面向海量北斗变形监测数据的站点健康诊断自动化技术

doi:10.11988/ckyyb.20240019

长江科学院院报 ›› 2024, Vol. 41 ›› Issue (10): 201-205.DOI: 10.11988/ckyyb.20240019

面向海量北斗变形监测数据的站点健康诊断自动化技术

刘运才¹(), 侯诚², 刘卫其¹, 史俊波²(), 邹进贵²

¹ 中国南水北调集团中线有限公司天津分公司,天津 300393
² 武汉大学测绘学院,武汉 430079

收稿日期:2024-01-08 修回日期:2024-06-03 出版日期:2024-10-01 发布日期:2024-10-25
通讯作者: 史俊波(1984-),男,湖北天门人,教授,博士,主要从事GNSS高精度定位研究。E-mail:jbshi@sgg.whu.edu.cn
作者简介:
刘运才(1990-),男,天津市人,工程师,主要从事水工建筑物监测的研究工作。E-mail:844481654@qq.com
基金资助:
国家自然科学基金项目(42274050); 测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费项目(2023年)

Automated Health Diagnosis Technology for Stations with Massive BDS Deformation Monitoring Data

LIU Yun-cai¹(), HOU Cheng², LIU Wei-qi¹, SHI Jun-bo²(), ZOU Jin-gui²

¹ Tianjin Branch, China South-to-North Water Diversion Middle Route Corporation Limited, Tianjin 300393,China
² School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China

Received:2024-01-08 Revised:2024-06-03 Published:2024-10-01 Online:2024-10-25

摘要/Abstract

摘要：

2021年南水北调中线工程天津干线建立了包含102个国产北斗监测站点的沉降监测系统,每天新增约6.4 GB的原始观测数据和2 125个沉降监测结果。工程距离跨度大,人工巡检效率低,难以快速、及时地对监测站点的健康状况进行诊断。为解决此问题,提出了一种面向海量北斗变形监测数据的站点健康诊断自动化技术。利用多路径误差是否长期大于阈值、沉降序列是否发生突变,实现对北斗监测站点周围观测环境和稳定性的及时诊断,以较低的人力成本实现对北斗监测站点周围植被生长变化和土质沉陷异常变化的快速分析和诊断。

关键词: 海量数据, 北斗变形监测, 自动化技术, 站点健康诊断, 南水北调中线工程

Abstract:

The Tianjin mainline of the South-to-North Water Diversion Project established a settlement monitoring system in 2021, which includes 102 domestically produced BDS (BeiDou Satellite) monitoring stations. Approximately 6.4 GB of raw observation data and 2 125 settlement monitoring results are added daily. Due to the large span of the project and the consequent low efficiency of manual inspections, it is difficult to quickly and promptly diagnose the health status of monitoring stations. To address this issue, we propose an automated health diagnosis technology for stations with massive BDS deformation monitoring data. By assessing whether the multi-path error exceeds a threshold for a long time and whether the subsidence patterns change abruptly, we can timely diagnose the observation environment and stability around BDS monitoring stations. This enables rapid analysis and diagnosis of vegetation growth changes and abnormal soil subsidence changes around BDS monitoring stations at a lower manpower cost.

Key words: massive data, BDS deformation monitoring, automation technology, station health diagnosis, middle route of South-to-North Water Diversion Project

中图分类号:

TH862电动单元组合仪表

刘运才, 侯诚, 刘卫其, 史俊波, 邹进贵. 面向海量北斗变形监测数据的站点健康诊断自动化技术[J]. 长江科学院院报, 2024, 41(10): 201-205.

LIU Yun-cai, HOU Cheng, LIU Wei-qi, SHI Jun-bo, ZOU Jin-gui. Automated Health Diagnosis Technology for Stations with Massive BDS Deformation Monitoring Data[J]. Journal of Yangtze River Scientific Research Institute, 2024, 41(10): 201-205.

图/表 6

图1 海量数据自动化分析流程

Fig.1 Automated process for analyzing massive data

图2 北斗沉降监测站点分布与精度统计

Fig.2 Distribution and precision statistics of BDS subsidence monitoring stations

图3 4个监测点12个月的多路径误差时间序列

Fig.3 Time series of multi-path error over 12 months at four monitoring stations

图4 4个站点12个月的沉降时间序列

Fig.4 Time series of subsidence over 12 months at four monitoring stations

图5 多路径误差序列变化和植被生长变化情况

Fig.5 Variations in multipath error and vegetation growth in the sequence

图6 监测点和基准站的沉降时间序列及基准站沉降前后现场

Fig.6 Subsidence time series at monitoring station and base station, as well as on-site images of base station before and after subsidence

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面向海量北斗变形监测数据的站点健康诊断自动化技术

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