en
×

分享给微信好友或者朋友圈

使用微信“扫一扫”功能。

引用本文: 温经林,张小军,侯杉山,张世佳,黄家新,蔡璋 . 2024. 边坡雷达在临湖露天矿山边坡监测中的应用[J]. 矿产勘查,15(S1): 219-226.

Citation: Wen Jinglin,Zhang Xiaojun,Hou Shanshan,Zhang Shijia,Huang Jiaxin,Cai Zhang. 2024. Slope radar application in slope monitoring of lakeside open pit mine[J]. Mineral Exploration,15(S1):219-226.

作者简介:

温经林,男,1988年生,博士,高级工程师,主要研究方向为矿山安全技术及应用;E-mail:392386324@qq.com。

通讯作者:

张小军,男,1988年生,高级工程师,研究方向为矿山安全;E-mail:773860952@qq.com。

中图分类号:TU413

文献标识码:A

文章编号:1674-7801(2024)s1-0219-08

DOI:10.20008/j.kckc.2024s1035

参考文献
Zheng X T, Yang X L, Ma H T, Ren, G W, Zhang K L, Yang F, Li C. 2018. Integrated Ground-based SAR interferometry, terrestrial laser scanner and corner reflector de forming experiments[J]. Sensors, 18(12): 4401.
参考文献
Zyl J V, Kim Y J.2014.合成孔径雷达极化理论及应用[M]. 北京: 国防工业出版社.
参考文献
罗来林, 蔡璋, 马凯, 杨天鸿, 杨博. 2021. 城门山铜矿临湖开采高陡边坡在线安全监测系统建设研究[J]. 现代矿业, 37(7): 217- 223, 232.
参考文献
马海涛, 张亦海, 于正兴. 2021. 滑坡速度倒数法预测模型加速开始点识别及临滑时间预测研究[J]. 岩石力学与工程学报, 40 (2): 355-364.
参考文献
祁广禄, 唐绍辉, 林毅斌, 潘懿, 王旭. 2020. 基于合成孔径雷达的边坡监测预警研究[J]. 矿业研究与开发, 40(2): 104-108.
参考文献
秦宏楠, 马海涛, 于正兴. 2020. 地基SAR技术支持下的滑坡预警预报分析方法[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 45(11): 1697- 1706.
参考文献
秦秀山, 张达, 曹辉. 2017. 露天采场高陡边坡监测技术研究现状与发展趋势[J]. 中国矿业, 26(3): 107-111.
参考文献
任贵文, 温经林, 黄全荣, 尹永明. 2022. 多源遥感技术在滑坡灾害应急救援中的应用[J]. 中国安全生产科学技术, 18(S1): 31-36.
参考文献
谭清燕, 罗来林, 吴国华, 王晟, 蔡璋. 2019. 三面环湖的凹陷露天矿采区防洪技术研究[J]. 铜业工程, 5: 41-44, 60.
参考文献
童星, 徐鹏, 韩岭, 杨彪, 严丽英. 2024. 无人机三维建模技术在露采矿山动态储量监测中的应用[J]. 矿产勘查, 15(2): 303-310.
参考文献
万忠明, 王亚文, 范子义. 2022. 无人机倾斜摄影技术在边坡监测中的应用[J]. 测绘通报, (6): 170-172.
参考文献
韦忠跟. 2017. 边坡雷达技术在露天矿滑坡预测预报中的应用[J]. 煤矿安全, 48(1): 77-80.
参考文献
吴星辉, 马海涛, 张杰. 2019. 地基合成孔径雷达的发展现状及应用 [J]. 武汉大学学报(信息科学版), 44(7): 1073-1081.
参考文献
向娟, 陈占锋, 范文臣. 2019. 考虑渗流作用的城门山铜矿临湖露天开采边坡稳定性研究[J]. 金属矿山, (1): 163-167.
参考文献
徐瑞聪, 张亦海, 马海涛, 于正兴, 张朝辉, 李江, 韩诗利 . 2022. S-SAR M 边坡雷达在露天矿山中的监测预警应用研究[J]. 中国安全生产科学技术, 18(S1): 104-110.
参考文献
杨天鸿, 王赫, 董鑫, 刘飞跃, 张鹏海. 2020. 露天矿边坡稳定性智能评价研究现状、存在问题及对策[J]. 煤炭学报, 45(6): 2277- 2295.
参考文献
尹永明, 邹江湖, 李华汐, 温经林, 张小军. 2023. 南方雨季环境下地基合成孔径雷达在露天矿山边坡监测中的应用[J]. 中国安全生产科学技术, 19(S1): 55-59.
参考文献
张亦海, 于正兴, 温经林, 马海涛 . 2021. 边坡雷达变形图与航测模型配准方法及应用[J]. 岩石力学与工程学报, 40(S1): 2817- 2825.
目录contents

    摘要

    为分析某临湖露天矿山边坡稳定性,借助边坡雷达对临湖露天边坡实时监测,基于合成孔径雷达差分干涉测量技术获取边坡变形信息,采用无人机对边坡进行航测,获取临湖边坡表面影像数据和数字高程模型,将 SAR 图像与地形数据进行几何映射三维匹配。监测结果显示,目前主要形变区域位于西部边坡 -10 m到58 m,分析该区域边坡位移变化趋势,表明边坡整体处于相对稳定状态,近期大规模滑坡风险不大。实践表明边坡雷达监测系统具有高适用性和可靠性,能够有效判别边坡稳定性状态,识别潜在滑坡区域等,对临湖边坡的安全高效开采具有重要的现实意义。

    Abstract

    In order to analyze the stability of a lakeside open-pit mine slope, real-time monitoring of the lakeside open-pit slope is achieved using slope radar. Deformation information of the slope is obtained based on the differential interferometric measurement technology of synthetic aperture radar. A drone is used for aerial photography of the slope to obtain surface image data and digital elevation models of the lakeside slope, and SAR images are geometrically matched with topographic data in 3D. The monitoring results show that the main deformation area is currently located on the western slope from -10 m to 58 m. Analysis of the slope displacement trend in this area indicates that the slope is in a relatively stable state and does not pose a risk of large-scale landslides in the short term. Practice shows that the slope radar monitoring system has high applicability and reliability, can effectively determine the stability status of the slope, identify potential landslide areas, etc. , and has important practical significance for the safe and efficient mining of the lakeside slope.

  • 0 引言

  • 随着中国露天矿产资源的持续性开发活动,高陡边坡的数量呈现不断攀升趋势,由此引发的边坡稳定性问题及其导致的滑坡灾害事件日趋严峻。据统计资料显示,仅 2001—2007 年期间,中国金属与非金属露天矿山发生边坡坍塌的安全事故总计达到了1951例,此类事故占比达到了全部安全事故总数的15%,并且造成了累计高达3605人的伤亡损失(杨天鸿等,2019)。同时,2017 年全国非煤矿山较大事故统计显示边坡滑塌事故起数和死亡人数在事故总数中排名第 3(国家安全生产监督管理总局,2007)。可见,露天矿边坡稳定性问题是露天矿安全生产的重要问题,对于保障矿山的安全生产、提高经济效益具有至关重要的理论和现实意义。

  • 除了深入研究边坡失稳机理及滑坡灾害成因,科学的边坡变形监测预警手段非常重要。通过精准的监测手段实时监控边坡变形的动态情况,并借助先进的数据分析手段,实现对潜在滑坡风险的有效预测与及时预警(秦秀山等,2017韦忠跟,2017祁广禄等,2020秦宏楠等,2020),可以从源头上防范和控制边坡安全事故的发生。

  • 随着高新技术的迅猛演进,以地面遥感、航空遥感及卫星遥感为核心的边坡稳定性监测体系持续优化升级。当前,在滑坡监测领域的遥感技术应用主要包括摄影测量学、激光位移探测技术、三维激光扫描技术、雷达干涉测量技术以及全球定位系统(GPS)监测技术等多元手段。其中,边坡雷达在这一系列遥感技术中独树一帜,其对周边环境干扰的低敏感度以及能够提供连续无缝的空间覆盖能力尤为突出。这些特性使得边坡雷达在长期整体滑坡动态监测方面展现出了显著的优势,为实现高精度、全天候、大范围的滑坡体形变监测提供了有力的技术支撑,有效提高了滑坡预测时间的准确性 (马海涛等,2021张亦海等,2021任贵文等,2022)。

  • 边坡坡体中地下水的存在极大地降低了边坡的稳定性,水的长期作用对边坡稳定性存在较大影响,某临湖露天开采矿山三面环湖,地表水体发育、地下涌水量大,复杂的工程地质、水文地质条件极大地影响了矿山边坡安全(谭清燕等,2019向娟等,2019罗来林等,2021)。为此,本研究以该临湖露天边坡作为工程案例,采用边坡雷达对临湖露天矿山边坡进行实时在线监测,通过分析监测数据变化并结合矿山开采实际情况,研究临湖边坡形变趋势,提前发布预警信息,确保矿山安全高效开采。

  • 1 工程背景

  • 某临湖露天开采矿山位于江西省九江市柴桑区境内,直距九江市 18 km。矿区地理坐标东经 115°48′,北纬 29°42′。矿山东南方向现有公路直接通达柴桑区,北面与长江相距 6.5 km。矿区位于长江中下游,地势低平,濒临湖泊,西瑞昌河流过,贯穿区内,由西向东经赛湖流向长江,属江河湖泊水网区。城门山铜矿采矿场位于丘陵和湖滨区、长江中下游昌河流域,除南部丘陵外,矿区被赛湖、城门湖环抱(图1),湖泥作为边坡的顶部地层,广泛分布于露天采坑的北部区域,绝大部分矿体位于侵蚀基准面以下(谭清燕等,2019)。该矿地处亚热带湿热气候区,湿润多雨,年平均降雨量 1420 mm,最大降雨量2165.7 mm。该矿岩石松软、破碎,地表水体发育、地下涌水量大,工程地质、水文地质条件极为复杂。该矿采用露天开采方式,矿山生产规模为 396 万 t/a,目前矿区最高台阶标高为+120 m,坑底标高为-142 m,境界上口尺寸为 1100 m×1160 m(EW× SN),随着开采深度加大,露天采坑面积将越来越大,矿区将向外围扩展,矿区东北部将直接与赛湖相邻,湖水对边坡的影响不可忽视。

  • 目前主要在矿区西北侧进行凹陷式露天开采,生产台阶为:采坑北部-82 m 台阶、采坑东部-94 m 台阶、采坑西部-106 m 台阶、采坑南部-94 m 台阶。采坑南部自上而下形成+98~-130 m 共计 228 m 的整体边坡,其中-82 m以上已靠帮,采坑南部现状边坡角为 19°;采坑北部自上而下形成+48~-130 m 共计 178 m 的整体边坡,其中-94 m 以上已靠帮,采坑北部现状边坡角为 16°;采坑西部自上而下形成 +32~-130 m 共计 162 m 的整体边坡,其中-94 m 以上已靠帮,采坑西部现状边坡角为 25°;采坑东部自上而下形成+52~-130 m 共计 182 m 的整体边坡,其中-34 m 以上已靠帮,采坑东部现状边坡角为 21°,矿山露天开采过程中留设了安全平台和清扫平台。矿山露天开采采区边坡现状如图2所示。

  • 图1 采区周边水系情况

  • 图2 露天开采边坡现状图

  • 矿体走向近东西,走向长为 160~1040 m,倾向北,倾角为 10°~40°,矿体平均厚度约 30 m。矿体赋存标高为+78~-493 m,埋藏浅,覆盖层不厚,易于露天开采。对于该矿影响其西侧临湖边坡稳定性的主要因素有以下 2 个方面原因(罗来林等, 2021):首先是岩体破碎程度与风化作用。南部露天矿边坡的接触角砾岩和复合成因角砾岩组成分复杂,结构比较松散,力学性质较差,而其他组成露采边坡的岩组则受到严重的亚热带湿热环境下的风化作用影响,原岩力学性质大幅降低,上部风化层岩石多呈松散、碎软状,边坡稳定性较差。其次是水的作用与构造破碎带,该矿采矿场三面环湖,湖泥作为边坡的顶部地层,绝大部分矿体位于侵蚀基准面以下,对边坡稳定性影响大,西侧边坡部分台阶并段后整体坡度较大,局部出现裂缝,且长期降雨作用下局部边坡冲刷沟槽明显。

  • 2 边坡雷达技术及原理

  • S-SAR M-III 型边坡雷达监测预警系统,简称矿用边坡雷达,是由中国安全生产科学研究院和中安国泰(北京)科技发展有限公司研发的中国首套国产化边坡雷达。矿用边坡雷达由系统硬件、数据采集软件和监测预警软件组成,其中系统硬件主要由控制柜、直线扫描轨道、雷达主机,以及数据处理电脑、瞄准镜等配件组成(图3)。其中,雷达分系统能够实现快速收发大宽带电磁波信号:轨道分系统主要负责承载雷达进行高精度且平稳的直线运动从而实现方位孔径合成:供电与控制分系统可以提供整个雷达系统所需电力,并且可以进行实时全局控制工作;数据存储系统负责数据的快速存储与交互;控制软件分系统可以将采集数据进行处理,提取形变信息并进行深度分析。

  • S-SAR M-III型边坡雷达监测预警系统的基本原理是基于地基合成孔径雷达差分干涉测量技术获取被测区域变形信息,原理如图4(吴星辉等, 2019任贵文等,2022)。通过地基合成孔径雷达技术,在距离向利用脉冲压缩实现高分辨率,在方位向通过波束锐化实现高分辨率,从而获取观测区域的二维高分辨率图像。通过差分干涉测量技术,把同一目标区域、不同时间获取的序列二维高分辨率图像结合起来,利用图像中各像素点的相位差反演获得被测区域的亚毫米级变形信息。再利用网络远程控制系统实现全天候自动监测,当边坡变形值和变形速率达到设定的预警级别时,发出灾害预警信息。

  • 图3 S-SAR M-III 型边坡雷达

  • 图4 雷达干涉测量工作原理图

  • a—电磁波干涉原理图;b—差分干涉测量示意图

  • 和传统的GPS、全站仪等传统手段相比,边坡雷达具有大范围连续覆盖、非接触式远程、全天时全天候实时监测等优点。S-SAR M-III型边坡雷达工作频段为 Ku波段,主要技术参数如下:①最大监测距离可达 5 km;②监测形变的精度可达 0.1 mm,成像分辨率(距离向 0.3 m,方位向 4 mrad);③监测范围角度水平 120°、垂直 60°;④监测周期 1~10 min; ⑤工作温度-45~+60°C;⑥防护等级IP66。

  • 3 监测方案实施

  • 3.1 边坡雷达布设

  • 2023年12月1日上午,在城门山铜矿周边进行 S-SAR M-III 型边坡雷达架设选址,该套系统监测精度可达亚毫米级。综合考虑视角、供电、稳定等因素,轨道雷达布置在矿坑东帮中部(东侧+38 m平台),靠近矿山原有 MaptekSen-try 监测房(图5),对矿坑西帮、南部、北部边坡进行实时监测,主要监测范围水平120°、竖直方向监测角度±30°,矿山监测范围为边坡底部标高-142 m至边坡顶部标高+58 m,雷达监测近距设置为200 m,监测远距设置为1300 m。

  • 3.2 无人机航测建模

  • 无人机航拍测绘原理是利用无人机搭载的相机或传感器,通过空中飞行获取地面的影像和数据,进而生成地图、模型或测量结果的一种测绘方法(万忠明等,2022童星等,2024)。为更好地对临湖边坡进行监测,采用无人机航测获取临湖露天边坡的影像数据和高程模型,先后选取露天边坡观景台和观景台后方山顶作为起飞点,对环湖边坡进行了航测,共飞行了4架次,无人机航测数字高程模型如图6a 所示。通过空间几何关系算法将雷达监测的变形云图与三维地形进行匹配(图6b),可以快速定位变形云图中某点在实际边坡中的位置,实现直观的监测效果。

  • 图5 监测系统布设情况示意图

  • 图6 雷达监测数据与三维模型精确匹配结果

  • a—三维地形图;b—雷达监测数据与三维地形匹配效果

  • 4 临湖边坡变形监测数据分析

  • 4.1 变形位移分析

  • 边坡雷达监测预警系统中位移点云图颜色差异表示不同位移信息(图7),其中红色表示边坡向靠近雷达方向形变,位移量为正值;蓝色表示边坡远离雷达方向形变,位移量为负值。边坡雷达系统能够直观显示边坡表面位移变化情况,进而识别潜在危险区域和预警滑坡。边坡累积位移量和位移曲线是滑坡预测的重要判断标准,尤其是累积位移曲线是判断滑坡进入临滑阶段的有效依据。当滑坡进入临滑阶段时,位移曲线呈现下凹的抛物线形态,边坡出现加速变形(Zyl and Kim,2014;Zheng et ai.,2018;祁广禄等,2020

  • 边坡雷达监测预警系统从 1 月 24 日开始正常运行,本文利用2024年2月1日—2024年3月31日,共计 60 天的数据,在此期间边坡雷达运行稳定,数据采集正常,采集率达到 98.6%,且干涉成像效果良好。针对位移点云图中的主要形变区,结合矿山工程地质条件及现场实际情况圈定1个重点监测区域Ⅲ(图7),区域Ⅲ位于西部边坡-10~58 m 边坡面。在重点监测区域Ⅲ选取一个监测点A绘制累计位移曲线,如图8 所示,随着时间推移,监测区域累积位移量一直呈上升趋势发展,至 3月 15日累计变形量达到31.39 mm,之后趋于稳定,经现场核查,边坡表面出现裂缝和小型滑塌,现场核查如图9所示,随着汛期与雨季的到来,临湖边坡滑坡风险进一步增加,应加强监督和人工巡检。

  • 图7 临湖边坡变形云图

  • 图8 区域Ⅲ累积位移变形曲线

  • 图9 区域Ⅲ现场核查照片

  • a—区域ⅢA点;b—区域ⅢB点

  • 4.2 降雨对边坡稳定性影响

  • 降雨等气象条件对边坡稳定性具有重要影响,是诱发滑坡的主要因素之一。降雨渗入边坡使岩土体软化,然后裂缝扩展,直至滑动面贯通,最终导致边坡岩体失稳破坏(徐瑞聪等,2022尹永明等, 2023)。矿区2—3月份共有5次较强降雨,2月份降雨量 72.6 mm,3 月份降雨量 183.1 mm。由图7 边坡变形云图可知,出现 2 个较大的负变形量区域Ⅰ 和区域Ⅱ,其中区域Ⅰ位于采场西部边坡-94 m~-82 m,区域Ⅱ位于采场西部边坡-58 m~+14 m,2 个区域变形量明显比周边区域要大,累计最大形变量为465.97 mm,负值为远离雷达方向位移量,表明持续降雨可能造成边坡局部冲刷严重(祁广禄等, 2020),据矿山现场安全员核查,现场局部确实有冲沟、变形较明显,如图10所示。

  • 图10 区域Ⅱ现场核查照片

  • a—区域ⅡC点;b—区域ⅡD点

  • 5 结论

  • (1)2 月 1 日—3 月 15 日,临湖边坡重点监测区域Ⅲ(-10 m~58 m边坡面)累计位移量总体呈上升趋势,但累积位移曲线未出现明显的加速变形,整体形变量相对较小(31.39 mm);3月15日—3月底,累计位移曲线趋于稳定,表明目前边坡整体尚处于相对稳定状态,近期不具有大规模滑坡风险。

  • (2)以临湖露天开采边坡为工程背景,采用边坡雷达对边坡进行实时在线监测,通过分析部分区域监测数据与现场核查,验证了边坡雷达监测系统的适用性与可靠性。

  • (3)边坡雷达在临湖露天采场投入使用以来,对临湖边坡进行了全天候、全天时、高精度在线监测,准确获取重点危险区域的变形数据,判别边坡变形趋势,预警滑坡的可能性,对矿山的安全生产发挥了关键的作用。

  • 注释

  • ① 国家安全生产监督管理总局.2007. 金属非金属露天矿山大中型边坡稳定性调查报告[R].

  • 参考文献

    • Zheng X T, Yang X L, Ma H T, Ren, G W, Zhang K L, Yang F, Li C. 2018. Integrated Ground-based SAR interferometry, terrestrial laser scanner and corner reflector de forming experiments[J]. Sensors, 18(12): 4401.

    • Zyl J V, Kim Y J.2014.合成孔径雷达极化理论及应用[M]. 北京: 国防工业出版社.

    • 罗来林, 蔡璋, 马凯, 杨天鸿, 杨博. 2021. 城门山铜矿临湖开采高陡边坡在线安全监测系统建设研究[J]. 现代矿业, 37(7): 217- 223, 232.

    • 马海涛, 张亦海, 于正兴. 2021. 滑坡速度倒数法预测模型加速开始点识别及临滑时间预测研究[J]. 岩石力学与工程学报, 40 (2): 355-364.

    • 祁广禄, 唐绍辉, 林毅斌, 潘懿, 王旭. 2020. 基于合成孔径雷达的边坡监测预警研究[J]. 矿业研究与开发, 40(2): 104-108.

    • 秦宏楠, 马海涛, 于正兴. 2020. 地基SAR技术支持下的滑坡预警预报分析方法[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 45(11): 1697- 1706.

    • 秦秀山, 张达, 曹辉. 2017. 露天采场高陡边坡监测技术研究现状与发展趋势[J]. 中国矿业, 26(3): 107-111.

    • 任贵文, 温经林, 黄全荣, 尹永明. 2022. 多源遥感技术在滑坡灾害应急救援中的应用[J]. 中国安全生产科学技术, 18(S1): 31-36.

    • 谭清燕, 罗来林, 吴国华, 王晟, 蔡璋. 2019. 三面环湖的凹陷露天矿采区防洪技术研究[J]. 铜业工程, 5: 41-44, 60.

    • 童星, 徐鹏, 韩岭, 杨彪, 严丽英. 2024. 无人机三维建模技术在露采矿山动态储量监测中的应用[J]. 矿产勘查, 15(2): 303-310.

    • 万忠明, 王亚文, 范子义. 2022. 无人机倾斜摄影技术在边坡监测中的应用[J]. 测绘通报, (6): 170-172.

    • 韦忠跟. 2017. 边坡雷达技术在露天矿滑坡预测预报中的应用[J]. 煤矿安全, 48(1): 77-80.

    • 吴星辉, 马海涛, 张杰. 2019. 地基合成孔径雷达的发展现状及应用 [J]. 武汉大学学报(信息科学版), 44(7): 1073-1081.

    • 向娟, 陈占锋, 范文臣. 2019. 考虑渗流作用的城门山铜矿临湖露天开采边坡稳定性研究[J]. 金属矿山, (1): 163-167.

    • 徐瑞聪, 张亦海, 马海涛, 于正兴, 张朝辉, 李江, 韩诗利 . 2022. S-SAR M 边坡雷达在露天矿山中的监测预警应用研究[J]. 中国安全生产科学技术, 18(S1): 104-110.

    • 杨天鸿, 王赫, 董鑫, 刘飞跃, 张鹏海. 2020. 露天矿边坡稳定性智能评价研究现状、存在问题及对策[J]. 煤炭学报, 45(6): 2277- 2295.

    • 尹永明, 邹江湖, 李华汐, 温经林, 张小军. 2023. 南方雨季环境下地基合成孔径雷达在露天矿山边坡监测中的应用[J]. 中国安全生产科学技术, 19(S1): 55-59.

    • 张亦海, 于正兴, 温经林, 马海涛 . 2021. 边坡雷达变形图与航测模型配准方法及应用[J]. 岩石力学与工程学报, 40(S1): 2817- 2825.

图1 采区周边水系情况
图2 露天开采边坡现状图
图3 S-SAR M-III 型边坡雷达
图4 雷达干涉测量工作原理图
图5 监测系统布设情况示意图
图6 雷达监测数据与三维模型精确匹配结果
图7 临湖边坡变形云图
图8 区域Ⅲ累积位移变形曲线
图9 区域Ⅲ现场核查照片
图10 区域Ⅱ现场核查照片

相似文献

  • 参考文献

    • Zheng X T, Yang X L, Ma H T, Ren, G W, Zhang K L, Yang F, Li C. 2018. Integrated Ground-based SAR interferometry, terrestrial laser scanner and corner reflector de forming experiments[J]. Sensors, 18(12): 4401.

    • Zyl J V, Kim Y J.2014.合成孔径雷达极化理论及应用[M]. 北京: 国防工业出版社.

    • 罗来林, 蔡璋, 马凯, 杨天鸿, 杨博. 2021. 城门山铜矿临湖开采高陡边坡在线安全监测系统建设研究[J]. 现代矿业, 37(7): 217- 223, 232.

    • 马海涛, 张亦海, 于正兴. 2021. 滑坡速度倒数法预测模型加速开始点识别及临滑时间预测研究[J]. 岩石力学与工程学报, 40 (2): 355-364.

    • 祁广禄, 唐绍辉, 林毅斌, 潘懿, 王旭. 2020. 基于合成孔径雷达的边坡监测预警研究[J]. 矿业研究与开发, 40(2): 104-108.

    • 秦宏楠, 马海涛, 于正兴. 2020. 地基SAR技术支持下的滑坡预警预报分析方法[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 45(11): 1697- 1706.

    • 秦秀山, 张达, 曹辉. 2017. 露天采场高陡边坡监测技术研究现状与发展趋势[J]. 中国矿业, 26(3): 107-111.

    • 任贵文, 温经林, 黄全荣, 尹永明. 2022. 多源遥感技术在滑坡灾害应急救援中的应用[J]. 中国安全生产科学技术, 18(S1): 31-36.

    • 谭清燕, 罗来林, 吴国华, 王晟, 蔡璋. 2019. 三面环湖的凹陷露天矿采区防洪技术研究[J]. 铜业工程, 5: 41-44, 60.

    • 童星, 徐鹏, 韩岭, 杨彪, 严丽英. 2024. 无人机三维建模技术在露采矿山动态储量监测中的应用[J]. 矿产勘查, 15(2): 303-310.

    • 万忠明, 王亚文, 范子义. 2022. 无人机倾斜摄影技术在边坡监测中的应用[J]. 测绘通报, (6): 170-172.

    • 韦忠跟. 2017. 边坡雷达技术在露天矿滑坡预测预报中的应用[J]. 煤矿安全, 48(1): 77-80.

    • 吴星辉, 马海涛, 张杰. 2019. 地基合成孔径雷达的发展现状及应用 [J]. 武汉大学学报(信息科学版), 44(7): 1073-1081.

    • 向娟, 陈占锋, 范文臣. 2019. 考虑渗流作用的城门山铜矿临湖露天开采边坡稳定性研究[J]. 金属矿山, (1): 163-167.

    • 徐瑞聪, 张亦海, 马海涛, 于正兴, 张朝辉, 李江, 韩诗利 . 2022. S-SAR M 边坡雷达在露天矿山中的监测预警应用研究[J]. 中国安全生产科学技术, 18(S1): 104-110.

    • 杨天鸿, 王赫, 董鑫, 刘飞跃, 张鹏海. 2020. 露天矿边坡稳定性智能评价研究现状、存在问题及对策[J]. 煤炭学报, 45(6): 2277- 2295.

    • 尹永明, 邹江湖, 李华汐, 温经林, 张小军. 2023. 南方雨季环境下地基合成孔径雷达在露天矿山边坡监测中的应用[J]. 中国安全生产科学技术, 19(S1): 55-59.

    • 张亦海, 于正兴, 温经林, 马海涛 . 2021. 边坡雷达变形图与航测模型配准方法及应用[J]. 岩石力学与工程学报, 40(S1): 2817- 2825.