基于复合分界指标和CEEMD⁃WT的GNSS滑坡监测坐标时间序列降噪方法

陈斌; 王利; 舒宝; 李新瑞; 瞿伟; 武翰文; 钱雨; 吴震宇

doi:10.13203/j.whugis20240123

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基于复合分界指标和CEEMD⁃WT的GNSS滑坡监测坐标时间序列降噪方法

遥感与地质灾害 | 更新时间：2026-11-05

- 基于复合分界指标和CEEMD⁃WT的GNSS滑坡监测坐标时间序列降噪方法
- GNSS Landslide Monitoring Coordinate Time Series Noise Reduction Method Based on Composite Divisional Indicator Index and CEEMD⁃WT
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第2期页码：275-285
- 作者机构：
  
  1.长安大学地质工程与测绘学院，陕西西安，710054
  2.地理信息工程国家重点实验室，陕西西安，710054
  3.西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室，陕西西安，710054
- 作者简介：
  
  陈斌，硕士，主要从事地质灾害监测及GNSS数据处理。binchen@chd.edu.cn
  王利，博士，教授。wangli@chd.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2021YFC3000503);国家自然科学基金(42127802;42174006);陕西省杰出青年科学基金(2022JC-18);中央高校基本科研业务费专项(300102263202);陕西省科技创新团队项目(2021TD-51);陕西省地学大数据与地质灾害防控三秦学者创新团队项目(2022)
- DOI：10.13203/j.whugis20240123
  中图分类号： P237
- 收稿：2024-10-14，
  
  纸质出版：2026-02-05
- 稿件说明：
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陈斌,王利,舒宝，等.基于复合分界指标和CEEMD⁃WT的GNSS滑坡监测坐标时间序列降噪方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(2):275-285.

CHEN Bin,WANG Li,SHU Bao,et al.GNSS Landslide Monitoring Coordinate Time Series Noise Reduction Method Based on Composite Divisional Indicator Index and CEEMD⁃WT[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(2):275-285.
陈斌,王利,舒宝，等.基于复合分界指标和CEEMD⁃WT的GNSS滑坡监测坐标时间序列降噪方法[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(2):275-285. DOI：10.13203/j.whugis20240123

CHEN Bin,WANG Li,SHU Bao,et al.GNSS Landslide Monitoring Coordinate Time Series Noise Reduction Method Based on Composite Divisional Indicator Index and CEEMD⁃WT[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(2):275-285. DOI：10.13203/j.whugis20240123

摘要

针对完备集合经验模态分解 (complementary ensemble empirical mode decomposition

CEEMD) 技术难以有效分离全球导航卫星系统变形监测序列中的高频变形信号，以及难以去除低频形变信号中夹杂的监测环境振动噪声等问题，提出了一种基于CEEMD、小波变换（wavelet transform，WT）和复合分界指标相结合的滤波降噪方法，并利用4组仿真数据和真实滑坡场景下的监测坐标序列进行实验。首先，对原始时间序列进行CEEMD分解，并计算每个本征模态函数 (intrinsic mode functions

IMF) 分量的复合分界指标

值；然后，寻找第一个局部极小值

对应的第

层IMF分量，将前

-1层IMF分量作为纯噪声进行剔除；再进一步，根据

值的大小将剩余IMF分量分类为保留信号和待处理信号，并利用WT方法对待处理信号进行二次降噪处理；最后，将处理后信号与保留信号以及趋势项进行信号重构，得到最终降噪结果。真实滑坡数据实验结果表明，与WT、基于标准化绝对矩均值和基于相关系数的CEEMD方法相比，所提方法能够保留相对高频的滑坡变形信号，同时能够有效去除低频形变信号中夹杂的振动噪声。经过所提方法去噪后，其E、N、U方向的均方根误差分别为1.13 mm、1.63 mm和2.22 mm，与上述3种方法相比，降噪效果分别提升了21%、17%、12%，说明所提滤波方法可有效提升滑坡监测预警的准确率。

Abstract

Objectives

Aiming at the problems that complementary ensemble empirical mode decomposition (CEEMD) is difficult to effectively separate out the high-frequency deformation signals in the global navigation satellite system deformation monitoring sequences.The difficulty of removing the vibration noise of the monitoring environment that is interspersed in the low-frequency deformation signals

a filtering and noise reduction method based on the combination of CEEMD

wavelet transform (WT)

and composite partitioning indexes is presented.

Methods

First

CEEMD of the original sequence is performed and the

-value of each intrinsic mode function (IMF) is calculated. Second

the

layer IMF component corresponding to the first local minima

is searched for

and the first

-1 layers of IMF components are rejected as pure noise. Further

according to the magnitude of the

-value

the residual IMF components are classified into retained signals and to be processed signals

and the processed signals are secondly noise reduced using the WT method for secondary noise reduction of the signal to be processed. Finally

the processed signal is reconstructed with the retained signal and the trend term to obtain the final noise reduction result.

Results

The simulation experiments are carried out with real data experiments on landslides.(1) The

-value has better signal retention ability and noise suppression compared to the noise reduction effect of the WT-based

mean standardized absolute moment-based

and correlation coefficient-based CEEMD methods.The proposed method has the best signal⁃to⁃noise ratio value and root mean square error (RMSE) in the four sets of simulated data experiments. (2) After denoising with the proposed method

the RMSE in E

and U directions are 1.13 mm

1.63 mm

and 2.22 mm

respectively

which are 21%

17%

and 12% better than the noise reduction effect of the WT-based

mean standardized absolute moment -based

and correlation coefficient-based CEEMD methods

respectively.(3) The scheme in this paper has maintained the red warning after the first red warning issued at 04:00:00 on 3 October.Compared to the moments when the first three schemes erroneously issued

red warnings

it only issued orange warnings. The change in the displacement rate of this scheme was also the smoothest of the four methods

with the warning level not dropping to blue.

Conclusions

The proposed method can not only retain the relatively high-frequency landslide deformation signals

but also effectively remove the vibration noise interspersed in the low-frequency deformation signals. It can be applied to the de-noising of monitoring sequences of landslide scenarios.The proposed filtering method can effectively improve the accuracy of landslide monitoring and early warning

and avoid causing casualties and wasting resources.

关键词

Keywords

references

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