基于时序InSAR技术监测大桥历史形变

2019-06-14,河源市源城区东江大桥第三跨第二桥墩以及第四跨第三桥墩出现了垮塌,此次事故造成了人员伤亡和重大经济损失.为了分析此次灾害事故发生发展的成因,本研究获取了Sentinel-1A雷达卫星2018年12月至2019年6月的历史影像数据,基于时序InSAR技术手段处理得到了该监测时间段内的历史形变信息.研究...     

基于GAMIT/GLOBK和GPS观测确定加拿大地区的冰川均衡调整导致的垂向形变

本文采用加拿大地区31个IGS台站的观测数据,利用GAMIT/GLOBK软件处理了时间跨度为2000—2018年的GPS原始观测资料,得到了ITRF2014参考框架下的台站位置垂向运动速率的时间序列.对GPS时间序列进行阶跃探测及修复、异常值探测及剔除、趋势项估计、去除近期冰川融化导致的地表弹性变形后,得到了由冰川均衡...     

顾及有色噪声影响的甘肃境内CMONOC基准站坐标时间序列分析

针对甘肃省境内19个CMONOC基准站坐标时间序列结果,采用极大似然估计法(MLE)探讨了各基准站的最优噪声模型,确定了基准站的速度场,并分析了甘肃省地壳运动状况.研究结果表明:甘肃省境内CMONOC基准站各坐标分量噪声特性存在较大的差异,"白噪声+闪烁噪声(WN+FN)"为最优噪声模型,能够更好地描述基准站坐标时间序...     

时序双极化SAR开采沉陷区土壤水分估计

开采沉陷地质灾害诱发矿区生态环境恶化的关键因子是土壤水分变化。研究提出了一种利用Sentinel-1A双极化SAR和OLI地表反射率数据联合反演土壤含水量的方法,即基于归一化水体指数(NDWI)反演植被含水量;采用Water-Cloud Model(WCM)模型消除植被对Sentinel-1A后向散射系数产生的影响,将其转化为裸土区的后向散射系数;利用基于AIEM模型和Oh模型建立的经验模型反演研究区地表参数,并用OLI光学反演结果进行验证;最后比较了开采沉陷区内外土壤水分含量。研究表明:(1)与基于OLI的土壤水分监测指数(SMMI)的土壤水分含量反演结果相比,两种极化方式中VH极化反演的水分结果具有更好的一致性,且两种极化方式反演结果也表明荒漠化草原区比黄土丘陵沟壑区反演效果更好,说明地形对后向散射的影响不可忽略。(2)在2016年内72期数据中,VH极化反演结果对比区土壤水分含量大于沉陷区的有41期,所占比例为57%;VV极化反演结果对比区土壤水分含量大于沉陷区的有36期,所占比例为50%,且不同矿区内的沉陷区受到的影响不同。说明开采沉陷造成的地表粗糙度的增加会对地表土壤水分产生负面影响,但不同矿区之间又有差异。     

长时间序列多源遥感数据的森林干扰监测算法研究进展

时空意义明确的森林干扰和恢复信息是评价森林生态系统碳动态的关键因素之一。然而由于诸多的现实困难,多尺度的森林干扰定量化时空信息相对缺乏。Landsat数据具备光谱、时间和空间分辨率上的优势,以及可以免费获取的特点,使其成为主要的长时间序列动态监测的遥感数据源之一,为长时间周期内提供具有合适的空间细节和时间频率的森林干扰信息成为可能。特别是基于Landsat时间序列堆栈(LTSS)的森林干扰自动分析算法的出现,更为森林生态系统的近实时监测提供强有力的工具。本文全面评述了长时间序列遥感数据准备和预处理技术以及国内外基于遥感数据源的多时相森林干扰监测方法,重点分析了基于Landsat的多种指数监测和自动化方法的优缺点,并总结了其与多源数据结合的扩展应用,最后就现有方法与国内外新的数据、技术手段的关联进行了展望,以期为推广中国本土卫星影像应用于森林干扰监测提供理论借鉴。     

Comparison and assessment of NDVI time series for seasonal wetland classification

Satellite-based wetland mapping faces challenges due to the high spatial heterogeneity and dynamic characteristics of seasonal wetlands. Although normalized difference vegetation index (NDVI) time series (NTS) shows great potential in land cover mapping and crop classification, the effectiveness of various NTS with different spatial and temporal resolution has not been evaluated for seasonal wetland classification. To address this issue, we conducted comparisons of those NTS, including the moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS) NTS with 500?m resolution, NTS fused with MODIS and Landsat data (MOD_LC8-NTS), and HJ-1 NDVI compositions (HJ-1-NTS) with finer resolution, for wetland classification of Poyang Lake. Results showed the following: (1) the NTS with finer resolution was more effective in the classification of seasonal wetlands than that of the MODIS-NTS with 500-m resolution and (2) generally, the HJ-1-NTS performed better than that of the fused NTS, with an overall accuracy of 88.12% for HJ-1-NTS and 83.09% for the MOD_LC8-NTS. Future work should focus on the construction of satellite image time series oriented to highly dynamic characteristics of seasonal wetlands. This study will provide useful guidance for seasonal wetland classification, and benefit the improvements of spatiotemporal fusion models.     

利用时序InSAR技术分析北京及河北廊坊地面沉降

利用带大气估计模型的时序InSAR方法对24幅覆盖北京及河北廊坊的Envisat-ASAR影像数据进行了时序分析,获取了该地区2007年4月—2010年9月的地面沉降速率及均方差。发现了以北京朝阳区和通州区交界处为中心和以河北廊坊城区为中心的两个沉降区域,中心区平均沉降速率分别为35mm/a与22mm/a。研究区域形变速率均方差1.5mm/a。研究结果表明:利用时序InSAR技术进行城市地表沉降监测具有较好的精度及稳定性;产生该沉降的可能原因为地下水的开采、城市基础建设的发展及工业用地量、人为活动的增加。     

利用GNSS数据分析大港验潮站地壳沉降

青岛大港验潮站的地壳沉降关系到该站平均海平面的绝对变化,因而也就关系到我国高程基准面的变化。本文利用青岛GNSS基准站约10年的观测数据对该站的地壳沉降变化进行分析。首先将青岛GNSS基准站纳入由50个国际IGS站和43个国内陆态网络基准站组成的全球网中,进行单日松弛解和单日约束解解算,获得该站坐标时间序列。然后对该站垂向坐标时间序列进行分析,利用粗差探测、偏差探测、趋势项分析、频谱分析等方法对粗差、偏差、趋势项和周期项进行探测、分析,并通过时间序列模型估计获得时间序列中的周期项振幅和偏差估值。分析表明青岛GNSS基准站垂直方向近一段时间未发现存在显著性的地壳沉降变化,但受到比较明显的周年和半周年周期变化影响。结合青岛大港验潮站验潮数据分析结果得出结论:青岛大港验潮站平均海平面的绝对上升速率是1.62mm/a。     

FFT在变形监测中的应用与分析

在变形监测中获取的观测数据可以看作是时间与空间上的一组变形信号,一般该信号都会呈现趋势性,隐藏其中的周期性不易被发现;利用FFT对其拟合后的残差和小波分解后的高频信号进行变换与分析,通过时间序列分析对其分析结果建模得到短期的预测、预报,效果比较理想。     

EM算法的时序模型在沉降数据处理中的应用

针对时间序列分析对监测数据中出现的不完全数据(部分数据缺失)无法进行精确建模的问题,该文引入期望极大算法(EM算法),提出EM算法与时间序列分析的组合算法模型。运用EM算法的时间序列分析组合算法模型可以对沉降过程中遇到的不完全沉降数据进行建模分析,该组合算法模型可以对不完全沉降数据进行较为精确的建模,并对后期沉降数据进行较为精确的预测。将某地铁基坑点沉降数据作为实验数据,EM算法的时间序列分析的建模结果表明:所提出的组合算法模型可以对不完全沉降数据进行建模分析,绝对误差为0.23mm,建模精度较高。