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基于山东地壳运动GPS观测网络(CMONOSD)提供的连续观测结果,经过GAMIT/GLOBK软件处理,再采用GRACE,LAD,SG及GLDAS分析陆地水引起的重力变化,分析证明,在该地区陆地水导致的空间重力变化可达100.12±0.7 nms-2量级,采用LAD模型会导致重力长期以微小趋势上升,反之采用GLDAS模型会导致重力长期以微小趋势下降。通过研究大气负荷、陆地水和非潮汐海洋对山东省各基准站垂直位移的影响,发现大气负荷对台站垂直位移的影响最大为8 mm,陆地水次之,非潮汐海洋的影响最小。 相似文献
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时间序列InSAR技术中的形变模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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为了充分利用各频率观测值信息,提出了一种非差非组合的北斗卫星导航系统长距离基准站间整周模糊度解算方法。首先,直接利用不同频率的观测值建立误差观测方程,并采用随机游走策略估计相对天顶对流层湿延迟误差和电离层延迟误差,增加历元间的约束;然后,采用一种非差整周模糊度实时线性计算方法,依次得到基准站网当前历元所有卫星的非差整周模糊度,解决了在基准星变换时,模糊度需要承接或者重新进行法方程叠加的问题;最后,使用实测数据进行方法验证,结果表明,各基准站模糊度平均固定速度为20个历元(采样间隔1 s),可快速实现基准站载波相位整周模糊度解算。由于所提方法充分利用了各频率观测值信息,避免了线性组合放大噪声对整周模糊度固定的影响,其模糊度固定成功率与无电离层组合法相比有较大的提高。 相似文献
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面向线状地图要素连续尺度变换问题,本文提出了一种DTW算法支持下的连续综合方法。该方法基于尺度融合的思想,将同一地理实体在大小两种比例尺下以不同的几何表达作为输入,首先基于DTW算法建立两种几何表达坐标顶点之间的对应关系;然后采用线性内插方法动态派生任意中间尺度上几何数据,从而实现连续地图综合。顶点之间对应关系的正确性,直接决定了线性内插的结果,而同一实体在不同比例尺下的几何表达往往具有不同的坐标点数,顶点之间具有一对多的对应关系。为寻求最优顶点匹配方案,以顶点距离作为匹配代价,以整体最小距离作为目标函数,采用DTW算法求解最优匹配。试验结果表明,基于DTW的顶点匹配方法可适应不同的地图综合场景,该方法支持下的地图综合效果可实现连续、光滑的渐变,符合地图表达规则和人类空间认知。 相似文献
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充足的粮食供应是当下经济发展和社会稳定的重要保障之一,撂荒作为耕地边际化的极端表现,对其开展监测对保障耕地数量和质量至关重要。本文以四川省南充市营山县为研究区域,通过GEE平台,使用Sentinel-2和Landsat 7、8数据构建时序数据集,计算NDVI、EVI、NDWI、BSI、MSI等指数,分别利用支持向量机和随机森林法提取耕地撂荒,总分类精度为73.76%,Kappa系数为0.68,针对耕地撂荒最佳提取效果,F1得分为0.691 1。本文方法对山地丘陵地区耕地撂荒监测有较大的借鉴意义。 相似文献
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为确保地铁施工安全进行变形监测是非常重要的手段,而变形监测的最终目的是预测,即对观测物的未来形态进行预报和分析。时间序列的原理是找出事物随时间变化的规律,从而对数据变化趋势做出正确的分析和预报。本文通过对时间序列的研究对长春地铁繁荣路站的变形监测数据进行了分析和预报。 相似文献