CC BY
25
ЭКОЛОГИЯ
УДК: 528.482
ВЛИЯНИЕ АТМОСФЕРНЫХ УСЛОВИЙ И ГЕОМЕТРИИ СЕТИ НА РЕЗУЛЬТАТЫ ГЕОДЕЗИЧЕСКИХ НАБЛЮДЕНИЙ
Х.Д. Аль Фатин, Х.М. Хатум, Х.М. Шокер, О.А. Колесник
Развитие высотного строительства, строительства плотин и подземных сооружений привели к необходимости автоматизированного и непрерывного мониторинга деформаций. Новые задачи заключаются в создании и изучении схем мониторинга. В то же время атмосферные условия, например, такие, как атмосферная рефракция, аддитивная постоянная и смещение масштабного коэффициента, играют важную роль, влияя на результаты измерений. Моделирование деформационного процесса намного упрощает мониторинг и повышает его эффективность. Кроме того, благодаря сочетанию результатов трекинговых и мониторинговых обследований, можно получить информацию о состоянии и поведении деформируемых объектов. Использование лазерного сканирования актуально на сегодняшний день, однако многие параметры, включая расстояние и угол падения, влияют на измерения и накладывают некоторые ограничения на использование этого метода. Рассматривается влияние вышеперечисленных факторов на наблюдения, проводимые роботизированным или традиционным тахеометром и лазерным сканером.
Ключевые слова: мониторинг деформаций, атмосферная рефракция, аддитивная постоянная, смещение масштабного коэффициента, анализ деформаций, моделирование, роботизированные тахеометры, лазерное сканирование.
Введение. Совершенствование технологий наблюдения за деформациями грунтов привело к увеличению комбинаций геодезических приборов и геотехнических устройств для автоматизированных систем мониторинга, что обуславливает рост потребностей в компоновке и анализе создаваемых структур [1-5]. Совершенствование технологий характеризуется полной автоматизацией, непрерывными измерениями, высокой точностью и надежностью результатов [6-10]. Понимание физического процесса, приводящего к деформации, играет первостепенную роль в расчетной схеме устройства контроля и должно учитываться и применяться в комплексе с геометрией и
чувствительностью наблюдательной сети. Такое сочетание делает выбор наиболее подходящих датчиков, их расположения и плотности наиболее надежным и может рассматриваться как "умное решение". К примеру, расположение датчиков или целей должно охватывать точки, где прогнозируются наибольшие или критические деформации [11-15], в то время как близость опорных точек должна основываться на изучении границ области деформации. Прогнозирование деформации в дополнение к требуемой точности измерения - вот на чём основывается идея определения допусков и погрешностей. При мониторинге деформаций следует изучить все источники ошибок, чтобы дифференцировать их на важные и незначительные. Это также оказывает влияние на схемы мониторинга и распределение датчиков-целей.
Среди геодезических приборов наиболее подходящими для полностью автоматизированного и непрерывного мониторинга являются ГНСС и роботизированные тахеометры с автоматическим распознаванием целей [16] (например, Leica TM30). К сравнительно новым геодезическим методам относятся лазерное сканирование [17-22] и радарная интерферометрия с синтезированной апертурой (InSAR). Однако необходимы дальнейшие исследования и усовершенствования, чтобы свести к минимуму ограничения этих методов - например, неспособность к непрерывному сбору данных. Геодезические методы дают информацию об абсолютных и относительных смещениях (разности координат), из которых могут быть получены поля напряжений и деформаций объекта мониторинга. Таким образом, изучение поведения исследуемого объекта полностью обеспечивается геодезическими съемками. Но эти исследования в ряде случаев экономически невыгодны и недостаточно точны. К примеру, использование ГНСС вблизи высотных зданий или зданий со стеклянными фасадами влияет на точность измерений из-за многолучевости.
Геотехническое оборудование также используют в системах мониторинга. На него оказывают влияние температура, давление и константа конверсии. Поэтому калибровка геотехнического оборудования является обязательной. Однако будучи включенным в схему оно не может быть перепроверено или перекалибровано. Таким образом, данные, полученные с помощью геотехнического оборудования, являются ненадежными. Геотехническое оборудование имеет риск выхода из строя в течение всего срока службы сооружения. Кроме того, поскольку оценка качества данных возможна за счет избыточности данных, полученных геодезическими измерениями, такие результаты будут более надежны. Геодезические и геотехнические измерения дополняют друг друга, их сочетание позволяет обнаруживать сразу и относительные, и абсолютные деформации. Хороший пример, иллюстрирующий эти понятия, приведен в работе [23].
1. Влияние атмосферной рефракции. Все геодезические приборы подвержены риску воздействия на них атмосферных условий (изменения
плотности воздуха из-за изменений температуры, влажности и барометрического давления), что может приводить к следующему:
1) в случае измерения оптического направления изменчива рефракция вдоль линий визирования;
2) в случае измерений расстояний интерферометрическим радаром с синтезированной апертурой (InSAR) погрешности обусловлены различной скоростью распространения электромагнитных волн;
3) в случае ГНСС измерений возникает остаточная тропосферная задержка при больших перепадах высот между приемниками [24].
Влияние атмосферной рефракции - одна из старейших нерешенных проблем, влияющих на измерение углов и должна приниматься во внимание с целью уменьшения ее влияния [25-28]. Приближенное значение величины её влияния может быть определено уравнением
3,9(Ps2105) dT
Т2
dL
(1)
где £ - расстояние до цели, м; Р - атмосферное давление, мбар; Т - абсо-
dT
лютная температура, К; — - температурный градиент, перпендикулярен
dL
линии визирования, °С/т.
Объект исследования: станция метро в Эр-Рияде (Саудовская Аравия)
Измерения и обработка данных. Из табл. 1 видно, что изменение температуры не влияет на величину рефракции так сильно, как изменение температурных градиентов. И следует отметить, что этот эффект гораздо более серьезен, когда большие температурные градиенты вблизи тахеометра, нежели, когда они ближе к цели. Поэтому при принятии решения о местоположении тахеометра следует принимать во внимание этот важный критерий.
Таблица 1
Рефракционные эффекты, обусловленные изменением температурных
№ в (м) Р (тЬ) Т га Т сю йТМЬ 6 (т)
1 1000 1013 20 293,15 0,05 0,023
750 1013 20 293,15 0,05 0,013
500 1013 20 293,15 0,05 0,006
250 1013 20 293,15 0,05 0,001
1' 1000 1013 30 303,15 0,05 0,021
750 1013 30 303,15 0,05 0,012
500 1013 30 303,15 0,05 0,005
250 1013 30 303,15 0,05 0,001
2 1000 1013 20 293,15 0,1 0,046
750 1013 20 293,15 0,1 0,026
500 1013 20 293,15 0,1 0,011
250 1013 20 293,15 0,1 0,003
Окончание табл. 1
2' 1000 1013 30 303,15 0,1 0,043
750 1013 30 303,15 0,1 0,024
500 1013 30 303,15 0,1 0,011
250 1013 30 303,15 0,1 0,003
3 1000 1013 20 293,15 0,15 0,069
750 1013 20 293,15 0,15 0,039
500 1013 20 293,15 0,15 0,017
250 1013 20 293,15 0,15 0,004
3' 1000 1013 30 303,15 0,15 0,064
750 1013 30 303,15 0,15 0,036
500 1013 30 303,15 0,15 0,016
250 1013 30 303,15 0,15 0,004
На рис. 1 (а, Ь) графически показано, как рефракция увеличивается из-за двух важных факторов: расстояния и температурных градиентов. Кроме того, формула показывает, что погрешность возрастает пропорционально квадрату расстояния, а это значит, что тахеометр должен находиться как можно ближе к контролируемым сооружениям или объектам.
а
Рис. 1. Эффекты рефракции: а - при Т=20 °С и Р=1013 мбар; б - при Т=30 С и Р=1013 мбар
Результаты. Следует отметить, что ежедневное усреднение результатов мониторинга может свести к минимуму циклические эффекты рефракции, но это исключает возможность мониторинга в реальном времени, что на данный момент является основной проблемой. Таким образом, предыдущие наблюдения должны стать основой для моделирования и прогнозирования циклических эффектов рефракции. В противном случае возрастет вероятность больших ошибочных смещений, а затем и ложных сигналов.
На станции метро в Эр-Рияде были изучены эффекты атмосферной рефракции и установлено, что эти эффекты очень малы, но все же необходимо учитывать их для обеспечения оптимальной точности результатов. Измерение расстояний значительно меньше зависит от атмосферных условий, чем определение направлений или углов. Например, изменение температуры воздуха на 1 °С приводит к изменению расстояний примерно на 1 промилле. Поэтому мониторинг должен зависеть от измерений расстояний (уклонов) гораздо больше, чем от наблюдений направлений (углов).
На рис. 2 показано расположение тахеометра, а также опорных и контрольных точек. Результаты, приведенные в табл. 2, доказывают, что геометрия распределения опорных и контрольных точек существенно не зависит от эффектов атмосферной рефракции из-за небольших расстояний между тахеометром и призмами. Например, при градиенте температуры (dL/dT), равном 0,15, давлении Р=1013 мбар и температуре Т=35 °С, максимальные погрешности оказываются равными 1,3, 1,1 и 1 мм только для 3 точек, однако для всех остальных 24-х точек погрешность составляет менее 1 мм и стремится к нулю.
и
Рис. 2. План участка и поперечное сечение станции метро, подлежащей мониторингу
Таблица 2
Рефракционные эффекты на участке наблюдений
Марк # Расстояние «8» (м) е0.05(м) ео.1(м) ео.15(м)
Яе/ 17 124,9716 0,0003 0,0006 0,0010
Яе/ 5 90,9071 0,0002 0,0003 0,0005
Яе/ 6 44,6809 0,0000 0,0001 0,0001
ЯеГ 7 48,7836 0,0000 0,0001 0,0001
Яе/ 8 73,7315 0,0001 0,0002 0,0003
Яе/12 105,8241 0,0002 0,0005 0,0007
Яе/15 67,9761 0,0001 0,0002 0,0003
Яе/16 144,4442 0,0004 0,0009 0,0013
М-Р1 35,5878 0,0000 0,0001 0,0001
М-Р2 50,3499 0,0001 0,0001 0,0002
М-Р3 70,2902 0,0001 0,0002 0,0003
М-Р4 82,0501 0,0001 0,0003 0,0004
М-Р5 98,6977 0,0002 0,0004 0,0006
М-Р6 113,8116 0,0003 0,0005 0,0008
М-Р7 129,9093 0,0004 0,0007 0,0011
М-Р8 100,3853 0,0002 0,0004 0,0006
М-Р9 85,6403 0,0002 0,0003 0,0005
М-Р10 72,3705 0,0001 0,0002 0,0003
Окончание табл. 2
М-Р11 59,4849 0,0001 0,0001 0,0002
М-Р12 47,0196 0,0000 0,0001 0,0001
М-Р13 37,5118 0,0000 0,0001 0,0001
М-Р14 100,3460 0,0002 0,0004 0,0006
М-Р15 115,0794 0,0003 0,0006 0,0008
М-Р16 86,3063 0,0002 0,0003 0,0005
М-Р17 76,0771 0,0001 0,0002 0,0004
М-Р18 62,3032 0,0001 0,0002 0,0002
М-Р19 54,8818 0,0001 0,0001 0,0002
Объект исследования: плотина Дукана (Ирак)
Геодезическая сеть для мониторинга плотины Дукан в Ираке [29-30] является хорошим примером влияния атмосферной рефракции и температуры на точность мониторинга. Чтобы свести к минимуму эти влияния, сеть была спроектирована так, чтобы позволять проводить измерения с высокой точностью, а геометрия геодезической сети была спроектирована на основе стандартов, принятых в Ираке [31]. На рис. 3,а показано, что опорные точки в геодезической сети фиксируются вне зоны влияния плотины для того, чтобы оставаться стабильными, и чтобы принять их в качестве контрольных ориентиров, не подверженных деформации плотины.
Рис. 3. Спроектированная сеть для плотины Дукан
Измерения и обработка данных. Из уравнения (1) следует, что погрешность наведения увеличивается пропорционально измеренному рассто-
янию и градиенту температуры. Поэтому сеть проектируется с коротким расстоянием между опорными точками и контрольными отметками. На рис. 3,б показано, что максимальное расстояние между точками LR2-LR3 составляет 503 м, а максимальное расстояние между точкой B и 12 - 208 м. Сеть спроектирована в такой геометрии для того, чтобы получить максимально возможную точность с наименьшим влиянием атмосферной рефракции и температурных градиентов.
Результаты. Для получения оптимальной точности и минимизации ошибок наблюдения деформации плотины мы наблюдали контрольные точки А и В несколько раз из разных опорных точек - L1, L2, L3, LR1, LR2 и LR3 - с целью получения наилучшей точности позиционирования А и В. Этот режим наблюдения использовался для обеспечения достоверности результатов путем проверки положения точек А и В, зная, что эти точки находятся очень близко к плотине и подвержены риску деформации. Следует отметить, что геология точек А и В была проверена на устойчивость, но при мониторинге опорные точки также должны рассматриваться как деформируемый объект и всегда должны проверяться для обеспечения наилучшей точности.
2. Исследование аддитивной константы и смещения масштабного коэффициента
Аддитивная константа роботизированного тахеометра (или любого электрооптического дальномера, по сути) - это постоянное смещение измеряемых расстояний, вызванное отклонением (смещением) электрического источника, или "нуля", от вертикальной оси прибора. [32-33]. Существует также устойчивое смещение в призме, возникающее в результате преломления при прохождении сигнала через призменное стекло. Эти смещения объединяются для данной пары устройство/отражатель. Все расстояния, измеренные затем через эту пару, должны быть скорректированы на основе этих смещений.
Масштабная погрешность роботизированного тахеометра может быть вызвана рядом факторов, но в первую очередь обусловлена генератором и излучающими и приемными диодами [34]. Эта погрешность может быть определена либо путем прямой лабораторной калибровки (путем измерения частоты излучения, испускаемого прибором), либо путем сравнения измеренных расстояний со значениями, определенными более точным методом.
Поправка, применяемая к измеренным расстояниям для масштабной и аддитивной констант, находится с помощью уравнения
d' = SF х d, + awnM + а , (2)
obs EDM prism 5 V /
где dofa - измеренное расстояние, м; SF - масштабный коэффициент, применяемый к измеренному расстоянию; aEDM - аддитивная постоянная лазер-
ного дальномера; я - аддитивная постоянная призмы; d - скорректированное расстояние, м.
Поправка в масштабную и аддитивную константу оказываются исключительно императивны и фундаментальны, если заменить инструмент или призму. Их значение заключается в поддержании согласованности в пределах набора данных путем компенсации отличий между различными инструментами и призмами.
Объект исследования: станция метро в Эр-Рияде
Исследование было проведено тахеометром Leica TM50 перед использованием его в мониторинге деформации на станции метро в Эр-Рияде, призмы были протестированы для определения их аддитивной константы (смещения призмы).
Измерения и обработка данных
Измерения проводились в соответствии со схемой (рис. 4).
Рис. 4. Схема определения масштабной и аддитивной констант
В первоначальной конфигурации прибора и цели измеренные расстояния от тахеометра (TS1) составляли 500.000 м до вершины 1, 400.000 м до вершины P2 и 300.000 м до вершины P3. Замена призмы Р1 на призму Р4 изменила конфигурацию системы, и новое измеренное расстояние составило 500,010 м. Единственным параметром, который был изменен в связи с заменой призмы, было расстояние TS1-P4. Разница составила 0,010 м, поэтому призме Р4 следует присвоить аддитивную константу -0,010 м, чтобы сохранить согласованность с более ранними измерениями до этой точки.
При втором изменении конфигурации системы призма Р3 была заменена призмой Р5, а прибор TS1 был заменен на TS2. Призмы P2 и P4 не заменяли. Аддитивная постоянная призмы a_prism уже определена для P4, поэтому, основываясь на разнице расстояний, масштабный коэффициент и точность нового тахеометра могут быть определены на основе уравнения (2):
г ь Л
+ а ; b принимается равным 1
prism ' * г
d' = SFd, +
obs
- x--d
v 10б у
500 = 500,0116^ +
400 = 400,0014^ +
- х -■
106 1
500
+
- х--400
106
(-0,01) (0,000)
'500,0116 -Г '500,0105 л
А = , в = , X =
ч400,0014 -1, ч400,0004,
После решения системы уравнений:
500,0105 = 500,0116£Р-400,0004 = 400,0014£Р
0,9999990001 6,0003939587 -104
Итак, масштабный коэффициент = 0,999999 и х = 0,0006 .
Таким образом, стге2 = 0,6мм +1 -10-6 .
Призма Р3 была заменена на Р5 и после расчета вышеуказанных параметров показано, что призме Р5 должна быть присвоена аддитивная константа -0,010 м. Когда эти новые значения применяются к измеренным расстояниям, снова получаются правильные значения 500.000 м, 400.000 м и 300.000 м.
Результаты. Точность тахеометра, заявленного компанией, была проверена и признана достоверной. Этот метод модификации калибровочных значений позволяет системе подвергаться многочисленным изменениям измерительных приборов, не влияя на согласованность приведенных измерений, что значительно упрощает интерпретацию. Однако было решено использовать мини-призмы с "нулевым смещением", а также было проведено тестирование, чтобы избежать ошибок в период мониторинга в случае изменения цели.
3. Изучение влияния расстояния и угла падения на измерения лазерным сканером
В последние годы наземный лазерный сканер стал одним из самых мощных инструментов для проведения различных геодезических работ. Особенно примечательна его способность для зданий со сложной конфигурацией и объектов культурного наследия создавать из облака точек трехмерную виртуальную модель. Благодаря этому именно его предпочитают использовать в случаях создания 3D-моделей - из-за простоты использования, скорости и большого объема данных, которые он может получить [35].
На основании исследований атмосферного влияния, изложенных в первой части данной работы, было доказано, что на измерения, выполненные тахеометром на близком расстоянии (< 50 м), они не влияют, и точность измерений достигает субмиллиметров. Поэтому далее проанализируем влияние расстояния и угла падения на точность измерений наземным лазерным сканером (далее - НЛС), взяв для сравнения за основу результаты наблюдений тахеометром.
Изменение расстояния и угла падения были вызваны вращением НЛС. Следует отметить, что угол падения определяется как угол между лазерным лучом и вектором нормали [36].
Объект исследования: замок Баальбек (Ливан)
Объектом исследования в данном случае являлась южная стена большого двора храма Юпитера в замке Баальбек. Она характеризуется каменистой коричневой поверхностью, с основанием 53 м, высотой 12 м и шириной от 0,8 до 8,5 м. Измерения выполнялись НЛС Leica ScanStation P30 с угловой точностью 8" по горизонтали и вертикали, точностью измерения расстояний 1,2 мм + 10 ppm во всем диапазоне и точностью 3D-положения 3 мм на 50 м. Также использовался тахеометр Topcon OS-105, с 5" угловой точностью, 2мм + 2ppm и 3мм + 2ppm точностью определения расстояний в отражательном и безотражательном режимах соответственно.
Измерения и обработка данных. Измерения проводились в соответствии со схемой (рис. 5). Тахеометр Topcon использовался для создания и измерения точек сети и контрольных точек (CPs) (50*50 см), распределенных и закрепленных на стене. Наземные контрольные точки были измерены с 3-х опорных контрольных точек (S1, S2 и S3), однако наблюдения за 27 точками привязки проводились с новых контрольных точек (7, 9 и 11). Кроме того, точность и исправленные координаты каждой контрольной точки определялись методом наименьших квадратов (средняя точность для сети и точек привязки на стене равна 0,91 мм и 1,2 мм соответственно). Тем не менее, чтобы соответствовать требованиям, НЛС занимал пять контрольных точек (1, 2, 3, 4, 7) при разрешении 3,1 мм на 10 м с интервалом 3,5 минуты и с нормальной чувствительностью.
Сначала необходимо было определить общую ошибку, вызванную одним циклом вращением лазерного сканера. Следующим шагом следовало дифференцировать ошибку, возникающую из -за угла падения, от другой, возникающей в результате изменения расстояния. Таким образом, НЛС был установлен на точки 1, 2 и 3, расположенные на одинаковом расстоянии от стены, чтобы выделить именно ошибку, вызванную углом падения. Затем НЛС устанавливался на точки 1, 4 и 7 на разных расстояниях - 16,67 м, 33,33 м и 50 м соответственно, но на той же линии, перпендикулярной стене.
Последний эксперимент был проведен для определения влияния приращения расстояния на погрешность измерения.
Рис. 5. Расположение оборудования относительно стены (а) и «в.» или угол падения, полученный в результате вращения наземного лазерного сканера (б)
Результаты. Погрешность рассматривалась как двумерный вектор и вычислялась по формуле (3):
Еггог = >/(Хш - ХЬ5 )2 +(уТ5 - уЬ5 )2 , (3)
где хТ5,уТ5 - координаты, измеренные тахеометром и скорректированные с использованием метода наименьших квадратов; хЬ8,уЬ8 - координаты, измеренные НЛС.
Сначала было доказано, что суммарная погрешность прямо пропорциональна расстоянию и углу падения. Более того, приращение угла падения повлияло на погрешность и увеличило ее. Поэтому наилучшим способом, позволяющим определить величину погрешности только за счет изменения расстояния, является фиксация угла падения вблизи нуля и увеличение или уменьшение расстояния до измеряемой стенки. Другими словами, НЛС должен быть закреплен на линии, расположенной перпендикулярно стене, и изменяться должно только расстояние, отделяющее его от поверхности стены. Таким образом, чтобы определить ошибку, вызванную расстоянием, НЛС был зафиксирован на точках 1, 4 и 7, на разных расстояниях от стены (16,67; 33,33 и 50 метров соответственно) для измерений то-
чек на стене 20, 21 и 22 при почти нулевом угле падения. Было обнаружено, что соотношение между расстоянием и погрешностью прямо пропорционально и оказывает большее влияние, чем угол падения.
Заключение. Геодезические измерения рекомендуют проводить, когда требуются высокоточные наблюдения. Поэтому изучение влияния атмосферных условий на измерения, проводимые тахеометром, и изучение влияния расстояния и угла падения на наблюдения, проводимые лазерным сканером, по-прежнему актуально.
В данной статье представлены два подхода к пониманию источников ошибок и их влияния на конечные результаты. Во-первых, были изучены и определены в двух тематических исследованиях смещение и погрешности, обусловленные изменением температуры и разностью температур между тахеометром и целями. Показано влияние окружающей среды, особенно температурного градиента (dT / dL). Он должен быть изучен и проверен до
начала основных измерений, чтобы принять оптимальное решение - игнорировать его влияние или же учитывать для получения достоверных результатов. Также было показано, что геометрия схемы, помимо близости наблюдательного пункта к опорным точкам и контрольным отметкам, должна всегда изучаться и учитываться для достижения максимально возможной точности. Кроме того, конструкция любой системы геодезического контроля должна быть такой, чтобы температура на цели была примерно одинакова температуре на наблюдательном пункте.
Во-вторых, при работе с объектами культурного наследия расстояния между лазерным сканером и исследуемыми объектами очень малы, чтобы температура и условия окружающей среды оказывали существенное влияние, однако другие параметры должны быть проанализированы и изучены до проведения измерений и до начала обработки данных. Этими параметрами являются: расстояние между НЛС и исследуемой поверхностью (объектом), а также угол падения. Было проведено достаточно экспериментов, подробно показанных в данной статье, чтобы выявить влияние каждого параметра на конечные результаты. Этот подход является первым шагом к разработке будущей схемы и методологии сканирования, где будут учтены ограничения по расстояниям и углам.
Список литературы
1. Мониторинговые исследования ландшафтов Северо -Кавказской геохимической провинции / В.А. Алексеенко, Н.В. Швыдкая, А.В. Пузанов, А.В. Наставкин // Записки Горного института. 2020. Т.243. С.371-378. DOI: 10.31897/PMI.2020.3.371
2. Skachkova M. E., Lepihina O. Y., Ignatova V. V. (2018). Information support of monitoring of technical condition of buildings in construction risk area // Paper presented at the Journal of Physics: Conference Series. 1015(4)
doi:10.1088/1742-6596/1015/4/042056.
3. Pavlov N. S., Vasilev B. Y., Bykasov D. A. (2020). Application of mathematical programming and modeling methods for monitoring the technical condition of underwater crossings of main gas pipelines // Paper presented at the E3S Web of Conferences, , 224 doi:10.1051/e3sconf/202022401047.
4. Galperin M., Moseikin V. V., Kutepov Yu I., et al. (2017) Assessment of state of water-saturated mine waste for the justification of engineering structure designs at open pit mines // Eurasian Mining. Issue 1. Vol. 2017. Pp. 6-9. DOI: 10.17580/em.2017.01.02.
5. Dyachkova I., Skachkova M., Kovyazin V. (2020). The influence of transport vibrations on the condition of russian cultural heritage objects // Paper presented at the IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, , 817(1) doi:10.1088/1757-899X/817/1/012009.
6. Лаврова Н. В. К вопросу об эволюции зон деформации в условиях платформы на примере Кунгурской Ледяной пещеры (Предуралье) // Записки Горного института. Том 243. С. 279. DOI: 10.31897/pmi.2020.3.279.
7. Bryn M. J., Afonin D. A., Bogomolova N. N. Geodetic monitoring of deformation of building surrounding an underground construction. Procedia Eng. 2017. 189. Р. 386-392.
8. Gairns C. Development of a semi-automated system for structural deformation monitoring using a reflectorless total station. M.Sc. Thesis, Dept. of Geodesy and Geomatics Engineering, University of New Brunswick. Canada. 2005. 118 p.
9. Lutes J., A. Automated Dam Displacement Monitoring Using a Robotic Total Station. M.Sc.E. thesis, Department of Geodesy and Geomatics Engineering, University of New Brunswick, Fredericton, N.B., Canada. 2002. 138 p.
10. Gokalp E., Ta§?i L. Deformation monitoring by GPS at embankment dams and deformation analysis // Survey Review. 2009. Vol. (41,311). P. 86-102. DOI 10. 1179/003962608X390021.
11. Erol S., Erol B., Ayan T. (2004). A general review of the deformation monitoring techniques and a case study: analysing deformations using GPS/levelling. XXth ISPRS Congress, VII, WG VII/5, 12-23.
12. A. Chrzanowski. Modern surveying techniques for mining and civil engineering // Rock Testing and Site Characterization, Elsevier, 1993. Р. 773809.
13. Kazantsev A., Boikov A., Valkov V. Monitoring the deformation of the earth's surface in the zone of influence construction // E3S Web of Conferences 157. 02013 (2020).
14. Деменков П.А., Голдобина Л.А., Трушко О.В. Метод прогноза деформации земной поверхности при устройстве котлованов в условиях плотной городской застройки с применением способа «стена в грунте» // Записки Горного института. СПб, Т. 233, 2018. С. 480-486.
15. Деменков П.А., Трушко О.В., Комолов В.В. Прогноз оседания поверхности земли при сооружении котлована вблизи застройки // Известия Тульского государственного университета. Науки о Земле. 2019. Вып.2. С. 300-309.
16. Хатум Х.М., Мустафин М.Г. Оптимизация места расположения роботизированных станций наблюдений за деформациями зданий и сооружений // Геодезия и картография. 2020. Т. 81 . №9. С. 2-13 . DOI: 10 .22389/0016-7126-2020-963-9-2-13.
17. Вальков В.А., Мустафин М.Г. Геодезический контроль деформаций высотных сооружений на основе лазерного сканирования // Маркшейдерский вестник. 2015. №2. С.24-28.
18. Ye C., Borenstein J. Characterization of a 2D laser scanner for mobile robot obstacle negotiation // Proceedings 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No. 02CH37292). 2002. Vol. 3. P. 2512-2518.
19. Lichti D. D., Licht M. G. Experiences with terrestrial laser scanner modelling and accuracy assessment // Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2006. Vol. 36. № 5. P. 155-160.
20. Abmayr T., Härtl F., Reinköster M., Fröhlich C. Terrestrial laser scanning: Applications in cultural heritage conservation and civil engineering. in Proceedings of the ISPRS working group. 2005. Vol.4.
21. Cheok G. S., Saidi K. S., Franaszek M., Filliben J. J., Scott N. Characterization of the Range Performance of a 3D Imaging System. (NIST TN 1695). 2011.
22. Середович В.А., Середович А.В. Особенности, проблемы и перспективы применения НЛС // Сб. науч. тр., ГЕ0-Сибирь-2011. VII междунар. науч. конгр.: Новосибирск, 19-29 апреля 2011 г. Новосибирск: СГГА. 2011. Т. 1. С. 218-219.
23. Duffy M., Hill C., Whitaker C., Chrzanowski A., Lutes J., Bastin G. An automated and integrated monitoring program for Diamond Valley Lake in California // Proceedings of the 10th FIG Symposium on Deformation Measurements, 2001. Vol. 19. P. 22.
24. Bond J., Kim D., Chrzanowski A., Szostak-Chrzanowski A. Development of a fully automated, GPS based monitoring system for disaster prevention and emergency preparedness // PPMS+ RT. Sensors. 2007. Vol. 7. №. 7. Р. 1028-1046,
25. Beutler G., Bauersima I., Gurtner W., Rothacher M., Schildknecht T., Gieger A. Atmospheric refraction and other important biases in GPS carrier phase observations. Atmospheric effects on geodetic space measurements, Monograph 12, School of Surveying, University of New South Wales, 1988. Р. 15-43.
26. Murariu G., Hahuie V., Georgescu V., Arseni M., Iticescu G., Murariu A. G., Buhociu F., Nistor N. Study on the Influence of Atmospheric Parameters on the Accuracy of the Geodetic Measurements // AIP Publishing. 2017. 1796, 040009-1-040009-4. DOI: 10.1063/1.4972387.
27. Bertacchini E., Capra A., Castagnetti C., Corsini A. Atmospheric corrections for topographic monitoring systems in landslides, FIG Working Week -2011- TS06G - GNSS and Land Deformation (Flash), 4905.
28. Arseni M. , Georgescu L. P., Circiumaru A., Mugurel E. C. The influence of the atmospheric temperature value on the accuracy of distance measurement with the surveying total station // ResearchGate, FASCICLE II, YEAR VII (XXXVIII) 2015. No.1
29. Hassan R., Al-Ansari N., Ali S. S., Ali A. A., Abdullah T., Knutsson S. Dukan dam reservoir bed sediment, Kurdistan Region, Iraq // Engineering. 2016. Vol. 8. No. 9.P. 582-596.
30. Mustafa N.F.Statistics and Variability of Darbandikhan and Dukan dam Inflow time serie // JZS (2017) 19 - 2 (Part-A). DOI: 10.17656/jzs.10619/
31. Radulescu G.M.T., Ardelean G., Nas S., Radulescu M., Radulescu A. Comparative study on the behavior of the two elements of reinforced concrete incheon grand bridge, Seoul, South Korea under the effect of temperature variations // Agricultura. 2015. Vol. 93. No. 1-2,
32. Rueger J. M. Refractive indices of light, infrared and radio waves in the atmosphere // School of Surveying and Spatial Information Systems, University of New South, 2002.
33. Rueger J. M., Alanko G., Snow T. J. Monitoring of an open cut mine with a surveying robo // Aust. Surv. 1994. Vol. 39. No. 4. P. 252-266,
34. Zumberge M. A. Precise optical path length measurement through an optical fiber: Application to seafloor strain monitoring // Ocean Eng. 1997. Vol. 24. No. 6. Р. 531-542.
35. M. Zamecnikova, A. Wieser, H. Woschitz, and C. Ressl. Influence of surface reflectivity on reflectorless electronic distance measurement and terrestrial laser scanning // J. Appl. Geod. 2014. Vol. 8. No. 4. P. 311-326,
36. Tan K., Cheng X. Correction of incidence angle and distance effects on TLS intensity data based on reference targets // Remote Sens. 2016. Vol. 8. No. 3. Р. 251.
Аль Фатин Хасан Джамил, асп., s185104@stud.spmi.ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский горный университет,
Хатум Хабиб Мазен, асп., s185107@stud.spmi.ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский горный университет,
Шокер Хуссейн Мухаммад, асп., s185108@stud.spmi.ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский горный университет,
Колесник Ольга Александровна, канд. техн. наук, Kolesnik_OA@pers.spmi.ru, Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский горный университет
IMPACT OF ATMOSPHERIC CONDITIONS AND NETWORK GEOMETRY ON THE RESULTS OF GEODETIC OBSERVATIONS
H.D. Al Fatin, H.M. Hatoum, H.M. Chocker, O.A. Kolesnik
The development of high-rise construction, construction of dams and underground structures has led to the need for automated and continuous monitoring of deformations. New tasks are to create and study monitoring schemes. At the same time, atmospheric conditions, such as atmospheric refraction, additive constant, and scale factor bias, play an important role in influencing measurement results. Modeling the deformation process greatly simplifies monitoring and increases its efficiency. In addition, by combining the results of tracking and monitoring surveys, you can get information about the state and behavior of deformable objects. The use of laser scanning is relevant today, but many parameters, including the distance and angle of incidence, affect the measurement and impose some restrictions on the use of this method. This article examines the influence of the above factors on observations made by a robotic or traditional total station and laser scanner.
Key words: deformation monitoring, atmospheric refraction, additive Constant, Scale Bias deformation analysis, modeling, motorized total stations.
Al Fatin Hasan Jameel, postgraduate, s185104@stud.spmi.ru, Russia, Saint Petersburg, Saint Petersburg Mining University,
Hatoum Habib Mazen, postgraduate student, s185107@stud.spmi.ru, Russia, Saint Petersburg, Saint Petersburg Mining University,
Chocker Houssein Mouhamad, postgraduate, s185108@stud.spmi.ru, Russia, Saint Petersburg, Saint Petersburg Mining University,
Kolesnik Olga Alexandrovna, candidate of technical sciences, Kolesnik_OA@pers.spmi.ru, Russia, Saint Petersburg, Saint Petersburg Mining University
Reference
1. Monitoring studies of landscapes of the North Caucasus geochemical province / V. A. Alekseenko, N. V. Shvydkaya, A.V. Puzanov, A.V. Mentorkin / / Zapiski Gornogo instituta. 2020. T. 243. P. 371-378. DOI: 10.31897/PMI. 2020.3.371.
2. Skachkova M. E., Lepihina O. Y., Ignatova V. V. (2018). Information support of monitoring of technical condition of buildings in construction risk area. Paper presented at the Journal of Physics: Conference Series, 1015(4) doi:10.1088/1742-6596/1015/4/042056.
3. Pavlov N. S., Vasilev B. Y., Bykasov D. A. (2020). Application of mathematical programming and modeling methods for monitoring the technical condition of underwater crossings of main gas pipelines. Paper presented at the E3S Web of Conferences, , 224 doi:10.1051/e3sconf/202022401047.
4. Galperin M., Moseikin V. V., Kutepov Yu I., et al. (2017) Assessment of state of water-saturated mine waste for the justification of engineering structure designs at open pit mines. Eurasian Mining, issue 1, vol. 2017, pp. 6-9. DOI: 10.17580/em.2017.01.02.
5. Dyachkova I., Skachkova M., Kovyazin V. (2020). The influence of transport vibrations on the condition of russian cultural heritage objects. Paper presented at the IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, , 817(1) doi:10.1088/1757-899X/817/1/012009.
6. Lavrov N. V. To the question about the evolution of deformation zones in terms of the platform on the example of the Kungur Ice caves (the Urals) // proceedings of the Mining Institute.Volume 243. p. 279. DOI: 10.31897/pmi. 2020.3.279.
7. Bryn M. J., Afonin D. A., Bogomolova N. N. Geodetic monitoring of deformation of building surrounding an underground construction. Procedia Eng. 2017. 189. p. 386-392
. 8. Gairns C. Development of a semi-automated system for structural deformation monitoring using a reflectorless total station. M.Sc. Thesis, Dept. of Geodesy and Geomatics Engineering, University of New Brunswick. Canada. 2005. 118 p.
9. Lutes J., A. Automated Dam Displacement Monitoring Using a Robotic Total Station. M.Sc.E. thesis, Department of Geodesy and Geomatics Engineering, University of New Brunswick, Fredericton, N.B., Canada. 2002. 138 p.
10. Gökalp E., Ta§9i L. Deformation monitoring by GPS at embankment dams and deformation analysis // Survey Review. 2009. Vol. (41,311). P. 86-102. DOI 10. 1179/003962608X390021.
11. Erol S., Erol B., Ayan T. (2004). A general review of the deformation monitoring techniques and a case study: analysing deformations using GPS/levelling. XXth ISPRS Congress, VII, WG VII/5, 12-23.
12. A. Chrzanowski. Modern surveying techniques for mining and civil engineering // Rock Testing and Site Characterization, Elsevier, 1993. R. 773-809.
13. Kazantsev, A., Boikov A., Valkov V. Monitoring the deformation of the earth's surface in the zone of influence construction // E3S Web of Conferences 157. 02013 (2020).
14. Demenkov P. A., Goldobina L. A., Trushko O. V. Method of forecasting the deformation of the earth's surface in the construction of pits in dense urban development using the method "wall in the ground" / / Zapiski Gornogo instituta. St. Petersburg, vol. 233, 2018. pp. 480-486.
15. Demenkov P. A., Trushko O. V., Komolov V. V. Forecast of the earth's surface subsidence during the construction of a pit near the development / / Izvestiya Tulskogo gosu-darstvennogo universiteta. Earth Sciences. 2019. Issue 2. pp. 300-309.
16. Khatum Kh. M., Mustafin M. G. Optimization of the location of robotic stations for observing deformations of buildings and structures / / Geodesy and Cartography. 2020. Vol. 81. No. 9. pp. 2-13 . DOI: 10 .22389/0016-7126-2020-963-9-2-13.
17. Valkov V. A., Mustafin M. G. Geodesic control of deformations of high-rise structures based on laser scanning // Surveyor's Bulletin. 2015. No. 2. pp. 24-28.
18. Ye C., Borenstein J. Characterization of a 2D laser scanner for mobile robot obstacle negotiation. in Proceedings 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No. 02CH37292). 2002. Vol. 3. P. 2512-2518.
19. Lichti D. D., Licht M. G. Experiences with terrestrial laser scanner modelling and accuracy assessment. Int. Arch. Photogramm. Remote Sens. Spat. Inf. Sci. 2006. Vol. 36. № 5. P. 155-160.
20. Abmayr T., Härtl F., Reinköster M., Fröhlich C. Terrestrial laser scanning: Applications in cultural heritage conservation and civil engineering. in Proceedings of the ISPRS working group. 2005. Vol.4.
21. Cheok G. S., Saidi K. S., Franaszek M., Filliben J. J., Scott N. Characterization of the Range Performance of a 3D Imaging System. (NIST TN 1695). 2011.
22. Seredovich V. A., Seredovich A.V. Osobennosti, problemy i perspektivy prime-neniya NLS [Features, problems and prospects of the use of NLS]. VII International Scientific Congress: Novosibirsk, April 19-29, 2011 Novosibirsk: SGGA. 2011. Vol. 1. pp. 218-219.
23. Duffy M., Hill C., Whitaker C., Chrzanowski A., Lutes J., Bastin G. An automated and integrated monitoring program for Diamond Valley Lake in California // Proceedings of the 10th FIG Symposium on Deformation Measurements, 2001. Vol. 19. P. 22.
24. Bond J., Kim D., Chrzanowski A., Szostak-Chrzanowski A. Development of a fully automated, GPS based monitoring system for disaster prevention and emergency preparedness: PPMS+ RT. Sensors. 2007. Vol. 7. No. 7. p. 1028-1046,
25. Beutler G., Bauersima I., Gurtner W., Rothacher M., Schildknecht T., Gieger A. Atmospheric refraction and other important biases in GPS carrier phase observations. Atmospheric effects on geodetic space measurements, Monograph 12, School of Surveying, University of New South Wales, 1988. R. 15-43.
26. Murariu G., Hahuie V., Georgescu V., Mr. Arseni M., Iticescu G. Murariu A. G., Buhociu F., N. Nistor Study on the Influence of Atmospheric Parameters on the Accuracy of the Geodetic Measurements // AIP Publishing. 2017. 1796, 040009-1-040009-4. DOI: 10.1063/1.4972387.
27. Bertacchini E., Capra A., Castagnetti C., Corsini A. Atmospheric corrections for topographic monitoring systems in landslides, FIG Working Week -2011- TS06G - GNSS and Land Deformation (Flash), 4905.
28. Arseni M. , Georgescu L. P., Circiumaru A., Mugurel E. C. The influence of the atmospheric temperature value on the accuracy of distance measurement with the surveying total station , ResearchGate, FASCICLE II, YEAR VII (XXXVIII) 2015. No.1
29. Hassan R., Al-Ansari N., Ali S. S., Ali A. A., Abdullah T., Knutsson S. Dukan dam reservoir bed sediment, Kurdistan Region, Iraq // Engineering. 2016. Vol. 8. No. 9.P. 582596.
30. Mustafa N.F.Statistics and Variability of Darbandikhan and Dukan dam Inflow time serie // JZS (2017) 19 - 2 (Part-A). DOI: 10.17656/jzs.10619/
31. Radulescu G.M.T., Ardelean G., Nas S., Radulescu M., Radulescu A. Comparative study on the behavior of the two elements of reinforced concrete incheon grand bridge, Seoul, South Korea under the effect of temperature variations // Agricultura. 2015. Vol. 93. No. 1-2,
32. Rueger J. M. Refractive indices of light, infrared and radio waves in the atmosphere // School of Surveying and Spatial Information Systems, University of New South, 2002.
33. Rueger J. M., Alanko G., Snow T. J. Monitoring of an open cut mine with a su r-veying robo // Aust. Surv. 1994. Vol. 39. No. 4. P. 252-266,
34. Zumberge, M. A. Precise optical path length measurement through an optical fiber: Application to seafloor strain monitoring // Ocean Eng. 1997. Vol. 24. No. 6. R. 531-542.
35. M. Zamecnikova, A. Wieser, H. Woschitz, and C. Ressl. Influence of surface reflectivity on reflectorless electronic distance measurement and terrestrial laser scanning // J. Appl. Geod., 2014. Vol. 8. No. 4. P. 311-326,
36. Tan K., Cheng X. Correction of incident angle and distance effects on TLS intensity data based on reference targets / / Remote Sens., 2016. Vol. 8. No. 3. P.251.
