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171.
本文在改进的永久散射体(PS)探测方法基础上,应用高分辨率永久散射体雷达干涉(PSI)探测上海市地表沉降,并对沉降原因进行了详细分析。实验选取2008年4月至2010年1月间,由德国卫星TerraSAR-X(TSX)所获取的18幅X波段(波长为3.1 cm)高分辨率SAR影像为数据源,进行PS探测、PSI建模、形变提取和分析。实验结果表明,改进的PS探测方法探测出的PS点是合理和可靠的,且高分辨率SAR影像对地面硬目标识别能力较强,显著提高了PS点的密度和覆盖范围。沉降探测结果显示,最大相对沉降速率达30 mm/yr,平均沉降速率为11.5 mm/yr。 相似文献
172.
173.
174.
IPTA监测圣佩德罗湾港口地表时序沉降 总被引:1,自引:0,他引:1
常规D-InSAR技术已成功应用于由于火山、地震等引起的地表形变监测,然而受时间失相干和大气延迟等影响,该技术监测地表沉降形变的精度只能达厘米级。本文以美国圣佩德罗湾港口为研究对象,采用干涉点目标分析(IPTA)技术,选用二维线性相位模型对时序差分干涉相位图迭代回归分析,逐次去除大气延迟、DEM误差以及噪声等的影响,最终提取出准确可靠的形变序列相位信息。结果证明IPTA技术对长期微小的地壳累积形变探测具有广阔的应用前景,而且IPTA技术在实现效率和数据存储方面都优于常规的PS-InSAR。 相似文献
175.
针对目前复杂植被山区滑坡蠕变监测受植被覆盖影响较大、不同植被覆盖度下滑坡蠕变关系研究缺乏等问题,该文联合Sentinel-1和ALOS PALSAR-2数据集,分别利用SBAS-InSAR和D-InSAR两轨差分技术,获取研究区2019年7月—2020年8月的雷达视线向形变时间序列,分析了复杂植被山区滑坡蠕变与植被覆盖度的内在关系。结果表明:(1)不同植被覆盖度等级对平寨水库库岸山区滑坡蠕变的影响具有显著差异,在低、中高和高植被覆盖度等级时诱发坡体沉降,在中植被覆盖度等级时抑制滑坡蠕变;(2)平寨水库库岸山区的滑坡蠕变体主要集中在库区NW-SE方向,分布与三岔河流域的流向相近;(3)联合多源数据对复杂植被山区滑坡蠕变进行组合探测能够有效克服时间、空间去相干影响,使滑坡蠕变体监测结果更为可靠。研究结果揭示了滑坡蠕变与植被覆盖的内在联系,可以为区域尺度防灾减灾事业提供科学支持。 相似文献
176.
针对地表沉降与地下水变化之间的关系研究,助力资源开发与灾害防治之间突出矛盾的解决。该文利用GRACE/GRACE-FO卫星观测数据反演京津冀地区的地下水变化情况,利用Sentinel-1卫星观测结果,通过小基线集干涉测量技术(SBAS-InSAR)计算该区域的地面沉降速率,在地下水变化分析的基础上研究地下水变化与降雨的相关关系,并进而得到地表沉降与地下水变化的相关关系。结果表明,2003—2020年京津冀地区地下水储量呈减少趋势,变化速率达到-11.4 mm/a,降雨量年际变化较大,对地下水储量亏损存在影响;京津冀地区中,北京市地表形变相较于地下水变化滞后时间约为3个月,地下水变化与地表形变存在较高的相关性,二者相关系数达到0.758。 相似文献
177.
针对在地铁建设和运营中容易引起地面沉降,给人民生命财产安全造成威胁的问题,该文利用SBAS-InSAR对2018年7月—2019年12月昆明市41幅Sentinel-1A升降轨影像进行处理,获取昆明地铁沿线沉降信息。在此基础上,分析了6条地铁沿线200 m缓冲区地表沉降的时空分布特征,并结合LSTM、XGBoost、Deep Forset模型进行时间序列值的预测,引入绝对误差(ε)、均方根误差(RMSE)、纳什系数(NSE)对模型进行对比评价。Deep Forest预测模型计算得到的RMSE值最小,NSE值最大,分别为0.21、0.94,结果表明,Deep Forest预测模型效果高于LSTM、XGBoost预测模型。因此,利用Deep Forest模型能够有效地对地铁沿线进行沉降预测,可以为政府部门今后开展地铁沿线地面沉降监测和灾害预警提供参考。 相似文献
178.
提出了一种新的高动态范围(high dynamic range,HDR)图像阶调复制算法。鉴于图像色貌模型在预测图像色貌方面的优势,基于最新的图像色貌模型iCAM06设计流程,对iCAM06的阶调压缩函数进行重要改进,使用基于改进非线性蒙版的阶调压缩函数取代其中的双曲线压缩函数,对基础层图像进行阶调压缩处理。另外,在HDR图像的显示过程中增加了亨特效应和史蒂文斯效应预测模型。最后,利用主观评价实验和DRI模型分别评价了新算法的显示偏好性和场景复制准确性。实验结果表明,无论在偏好性还是场景复制准确性上,新算法都取得了较好的效果。 相似文献
179.
通过时间基准和空间基准的连接,对PSInSAR方法进行了扩展,对覆盖华北平原约20万km2的500余景Envisat ASAR数据进行了处理,获取了该地区2006~2010年的地表沉降速率。分析表明,华北平原多个沉降中心沉降速率处于较高发展态势,从北京-廊坊-天津到任丘、沧州、泊头、衡水、德州、南宫,再到邯郸,地面沉降已连成一片;天津市的静海-滨海地面沉降最为突出,两地沉降中心区的平均沉降速率分别达到62mm/a和67 mm/a,北京东部、沧州、泊头-衡水-德州、邯郸等老沉降区的沉降速率分别达到36 mm/a、34mm/a、37mm/a、29mm/a。利用天津地区同期水准测量结果检验了本文的研究结果,差值均小于10mm,表明PSInSAR方法反演结果与水准测量获得的结果是一致的。 相似文献
180.
《地理空间信息》2014,(3)
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