基于多源InSAR数据的三维地表形变解算方法研究

随着不同成像参数SAR卫星不断发射升空以及新的InSAR技术不断出现,同一地区可以获取多尺度、多源、异质的InSAR地表形变监测数据。将这些多源InSAR地表形变监测数据作为观测量,实际三维地表形变作为未知参数,建立模型并解算,实现东西、南北和垂直向地表形变监测,为地质灾害预报及监测提供更全面的基础资料。本文以InSAR三维地表形变解算为核心研究内容,针对大梯度、轨道和地形、粗差等因素对解算精度的影响,利用现代测量数据处理理论和方法,消除或抑制上述因素导致的各类噪声,实现多源InSAR数据的三维地表形变高精度解算。     

优化先验模型参数的矿区多轨InSAR三维形变监测

监测煤矿开采导致的地表三维形变对于矿区地质灾害防控和开采沉陷机理研究至关重要。针对单轨道InSAR和先验模型融合解算矿山三维形变存在精度不高、时间分辨率差的问题,本文提出了一种通过优化先验模型参数的矿区多轨InSAR三维形变解算方法。首先,利用Weibull模型同步4个轨道LOS向形变位移,以此削弱不同轨道之间时间异步对三维形变解算精度的影响,并采用加权最小二乘求解矿区垂直向和东西向形变;然后,根据垂直向和东西向形变优化矿区开采先验模型参数;最后,解算南北向形变位移。利用覆盖大同矿区的TerraSAR-X数据和3个轨道Sentinel-1 InSAR数据集对本文方法进行验证。研究结果表明,与地面GPS监测点相比,本文方法可以获得相对精确的三维形变结果,垂直向RMSE、东西向RMSE和南北向RMSE约为1.1、1.4和2.1 cm。     

短基线集InSAR形变模型的不适定问题解算方法研究

SBAS InSAR技术广泛应用于大尺度长时间序列的矿区、城市、地震等不同类型地表形变监测。但在利用该技术进行监测地表形变中发现,其形变模型的解算存在着病态和秩亏两类不适定问题,严重影响着形变信息反演的精度和可靠性。本文以SBAS InSAR技术为基础,针对其形变模型最小二乘解算中的病态问题,提出了基于Liu估计的有偏迭代估计法和Tikhonov正则化方法;针对秩亏时奇异值分解反演形变量和形变速率不稳定的问题,改进了Landweber迭代法,并将其应用到秩亏的SBAS InSAR形变模型解算中,反演出更准确的形变信息。     

自适应卡尔曼滤波在地表沉降监测中的应用

方差补偿自适应卡尔曼滤波是在对观测数据进行递推滤波的同时,不断的对难以确定的模型参数和噪声进行估计和修正,以减小模型误差,使滤波结果更准确。本文采用方差补偿自适应卡尔曼滤波预测模型,对某矿区首采工作面地表沉降监测数据进行计算,得到相应的预测值,并与标准卡尔曼滤波预测值进行比较。探讨了方差补偿自适应卡尔曼滤波预测模型进行矿区地表沉降预测的可行性。     

附加原子钟物理模型的PPP时间传递算法

传统精密单点定位(PPP)时间传递算法通常把接收机钟差当作相互独立的白噪声逐历元进行估计,而忽略了钟差参数历元间的相关性。针对这一问题,本文提出了一种附加原子钟物理模型的PPP时间传递算法。该算法通过利用Kalman滤波对高稳定度的原子钟钟差进行建模,拓展传统PPP时间传递模型中的接收机钟差参数,并给出了Kalman滤波过程噪声协方差和初始状态向量的确定方法。试验结果表明:该算法可以有效避免传统算法时间传递结果需要一定收敛时间的问题,使解算结果更加符合原子钟的物理特性,能够显著提高时间传递结果的精度和稳定性,可将单站时间传递精度平均提高58%,站间时间传递精度平均提高51%。     

卡尔曼平滑算法在高精度速度场解算中的应用

为了获得更高精度的速度场,根据卡尔曼平滑估计的原理,该文提出将卡尔曼平滑算法应用到速度场解算中的方法.该方法在卡尔曼滤波的基础上,根据已得滤波估计值进行反向卡尔曼滤波估计,将正向滤波解和反向滤波解进行加权平均,从而提高速度场解算的精度.利用SOPAC网站产出的2017-2019年共3 a的包含全球IGS站点的单 日松弛解H文件,分别采用经典卡尔曼滤波和卡尔曼平滑两种方法进行速度场的解算.结果表明,采用卡尔曼平滑算法较经典卡尔曼滤波在外符合精度上有10.5％的提升,在内符合精度上有10.7％的提升;分析可得,采用将正向滤波解与反向滤波解进行加权平均的卡尔曼平滑算法可提升速度场的解算精度.     

一种提高导航精度的改进滤波方法

卡尔曼滤波技术是目前GPS/IMU组合导航中应用最广的误差估计关键技术之一。本文在捷联式惯导系统正向导航滤波算法与逆向导航滤波算法基础之上,提出一种将二者有机结合的组合滤波算法,用于事后IMU/GPS联合解算中,以提高组合导航的精度,并通过实际的机载飞行试验数据解算结果验证该方法的可行性。组合滤波后的位置精度达到厘米级,速度误差小于0.02 m/s,航向角精度约为0.2°。     

建筑塔机臂尖GNSS动态监测模型设计

鉴于传统的人工周期巡检方式存在诸多弊端,本文设计了一种基于卫星定位的建筑塔机臂尖动态监测模型。以GPS为例建立单历元快速定位模型,给出利用DUFCOM和DC算法相组合的整周模糊度快速确定算法（FARSE）的实现流程;提出了一种基于历元位置偏差的臂尖垂向位移监测参数及预警参数构造方法。初步试验结果表明,利用GPS单历元快速定位模型解算获得了平面精度优于2 cm、高程精度优于4 cm的定位结果;基于该定位结果,从监测参数和预警参数两个角度验证了本文模型设计的有效性。     

概率积分法预计参数解算的总体最小二乘岭估计法

将总体最小二乘平差方法应用于矿山开采沉陷概率积分法预计参数的解算,建立了概率积分法总体最小二乘平差模型,给出了非线性总体最小二乘平差的迭代算法。并以淮南矿区谢桥矿某工作面为例,考虑观测方程系数阵病态性的影响,分别采用最小二乘岭估计法和总体最小二乘岭估计法解算预计参数,计算表明,采用总体最小二乘岭估计法在解算预计参数时精度更高,且拟合参数的估值受到模型参数初值的影响。     

GPS导航解算中几种非线性Kalman滤波的理论分析与比较

GPS导航解算中常采用离散线性Kalman滤波模型.由于线性化忽略高次项,加之线性化受初始值精度的影响,导致线性化模型精度很难满足高动态用户需求.为此,分别讨论了扩展Kalman滤波和Bancroft算法以及利用观测信息迭代精化观测方程三种算法,并结合算例进行了比较与分析.     

改善单基站CORS RTK测量精度的自适应卡尔曼滤波算法

针对单基站CORS RTK在矿山开采沉陷地表移动变形监测中测量精度偏低的问题,构建基于方差分量估计原理的自适应卡尔曼滤波算法,以CORS RTK在各历元采集的平面坐标与正常高为基础,利用CORS RTK实测数据并对比分析四等水准测量成果,分析得出滤波后的CORS RTK测量精度得到了较大的提高,并满足矿山开采沉陷地表移动变形监测的精度要求。      

面向开采扰动的离子型稀土矿区地表温度降尺度方法

离子型稀土的开采活动会导致矿区地表极其剧烈的生态扰动,并且会造成当地的生态环境问题,而矿区地表热环境分异变化能较好地反映矿区的生态扰动特点,是一种辨识地表生态扰动的重要参数.离子型稀土矿区存在矿点分散且单个矿点面积较小的特征,因此获取实用性强且空间分辨率更高的地表温度数据对稀土矿区生态环境的监测具有重要价值.构建了一种...     

矿山开采沉陷预计空间插值方法分析研究

文章首先对GIS中5种常用的空间插值方法原理进行了详细阐述,采用交叉验证法来对比分析不同插值方法的精度。应用反距离权重法、克里金法、自然邻域法、样条函数法、趋势面法5种常用的空间插值方法对兖矿集团济三煤矿1308工作面开采沉陷预计数据进行插值,对比分析了各种插值方法的精度,并对插值的误差影响因素进行了实验分析。结果表明：5种常用的空间插值方法中,克里金插值和样条函数插值精度最高,自然邻域插值和反距离权重插值精度居中,趋势面插值精度最低;对插值结果造成影响的因素与沉陷预计点的数量和密度有关,沉陷预计点的密度越大、数量越多,空间插值结果的精度就越高。研究成果可为矿山开采沉陷预计插值方法的选取提供借鉴。     

时序SAR幅相联合加权融合方法监测矿区形变

针对煤炭资源的井下高强度开采引起的地表形变问题,开展矿区地表形变的精细监测对于指导矿区生产建设和生态修复具有重要意义.提出一种基于时间序列SAR影像差分干涉信息相位叠加和首末两幅SAR影像强度信息Pixel-tracking技术获取大量级形变信息相结合的加权融合方法,对河北省峰峰矿区万年矿开采工作面进行精细监测,结合现...     

位错模型的矿区地表沉降监测

为获取连续的矿区地表沉降变形场,揭示沉陷规律,及时预计沉降范围与大小,保障生产,该文提出了以精密水准测量数据为约束的加权位错监测及预计模型。视开采工作面为简化位错几何模型,顾及工作面近远场观测数据的不同,根据计算模型值与水准测量实测值的残差确定不同的权比,利用最小二乘线性算法反演垂直方向上的张裂参数。由张裂参数正演获取连续的地表形变场。并以多期观测反演所得的一维张裂参数的变化序列拟合预计模型,预测地表未来形变场。研究表明,提出的加权位错预计模型能更好地监测并预计矿区开采后的地表沉降变化,为采矿安全生产提供了依据。     

正则化滤波在反演地表光谱反照率中的应用

利用有限的卫星观测数据,通过反演地物二向性反射分布函数(BRDF)模型提取复杂地表的真实信息,是一个不适定的地球科学反演问题。为了克服离散不适定性带来的困难,在分析引起模型解不稳定的原因和数据误差传递机制的基础上,使用构建滤波函数的方法实现BRDF模型的正则化约束反演。实验结果表明,正则化滤波算法与MODIS AMBRALS算法精度相当,完全适用于具有充足观测和稀疏观测情况下的地物参数反演。     

机载激光点云构建西部矿区开采沉陷模型研究

针对榆神矿区地形起伏而植被覆盖度较低的条件,采用无人机激光雷达(LiDAR)对采煤沉陷盆地进行地面扫描和建模,按现有的点云滤波和插值算法所构建的沉陷模型精度不足的问题,该文提出基于格网高程排序的类地面点云提取算法,通过改变格网大小和点云提取比例来优化点云滤波效果,改进了地表沉陷模型的精度。在此基础上,选用概率积分法和GaussAmp函数对沉陷模型进行最小二乘拟合,结果表明GaussAmp函数对于试验区地表动态沉陷模型的拟合精度更高。     

基于复杂地形的等高线FLAC模拟矿区沉陷预计

为减小模型误差对FLAC模拟开采活动造成的影响,提高FLAC模拟的可靠性和精度,本文以大柳塔矿区52304工作面为例,针对复杂丘陵矿区高差过大导致In-SAR数据误差大的问题,建立基于地表等高线的复杂FLAC模型,并将模拟下沉结果结合In-SAR数据与GPS测得的下沉线曲线对比分析。结果表明:(1)FLAC在模拟煤层开挖时,上覆不规则表面的模型可以产生与实际情况相吻合的下沉盆地,验证了等高线复杂模型的可靠性;(2)在FLAC模拟中,等高线复杂模型可以减小模型误差;(3)使用模拟得到的数据和GPS数据计算下沉特征角值并进行对比,以此验证了模拟结果的可靠性;(4)通过与In-SAR的监测结果对比可以发现,FLAC模型具有边缘效应,模拟结果与In-SAR数据互补可以提高精度。     

SBAS-InSAR方法支持下的矿区地表沉降监测及参数反演

煤矿开采极易诱发各类地质灾害,从而对矿区人民的生命财产安全带来严重影响。因此,对矿区地表进行形变监测及对其开采面参数进行反演获得形变规律,可有效防止矿区地质灾害的发生。本文选取山西省的店坪煤矿和汾源煤业作为研究区域,基于Sentinel-1A卫星影像数据,使用小基线集（SBAS）方法提取研究区的形变结果。使用Okada模型对5-101工作面参数进行反演和分析,并将反演结果与采工图实测数据进行对比验证。结果表明：①煤矿开采引起的地表形变程度与煤矿开采长度成正比;②急倾斜厚煤层开采引发的地表形变程度要比近水平薄煤层引起的地表形变程度大,更容易造成地表塌陷;③Okada模型反演较短近水平薄煤层的开采参数精度较高,说明该模型适用于此类型煤矿开采参数的反演。     

结合非线性贝叶斯反演算法的油田储层参数反演

基于地球物理反演算法,利用地表沉降信息快速获取油田储层状态信息,对于油田储层安全的实时监控具有重要意义。目前国内外对油田储层参数反演的研究相对较少,因此本文以典型的因石油开采引起地表沉降的辽河盘锦地区作为研究区域,以InSAR沉降监测结果作为观测数据,以Okada模型作为反演模型,首次将非线性贝叶斯反演算法引入到油田储层参数反演中。在试验过程中,发现油田地下存在不止一个油层,首次将双Okada模型引入到油田储层参数反演中。试验表明：①非线性贝叶斯反演算法不仅能够获取模型参数的最优值,同时可以对反演结果的不确定性做出解释。②与单源Okada模型相比,双Okada模型更符合该地区油田储层参数变化与地表沉降之间的映射关系,基于双Okada模型反演得到的油田储层参数更可靠。