GPS-InSAR数据融合用于地表形变监测的研究

全球定位系统（GPS）和合成孔径雷达干涉测量（InSAR）集成技术在地表形变监测中具有广阔的应用前景。分析了GPS和InSAR两种技术融合的可行性,论述了GPS—InSAR融合技术的理论和方法,对其应用前景和存在的问题进行了探讨。     

联合升降轨Sentinel-1A的地表形变监测技术研究

河谷型、海岸带、海岛礁以及滩涂等区域地表形变信息的准确获取,迫切且关键。利用25景升轨和28景降轨Sentinel-1A数据,基于SBAS-InSAR技术,获取兰州城区2014年10月~2016年9月的地表沉降速率图和沿视线方向(line-of-sight,LOS)的时相位移量,探讨升降轨数据在河谷型城市地表形变监测中的适用性。结果表明:升降轨Sentinel-1A数据之间的时相位移量具有高度关联性,其中升轨数据在地形起伏较大区体现出良好的干涉性,而降轨数据在平坦区表现出较好的监测能力。兰州城区大部分区域处于稳定状态,但沙井驿、九州、小达坪、东岗、伏龙坪、西客站以及周边区域地表存在沉降趋势,最大沉降速率可达30 mm/年。联合升降轨Sentinel-1A数据监测河谷型、海岸带、海岛礁以及滩涂等区域地面沉降具有可行性和可靠性。     

干涉合成孔径雷达三维地表形变监测

干涉合成孔径雷达（InSAR）技术是利用两幅或多幅SAR复数影像的相位差信息提取地表地形信息和形变信息的,其对卫星视线向形变比较敏感,精度可达厘米甚至毫米级,而对沿轨道方向的形变不敏感。本文总结了几种获取地表位移三维分量的方法,并对每种方法进行了分析。     

基于PS-InSAR的广西北部湾沿岸形变探测及成因分析

受强降雨等极端天气影响,广西地区沉降地质灾害频发。为保障区域可持续发展,利用36景Sentient-1A卫星影像,探究广西北部湾沿岸地区土地形变情况并分析其成因。首先基于PS-InSAR技术和SBAS-InSAR技术,获取2018年1月～2020年12月广西北部湾地区地表沉降信息。结果表明：两种方法具有高度一致性,研究区域最大累计沉降量达-78.1 mm,最大平均形变速率为-22.664 mm/a。其次结合降雨量数据与人类活动强度,分析地表形变成因,结果进一步表明：广西北部湾地区累计沉降量与人类活动强度呈现正相关;每年7、8月雨季时,地表形变速率提高,雨季结束后,部分地面出现抬升。人类活动与降雨是导致广西北部湾地区大面积不规则沉降的重要原因。     

苏州无锡常州城市群地表沉降监测

InSAR技术作为一种遥感技术,具有大范围、高精度监测的优点,可以应用于大范围的城市群地表沉降灾害监测.但目前对于苏州无锡常州城市群的监测研究相对较少.以苏州、无锡、常州城市群为例,使用两个轨道共104景哨兵数据,以一种改进的PS-InSAR技术获取了2019年这3个地区的地表沉降结果.结果 表明:苏州和常州的沉降面积...     

基于合成孔径雷达遥感的北极海冰总形变率分析

基于RADARSAT地球物理处理器系统(RGPS)的北极海冰运动散度、旋度和剪切产品,本文计算了北极海冰总形变率,给出了所有RGPS产品时空覆盖范围的总形变率空间分布和时间平均总形变率大于0.01d-1的概率分布。结果表明:对整个RGPS数据库而言(时间跨度从1996年11月至2008年4月),平均总形变率为0.020 4d-1,总形变率大于0.01d-1的数据样本为总样本的45.89%。总形变率高值主要分布在近岸海域,靠近北极点附近的总形变率相对较小。北极海冰总形变率随季节变化,夏季平均总形变率及总形变率大于0.01d-1发生概率要比冬季大,其中,夏季总形变率大于0.01d-1发生概率为59%,而冬季要比夏季低18%。其可能机制主要是,夏季北极地区温度升高,形成海冰融化-破碎-更易融化-更易破碎的放大效果,导致北极海冰总形变率变大。     

PS-InSAR与DS-InSAR监测城市地面沉降的精度检验与分析

为检验PS-InSAR和DS-InSAR监测技术的可靠性,利用覆盖上虞区的23景Sentinel-1影像,分别采用PS-InSAR和DS-InSAR技术进行数据处理,获得了两组上虞区的地表沉降信息,并用上虞区的二等水准监测数据进行精度检验与分析。研究结果表明,二等水准测量与PS-InSAR和DS-InSAR结果的互差主要分布在-5~+5mm/年范围内,说明PS-InSAR和DS-InSAR监测地面沉降结果可靠。     

基于Hough变换原理的海冰厚度识别方法

作为主要海冰参数之一的海冰厚度对海冰灾害评估和极地船舶与冰区海洋工程结构设计具有重要意义。采用船侧视频图像对海冰厚度进行自动识别是提取海冰参数的重要方式。本文采用基于Hough变换的机器视觉方法对海冰翻转过程中的表面轮廓线进行识别,从而自动获取海冰厚度参数。根据海冰图像特征制定了图像边缘识别−近似线段识别−海冰轮廓线段组识别的计算流程。在线段组识别过程中,根据海冰的几何特征建立了由夹角、长度及间距参数相关联的3个识别参数所组成的判断条件。为验证方法的可靠性,将该方法用于“雪龙”号第八次北极科考的走航实测数据中,结果表明,3个识别参数均具有最优阈值。当低于最优值时提高阈值可增加有效识别率;而高于最优值时提高阈值则会导致误判率增大,采用最优阈值可使冰厚识别率达到90%以上。因此,采用基于Hough变换的冰厚识别方法可实现对海冰厚度的实时监测。     

基于SBAS-InSAR技术的长沙城区2017-2020年地表沉降监测

近年来长沙市由地面沉降导致的地质灾害问题频繁发生。针对这一问题,利用94景Sentinel-1A卫星影像,基于时序SBAS-InSAR技术,获取了长沙市主城区2017年3月~2020年5月间的地表沉降速率和累积形变。估计的地表形变速率与长沙市GPS连续运行参考站观测的地表沉降速率高度吻合。结果表明:在长沙市5个主城区中,开福区地面沉降范围最广,岳麓区和雨花区次之,芙蓉区和天心区沉降区较少;最大累积沉降量达225mm,平均沉降速率达74 mm/年。研究结果表明长沙市区地面沉降多由地面和地下工程建设引起。     

基于序列非线性滤波SAR影像水体自动提取

由于合成孔径雷达（SAR）图像中固有斑点噪声的强烈影响,某些对于光学图像有很好效果的目标提取区域分割方法,但是对于SAR图像来说,效果不很好,针对水体目标的亮度及形状分布特征,不作阈值分割处理,而采用序列非线性滤波处理方法,可以快速有效地实现SAR影像水体目标的自动提取识别。     

基于Hough变换和Harris检测的光学验潮方法研究

在海洋测绘和水域监测领域经常需要测量潮位信息,提出了一种利用图像处理进行标尺刻线检测的方法,使用摄像机拍摄固定在水中的标尺,通过读取标尺视频序列、基于Hough变换和Harris检测对标尺刻线进行识别计算,从而获得潮位线位置.通过水面实验证明了该方法具有较高的实用性.     

基于区域分割合并的建筑物半自动提取方法

提出了一种遥感图像半自动提取建筑物的方法。首先通过对建筑物边缘进行折线逼近和感知编组，可以得到其顶部大体结构。然后按照“二叉树”的数据结构，利用“超线”对建筑物影像进行区域分割。最后通过对分割后的区域进行相似性的统计并按照“二叉树”记录的分割顺序进行生长合并，从而得到了屋顶的边缘，实现了对平顶直角建筑物的提取。该方法能够充分利用区域的性质进行合并，稳定精确地提取建筑物。     

利用海岸带遥感图像提取岸线的小波变换方法

小波变换作为一门新兴的数学分支已被广泛应用于图像处理领域。本文将小波变换应用于黄河三角洲遥感图像的边缘提取 ,检测出图像的边缘 ,从而得到了三角洲岸线信息。实验结果表明基于小波变换的图像边缘提取要优于经典边缘算子的提取。此方法对于把握河口三角洲的冲淤演变规律和海岸带开发具有重要意义     

基于小波变换的声纳图像边缘特征检测研究

声纳图像的边缘特征检测是其目标识别技术的重要技术基础。声纳图像背景复杂、噪声污染严重,而传统的边缘检测方法对图像噪声非常敏感,所以针对这一特点,利用小波变换易于消除噪声、运算方便的数学特征,提出了一种基于小波变换的声纳图像边缘特征检测算法。由计算机仿真结果可以得到,与传统的边缘检测算法相比,此算法在有效地抑制噪声的同时,还可以得到较高的边缘定位精度,能够很好地检测到原始声纳图像的边缘。     

一种基于四元数的彩色遥感影像水域提取算法

通过研究四元数在彩色影像上应用的优势,提出了一种基于四元数的彩色遥感影像水域提取的算法。实验表明,该算法具有明显的优越性和适应性,对卫星影像海岸水沿线的提取具有指导意义。     

一种基于平稳小波变换的海底管线边缘检测方法

海底影像存在着对比度低、噪声污染严重、图像质量差等问题,采用传统算子的海底管线边缘图像中含有大量的无用和断裂边缘信息。文中将多尺度边缘检测和匹配跟踪相结合,提出利用平稳小波变换的海底管线边缘检测方法;在提取边缘的同时利用匹配跟踪手段对噪声干扰进行抑制,提高图像目标边缘检测质量。通过对海底管线和测试图像边缘检测实验表明,文中所提出的方法在抑制图像噪声的干扰、提高水下目标边缘完整性方面明显优于传统的边缘提取算子,证明该算法的有效性。     

高速公路软土地基沉降变形监测分析与预报

通过对高速公路软土地基沉降变形监测的非等步长观测序列进行数据处理后,变成等步长的数据序列,运用GM(1,1)模型进行变形分析与预报,得出了有益的结论。     

基于声暴露级向量的海洋工程噪声信号自动提取方法

为从海量的海洋原始噪声数据中快速和准确地提取海洋工程噪声信号,完善大型海洋工程的海洋噪声评估方法,文章提出基于声暴露级向量的海洋工程噪声信号自动提取方法,并进行实验验证。研究结果表明:基于声暴露级向量的信号自动提取方法实现的核心是计算疑似信号与样本信号声暴露级向量(包括声暴露级和有效时间长度)的标准化欧氏距离,结合变步长截取分析、半波包络双阈值触发和中心位置触发等方法,提高信号提取的效率和准确率;与传统的人工提取方法相比,该自动提取方法具有稳健、准确和高效的性能,可替代人工提取方法并广泛应用。     

基于水文分析法的海底峡谷特征要素自动提取方法研究及应用

海底峡谷是陆源沉积物向深海运移的主要通道,也是陆架/陆坡区重要的地貌单元。随着多波束测深技术的发展,如何快速而准确地从海量数据中识别并提取海底峡谷的特征要素,是一个亟待解决的重要热点问题。文中根据海底峡谷谷底下切、谷壁高而陡等地形特征,基于水文分析法和坡度分析等原理,通过ArcGIS中的数据建模工具建立了一种从数字高程模型(DEM)数据快速识别和提取海底峡谷特征要素的方法。以南海北部陆坡神狐峡谷区为例进行算例分析,结果表明,该方法在快速了解海底峡谷的发育位置和特征要素等方面是可行的,并可以获得峡谷头尾部水深、轴线长度、峡谷范围等特征信息。为获得该方法适用于研究区的最优参数组,文中讨论分析了峡谷形态、重分类阈值及数据分辨率等影响峡谷识别的因素。结果分析表明,峡谷形态会在一定程度上影响识别结果的准确性,但不影响对峡谷的总体了解;零值汇流累积量重分类阈值和DEM数据的空间分辨率是影响峡谷识别结果准确度的两个重要因素,在神狐峡谷群区,空间分辨率200 m且重分类阈值0.4时,海底峡谷识别和特征要素提取效果最佳。