基于快速分布式目标探测的时序雷达干涉测量方法:以Lost Hills油藏区为例

针对当前分布式目标雷达干涉测量运算效率低、选点困难等问题,本文提出了一种建立在快速同质点选取下的干涉数据处理框架.相比之前的时序数据处理方法,新方法具有选点快速、自适应性强的特点,能在保留影像分辨率基础之上增加空间点密度.另外,在统计推断的基础上,提出基于无偏空间相干性估计的分布式目标选择方法,进而弥补了传统经验阈值设定的缺陷.本文以美国加州Lost Hills油田区为例,在论证数据处理框架的可行性基础之上,分析了因孔隙流体萃取和孔隙压力降低引起的地表变形.     

Huber M估计在CPIII高程网平差中的抗差性分析

高铁CPIII高程网作为一种高精度水准网,其平差一般都是通过最小二乘法求取,然而因为最小二乘估计不具备抗粗差的能力,如果测量数据中存在粗差,则计算结果将会受到严重的影响。因此,引入基于Huber函数的M估计进行CPIII高程控制网的粗差探测,并通过给Huber法的调和系数赋予不同的值,来分析调和系数的改变对Huber法的影响。     

基于差分干涉与GPS测量的夏威夷基拉韦厄火山形变监测

利用欧空局ENVISAT-ASAR影像数据,提取夏威夷基拉韦厄火山区域由2007-06-17～19小规模火山喷发引起的地表形变场,并结合GPS时间序列分析喷发前后形变特征。结果表明,此次小规模喷发造成Makaopuhi火山口附近发生明显地表形变,LOS向形变值最大超过30 cm。将研究区内同期GPS观测值投影至LOS方向,其结果与差分干涉所得形变量具有较高的一致性,均方根误差为1.8 cm。