多视处理对时序InSAR技术的影响研究

高分辨率的SAR影像虽然可以细致刻画目标细节信息,但会大幅度增加运算量。为降低数据冗余、减轻运算负担,对基于多视处理的时序InSAR技术进行了研究。以天津市西郊地面沉降监测为例,利用2009年9月30日—2010年10月9日间获取的18景条带模式Terra SAR-X影像,以不同的倍数进行多视处理,然后分别采用时序InSAR技术筛选相干点目标,并反演地表沉降信息,研究了多视处理对形变反演精度、相干点目标的密度与分布等方面的影响。结果表明:同单视结果相比,3×3、5×5与10×10倍多视后仍可以反映形变的整体分布,但会在某些区域出现较大偏差;多视处理对形变精度、PS点空间分布的影响与地物属性有关。不同的多视倍数对形变精度的影响不同,并且与地物类型有关。     

时间序列分析在地铁沉降监测中的应用

采用时间序列分析的方法,通过对已获取的地铁沉降监测数据进行分析、建模,得到合理的沉降预测模型,不仅可以预测出短时间内地铁区段的沉降量,并可了解地铁区段短时间内的沉降趋势。实验证明,方法简单、快速、准确,具有良好的短期预报效果。     

大坝变形分析周期均线系统模型的应用研究

针对大坝变形问题,提出周期均线系统模型,给出"沉降活跃度"的概念。以某抽水蓄能电站大坝为例,采用模型结合沉降活跃度进行单测点的变形分析,进而采用聚类分析方法绘制大坝的整体沉降活跃度分布图,结合各测点的累积沉降量值,直观地分析大坝的变形趋势,实现单测点与多测点相结合的分析模式。结果表明,应用周期均线系统模型配合沉降活跃度分布图,可较容易掌握大坝的变形信息,为大坝的变形分析提供一种行之有效的方法。     

地面沉降-回弹及地下水位波动的InSAR长时序监测——以德州市为例

过量开采地下水是诱发地面沉降的主要原因。以山东省德州地区季节性地面沉降-回弹为例,研究了利用相干目标(coherent target,CT)时序分析技术的地表形变InSAR监测技术。通过对该地区ENVISAT卫星ASAR数据的时序分析,获取了2004年1月—2010年10月近7 a间地面沉降场的时空演变过程。针对德州市地面变形表现出的季节性特征,综合地下水开采、水准监测和降水量等资料的分析结果表明:该地区地面沉降主要受地下水季节性开采以及年降水量变化的控制,形成了每年3—8月快速下降,9月—翌年2月逐步回弹的变化特征,因此认为该区地面沉降与地下水位变化密切相关。     

基于 MATLAB 与小波进行沉降数据处理与分析

结合小波分析的基本原理和MATLAB强大的数据处理能力与图形拟合能力,采用了小波时间序列预测模型与MATLAB中自带的拟合工具箱来进行沉降数据的拟合,并将该方法应用于黄冈市某大桥软土路基沉降监测的预测工作中。然后,对两种拟合方法进行了预测效果对比。从所得的结果表明：小波处理后的模型具有抗差干扰和粗差探测、剔除的优点,同时使用曲线拟合工具箱的拟合模型比常规模型更方便快捷且预测的效果也很高,两种模型结合使用会较大地增加其应用价值。     

遗传BP神经网络叠加区域沉降的工程沉降分析与预测方法

根据区域沉降地区工程沉降监测特点,将在一定程度上能够反映区域沉降的基准点和工作基点变形信息引入遗传BP神经网络工程沉降预测分析中,研究出一种基于遗传BP神经网络叠加区域沉降的工程沉降分析与预测方法.工程实例建模分析表明,其沉降预测值拟合精度较传统方法得到较大提高,能更好地反映工程建筑物的沉降情况.     

GM(1,1)在储罐充水沉降预测中的应用

对大型储罐充水量与罐基础的沉降量关系进行了论述,提出了采用GM(1,1)模型对储罐在充水预压过程中进行罐基础的沉降量预测的方法,并对预测模型的进行了检验,证实了GM(1,1)模型在储罐充水预压过程中进行等水位间隔沉降量预测的可行性。     

基于灰色系统的非采动沉降预测

为了研究煤矿工业广场非采动沉降的规律,以淮北矿区某煤矿的工业广场为例,运用灰色系统理论,建立了GM(1,1)等维信息模型,对非采动条件下工业广场及井架基础的沉降规律进行研究。基本掌握了该条件下的地表移动与变形规律,为煤矿的安全生产和工业广场的保护提供了科学依据。     

悬挂式水准尺在高铁桥梁沉降观测中的应用

分析了斜尺测量和倒尺测量在高铁桥梁沉降观测中存在的缺陷,提出一种悬挂式水准尺。介绍了其外观设计和采用悬挂式水准尺进行桥梁沉降观测的方法。通过实例进行对比分析,验证了悬挂式水准尺应用于高铁沉降观测的可行性。     

哈尔滨市地铁1号线某站应急监测及数据分析

地铁在运行过程中,隧道难免出现沉降,为了确保地铁安全运行,本文对哈尔滨市地铁1号线某站进行了应急监测及数据详细分析,监测数据表明,在观测期间,轨道各监测点沉降平均值相对车站结构呈下降趋势,监测的轨道沉降相对稳定。