Разработка комплексной системы геотехнического мониторинга техногенных объектов на основе геопространственных данных

Финансирование

Исследование выполнено в рамках договора грантового финансирования молодых ученых по научным и научно-техническим проектам Республики Казахстан № 113/КМУ-5-24-26 от 20.06.2024 г. по проекту № АР22788508.

Введение

Современное состояние техногенных объектов на территории Республики Казахстан требует проведения постоянного мониторинга с целью предотвращения возможных аварий и их негативных последствий. Для предотвращения и недопущения аварий существует ряд механизмов – создание нормативно-правовой базы, разработка инструментов анализа, эффективного выявления и контроля рисков [1-3]. В Европейском союзе (ЕС) риски крупных химических аварий регулируются Директивой Севезо. Директива требует принятия строгих мер безопасности для предотвращения крупных аварий и, в случае невозможности предотвращения, смягчения последствий для здоровья человека и окружающей среды. В ЕС существуют и другие правовые документы, такие как Европейская директива по критически важной инфраструктуре, Директива по безопасности добычи нефти и газа на шельфе, Рамочная директива по водным ресурсам, или Директива по наводнениям. Механизм гражданской защиты ЕС включает требование к государствам-членам подготовить национальную оценку основных рисков, включая природные и техногенные [4, 5].

Во Франции и Германии работают программы по предотвращению химических аварий. В некоторых штатах США принято специальное законодательство, в котором проработаны возможные риски, возникающие вследствие стихийных бедствий на опасных производствах, например Калифорнийская программа предотвращения случайных выбросов (CalARP).

В ЕС Объединенный исследовательский центр (JRC) разработал систему RAPID-N быстрого анализа рисков техногенного характера, которая представляет собой веб-систему анализа и поддержки принятия решений для оценки и визуализации с минимальными данными. RAPID-N помогает промышленности и властям выявлять и снижать возможные риски, осуществлять быструю оценку ущерба и последствий этих рисков для обоснования решений по реагированию на чрезвычайные ситуации перед отправкой аварийно-спасательных служб или для оповещения населения, планировать землепользование [6]. 

На территории Российской Федерации обеспечение безопасности критически важных объектов инфраструктуры, в частности техногенных, осуществляется в рамках Федерального закона от 26.07.2017 г. № 187-ФЗ.

Одним из ключевых элементов системы управления техногенными рисками является геодезический мониторинг, позволяющий эффективно отслеживать динамику деформаций исследуемых объектов, оперативно выявлять потенциальные угрозы и получать прогнозные модели развития выявленных деформаций. При этом традиционные методы геодезического мониторинга (натурное визуальное обследование, высокоточный геодезический инструментальный контроль) зачастую не обеспечивают достаточную оперативность и детализацию объектов изучения [7, 8], что делает необходимым внедрение современных технологий – аэротофотосъемки с использованием беспилотных воздушных судов (БВС), дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) для получения всесторонней информации о динамике деформационных процессов.

В 2023 г. ученые из Алжира провели исследование [9], направленное на выявление участков просадки и подъема плотины. В статье описано применение алгоритма P-SBAS (Persistent Scatterer Small Baseline Subset) с использованием данных спутника Sentinel-1 для точного мониторинга деформации грунта на плотине Крамис в Алжире. Исследование выявило зону оседания на левом берегу плотины и скорость подъема в верхней части дамбы, что позволило получить ценную информацию о деформациях плотины.

Спутниковый мониторинг на основе технологии InSAR (Interferometric Synthetic Aperture Radar) активно применялся на карьерах для обеспечения надежных и безопасных условий ведения горных работ. Этот метод измерения позволяет выявить даже незначительную деформацию земной поверхности, что важно для предотвращения аварий и разрушений. Применение InSAR в Казахстане [10, 11], Узбекистане [12-14] и Германии [15] продемонстрировало его эффективность в мониторинге деформаций и управлении рисками в горнодобывающей отрасли.

Другим методом ДЗЗ, который активно используется для решения мониторинговых задач, является съемка с БВС [16-18]. В настоящее время БВС позволяют получать изображения сложных и труднодоступных областей, которые невозможно наблюдать с земли [19]. Применение БВС на горнодобывающих предприятиях [20-22] незаменимо в труднодоступных районах, где нахождение человека опасно для жизни. В исследованиях [23, 24] БВС демонстрируют высокую эффективность для задач пространственного мониторинга, интеграции данных и автоматизации процессов в различных отраслях, включая урбанистику и горнодобывающую промышленность. В работе [25] использование БВС направлено на интеграцию с геомониторинговыми системами для оценки рисков и управления оползнями с акцентом на факторы внедрения технологий, а в работе [26] исследуются возможности высокоточного геодезического мониторинга, что делает методику доступной и практичной для широкого применения. Исследования подчеркивают гибкость и экономическую эффективность использования БВС. В работах [27, 28] показано применение БВС для анализа рельефа карьеров, создание геоморфологических карт и цифровых моделей рельефа, а также изучение антропогенных и природных процессов. Результаты производства аэрофотосъемки (АФС) демонстрируют потенциал применения БВС [29, 30] для детального сбора данных и мониторинга рельефа карьеров [31-33].

Выполненный анализ научно-технических материалов позволяет говорить о том, что в настоящий момент отсутствуют консолидированные подходы к проведению комплексного анализа состояния устойчивости техногенных объектов, инструментов, позволяющих интегрировать традиционные и современные методы геодезического мониторинга в единую систему.

Разработана комплексная система геотехнического мониторинга, в которой поэтапно реализована интеграция методов дистанционного зондирования Земли, спутниковой радарной интерферометрии, аэрофотосъемки с использованием БВС, а также современных инструментальных методов, таких как электронная тахеометрия и ГНСС-измерения. Отличительной особенностью системы является ее гибкость, в зависимости от цели мониторинга может быть использован как один элемент системы, так и все элементы, благодаря чему возникает возможность принятия управленческих решений на каждом этапе ее реализации.

Предлагаемая система геотехнического мониторинга на основе геопространственных данных является уникальной цифровой бесшовной технологией, отвечающей современным тенденциям в области цифровых технологий Республики Казахстан, приведенным в программе «Цифровой Казахстан», которая позволяет отслеживать динамику деформаций исследуемых объектов, оперативно выявлять потенциальные угрозы и получать прогнозные модели развития выявленных деформаций.

Методы

На рис.1 представлена структурная схема комплексной системы геотехнического мониторинга состояния объектов, демонстрирующая процесс интеграции различных геопространственных данных, полученных как классическими, так и дистанционными методами. Преимуществом предложенной системы является возможность принятия управленческих решений на каждом этапе ее реализации.

На первом этапе геотехнического мониторинга осуществляется сбор и анализ архивных спутниковых данных – снимков Sentinel-1 и TerraSAR-X/TanDEM-X. Эти данные позволяют определить зоны нарушенной территории. Однако несмотря на высокую точность (5-10 мм) определения смещений по высоте, снимки обладают разрешающей способностью 10 м/пиксель, что ограничивает точное выявление участка, подверженного изменениям. Для корректного мониторинга смещений со скоростью до 300 мм/год [34, 35] требуется интервал между снимками не более двух месяцев.

Второй этап включает производство серий аэрофотосъемки с применением БВС для получения более детализированных данных о смещениях (точность 2-5 см) в границах исследуемой зоны, выявленной на первом этапе системы мониторинга по данным спутниковых снимков. Применение БВС является более гибким по временному интервалу и позволяет получать информацию об объекте в кратчайшие сроки на момент съемки.

Данные АФС обрабатываются с использованием специализированного программного обеспечения, что позволяет построить сетки в местах деформаций и создать точную 3D-модель исследуемого участка объекта для анализа геометрии деформаций и дальнейшего мониторинга.

Далее определяются участки объекта с высокой вероятностью обрушения. Если скорость смещения поверхности участка объекта составляет 40-100 мм/мес. [36], то создается система геомеханического мониторинга состояния устойчивости на основе инструментального контроля (третий этап), включающего электронную тахеометрию и ГНСС-измерения по реперам наблюдательных станций. Для выбора мест закладки наблюдательных станций необходимо учесть современное состояние и направление развития горных работ, участки расположения горнодобывающей техники и рабочих, геологические нарушения и контакты пород, гидрогеологические условия, районы с высокой вероятностью обрушения. Производство серий систематических высокоточных инструментальных геодезических наблюдений по реперам наблюдательных станций и анализ их результатов позволяют определить величину изменений, установить механизм и причины деформаций, спрогнозировать их развитие и разработать мероприятия по устранению причин.

Четвертый этап геотехнического мониторинга направлен на создание геопространственной базы данных, в которой аккумулируется вся собранная информация. База данных постоянно обновляется, что позволяет поддерживать актуальность информации и оперативно реагировать на изменения. Основой данной системы является циклически обновляемая 3D-модель, которая используется для разработки рекомендаций по повышению безопасности при эксплуатации техногенных объектов.

Структурная схема иллюстрирует поэтапный процесс внедрения комплексной системы геотехнического мониторинга техногенных объектов от предварительного анализа данных дистанционного зондирования Земли до создания геопространственной базы данных и разработки мероприятий по повышению безопасности при эксплуатации техногенных объектов.

Результаты

Апробация предложенной комплексной системы геотехнического мониторинга техногенных объектов на основе геопространственных данных проводилась на угольном разрезе «Эдельвейс +» в Карагандинской обл. Республики Казахстан (рис.2).

Для мониторинга состояния карьерных откосов угольного разреза «Эдельвейс +» применялась многопроходная радарная интерферометрия (InSAR) [37] с использованием данных спутников Sentinel-1 и TerraSAR-X/TanDEM-X. Основным методом обработки данных являлся метод малых базовых линий (SBAS), позволяющий выявлять деформации земной поверхности с высокой точностью на больших территориях.

В период с апреля 2017 г. по октябрь 2021 г. использовался архив радиолокационной съемки, который позволяет получить данные с любого участка земной поверхности, космических аппаратов Sentinel-1A и Sentinel-1B в режиме Interferometric Wide Swath (IW), обеспечивающем покрытие территорий с высоким пространственным разрешением. Из-за сезонных условий, влияющих на точность интерферограмм (например, наличия снежного покрова), снимки с декабря по февраль не использовались, чтобы избежать искажений, вызванных сильной декорреляцией. Интерферометрия проводилась с использованием поляризации VV+VH [38], что улучшило точность определения вертикальных и горизонтальных смещений. В результате получены 72 изображения по нисходящей орбите и 78 – по восходящей орбите движения спутника.

Первоначально все радарные снимки были выровнены относительно эталонного изображения с использованием алгоритмов точной регистрации. Это позволило уменьшить ошибки, связанные с изменениями геометрии орбиты и условиями съемки. Для данных Sentinel-1 применялся алгоритм выравнивания, основанный на пространственной привязке точек между парами кадров, что обеспечивало стабильную геометрию и уменьшало ошибки позиционирования.

Интерферограммы генерировались в программе Sentinels Application Platform (SNAP) (рис.3) для каждой пары снимков с малой базовой линией (менее 200 м). На интерферограммах, которые строились с интервалом в 12 дней, фазовые сдвиги визуализированы с использованием цветовой палитры. Каждый полный цикл фазового изменения (от –π до +π) соответствует смещению порядка 2,8 см. Наиболее активные деформационные процессы были выявлены в период с мая 2020 г. по октябрь 2021 г. на северном борту угольного разреза «Эдельвейс +». В других зонах разреза интерферограмма показывает относительно стабильное состояние карьерных откосов, где фазовые сдвиги минимальны (плавные переходы между цветами). Это указывает на отсутствие значительных смещений в этих зонах.

Были получены радарные снимки высокого разрешения TerraSAR-X/TanDEM-X за период с 11 мая 2019 г. по 20 ноября 2021 г., собранные Немецким аэрокосмическим центром (DLR). Полученные данные обрабатывались при помощи программного обеспечения SARscape, при этом фазовые интерферограммы подвергались фильтрации с использованием алгоритма Голдштейна, который минимизирует фазовый шум, вызванный атмосферными явлениями и многолучевостью.

Фильтрация позволяет повысить когерентность сигнала и увеличить точность измерений малых смещений. Дополнительно применялась фильтрация для учета влияния водных объектов и растительности, поскольку эти элементы могут вызывать сильную декорреляцию фазового сигнала [39]. Всего было обработано 62 снимка с нисходящей орбиты спутника.

Для преобразования фазовых данных в реальную величину смещений применялся процесс разворачивания фаз [40]. В ходе этого процесса неоднозначности фазового сдвига, связанные с многозначностью фазовой информации, устранены и преобразованы в дискретные значения смещений земной поверхности.

По результатам обработки была построена карта-схема смещений на исследуемом участке с разрешением 10 м/пикс. Для визуализации смещений была использована цветовая шкала, отражающая величину вертикальных смещений. Красные оттенки указывают на значительные опускания поверхности, превышающие 20 мм, а синие оттенки соответствуют зонам стабильности или незначительных изменений (до 2 мм). Зеленые и желтые оттенки отображают промежуточные значения, что помогает выделить зоны со средними уровнями деформации.

Для более полной интерпретации динамики деформационных процессов на северном борту угольного разреза «Эдельвейс +» построен график зависимости вертикальных смещений горного массива от периода наблюдений (с мая 2017 г. по октябрь 2021 г.), который отражает изменение высоты поверхности массива во времени (рис.4). Каждая точка на графике соответствует среднему значению смещения горного массива за один цикл съемки.

В период активных деформационных процессов на северном борту разреза наблюдается линейный тренд опускания горного массива с общей величиной смещений до 25 мм. Данный факт подтверждает наличие активных деформационных процессов, вызванных горными работами, горно-геологическими факторами и гидрологическими процессами.

В мае 2020 г. была получена вторая серия архивных спутниковых снимков, произведена первая серия АФС с применением БВС DJI Mavic 2 Pro [41], оснащенного мультисистемным и мультичастотным ГНСС-приемником, который позволяет определять положение судна в воздухе в момент фотографирования с точностью ±5 мм. В результате обработки первой серии измерений получена цифровая модель местности (ЦММ) со средней квадратической ошибкой (СКО) в двух плоскостях по опорным точкам 1,5 см, а по контрольным – 4,7 см. Вторая серия измерений производилась в ноябре 2021 г. по той же полетной миссии, что и в первой серии, при этом опорные пункты в первой и второй серии измерений были общими. СКО определения ЦММ во второй серии измерений по опорным точкам составила 1,5 см, а по контрольным – 2,2 см. Третья серия измерений выполнена в октябре 2022 г. по той же полетной миссии, что и в первых двух. В отличие от первых двух серий в связи с уничтожением большинства опорных точек пришлось создавать новую опорную сеть с включением максимально сохранившихся пунктов предыдущей сети. СКО определения ЦММ в третьей серии измерений по опорным точкам составила 4,4 см, а по контрольным – 8,2 см. Последняя серия измерений производилась в июне 2023 г. по предыдущей полетной миссии, СКО определения ЦММ по опорным точкам составила 3 см, контрольным – 6,7 см.

С целью определения участков с ярко выраженными изменениями поверхности угольного разреза все ЦММ сопоставлены между собой в программном комплексе Leapfrog GEO. Преобладание одного цвета над другим показывает участки поверхности разреза, на которых выполнялись горные работы либо проявлялись деформационные процессы горного массива. Обнаружены деформационные процессы массива на северном борту разреза, что подтверждает анализ спутниковых снимков по ДЗЗ.

Для определения величины смещения горного массива северного борта разреза на участке с выраженным процессом деформирования построены сечения с твердой координатной привязкой к местности, которые наносятся на все серии аэрофотосъемки в программном комплексе Agisoft Metashape (рис.5). Agisoft Metashape позволяет обрабатывать изображения, преобразовывать их в плотные облака точек, текстурированные полигональные модели, геопривязанные ортофотопланы и цифровые модели рельефа/местности. Функция измерения профиля дает возможность определить на сечении 3D-модели такие параметры, как длина, высота и уклон, провести сравнение и анализ между сериями аэрофотосъемки (рис.6), что позволяет установить форму, величину смещения и механизм деформирования горного массива.

По результатам сравнения построенных сечений сделаны следующие выводы:

• По профильной линии А в период с мая 2020 г. по ноябрь 2021 г. произошло обрушение уступа на горизонте +557/+545 м в виде закола прибортового массива на расстоянии 5,99 м от верхней бровки, оседание составило 10,67 м.
• По профильной линии В обрушение происходило в два этапа:

– в период с мая 2020 г. по ноябрь 2021 г. произошел закол (гор. +556 м) на расстоянии 7,44 м от верхней бровки, оседание составило 3,40 м;

– в период с ноября 2021 г. по октябрь 2022 г. произошло повторное обрушение на гор. +553 м, расстояние от верхней бровки составило 3,56 м, оседание – 2,65 м.

Отработка угля на данном участке производилась по выходам угольных пластов под наносы, что могло способствовать развитию деформационных процессов. В таких условиях соответствие фактических параметров карьерных откосов разреза параметрам устойчивых откосов становится особенно важным, поскольку несоответствие может привести к усилению нестабильности и повышенному риску возникновения опасных деформаций.

Для определения деформаций, величины которых меньше разрешающей способности аэрофотосъемки (2,5 см/пиксель), использовался классический метод геодезических инструментальных наблюдений [42-44] с применением высокоточного электронного тахеометра Leica MS 50 и ГНСС-приемника Leica GS 14.

Геодезические инструментальные наблюдения выполнялись по реперам профильных линий наблюдательной станции. Место заложения профильных линий наблюдательной станции соответствует сечениям по профильным линиям А и В (рис.7). На рис.7 синим цветом обозначены репера, которые измеряются при помощи тахеометра и ГНСС-оборудования, а зеленым – только при помощи тахеометра.

Наблюдательная станция состоит из 4 опорных и 21 рабочего репера. Опорные реперы располагаются на расстоянии не менее 1,5Н (H – глубина разреза, м) от верхней бровки разреза, на участке, не подверженном сдвижению массива в результате ведения горных работ.

Выполнено четыре серии высокоточных геодезических инструментальных наблюдений (май 2020 г., ноябрь 2021 г., октябрь 2022 г., июнь 2023 г.). Результаты наблюдений приведены в табл.1-3.

Таблица 1

Сравнение измерений первой и второй серий

Таблица 2

Сравнение измерений второй и третьей серий

Таблица 3

Сравнение измерений третьей и четвертой серий

Параметры в табл.1-3 – высотная отметка Z репера, горизонтальное расстояние между реперами S и расстояние от опорного репера до измеряемого L. Для каждого репера приведены значения Z, S, L по двум сериям инструментальных наблюдений и значения ΔZ, dS, ΔL между сериями наблюдений, что позволяет определить вертикальные и горизонтальные смещения. Эти параметры необходимы для анализа деформаций горного массива и контроля за стабильностью участка исследуемой территории. Вертикальные изменения ΔZ указывают на оседания или выпоры, а горизонтальные смещения dS, ΔL – на перемещение массива в горизонтальной плоскости.

По результатам инструментальных измерений с применением электронного тахеометра сделаны следующие выводы: 

• По профильной линии А в период с мая 2020 г. по октябрь 2022 г. зафиксированы значительные вертикальные смещения репера A-3 (гор. +555 м), оседание составило 26 мм и 23 мм в двух первых сериях соответственно, максимальное горизонтальное смещение в сторону выработанного пространства составило 44 мм.
• По профильной линии В в период с мая 2020 г. по июнь 2023 г. обнаружено смещение реперов B-3 и B-4 (гор. +556 м), максимальное горизонтальное смещение в сторону выработанного пространства составило 36 мм, максимальное оседание – 43 мм.

Это указывает на движение массива на данном участке, что требует повышенного внимания и дальнейшего наблюдения.

Для проведения геодезического контроля на наблюдательной станции были выполнены ГНСС-измерения [45-47] на реперах OP-A-1, A-1, A-3, A-6, ОР-В-1, В-1, В-4 и В-7. Результаты геодезического контроля (табл.4-6) [48] позволяют сравнить полученные значения измерений с предыдущими тахеометрическими значениями, проверить их корректность и выявить возможные несоответствия.

Таблица 4

Сравнение ГНСС-измерений первой и второй серий

Таблица 5

Сравнение ГНСС-измерений второй и третьей серий

Таблица 6

Сравнение ГНСС-измерений третьей и четвертой серий

Анализ данных ГНСС-измерений показывает:

• По профильной линии А репер A-3 (гор. +555 м) демонстрирует наиболее выраженные горизонтальные смещения в сторону выработанного пространства – 63 мм, средняя скорость смещения рабочих реперов в зоне деформации – 0,13 мм/сут.
• По профильной линии В репер В-4 (гор. +556 м) проявляет наиболее значительные изменения, горизонтальное смещение составило 52 мм, а скорость смещения – 0,21 мм/сут. Это указывает на интенсивное воздействие или изменения в горном массиве в этой области.

ГНСС-измерения подтверждают результаты измерений, полученные с применением высокоточного электронного тахеометра Leica MS 50 (реперы A-3 и В-4), что подчеркивает необходимость комплексного подхода к методам измерений в мониторинге состояния техногенных объектов и анализе деформационных процессов для точной оценки их динамики.

Причиной деформационных процессов на северном борту угольного разреза «Эдельвейс +» является несоответствие фактических параметров откосов борта разреза параметрам устойчивых откосов. Расчеты параметров рабочего борта [49] не учитывали множество факторов, негативно влияющих на их устойчивость, таких как процессы выветривания, талые воды, отработка выходов угольных пластов под углом залегания 15-20°.

Заключение

Мониторинг состояния устойчивости техногенных объектов представляет собой критически важный аспект обеспечения безопасности и предупреждения чрезвычайных ситуаций, вызванных горными и геологическими процессами. Комплексное использование различных методов мониторинга, таких как натурное визуальное обследование, высокоточный геодезический инструментальный контроль и мониторинг состояния техногенных объектов с использованием беспилотных воздушных судов, а также дистанционное зондирование Земли, позволяет получить всестороннюю информацию о динамике деформационных процессов.

В работе приведена разработанная комплексная система геотехнического мониторинга техногенных объектов на основе геопространственных данных, которая апробирована на угольном разрезе «Эдельвейс +». Основа системы – интеграция методов дистанционного зондирования Земли, спутниковой радарной интерферометрии, аэрофотосъемки с использованием беспилотных воздушных судов, а также классических геодезических инструментальных методов контроля – электронной тахеометрической съемки с использованием высокоточного геодезического оборудования и ГНСС-измерений. Интеграция этих методов обеспечивает возможность не только локального выявления изменений исследуемой поверхности объектов, но и определения причин и механизма сдвижения горного массива. Особое внимание следует уделить использованию архивных данных дистанционного зондирования Земли, которые позволяют идентифицировать зоны повышенной опасности, подверженные деформационным процессам.

Применение предложенной методики геотехнического мониторинга эффективно для различных типов техногенных объектов, включая карьеры, отвалы, территории, подработанные подземными горными выработками, а также критически важные объекты инфраструктуры, такие как дамбы и плотины [50]. Разработанная система может быть использована для формирования рекомендаций по обеспечению безопасности эксплуатации техногенных объектов при увеличении частоты мониторинговых измерений и анализа скорости развития деформаций. Таким образом, мониторинг позволяет оперативно выявлять критические деформационные процессы, прогнозировать их развитие и принимать своевременные меры для минимизации последствий, что значительно повышает безопасность эксплуатации объектов.

Литература

1. Misuri A., Landucci G., Cozzani V. Assessment of risk modification due to safety barrier performance degradation in Natech events // Reliability Engineering & System Safety. 2021. Vol. 212. № 107634. DOI: 10.1016/j.ress.2021.107634
2. Suarez-Paba M.C., Cruz A.M. A paradigm shift in Natech risk management: Development of a rating system framework for evaluating the performance of industry // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. 2021. Vol. 74. № 104615. DOI: 10.1016/j.jlp.2021.104615
3. Park H., Cruz A.M. Insights on Chemical and Natech Risk Management in Japan and South Korea: A Review of Current Practices // International Journal of Disaster Risk Science. 2022. Vol. 13. Iss. 3. P. 359-371. DOI: 10.1007/s13753-022-00409-2
4. Misuri A., Antonioni G., Cozzani V. Quantitative risk assessment of domino effect in Natech scenarios triggered by lightning // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. 2020. Vol. 64. № 104095. DOI: 10.1016/j.jlp.2020.104095
5. Corritore D., Paolacci F., Caprinozzi S. A Screening Methodology for the Identification of Critical Units in Major-Hazard Facilities Under Seismic Loading // Frontiers in Built Environment. 2021. Vol. 7. № 780719. DOI: 10.3389/fbuil.2021.780719
6. Girgin S., Krausmann Е. RAPID-N: Rapid natech risk assessment and mapping framework // Journal of Loss Prevention in the Process Industries. 2013. Vol. 26. Iss. 6. P. 949-960. DOI: 10.1016/j.jlp.2013.10.004
7. Guanwen Huang, Shi Du, Duo Wang. GNSS techniques for real-time monitoring of landslides: a review // Satellite Navigation. 2023. Vol. 4. № 5. DOI: 10.1186/s43020-023-00095-5
8. Raufu I.O., Tata H., Olaosegba S. et al. Modelling local geoid undulations using unmanned aerial vehicles (UAVS): A case study of the Federal University of Technology, Akure, Nigeria // Geodesy, cartography, and aerial photography. 2023. Iss. 98. P. 63-75. DOI: 10.23939/istcgcap2023.98.063
9. Hasni Kamel, Bachir Gourine, Mohammed El Amin Larabi. Dam Deformation Monitoring Using Cloud-Based P-SBAS Algorithm: The Kramis Dam Case (Algeria) // Engineering Technology & Applied Science Research. 2023. Vol. 13. № 3. P. 10759-10764. DOI: 10.48084/etasr.5857
10. Нурпеисова М.Б., Битимбаев М.Ж., Рысбеков К.Б. и др. Геодезическое обоснование меднорудного района Сарыарки // Известия Национальной академии наук Республики Казахстан. Серия геологии и технических наук. 2020. Т. 6. № 444. С. 194-202 (in English). DOI: 10.32014/2020.2518-170X.147
11. Низаметдинов Ф.К., Барышников В.Д., Оралбай А.О. Оценка устойчивости бортов карьера Кентобе на основе разработанной цифровой геолого-геомеханической модели месторождения // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. 2022. № 6. С. 27-34. DOI: 10.15372/FTPRPI20220603
12. Khamitov N., Kazakov A., Akramov A. et al. Implementation of satellite monitoring of the sides of the «Kalmakyr» mine // AIP Conference Proceedings. 2024. Vol. 3152. Iss. 1. № 050005. DOI: 10.1063/5.0218943
13. Markov A., Kazakov A., Haqberdiyev M. et al. Calculation of tectonic stresses in the earth’s crust of SouthWestern Uzbekistan // IOP Conference Series: Earth and Environmental Science. 2021. Vol. 937. № 4. № 042087. DOI: 10.1088/1755-1315/937/4/042087
14. Fazilova D., Arabov O. Vertical accuracy evaluation free access digital elevation models (DEMs): case Fergana Valley in Uzbekistan // Earth Sciences Research Journal. 2023. Vol. 27. № 2. P. 85-91. DOI: 10.15446/esrj.v27n2.103801
15. Rudolph T., Goerke-Mallet P., Homölle A. et al. Participatory Geomonitoring for Future Mining–Resilience Management in the Cavern Storage Epe (Germany) // Mining. 2024. Vol. 4. Iss. 2. P. 230-247. DOI: 10.3390/mining4020014
16. Haske B., Rudolph T., Bernsdorf B., Pawlik M. Innovative Environmental Monitoring Methods Using Multispectral UAV and Satellite Data // First Break. 2024. Vol. 42. Iss. 2. P. 41-47. DOI: 10.3997/1365-2397.fb2024012
17. Chuangang Gong, Shaogang Lei, Zhengfu Bian et al. Analysis of the Development of an Erosion Gully in an Open-Pit Coal Mine Dump During a Winter Freeze-Thaw Cycle by Using Low-Cost UAVs // Remote Sensing. 2019. Vol. 11. Iss. 11. № 1356. DOI: 10.3390/rs11111356
18. Bouguettaya A., Zarzour H., Taberkit A.M., Kechida A. A review on early wildfire detection from unmanned aerial vehicles using deep learning-based computer vision algorithms // Signal Processing. 2022. Vol. 190. № 108309. DOI: 10.1016/j.sigpro.2021.108309
19. Martín-Béjar S., Claver J., Sebastián M.A., Sevilla L. Graphic Applications of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) in the Study of Industrial Heritage Assets // Applied Sciences. 2020. Vol. 10. Iss. 24. № 8821. DOI: 10.3390/app10248821
20. Türk Y., Balaban B., Alkan E. et al. Açık maden sahalarında kazı sonrası zemin değişiminin izlenmesinde İHA-tabanlı RTK/PPK yönteminin kullanımı: Düzce-Tatlıdere taş ocağı örneği // Ormancılık Araştırma Dergisi. 2022. Vol. 9. Special Issue. P. 76-85. DOI: 10.17568/ogmoad.1093694
21. He Zhang, Aldana-Jague E., Clapuyt F. et al. Evaluating the potential of post-processing kinematic (PPK) georeferencing for UAV-based structure-from-motion (SfM) photogrammetry and surface change detection // Earth Surface Dynamics. 2019. Vol. 7. Iss. 3. P. 807-827. DOI: 10.5194/esurf-7-807-2019
22. Taddia Y., Stecchi F., Pellegrinelli A. Coastal Mapping Using DJI Phantom 4 RTK in Post-Processing Kinematic Mode // Drones. 2020. Vol. 4. Iss. 2. № 9. DOI: 10.3390/drones4020009
23. Lee E., Park S., Jang H. et al. Enhancement of low-cost UAV-based photogrammetric point cloud using MMS point cloud and oblique images for 3D urban reconstruction // Measurement. 2024. Vol. 226. № 114158. DOI: 10.1016/j.measurement.2024.114158
24. Carabassa V., Montero P., Crespo M. et al. Unmanned aerial system protocol for quarry restoration and mineral extraction monitoring // Journal of Environmental Management. 2020. Vol. 270. № 110717. DOI: 10.1016/j.jenvman.2020.110717
25. Rădulescu A.T., Rădulescu C.M., Kablak N. et al. Impact of Factors That Predict Adoption of Geomonitoring Systems for Landslide Management // Land. 2023. Vol. 12. Iss. 4. № 752. DOI: 10.3390/land12040752
26. Memmolo A., Famiglietti N.A., Moschillo R. et al. UAS-LC-GNSS: Precision Surveying with a Low-Cost GNSS System for Commercial Drones // Rendiconti Online Societa Geologica Italiana. 2023. Vol. 60. P. 134-139. DOI: 10.3301/ROL.2023.37
27. Famiglietti N.A., Cecere G., Grasso C. et al. A Test on the Potential of a Low Cost Unmanned Aerial Vehicle RTK/PPK Solution for Precision Positioning // Sensors. 2023. Vol. 21. Iss. 11. № 3882. DOI: 10.3390/s21113882
28. Бузмаков С.А., Санников П.Ю., Кучин Л.С. и др. Применение беспилотной аэрофотосъемки для диагностики техногенной трансформации природной среды при эксплуатации нефтяного месторождения // Записки Горного института. 2023. Т. 260. С. 180-193. DOI: 10.31897/PMI.2023.22
29. Bailon-Ruiz R., Bit-Monnot A., Lacroix S. Real-time wildfire monitoring with a fleet of UAVs // Robotics and Autonomous Systems. 2022. Vol. 152. № 104071. DOI: 10.1016/j.robot.2022.104071
30. Pitombeira K., Mitishita E. Influence of On-Site Camera Calibration with Sub-Block of Images on the Accuracy of Spatial Data Obtained by PPK-Based UAS Photogrammetry // Remote Sensing. 2023. Vol. 15. Iss. 12. № 3126. DOI: 10.3390/rs15123126
31. Zeybek M., Taşkaya S., Elkhrachy I., Tarolli P. Improving the Spatial Accuracy of UAV Platforms Using Direct Georeferencing Methods: An Application for Steep Slopes // Remote Sensing. 2023. Vol. 15. Iss. 10. № 2700. DOI: 10.3390/rs15102700
32. Ocalan T., Turk T., Tunalioglu N., Gurturk M. Investigation of accuracy of PPP and PPP-AR methods for direct georeferencing in UAV photogrammetry // Earth Science Informatics. 2022. Vol. 15. Iss. 4. P. 2231-2238. DOI: 10.1007/s12145-022-00868-7
33. Косарев Н.С., Колесников А.А., Резник А.В. и др. Использование геопространственных данных для оценки состояния техногенно нарушенных земель // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. 2023. № 6. С. 190-197. DOI: 10.15372/FTPRPI20230617
34. Poggi F., Montalti R., Intrieri E. et al. Spatial and Temporal Characterization of Landslide Deformation Pattern with Sentinel-1 // Progress in Landslide Research and Technology. Springer, 2023. Vol. 2. Iss. 1. P. 321-329. DOI: 10.1007/978-3-031-39012-8_15
35. Rehman M.U., Yi Zhang, Xingmin Meng et al. Analysis of Landslide Movements Using Interferometric Synthetic Aperture Radar: A Case Study in Hunza-Nagar Valley, Pakistan // Remote Sensing. 2020. Vol. 12. Iss. 12. № 2054. DOI: 10.3390/rs12122054
36. Carabassa V., Montero P., Crespo M. et al. Unmanned aerial system protocol for quarry restoration and mineral extraction monitoring // Journal of Environmental Management. 2020. Vol. 270. № 110717. DOI: 10.1016/j.jenvman.2020.110717
37. Zhiguo Pang, Qingguang Jin, Peng Fan et al. Deformation Monitoring and Analysis of Reservoir Dams Based on SBAS-InSAR Technology–Banqiao Reservoir // Remote Sensing. 2023. Vol. 15. Iss. 12. № 3062. DOI: 10.3390/rs15123062
38. Gao Q., Crosetto M., Monserrat O. et al. Infrastructure monitoring using the interferometric synthetic aperture radar (InSAR) technique // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. 2022. Vol. XLIII-B3-2022. P. 271-276. DOI: 10.5194/isprs-archives-XLIII-B3-2022-271-2022
39. Villarroya-Carpio A., Lopez-Sanchez J.M., Aguasca A. et al. Decorrelation rate and daily cycle in sub-daily time series of SAR coherence amplitude // Remote Sensing of Environment. 2024. Vol. 313. № 114358. DOI: 10.1016/j.rse.2024.114358
40. Baek W.-K., Jung H.-S. Phase unwrapping of SAR interferogram from modified U-net via training data simulation and network structure optimization // Remote Sensing of Environment. 2024. Vol. 314. № 114392. DOI: 10.1016/j.rse.2024.114392
41. Vellemu E.V., Katonda V., Yapuwa H. et al. Using the Mavic 2 Pro drone for basic water quality assessment // Scientific African. 2021. Vol. 14. № e00979. DOI: 10.1016/j.sciaf.2021.e00979
42. Turner D., Lucieer A., de Jong S.M. Time Series Analysis of Landslide Dynamics Using an Unmanned Aerial Vehicle (UAV) // Remote Sensing. 2015. Vol. 7. Iss. 2. P. 1736-1757. DOI: 10.3390/rs70201736
43. Низаметдинов Ф.К., Низаметдинов Н.Ф., Низаметдинов Р.Ф., Оралбай А.О. Инструментальный контроль устойчивости рудных отвалов на площадке кучного выщелачивания // Горный журнал. 2022. № 2. С. 19-22. DOI: 10.17580/gzh.2022.02.03
44. Golser J., Steiner W. International and European standards for geotechnical monitoring and instrumentation // Geomechanics and Tunnelling. 2021. Vol. 14. Iss. 1. P. 63-77. DOI: 10.1002/geot.202000047
45. Низаметдинов Н.Ф., Барышников В.Д., Низаметдинов Р.Ф. и др. Исследование процесса сдвижения земной поверхности при повторной разработке Жезказганского месторождения // Физико-технические проблемы разработки полезных ископаемых. 2021. № 2. С. 11-17. DOI: 10.15372/FTPRPI20210202
46. Кафтан В.И., Гвишиани А.Д., Морозов В.Н., Татаринов В.Н. Методика и результаты определения движений и деформаций земной коры по данным ГНСС на Нижне-Канском геодинамическом полигоне в районе захоронения радиоактивных отходов // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2019. Т. 16. № 1. С. 83-94. DOI: 10.21046/2070-7401-2019-16-1-83-94
47. Акматов Д.Ж., Маневич А.И., Татаринов В.Н. и др. Оценка устойчивости породного массива в районе подземной исследовательской лаборатории (Нижнеканский массив, участок Енисейский) // Записки Горного института. 2024. Т. 266. С. 167-178.
48. Мазуров Б.Т., Мустафин М.Г., Панжин А.А. Метод оценки дивергенции векторных полей деформаций земной поверхности при разработке месторождений полезных ископаемых // Записки Горного института. 2019. Т. 238. С. 376-382. DOI: 10.31897/PMI.2019.4.376
49. Анисимов О.А. Параметры рабочих бортов глубоких карьеров при формировании рабочей зоны крутонаклонными слоями // Збірник наукових праць НГУ. 2017. № 52. С. 47-56.
50. Бесимбаева О.Г., Хмырова Е.Н., Олейникова Е.А., Касымжанова А.Е. Моделирование устойчивости ограждающих сооружений золоотвала // Горные науки и технологии. 2023. Т. 8. № 4. С. 303-312. DOI: 10.17073/2500-0632-2022-11-30