沉降观测数分析及可视化方法探讨

1、沉降观测数据分析及可视化方法探讨（文献综述）1 前言在测绘工程的实践和科学研究活动中， 变形监测占有重要的地位。 工程建筑物的兴建，从施工开始到竣工，以及建成后整个运营期间都要不断地监测，以便掌握变形的情况，及时发现问题，保证工程建筑的安全。如人类开发自然资源的活动会破坏地壳上部的平衡，造成地面变形，这种变形需要长期监测，以便采取措施控制其发展，保证人类正常的生产和生活。沉降监测是预防和控制沉降有力的手段，为了保证建筑物的正常使用寿命和建筑物的安全性，并为以后的勘察设计施工提供可靠的资料及相应的沉降参数，地面沉降监测和建筑物沉降观测的必要性和重要性愈加明显。沉降观测是基础，沉降分析是手段，沉降

2、预报是目的，沉降观测数据处理的过程就是进行沉降分析和预报的过程。科学、准确、及时的分析和预报变形情况对工程建筑物的施工运营管理极为重要。GIS软件具有强大的数据处理和图形编辑功能，利用 GIS软件处理 沉降传测数据为沉降变形数据快速、准确高效的处理、预测分析和可视化提供有效使用的方法和途径，为决策提供有效支持。2研究现状目前，变形监测数据处理与预报已越来越受到社会的普遍关注，各级政府部门及主管部门对此问题十分重视，诸多学术组织，如国际大地测量协会（ IAG）,国际测量师联合 会（FIG）,国际岩石力学协会（ISRM、国际矿山测量协会（ISM）等等，经常定期召开 专业会议进行学术交流和研究对策。

3、经过广大测量科技工作者和工程技术人员近30 年的共同努力， 在变形监测领域取得了丰硕的理论研究成果。 随着计算机技术的飞速发展， GIS 软件的功能也日益强大，将其卓越的数据处理和图像编辑能力应用到沉降数据分析来实现 可视化已得到充分重视。2.1 国内外现有变形分析模型综述变形的分析、建模以及科学的预测是变形监测的重要内容。变形分析通常包括变形的几何分析和物理解释两部分。变形的几何分析是对变形体的形状和大小作几何描述，它是通过一定的数据处理方法进行数据的分析研究处理，最后估计出变形模型的参数，其任务在于描述变形体变形的空间状态和时间特征; 而变形的物理解释则是由几何分析得到确定的变形模型，其任

4、务是确定变形体的变形和变形原因之间的关系，从而解释变形的原因。目前，国内外进行变形分析的方法很多，主要有多元回归分析方法、时间序列法、灰色系统理论、人工神经网络、小波分析法等。（ 1）多元回归分析方法作为一种传统的变形分析方法，一直是人们建立变形体变形量与相关因素之间数学关系的常用方法。在工程建筑物的变形分析中可用于建立位移量与某些相关因素间的数学相关关系，建立回归方程。它是一种静态的变形分析方法，它所应用的变形观测数据处理是一种静态的数据处理方法，所建立的模型是一种静态模型。多元回归分析有利于建立变形量与各个不同影响因子之间的关系，所建立的荷载一变形之间关系的数学模型能直接的反映出变形体的变

5、形量与影响因素之间的相关关系，是目前比较广泛的变形成因分析方法。（ 2）时间序列的变形分析模型。时间序列分析是20 世纪 20 年代后期开始出现的一种现代数据处理方法，是系统辨识与系统分析的重要方法之一，是一种动态的数据处理方法。时序分析法作为一种动态分析方法，顾及了变形在时间上的相互依赖性以及变形的继续性，建立的数学模型能客观的反映变形体的变形特征，也有利于作出变形的物理解释。时序模型要求时间序列必须是零均值和平稳的，因此其应用范围受到限制。当应用到非平稳时序时， 则须进行预处理，而所研究的系统与预处理有很大关系，这时模型不能较好地揭示系统的动态特性。当前一般认为采用动态数据系统法或趋势函数

6、模型加上时间序列分析模型的组合建模法较好，前者是把建模作为寻求随机动态系统表达式的过程来处理，而后者则是将非平稳相关时序转化为平稳时序，两者的模型参数都聚集了系统输出的特征和状态，因此可以对变形进行解释和预报。（ 3）灰色系统理论是由我国的邓聚龙教授在20 世纪 80 年代提出来的，它是用来解决信息不完备系统的数学方法。灰色系统理论是一种非线性时间序列预测方法，它研究的是贫信息建模，提供了贫信息情况下解决系统问题的新途径。它把一切随机过程看作是在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程，用数据生成的方法，将杂乱无章的数据整理成规律性较强的数据后再作研究。随着灰色理论与其他软计算方法的结合，应用的

7、范围进一步扩展。 1995 年黄育平提出用 Fuzzy 规则进一步提高灰色预测控制的精度， 1997 年，苏叶庆提出一种灰色神经网络，将GM（1， 1）和神经元网络结合。同时，翁庆昌提出用基因算法辨识模糊灰色系统。由于变形体的变形受多种因素的影响，其发展变化具有模糊性和不确定性，利用灰色系统理论有利于在观测数据样本不大的情况下，通过对数据进行规律生成，建立变形量之间以及变形量与影响因素之间的变形模型，从而反映出变形体的变形规律。组合预测模型成为变形分析研究的重要领域，章传银、张正禄教授将灰色理论与时序分析相结合，建立变形体的动态模型ARM A实现了分析理论和时序分析理论的互补，能更好地进行变形

8、体的预测分析。4)人工神经网络作为一种非线性理论发展迅速。它可以模拟人脑自组织、自学习、自适应，能适应系统复杂多变的动态特性; 有很强的容错能力，它可以从不完善的数据和图形中通过学习做出判断; 在处理信息复杂、推理不明确的问题时，能有独特的优越性，因此在变形数据处理以及分析预报方面应用很广泛。利用人工神经网络可以在变形体变形原因复杂的情况下，通过对变形体的变形量以及影响因素样本的网络训练，发掘出变形体的变形量之间，以及各影响因素之间的高度非线性映射关系，从而反映复杂变形体变形的内在特性。将小波分析与人工神经网络相结合的小波神经网络组合预报方法，将人工神经网络与专家系统相结合建立工程的变形分析与

9、预报的神经网络专家系统也极具前景。（ 5)小波理论作为多学科交叉的结晶在科研和忠诚中被广为研究与应用。小波变换被誉为“数学显微镜”他能从时频域的局部信号中有效地提取信息。利用离散小波变换对变形监测数据进行分解和重构，可有效的分离误差，能更好地反映局部变形特征和整体变形趋势。与傅立叶变换相似，小波变换能探测周期性的变形。小波的多分辨分析和神经网络的学习逼近能力相结合，建立小波神经网络组合预报模型，可用于线性和非线性系统的 变形预报。2.2 沉降数据可视化研究现状随着计算机技术的飞速发展， GIS 逐渐应用于多个领域的建模和决策支持，如城市管理、区域整治等领域。利用 GIS 可以通过地形的测量数据

10、建立数字高程模型，进行地形分 析，从而实现沉降数据的可视化，辅助决策。目前，国内外进行变形分析可视化的方法很多，主要有基于ArcGIS 平台的可视化，基于ArcGIS与ERDAS IMAGINE勺可视化,基于 ArcView平台的可视化，应用 ActiveX 与 Surfer 的可视化，基于Mapinfo 平台的可视化等。(1)基于ArcGIS平台的可视化。采用ArcGIS对地面沉降进行模拟与三维显示，能够 得出更加直观的三维图形。将数据进行整理之后使其在ArcMa计加载，并创建TIN,再利用ArcGIS中的ArcScene模块管理GIS数据，进行三维分析、创建三维要素以及建立具有三 维场景属

11、性的图层，进而进行沉降分析。(2)基于ArcGIS与ERDASMAGINE的可视化。ArcGIS作为世界上应用最广泛的 GIS软件之一，可完成大量矢量数据、影像数据的管理，并对多种数据进行融合、转换和建立拓扑关系等。ERDAS IMA GINE不但精于处理栅格数据，而且处理矢量数据的功能也十分 强大， 特别是与 ArcGIS 数据格式的无缝兼容， 可以不经转换地读取、 查询、 检索 ArcGIS 生 成的Coverage , Grid , Shapefile , SDE矢量数据，非常方便地进行跨平台数据处理 和数据交换，并提供了多种动态观察功能，从而高效快捷地创造一个虚拟三维真实世界。在Arc

12、GIS中建立高精度DEM ,采用陆地卫星ETMM象制作的正射影像作为三维表面的纹理信息，结ERDAS IMAGINE好的三维显示功能，在自定义的投影坐标系统下，通过DEM口遥感正射影像的叠加，实现三维地形可视化。(3)基于ArcView平台的可视化。ArcView是美国ESR公司开发研制白桌面制图和 GIS次 件，支持多种数据格式，除具有操作和管理空间数据的一般功能外，还提供强大的核心功能扩展。将沉降数据引入和创建后，绘制沉降过程线图和沉降展开线，进而生成等沉降线 和立体模型，还可进行沉降分析和预测。(4)应用ActiveX与Sufer的可视化。Sufer软件是Golden公司开发的，可用来绘

13、制 各类等值线图，该软件提供了可嵌入编程的Automation接口 ,通过V献VB.NE改入式编程实现在客户程序界面中快速实现等值线图的绘制功能，并结合AutoCAD Voloview Express显示图形的功能，对图形进行实时平移和缩放、保存、打印等功能。(5)基于Mapinfo平台的可视化。Vertical Mapper提供了等高线、剖面线和立体模 型生成等功能，结合MapBasic!行模块化开发实现地图分析和图形处理功能。其他可视化方法诸如利用 IDL 语言能够将强大的数据处理与图形显示完美结合起来的特点进行编程，方便快捷地将原始的地面沉降数据用二维或三维的图形显示出来，并结合 相关的

14、计算分析，得到预测分析结果，从而实现了地面沉降的可视化研究。3结语随着变形理论的深入研究与发展，沉降观测数据的分析方法不只是传统的变形监测数据处理方法就是对各期的观测数据分别进行平差，并在此基础上采用多元回归分析法或时间序列分析法等。而是综合运用多种模型，并对模型之间的结果进行比较，得出最佳分析模型。建筑物的设计的复杂和施工难度的增加对变形监测提出了更高的要求，预报分析也显得尤为重要，因此在进行预报时应综合考虑多种信息，提高预报的准确性。GIS具有强大数据分析能力和图形编辑功能，为沉降数据管理可视化提供了途径。通过软件自身功能或嵌入式功能开发可实现沉降可视化，直观展现变形特性，并辅助决策。总之

15、，沉降数据分析是工程过程中的重要工作，只有准确分析沉降数据，并借助 GIS 软件实现可视化，才可为决策者提供直观有效的决策依据，保证工程施工的安全进行。参考文献1 张正禄等 . 工程的变形监测分析与预报M. 北京：测绘出版社 .2007.11.2尹晖.变形分析与预报方法综述J.东北测绘，2000, 1(23),10-12.3 邓聚龙 . 灰色系统理论教程 M . 武汉 : 华中理工大学出版社， 1991.4 文鸿雁等 . 基于小波变形分析模型J. 桂林工学院学报. 1999,4(19)， 339-343.5 叶斌 . 变形模型的分析研究以及变形的预测 D . 上海：同济大学6周卫.利用ArcV

16、iew实现地面沉降数据的处理和可视化J.南京建筑工程学院学报，2001,4:82-1007 李莉，周美玉. 基于 ArcView 实现地形可视化 J. 铁路地理信息系统专集 ,2001,9(2)8 陈永奇，吴子安，吴中如 . 变形监测分析与预报M . 北京：测绘出版社， 1998.9 周卫，基于 MATLAB 的灰色系统沉降预测J. 测绘通报， 2002,6:56-5810 文鸿雁，张正禄. 小波分析与傅立叶变换相结合在探测周期性变形中的应用 M . 北京：测绘通报.2004(04):153-157.11成微，岳建平.V瞅入式编程在地面沉降信息处理中的应用M.北京：测绘通报，2009(11):49-51.12徐占华，陈晓玲，李毓湘 .基于ArcGIS与ERDAS IMAGIN的三维地形可视化M.武汉：测绘信息与工 程,2005,30(1),3-4.13 LUO， Z.C., CHEN,Yong-qi, LIU,Y.X. Monitoring the