利用地面雷达图像确定滑坡滑动方向的操作方法：以露天采矿为例

《Landslides》：Operational determination of landslide sliding direction using ground radar images: a case study in open-pit mining

基于地面InSAR的露天矿滑坡主滑向CDD-T方法研究|内蒙古露天矿南坡验证显示该方法通过图像累积差异度时间分析结合OpenCV和模拟退火算法，以46.15%高拟合率准确识别正北滑动方向，83.3% GNSS点与地质模型位移矢量云验证吻合度。

　　

摘要

滑坡的主要滑动方向是露天采矿中坡度稳定性分析和灾害预防的核心参数，这一课题对采矿工程和地质科学都至关重要。现有的确定主要滑动方向的方法主要集中在理论创新（如数学模型、数值模拟）或实验室测试上。然而，露天矿山的岩石应力状态和滑动机制与自然滑坡有所不同，这些方法在实际采矿场景中缺乏足够的验证，也无法与现场监测实践相结合——从而导致在应用于露天矿山滑坡时出现不准确的情况。因此，迫切需要一种专门针对露天矿山的方法，该方法能够直接利用现场监测数据。在这里，我们展示了一种利用地面干涉合成孔径雷达（InSAR）监测图像来确定露天矿山滑坡主要滑动方向的新方法。该方法引入了“图像累积差异度-时间”（CDD-T）概念，用于量化变形区域子区域图像的时空差异。它结合了OpenCV技术、图像相似性算法（通过模拟退火进行筛选）以及均匀图像分割。然后，我们提取每行/列中累积差异度最大的子区域的中心坐标进行线性拟合，并选择拟合直线中占比最高的一条作为主要滑动方向。与传统方法不同，这种方法避免了对理论假设的过度依赖，并直接与现场雷达监测数据相结合。该方法应用于内蒙古某露天矿山的南坡，识别出主要滑动方向为正北方向——这一结果由一条拟合直线（F4 = 120°）支持，该直线占所有拟合结果的46.15%。通过83.3%的GNSS监测点和真实3D地质模型的位移矢量云图的验证，确认了该方法与实际位移方向的一致性。这种数据驱动的方法填补了传统理论方法在工程应用方面的空白，为露天采矿中的坡度稳定性分析和滑坡灾害预防提供了实用的技术支持。