隔河岩大坝外观变形GPS自动化监测系统的灵敏度分析

简要介绍了隔河岩大坝外测变形ＧＰＳ自动监测系统的概况,从模拟试验及用多种资源所进行了外部检核评定的该系统的灵敏度,表明该系统能用于精度要求很高的大坝外观形变监测。     

利用时序InSAR技术反演邯郸平原区地表形变与含水层参数

邯郸平原区承压地下水长期处于严重超采状态,导致大面积地面沉降,直接威胁到该地区重大基础设施安全.因此,查明地面沉降时空演变特征,厘清承压地下水变化与地面沉降的耦合关系,对预防和治理地面沉降地质灾害具有重要意义.本文利用Sentinel-1A数据进行时间序列分析,获取了2015—2019年邯郸平原区地表形变时空分布结果,并结合水头数据分析了含水系统对水头变化的不同响应.利用谐波函数分离了地表形变及水头变化的季节性变化,并用其估算了邯郸平原区空间差异变化的弹性骨架释水系数;基于顾及弱透水层延迟排水的一维水头变化-形变模型,反演了非弹性骨架释水系数和时间常数.结果表明：(1)邯郸平原区以沉降为主,最大沉降速率可达14 cm·a^-1;通过与水头数据对比发现该地区地面沉降主要是由承压含水层水头下降及弱透水层的延迟排水引起.(2)水头的季节性变化引起了明显的季节性形变,沉降区季节性形变幅度可达25 mm,峰值时间为1—3月.(3)邯郸平原区弹性骨架释水系数介于1.51×10^-3～4.05×10^-3之间,与抽水试验结果较为相符;非弹性...     

基于地形特征的采煤沉陷盆地构建与水平移动信息智能提取方法

在西部黄土高原复杂地形地貌下构建采煤沉陷盆地和提取水平位移的难度较大,传统地表沉降监测手段只能获取线状数据,效率低,而重复轨道合成孔径雷达干涉测量技术在大梯度形变区域易出现失相干现象,难以达到矿区地表沉降监测精度要求。提出了一种基于无人机载激光雷达点云数据构建沉陷盆地和提取水平位移的方法。结合多地形因子构建深度神经网络（deep neural network,DNN）模型,提取沉陷盆地构建过程中受地形影响较小的特征稳定区,利用较优插值算法对稳定区进行拟合,得到完整沉陷盆地。为了提取采煤地表水平移动信息,将二进制形状上下文特征描述算子与多地形因子融合起来,以改进特征匹配算法。基于此设计地表水平移动提取方案,提取主断面水平移动信息,同时对水平移动提取误差与点云密度、地形因子进行定量分析。榆神矿区结果表明,利用结合地形因子的DNN模型能有效提取特征稳定区,在复杂地貌下减小了沉陷建模误差,为构建采煤沉陷盆地提供了一种新方法;利用融合地形特征的改进特征匹配算法提取的水平移动曲线符合采煤沉陷水平移动基本规律,与水平移动偏差相关性较强的地形因子可用于衡量改进特征匹配算法对水平移动提取误差的大小。     

一种优化的地基SAR时序反演非局部相干点选取方法

地基合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)时间序列分析主要是从SAR影像中选取具备强散射特性并且相位保持稳定的相干点进行时序反演,然而不同干涉图之间的相干点是可变的,这使得时间序列分析变得复杂,因此选择大量高质量的相干点对确保地基SAR变形监测精度至关重要。为了提高地基SAR时间序列分析的可靠性,提出了一种优化的非局部相干点选取(enhanced nonlocal coherent pixels selection, E-NonPS)方法。从干涉图网络中选取有效的相干点,包括满秩相干点和部分相干点。满秩相干点通过非局部满秩法选取,部分相干点则首先筛选出矩阵的秩大于N/2的单视复数影像像素,然后根据振幅的均值和标准差设置一个信噪比阈值,选取信噪比大于该阈值的相干像素点。通过两组实验验证了E-NonPS方法在不同监测环境（高和低相干区域）中的有效性,并将选取的相干点结果与传统方法进行对比。结果表明,E-NonPS方法能够显著增加相干点的数量,并提高精度,特别是在低相干区域,可以有效解决选取相干点过少的问题,确保在时间序列分析中具有足够的相干点,进而提高地...     

黄河流域森林覆盖时空变化及驱动因素分析

为探究1990—2020年黄河流域森林覆盖时空变化及其驱动因素，本文基于土地覆盖、自然因素及人类活动数据，使用转移矩阵、Theil-Sen Median和Manna-Kendall趋势分析、地理探测器进行了研究。结果表明：(1)黄河流域森林覆盖范围扩大，覆盖面积增加近2万km²;(2)1990—2020年，黄河流域168个县的森林覆盖率呈增长趋势，仅两个县的森林覆盖率减少；(3)基于地理探测器的结果表明，短波辐射对森林覆盖分布解释力最大，交互探测表明，降雨和高程的交互作用对森林覆盖分布解释力最强。本文可为黄河流域生态环境高质量发展提供科学参考。     

影像大地测量学发展现状与趋势EI北大核心CSCD

随着遥感卫星系统的逐渐增多，影像为研究地球形状和大小等大地测量参数提供了更高精度、更高分辨率的数据支持，推动了大地测量学科的发展，也衍生出影像大地测量学(Imaging Geodesy)。影像大地测量学是大地测量、遥感科学、数字摄影测量、计算机视觉等学科的交叉融合，在减灾防灾、环境保护和新能源开发利用等领域发挥了重要作用。本文梳理了其发展历程、定义内涵、关键技术、研究内容和发展趋势5方面的内容。基于遥感卫星系统和影像处理技术的发展历程，本文将影像大地测量学的发展划分为起步萌芽、初期飞跃、深度创新和全面应用4个阶段。顾及研究对象空间位置的不同，影像大地测量学的主要研究内容包括地球大气环境观测与反演、地球表面环境监测与演化以及地球内部物理结构与动力学反演。引入数字高程模型反演、大气水汽监测、活动滑坡探测与监测、地震周期研究以及土壤湿度监测等应用案例，分析了影像大地测量学的现代应用。最后，提出多源海量影像的融合和近实时化处理是目前影像大地测量学面临的主要挑战。本文研究将有助于大地测量学者对影像大地测量学内涵的了解和认识，进而更好地应用于教学和科研工作中，以及服务国家重大战略和工程建设。