPS测量、野外传感网布设，无人机、卫星及地面传感器埋设齐上阵。器利之后，刘春教授团队协同土木工程学院黄雨教授团队展开滑坡同化分析、集成化滑坡模型分析等工作，制作出区域滑坡敏感性图、滑坡稳定性图，开展滑坡动态模拟及预警工作。“我们制作的这张图是目前世界上首张1km分辨率的中国滑坡隐患分布图，并为国际同行广泛引用”，刘春说。 就无人机而言，课题组选用的是自主研发的灾害监测无人机——多光谱低空航阵列系统，它具有测绘级光路设计、高解析度透镜、0.5微米畸变差精准对焦等特异功能，有着高效透射本领、高感光度大面积成像等本领，它还自带生态信息航摄仪，可以自主完成智能测绘、自适应航路规划、多机协同作业，采集测绘级精度的生态信息，完成自动化生态数据分析与应用。 在这些强大设备的支撑下，课题组在四川理县西山村，丹巴县甲居藏寨、梭坡乡，中江县冯店垮梁子，茂县叠溪镇新磨村等滑坡隐患开展了连续多年的观测。甲居藏寨为首届“中国最美乡村”第一名，旅者说：“夜里的细雨过后，早晨的甲居，天空蔚蓝、河谷蜿蜒、轻纱缭绕于茂密的树林间，一座座美丽的藏寨若隐若现‘漂移’其间。我们站在二楼的平台上放眼山峦溪谷，炊烟袅袅、雾云飘荡，一幢幢藏寨楼阁犹如仙境般的悬挂在云雾中，若幻若真，真可谓‘别有天地非人间’。”但谁知道，这片美丽的房舍却站在一个巨大的滑坡体上。“甲居藏寨所处山坡是一个特大型堆积层古滑坡”，刘春说，经过治理后，现在已经稳定了。“像理县西山村的滑坡预警，我们充分发挥了卫星的高精度、对形变高敏感性、数据量积累丰富的特性，同时发挥多平台的融合优势，对滑坡体进行多尺度、多种时段检测，及时作出预警，为有效治理这片滑坡带提供有力支撑。”团队成员陆平博士说。

甲居藏寨（来源：成都门户网）

课题组在5年里构建了大型滑坡多时间、多维度、多精度的点、线和面监测与滑坡致灾因子相结合的协同监测的理论和技术方法，解决并实现了滑坡精细化地表监测、地表和内部传感器关联、监测数据远程通讯和监测时空信息平台的有效集成；给出了一套针对多源立体观测数据的联合处理方法，实现了对多类型滑坡的形变场、蠕变模式、稳定性和隐形滑坡前兆等的计算和识别，建立了立体监测下不同滑坡类型致灾因子的判别准则，解决了对地观测条件下坡体内部形变场反演的问题；完成了西部山区典型大型滑坡长时间序列实验与交叉验证研究，形成了大型滑坡立体监测和分析处理作业的科学引导。

西山村传感器野外安装

研究过程中，课题组构建了一套大型滑坡体原位观测组网理论与自适应控制方法，并在理县西山村滑坡得到应用；提出卫星数据处理技术、无人机联合数据处理方法、内部形变场反演等综合处理方法；提出多源传感器观测数据协同优化方法、基于数据同化技术的滑坡多源观测数据集成分析技术以及滑坡动态演化和预警模型。

近年来，课题组获得10项国家自然科学基金项目资助，发表论文33篇，其中SCI检索31篇，受理专利2项。“可喜的是，形成了一支中青年滑坡遥感监测研究团队”，刘春说。

丹巴野外考察

刘春老师在朋友圈上说：“历时5年，项目今天以优秀的成绩交了答卷，风风雨雨，学生也换了几茬，感谢所有为这个课题做出过努力的老师和学生，其实我们才是刚开始！”