滑坡变形预测灰色神经网络耦合模型的构建及适用性分析

结合灰色模型和神经网络的数据处理特点,提出串联、并联和混联式3种结构的灰色神经网络滑坡变形预测模型。串联式将滑坡变形位移时序分解为趋势项和随机项,采用灰色模型提取滑坡位移时序趋势,利用神经网络逼近随机波动;并联式以灰色模型和神经网络分别对滑坡预测,采用智能非线性组合,按照预测目标精度动态调整权重,从而获取最终组合预测结果;混联式通过增加灰白化层及灰模型群,对神经网络拓扑结构进行优化,达到弱化滑坡原始监测数据随机性、提高预测模型稳健性的目的。将3种模型应用于古树屋滑坡变形预测,并对其适用性进行讨论。结果表明,3种结构的灰色神经网络耦合模型均提高了预测精度,适用于复杂状况下滑坡体的变形预测。     

山东省地面沉降监测与防治工作进展

近年来,山东省地面沉降监测与防治工作取得了重要进展,初步建立了以二等水准路线、全球定位系统(GPS)、基岩标分层标和地下水监测为基础的"四网合一"地面沉降监测体系,INSAR监测实现了山东全省覆盖。监测成果显示,山东省地面沉降主要位于东营市广饶县、滨州市博兴县、聊城市茌平县,沉降速率呈加快趋势,造成建筑物地基下沉、房屋开裂、地下管道破损等一系列地质环境问题。     

面向流媒体传输的空间数据变化累积模型

将流媒体技术引入到以矢量数据为主的网络GIS传输中,其关键是建立逐级精细化的多层次表达模型,并在服务器端数据预组织上建立线性索引结构。本研究针对该目标建立一种矢量数据多重表达的新模型,即变化累积模型,认为尺度空间中从粗到细的数据表达过程是一些"变化"的累积,"变化"表现为两个连续尺度表达间的差别,通过"变化"元素的逐渐增加或减少来实现渐进传输。基于该模型对面状数据渐进式传输进行研究,将多边形分级剖分为一系列凸壳或外接矩形的基础上建立变化累积模型,通过剖分元素的组合完成渐进式流媒体传输。     

基于SAR干涉点目标分析技术的城市地表形变监测

通过深入研究干涉点目标的相位模型,提出基于空间搜索的邻近点目标干涉相位差解缠方法,用以计算点目标的地形残差和线性形变,以及分离点目标大气延迟相位和非线性形变相位的时空域滤波方法,解决干涉点目标分析中的关键问题.最后,以苏州地区地表沉降监测为应用试验,利用形成的SAR干涉点目标形变信息提取技术,获取苏州市区1992-2002年间的地表沉降信息.研究结果与已有文献记录保持比较好的一致性,证明SAR干涉点目标技术完全可以发展成为应用于城市地表形变监测的实用化技术.

Abstract：

Interferometric point target analysis (IPTA) is one of the latest developments in radar interferometric processing. It is achieved by analysis of the interferometric phases of some individual point targets, which are discrete and present temporarily stable backscattering characteristics, in long temporal series of interferometric SAR images. This paper analyzes the interferometric phase model of point targets, and then addresses two key issues within IPTA process. Firstly, a spatial searching method is proposed to unwrap the interferometric phase difference between two neighboring point targets. The height residual error and linear deformation rate of each point target can then be calculated, when a global reference point with known height correction and deformation history is chosen. Secondly, a spatial-temporal filtering scheme is proposed to further separate the atmosphere phase and nonlinear deformation phase from the residual interferometric phase. Finally, an experiment of the developed IPTA methodology is conducted over Suzhou urban area. Totally 38 ERS-1/2 SAR scenes are analyzed, and the deformation information over 3 546 point targets in the time span of 1992-2002 are generated. The IPTA-derivecl deformation shows very good agreement with the published result, which demonstrates that the IPTA technique can be developed into an operational tool to map the ground subsidence over urban area.     

采用截尾最小二乘估计的DEM匹配方法

不借助控制点匹配表面来探测表面差异是一个非常困难的问题!在多时相DEM分析中具有非常广阔的应用前景.提出一个使用截尾最小二乘估计的最小高差算法(LTS-LZD)该算法在迭代过程中通过基于高差直方图的自适应阈值来区分变形区观测量.通过模拟试验对算法性能进行全面深入的试验,试验结果表明新方法具有较高的匹配精度与差异探测精度!且与变形比例基本无关.     

基于GPS观测数据的汶川地震断层形变反演分析

通过高精度数据处理方法获取了2008年5月12日汶川地震(Mw=8.O)可靠的同震形变位移,较大形变主要在汶川、青川和北川县,其中最大同震形变不在震源处,而在北川县,水平方向达到2.3 m,垂向为0.7 m.并进一步采用分布滑动模型,利用弹性半空间均匀位错理论反演得到同震断层滑动分布.研究结果表明,不约束断层滑动特性的反演结果显示汶川地震断层不仅仅是右旋、逆断层,还伴随着少许左旋走滑及正断层变化.其地震矩张量为2.38X1021N·M,基于反演的断层滑动分布正演的区域同震形变场主要变形区域分别在都江堰-汶川县,北川县,青川县等一带,地表最大变形达到东方向4.5m,北方向0.8m,具有极强的右旋走势,均与野外地质调查结果相符合.     

GPS用于强风引起的超高层建筑物位移测量研究

RTK技术以其数据采集的迅捷和灵活及高效、快速、全自动、全天候、高精度的特性,在特大型土木工程的健康监测中开始得到应用.了解强风作用下超高层建筑结构体的形变情况,对于评估建筑物安全性及健康性具有重要意义.基于GPS技术,进行强风下超高层建筑物变形试验,最后对计算的数据进行变形规律分析.     

桥梁变形的AR预报模型研究

基于时间序列分析卵论,提出以统一的AR模型对平稳可逆的随机时间序列建模的新方法.结合桥梁沉降监测的具体实例应用AR模型进行预报.结果表明,应用AR模型预报桥梁变形,具有模型形式简单、计算量和存储量较小、便于上机实现、模型顶测精度高等优点.     

水产养殖遥感监测及信息自动提取方法研究

以海南省文昌地区为例,在沿海地区尝试利用遥感监测的手段提取水产养殖地块和面积.采用面向对象的分类方法进行监测,取得了理想效果,同时也提出了提高分类精度的建议.     

CBERS-02B星数据在“5·12”地震灾害监测中的应用——以唐家山堰塞湖动态监测为例

利用CBERS-02B星获取的多时相CCD数据,采用人机交互方式对唐家山堰塞湖进行水体信息提取,对湖泊面积变化进行统计分析,从而了解湖面的动态变化及发展趋势,为地质灾情评估与灾害防治提供了定量化依据。