长江三峡工程库首区InSAR测量的初步研究

正在进行的长江三峡水利枢纽工程将建成世界上最大的人工水库 ,已有的研究表明 ,高坝水库有可能诱发中强地震。合成孔径雷达干涉测量 (InSAR)已成为测量地球表面变化极具潜力的技术。对欧洲遥感卫星ERS - 1与ERS - 2的SAR数据的初步分析表明 :只要时间跨度不太长 ,在有植被覆盖、地形起伏较大的山区亦能获得较为理想的干涉图像。结合三峡地壳形变监测网络 ,利用InSAR技术完全有希望识别三峡工程蓄水过程的地表变形     

天文大气折射的级数展开式

对天文大气折射的级数展开理论进行了研究,给出了新的级数展开式。新的级数展开式能够展开到任意阶次项,并且达到了亚毫角秒的理论精度;另外,把地面附近的位相折射指数作为未知数单独提出来,适应了光学技术在不同观测波长情况下的处理,并给出了以视天顶距正切为引数的级数展开式。这一成果将可完全取代普尔科沃大气折射表公式,也可以利用该方法进行射线跟踪的理论研究。     

GPS测量大气折射改正

在精密ＧＰＳ测量中,大气折射改正误差是主要误差源之一。基于大气折射理论,把底层大气分为７层,并考虑不同高度的重力改正,建立了新的大气层模型,推导出了新的更精确的折射改正公式。实例计算结果表明,新的大气层模型更加符合实际。     

差分InSAR处理及其应用分析

本文结合实例分析和介绍了影响In SAR处理结果的几个重要环节。如: 数据源及像对选择 ;影响In SAR处理的因素等。目前有4～5种雷达卫星数据可以用于In SAR的处理,ERS-1/2卫星数据效果最好; 差分In SAR处理的工作步骤中,亚像元精度的配准、相干性分析、全相位恢复等是其中的关键技术。In SAR的精度和噪声水平是In SAR能否实用的重要条件,噪声影响地物的相干性,噪声较大部位相干性消失,在整幅图像中噪声区域不大于30% ,将不影响整体的In SAR测量结果。     

GPS中性大气折射延迟的研究

简述了GPS大气折射延迟研究的进展,针对GPS对中性大气折射延迟改正精度的要求,给出了研究天文大气折射和中性大气折射延迟的一个可能方法,即:基于映射函数形式的天文大气折射模型,利用不同方位的天文大气折射值的测定数据,求解映射函数中的参数,进而可建立随观测站和随方位而异的大气折射延迟改正模型。     

测距三角高程中的大气折射问题

根据国内不同地区的实测资料，综述了折光系数的测定方法及其变化特征等问题，提出了一些减弱折光影响的措施     

基于DEM与GACOS的InSAR同震形变场大气误差校正北大核心CSCD

从全球地震频发地区选取多次地震事件,以精河地震为例研究基于DEM进行大气误差校正时拟合区选取方法;然后分别基于DEM和GACOS数据对同震形变场进行大气相位延迟改正以分析其校正精度及适用性。结果表明,扣除主要同震形变区域后的相位-高程相关系数大于0.4时,必须对获取的形变场进行大气误差校正,校正后噪声可下降约1~4 cm;相关系数为0.4~0.8时,可通过两种方法相互验证以校正精度;相关系数大于0.8时,可以只使用DEM拟合大气误差分布函数进行校正。基于GACOS进行大气误差校正具有普适性,用于大气噪声较为严重且与地形不相关的平原地区可取得较好效果。     

水准测量大气折射改正公式的严密推导

本文应用积分法对大气折射改正公式进行了严密推导，导出了计算折射改正的严密公式，并给出了简化的实用公式。经过实测检验，该简化公式可以按测段计算折射改正，适用于水准测量，并能达到较好的改正效果。     

利用InSAR技术获取三峡地区的数字高程模型

利用先进的合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术，使用38幅1992～2000年间三峡地区的ERS卫星SAR图像，并利用USGS的低精度DEM，得到了该地区的DEM，与GPS高程结果对比的差值为15～128m。干涉结果表明，基线小于200m的串行数据图像对具有较好的相干性；基线大于200m、在晚春和夏季观测的串行数据图像对容易出现失相关，而几乎所有重复轨道的SAR图像对在进行配准时都不相关。为了进一步获得三峡地区较高精度的数字高程模型，在该地区建立了角反射器，为研究和监测三峡地质灾害与地壳运动奠定了良好的基础。     

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InSAR技术在火山监测研究中的应用

介绍了InSAR技术的发展、数据处理流程及其应用于火山形变监测中的几个实例．并对InSAR技术应用于火山研究应注意的几个问题进行了讨论。     

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GPS定位中对流层折射率随机模型的研究

分析了ＧＰＳ相对定位中对流层折射的特点，概述了目前所采用的几种确定性参数对流层折射估计和随机过程参数对流层折射估计方法。根据实测数据处理结果，分析比较了几种确定性模型和随机过程模型对ＧＰＳ相对定位精度的改善作用。结果表明：对流层折射的多参数确定性模型和随机参数模型对基线分量的重复性，特别是高程分量的重复性有明显改善；在大多数情况下，尤以随机参数模型为佳，其垂直分量的重复性精度较单参数模型可提高一倍左右。