时间序列分析在地铁沉降监测中的应用

采用时间序列分析方法,对长春市地铁一号线——繁荣路站基坑变形监测点连续28期的数据进行分析处理,建立自回归模型,并对后4期数据进行预报,其一步拟合中误差为σ=±0.2 mm,具有较高精度。通过对数据的分析,论证了时间序列分析方法在地铁沉降监测中的可行性与有效性。     

时间序列分析在地铁沉降监测中的应用

采用时间序列分析的方法,通过对已获取的地铁沉降监测数据进行分析、建模,得到合理的沉降预测模型,不仅可以预测出短时间内地铁区段的沉降量,并可了解地铁区段短时间内的沉降趋势。实验证明,方法简单、快速、准确,具有良好的短期预报效果。     

采用GPS定位技术进行堤坝形变监测

ＧＰＳ是监测堤坝变表的最现代化方法,其快速而精密的监测手段,严密的平差方法能迅速而有效地获取堤坝变形值为重要堤坝维护和抢修提供了可靠的决策依据。     

小波时间序列在地铁沉降监测中的应用

本文结合小波理论和时间序列的基本原理,提出了小波时间序列模型,并应用于某市地铁沉降的预测中,将其结果与常规时间序列模型对比,表明该模型具有在粗差探测、剔除等方面的优点,同时比常规模型预测更具应用价值。     

SAR影像时间序列支持下的互花米草盐沼提取——以江苏盐城东部沿海为例

利用江苏盐城东部沿海8幅ERS-2 SAR影像构建像素级时间序列,根据训练样本得出互花米草盐沼的标准时间序列曲线;基于动态时间弯曲DTW距离进行时间序列相似性分析后提取互花米草盐沼,用同年Landsat TM影像、CBERS-02B CCD影像目视解译的真实地面数据进行精度评价。结果表明:1)互花米草盐沼的时间序列曲线呈波动性变化,与研究区其他4类典型地物的时间序列曲线差异较大;2)互花米草盐沼提取结果的精度较高,基于Landsat TM影像的精度评价结果——正确率86.81%,完整率84.63%,基于CBERS-02B CCD影像的精度评价结果——正确率87.84%,完整率83.87%。     

基于像元级SAR图像时间序列相似性分析的水体提取

针对SAR图像数据集的特点,提出了一种基于像元级图像时间序列相似性的水体提取方法。其基本思想是:构建像元级SAR图像时间序列,选取动态时间归整(dynamic time warping,DTW)算法作为时间序列相似度的度量方法,计算所有像元与标准水体像元时间序列的相似性;将水体边缘混合像元的DTW距离值设定为参考阈值,采用阈值法提取相似性较高的时间序列数据,其对应的像元即被识别为水体像元;最后利用每个像元的DTW距离值代替其后向散射值,采用8邻域搜索方法提高水体识别的精度。以2008年1—12月获取的25景分辨率为150 m的ENVISAT ASAR图像进行水体像元提取试验,结果表明,该方法的完整率和正确率均较高,能够应用于大范围区域水体的提取与制图。     

基于时间序列模型的沉降监测预报分析

时间序列模型预测具有可靠性与高效性的特点。本文结合沉降监测工程,采用Matlab进行建模预报分析,分别基于预测模型(AR、MA、ARMA)进行应用。对比自回归模型、滑动平均模型及自回归滑动平均模型预测结果的精度,表明3种模型可预测期连续分布,模型组合可提高预测精度。     

时间序列InSAR技术中的形变模型研究

时间序列InSAR技术,包括PS-InSAR技术和小基线集InSAR技术, 能有效克服传统D-InSAR的失相干限制, 逐步成为形变测量中的实用化技术。但是, 现有时间序列InSAR技术主要采用线性函数对真实形变进行模拟, 在真实形变呈现强烈的非线性时, 这种处理将不能得到正确的形变结果。本文就时间序列InSAR的形变模型问题展开研究, 首先从干涉相位模型解算的方法入手, 深入分析了线性形变模型的不足, 当干涉点目标的密度不够并且真实形变的非线性较强时, 干涉相位方程的解将会发散。根据魏尔斯特拉斯逼近定理, 提出以高阶多项式取代线性形变模型, 并给出了基于多项式形变模型的干涉相位方程解算方法。 利用太原市2003-2009年的23景ENVISAT ASAR影像, 分别采用线性形变模型和三次多项式形变模型, 利用小基线集技术进行了形变反演。将这两种方法得到的结果分别与水准测量结果进行了比较。结果表明, 采用多项式形变模型不仅能取得更高的形变测量精度,而且能提高点目标的密度。由于高阶多项式总能比低阶多项式更准确地拟合连续函数, 因此本文提出的多项式形变模型在时间序列InSAR形变监测中具有广泛的应用价值。     

利用时间序列ALOS-2 PALSAR数据监测输电通道地表形变

有效监测西南地区输电线路的地表形变对我国电网的安全平稳运行具有重要意义.本文以特高压输电通道沿线为研究区域,基于时间序列卫星雷达差分干涉测量技术,利用2016年8月15日至2017年10月9日22景5 m分辨率升轨的ALOS-2 PALSAR雷达卫星数据,采用PS-InSAR处理方法,在植被覆盖茂密的西南地区对某输电通...     

利用高分辨率聚束模式TerraSAR-X影像的PSInSAR监测地表变形

利用20景于2010-03～2010-11期间采集的高分辨率聚束(1m分辨率)模式的TerraSAR-X SAR数据,采用永久散射体干涉测量技术(PSInSAR)获取了西藏羊八井地区由地热电站开采地下水引起的地面沉降。结果显示,羊八井地热电站周边及地热开采井地区在2010年期间的地面沉降速率最大达到25mm·a-1,而盆地其他地区的地面平均沉降速率为1mm·a-1。将其与ASAR获取的平均沉降速率结果对比,两者的相关性达到了0.76,这说明TerraSAR-X高分辨率SAR数据不仅可以提供高密度PS点,而且更好地体现了散射体的细节变化和微量位移情况。     

合成孔径雷达技术在变形监测中的应用分析

从InSAR技术的测量原理出发阐述了合成孔径雷达在变形监测应用中的优势及技术难点。在此基础上将其与其他几种变形监测方法进行对比分析进而对SAR技术的应用进行了展望。     

InSAR技术在沂沭断裂带地表形变监测中的应用研究

针对常规大地测量监测沂沭断裂带地表形变结果无法全面反演该区域构造应力场的局限性,尝试采用PS和SBAS两种In SAR时序分析技术对该区域地表形变进行监测。首先对SBAS-In SAR技术的原理进行详细推导和分析;在此基础上,对覆盖研究区的14景ENVISAT-ASAR数据采用PS-In SAR和SBAS-InSAR技术进行处理,分别提取了该区域地表年平均形变速率图;通过与水准监测数据的对比分析发现:InSAR时序分析方法在大范围、持续缓慢断裂带地表形变监测中能够获取与精密水准监测一致的形变趋势,且SBAS-In SAR技术在数据量较少情况下能获得更好的监测效果。这表明In SAR时序分析技术可以作为断裂带微小地表形变监测的有效手段。     

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...     

星载SAR地形辐射校正模型及其效果评价

根据合成孔径雷达(SAR)严格成像几何模型和辐射定标公式建立了地形辐射校正(TRC)模型。通过实验,从定性和定量两个方面评价了TRC模型的有效性。比较了基于投影角和基于当地入射角两种计算有效散射单元面积的方法,对根据初始定位模型计算有效散射单元面积的合理性进行了分析。     

地质灾害监测中的SAR变形观测、解译与数据同化研究

正以时间序列InSAR技术为代表的雷达对地观测技术可实现高精度的变形提取,为成灾前岩土体的变形监测提供了更先进的技术手段。而在地质灾害易发的城郊低相干地区,通常缺少易于识别的人工地物,且受植被去相干的影响,难以开展时间序列InSAR分析。因此,如何实现时间序列InSAR技术在低相干地区的变形监测,仍是该技术的研究热点之一。同时,在地震、滑坡等地质灾害引起的剧烈变形区,受InSAR技术形变监测梯度的限制,     

SAR影像几何校正

SAR影像的几何校正是阻碍其应用的瓶颈问题，目前所用的方法都有其局限性。介绍描述SAR构像几何的坐标系统及距离－多普勒方程，同时，介绍卫星轨道及描述卫星轨道的参数。为提高几何校正的精度，提出一种由几个离散点的值内插整个弧段上卫星状态向量的轨道模拟算法。在此基础上，给出利用DEM进行SAR影像几何校正的方法。该方法以时间参数为自变量，迭代解算距离－多普勒方程，计算DEM中点每一点对应的影像坐标，最后进行了实验与讨论。     

SAR影像的几何精纠正

SAR影像几何纠正中的一个重要问题是建立其构像模型。在阐述F．Leberl模型的基本原理和方法的基础上，针对星载SAR成像处理过程中多普勒中心频率不为零的现象，采用多项式拟和多普勒中心频率的方法，修正零多普勒条件方程，建立起既适合星载又适合机载SAR传感器的F．Leberl构像模型。机载和星载SAR影像的实验结果表明，文中提出的改进算法能显著地提高F．Leberl模型对星载SAR影像的定位精度，同时也适合于对机载SAR数据的处理，并且解算过程稳定，收敛很快，精度较高。     

基于差分干涉SAR的煤田火区地表形变监测

煤田火区地表形态变化是煤火监测和分析的可用指标之一。由于矿区地表严重的去相干噪声,使得星载合成孔径雷达干涉测量技术应用于煤田火区地表形变检测比较困难。结合煤田火区地表形变特点,利用L波段的ALOS PALSAR数据进行差分干涉处理,利用干涉条纹频率精确估计基线,并用自适应滤波方法降低去相干噪声的影响。在去除平地相位和参考地形相位后,获取煤田火区的地表形变。研究表明:地表形变与煤火燃烧具有一定的相关关系,通过地表形变分析有助于对地下煤火燃烧情况的判断;利用差分干涉SAR技术检测煤田火区地表形变,进而对煤火进行监测和分析是可行的。