联合InSAR与坡向约束的露天矿边坡三维形变监测

针对目前多轨道InSAR融合方法监测的南北向形变误差大,难以科学地识别露天矿边坡滑坡隐患的问题,本文提出了联合InSAR与坡向约束的露天矿边坡三维形变监测方法。首先,将露天矿边坡水平位移主要沿着坡向的先验信息作为约束条件。然后,根据SAR卫星形变投影关系,建立了附加约束条件的露天矿三维形变观测模型,并据此求解三维形变。最后,选用辽宁省阜新市新邱矿区作为研究区域,实现了仅基于升降轨InSAR数据的露天矿边坡三维形变监测。结果表明：本文方法解算的三维形变精度约为1.2 cm,仅占最大形变值的5.6%。本文方法有助于改善目前InSAR露天矿山三维形变监测精度不高的情况,提升露天矿山边坡滑坡隐患识别能力。     

时序InSAR技术在三峡库区特高压输电通道滑坡隐患识别的应用

位于三峡库区的特高压输电线路是我国电力供应的重要一环,由于三峡库区以滑坡为主的地质灾害频发,严重威胁了特高压输电线路的安全,因此滑坡的监测和识别对特高压输电线路的安全运行尤为重要。针对三峡库区复杂的地形和气候条件,本文提出自适应优化构网的方法,并应用于时序InSAR处理流程,对三峡库区万州—巴东的84景Sentinel-1数据进行处理,实现特高压输电通道的地表形变监测。使用同步观测的北斗卫星导航系统观测数据和金鸡岭滑坡的实地考察数据,验证了时序InSAR监测结果的可靠性。根据时序InSAR的监测结果,在输电通道内识别出8处明显的滑坡隐患,进一步对监测的金鸡岭滑坡时间序列形变进行分析,发现该滑坡的形变特征与降雨、库水位和工程扰动有一定的关联。     

多时间基线集时序InSAR形变监测:以平寨水库为例

时间基线对于时序InSAR形变提取有着重要影响。本文针对植被覆盖率与含水量较高、地形起伏较大的山地区域形变信息提取较困难的问题,以贵阳市平寨水库为研究区,获取Sentinel-1A雷达卫星2019年1月至2020年12月的历史影像数据,构建不同时间基线集,对比分析提取的地表形变信息;按照时间基线和最短的原则,选择最适宜研究区形变提取的基线条件,基于SBAS-InSAR技术获得研究区两年的沉降速率情况。结果表明,该研究区域时间基线集为60 d时提取的形变信息最为准确,存在误判和缺漏较其他时间基线集少。同时,结合贵阳市2019—2020年月平均降雨量数据及几何水准监测数据,分析了坝体形变时序变化与降雨量的关系,得出降雨量与坝体形变存在较强相关性,且基于SBAS-InSAR技术提取的形变信息与水准监测结果具有趋同性的结论。     

基于多特征聚类的复杂环境机载点云层次滤波方法

机载激光雷达(LiDAR)点云滤波是点云数据处理的关键步骤,决定着后续派生品应用的精细程度。针对复杂场景区各种地物的交错性和多态性、地形的突变(断裂)性、相邻地物和地面点高程的相似性等导致的难以区分地物点和地面点瓶颈,本文提出了一种基于多特征聚类的点云层次滤波方法。本文方法首先耦合点云几何和物理信息进行多特征点云聚类,然后发展一种顾及地形断裂的地面点簇识别方法捕捉各类地面点,最后利用捕捉到的地面点构建初始地面参考面,并借助多尺度层次点云滤波方法进一步查找原始点云中的地面点。以4组地形复杂且建筑物和植被混杂区点云数据为试验数据,将本文方法与6种代表性滤波算法对比表明,本文方法的平均总误差最小、滤波性能最优、稳定性最高。     

船载双天线InSAR边坡形变监测

差分干涉测量技术(D-InSAR)是一种利用不同时相SAR数据获取形变信息的遥感技术,目前已经被广泛应用于大范围的地表形变监测。各种InSAR传感器搭载平台被应用于不同的空间尺度研究,包括星载、机载、车载和地基InSAR等,小范围江河边坡监测在可以进行对岸观测条件下,目前主要使用固定式地基InSAR监测,但是地基InSAR布设周期较长、成本较高,本文提出一种移动式船载InSAR形变监测技术,并根据船载InSAR成像几何设计一种船载双天线InSAR形变监测模型,该模型使得近距离观测船载InSAR系统在未达到H■h和R■h的条件下同样满足■的假设。本文选择云南省澜沧江流域进行试验,并利用角反射器(triangle corner reflector, TCR)模拟形变和评估形变结果的精度。试验结果表明,利用本文提出的船载InSAR技术能够获得2 cm内的视线方向(line of sight, LOS)形变误差。船载InSAR技术适用于江河流域的边坡形变监测,对水利设施的灾害监测和预警具有重要意义。     

改进的渐进加密三角网机载点云滤波方法

针对渐进加密三角网滤波算法在林区机载点云滤波中存在种子点选取困难和精度较低的问题,提出了一种适合林区点云数据的改进渐进加密三角网滤波方法。该方法首先使用去噪算法(SOR)对离群点进行剔除,然后采用布料模拟和局部薄板样条插值方法获取大量均匀可靠的地面种子点,最后利用改进的渐进加密三角网滤波方法进行滤波,迭代运算进而得到地面点。使用6组标准数据和3组林区数据进行实验,标准数据的平均总误差和Kappa系数分别为2.16%和84.96,林区数据的平均总误差为4.62%。实验结果表明,改进方法适用于复杂的林区机载点云滤波,且提高了滤波精度。     

顾及方位向偏移的光谱分频法InSAR电离层改正

针对电离层变化导致的影像方位向偏移,使子带影像配准结果存在部分区域失相干现象,从而导致估计出的电离层相位屏精度较低的问题,该文提出了一种改进后的共配准方法以提高干涉图相干性。该方法采用复互相关的估计方法进行影像间的偏移量估计,然后对估计阵列中的异常值进行中值滤波器和低通滤波处理,提高偏移量矩阵的精度,最后利用双线性插值的方法进行插值采样完成影像配准。该文以覆盖昆明地区的L-波段先进陆地观测卫星(ALOS-2)数据和覆盖墨西哥城地区的C-波段欧洲航天局哨兵1号(Sentinel-1)数据进行实验,结果显示,使用改进后的配准方法得到的最终改正结果的精度分别提升了13%、15%左右。该方法有效地平衡了电离层变化对于配准精度的影响,提高了干涉图的相干性,进而提高了电离层相位屏的精度,电离层的影响得到了缓解。     

机载激光点云单木分割方法对比及精度分析

通过对机载激光点云基于冠层高度模型、基于点云以及基于层堆叠种子点分割方法,对针叶林、阔叶林、针阔混交林3种不同类型林分进行单木分割,并通过计算单木分割的检测率、正确率、F-score等精度指标,探究不同分割方法在不同类型林分的适用性。实验结果表明,对于针叶林,基于点云分割方法的分割精度最高,基于层堆叠种子点分割方法对树木分割的正确率最高;对于阔叶林和针阔混交林,基于层堆叠种子点分割方法的分割精度和检测率较高,优于其他两种分割方法。     

基于机载Lidar的地貌数据快速更新方案研究

空间地理信息作为国家信息资源的重要组成部分之一,承担着越来越重要的作用,地貌数据作为空间数据的组成部分,其数据采集及更新十分重要。机载Lidar问世以来受到测绘行业广泛重视,其应用不断扩展。该文以地貌数据的快速更新为研究目的,深入分析了地貌更新流程以及机载Lidar数据成果,并在此之上提出基于机载Lidar数据的地貌快速更新方案,研究其具体步骤以及核心技术,同时采用CAD二次开发实现地貌更新数据预处理,大幅提高地貌更新效率。     

基于数字水准仪的沉降监测数据处理与分析系统研制

数字水准仪在沉降监测中的应用大大提高了外业作业效率,但每种数字水准仪的数据不同,需要用不同的软件来进行数据提取,本文针对这一问题,以Visual C++为平台,开发了通用的数字水准仪内存记录数据的自动提取和数据处理。软件实现了从原始数据到成果文档的自动化处理,包括数据提取、平差处理、自动生成水准手簿、数据入库和变形分析,提高了内业数据整理的效率和准确性。