利用多传感器SAR数据集监测城市地面沉降

在过去的几十年中,洛杉矶由于自然灾害、城市建设、地下水开采和石油开采等人为因素而发生了严重的地表变形。本文的目的是绘制洛杉矶地表形变速率分布图,并使用改进的小基线集（SBAS）技术和多传感器SAR数据集,分析该地区2003年10月至2017年10月的形变原因。同时,将SBAS反演的变形结果、GPS测量结果和多传感器SAR数据集的变形结果进行了比较,结果高度一致。结果显示,2003—2017年,洛杉矶多个地区发生沉降抬升,最大累计沉降量为-266.8 mm,年平均沉降速度为-19 mm/a,主要是由地下水过度开采造成的。最大累计抬升量为104.8 mm,年平均抬升速度可达7.5 mm/a。该研究结果具有良好的实际应用价值,可为当地政府的防灾减灾提供重要依据。     

利用SBAS时序技术识别地热资源开采引起的地表形变

本文以地热资源丰富的雄安新区为研究对象,利用SBAS技术对2015年7月至2019年2月的42幅Sentinel-1区域卫星影像和2016年8月至2018年12月的10幅ALOS-2区域卫星影像进行处理,以此获取雄安新区的时间序列地表形变。研究结果表明,雄安新区整体地表沉降严重,且沉降区主要集中在雄县和容城县,其中雄县沉降最为严重,沉降中心累计沉降量超过330 mm,容城县沉降中心累计下沉量超过120 mm。结合地热井位置和地热开采历史,由时间序列分析表明,大量开采地热资源会引起地表沉降现象。     

InSAR、水准及GPS数据融合处理方法

地面沉降灾害制约了社会经济可持续发展,目前地面沉降监测广泛采取水准测量、GPS测量和InSAR技术等方法。为有效解决不同技术方法在精度、时间分辨率和空间分辨率上的缺陷,综合其优点,本文提出了对InSAR、水准及GPS数据进行精密处理和高效融合的理论方法,获取高精度、高时空分辨率的地面沉降监测成果。以广州南沙试验区数据实例验证了理论方法的可行性和可靠性。     

基于EPS的宗地图测绘一体化软件设计与开发

针对现阶段宗地图测绘内业自动化程度及生产效率不高等问题,采用清华山维软件EPS平台进行模板定制、二次开发相关功能模块,实现了从宗地图绘制、面积赋值重算到宗地图输出等全流程一体化、自动化作业,极大地提高了生产效率。