优化条纹频率估计的改进InSAR-BM3D滤波方法

针对InSAR-BM3D滤波在干涉图条纹密集、噪声严重情况下,存在的对干涉条纹保护较差、易丢失细节信息的问题,该文利用圆周期中值滤波对条纹频率估计方法进行优化以提高条纹频率估计精度,并利用优化的条纹频率方法对InSAR-BM3D滤波方法进行改进。为验证本文改进滤波方法的有效性,分别进行模拟数据与真实数据的滤波实验,并将改进滤波方法与未改进InSAR-BM3D滤波以及常用的Lee滤波、Goldstein滤波、小波硬阈值滤波、小波软阈值滤波进行滤波结果的定性和定量比较。结果表明,改进滤波方法在保持InSAR-BM3D滤波高效抑制噪声优势的同时,提高了对干涉条纹边缘和细节的保护能力,能获得更好的滤波效果。     

基于时序InSAR技术的北京地铁六号线二期工程沿线地面沉降监测与预测

合理地开发和利用地下轨道交通,是缓解城市交通压力的有效途径。对轨道交通沿线的地面沉降进行持续监测,对保障其安全运营具有重要的意义。本文基于时序InSAR技术,采用26景3 m高分辨率的TerraSAR-X数据,获取2016年9月至2019年1月北京地铁6号线二期工程沿线地面沉降速率场及累积沉降信息,并引入神经网络模型预测沉降趋势。结果表明：研究区的地面沉降具有不均匀性;6号线二期工程路段沿线1 km缓冲区内,站点由西向东沉降速率逐渐增大,且沉降速率最大值位于地铁线北侧约800 m处;径向基神经网络模型能够合理地预测地铁沉降发展趋势,为地铁安全施工、运营及维护提供参考。     

采用升降轨Sentinel-1数据监测北京城市副中心地面沉降

通州区作为北京城市副中心,地面沉降对其城市建设和发展会产生潜在的影响.采用2019年1月至2020年2月升、降轨Sentinel-1数据,基于SBAS-InSAR技术提取通州区高精度地表形变信息,运用GIS空间分析方法,结合地下水和土地利用类型数据,综合分析通州区地面不均匀沉降的原因.结果表明:升、降轨SAR数据获取的...     

联合EEMD-KECA算法的InSAR干涉相位时频滤波

根据干涉图信号和噪声时频分布差异的特点,提出一种改进的基于经验模态分解EEMD的InSAR干涉相位滤波方法。该方法首先利用可有效降低模态混叠的EEMD算法,对干涉图的实部及虚部分别进行2维经验模态分解,获得具有不同时间尺度的模态分量;然后根据信号和噪声分量的时间尺度分布特性的差异,采用适用于非线性信号分析的KECA算法对噪声识别、分离;最后利用去除噪声后的模态分量重构干涉图。为了证明本文方法的有效性,分别利用模拟数据及真实InSAR差分干涉相位进行滤波试验。对比本文EEMD-KECA滤波方法、Goldstein滤波、圆周期—中值滤波、EMD分解、EMD-PCA方法的滤波效果,采用相干斑指数、均方差指数、边缘保持指数进行定量评价。结果表明,与经典InSAR干涉图滤波方法相比,本文联合EEMD-KECA算法的滤波方法能有效滤除干涉图噪声,且在条纹边缘等细节信息的保持上也具有较大优势。     

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。     

基于PS-InSAR的深圳市地表形变监测研究

地面沉降具有区域性、累加性和不可逆性,会造成城市地面标高损失、城市内涝、建筑物受损等问题,In-SAR技术具有全天候、覆盖范围广、空间分辨率高等优点,可以进行长期的地表形变监测。本文利用PS-InSAR方法,结合2017年4月至2019年12月22景Sentinel-1A SAR数据,利用SARscape软件监测分析深圳市宝安区、南山区和福田区的地表形变情况,并根据形变速率的时间趋势进行地表形变分类。结果表明,研究区的年均形变最小值为-26.5 mm/a,形变平均值为-0.20 mm/a,沉降的时序结果可总结为持续抬升、持续沉降与先升后降3种形变类型,其中持续沉降区面积占比30.24%,主要分布在南山区,结合土地利用探讨了沉降类型的主要成因。     

基于NPP-VIIRS夜光遥感数据的京津冀城市群空间结构变化分析

本文基于NPP-VIIRS夜光遥感数据对京津冀城市群2015—2019年的空间结构进行分析,通过灯光值统计、城市位序-规模法则、空间关联测度等方法探究京津冀城市群空间结构及时空变化特征,结合城市总体规划浅析时空变化的原因。结果表明：①京津冀城市群灯光总量整体呈上升趋势,北京市和天津市的灯光增长率最高,其次为河北省廊坊市和石家庄市。②灯光集中分布在高位序城市北京和天津,中小城市不够发达。从时间序列上看,中小型城市快速发展,京津冀各城市有趋于ZIPF理想状态分布的态势。③随着区域交通一体化的推进,城市间的关联度整体增强,北京市与天津市的总体关联度占主导地位,但北部城市与中南地区的交通联系不足,关联度较弱。     

利用升降轨道SAR数据获取DEM的试验研究

首先介绍了利用InSAR技术提取DEM的原理及方法,其次对利用ENVISAT卫星的升轨SAR数据和降轨SAR数据获取DEM,然后对其融合,并将融合前后的DEM与SRTM3 DEM进行比较,分析其精度。结果表明,与单独利用升轨SAR数据或降轨SAR数据获取的DEM相比,融合后的DEM能更好地显示地形起伏特征,高程精度得到明显提升,且羽化融合后的DEM精度最高,其与参考DEM─SRTM3 DEM高程差异标准差为±7.25,高程差异绝对值小于15 m的地区占95.48%。     

时空三维相位解缠算法改进研究

三维相位解缠是时序干涉合成孔径雷达（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术的关键环节之一,解缠结果直接影响时序InSAR地面沉降监测的精度。针对地面沉降严重、地形坡度变化较大的区域,因相位欠采样引起的整周期解缠误差问题,提出了一种基于频域置信度的加权最小二乘相位解缠算法,并以此替代时空三维相位解缠中空间维以相位梯度为权重的加权最小二乘相位解缠算法。通过提高相位坡度变化估计的准确性,进而提高时空三维相位解缠的精度和稳定性。以北京地区地面沉降监测为例进行了验证,结果表明,与经典的时空三维相位解缠算法相比,改进算法得到的沉降监测结果精度更高,特别是对于坡度变化较大、失相干现象明显的沉降漏斗区,其沉降监测精度有明显改善。     

京沪高速公路北京—天津段地面沉降时序InSAR监测与影响因素

地面沉降作为平原区主要的地质灾害之一,对高速公路安全运行产生了潜在的影响。为了探究京沪高速公路北京—天津段的地面沉降情况,选取2017年1月至2020年3月70景Sentinel-1B卫星影像,利用SBAS-InSAR技术对该路段沿线地面沉降展开监测,并采用外部水准观测方法对InSAR监测结果进行精度评定;在此基础上,结合3类9个影响因子数据对沿线地面沉降进行空间模拟,通过对比普通最小二乘(OLS)模型、地理加权回归(GWR)模型和多尺度地理加权回归(MGWR)模型的模拟效果,最后选取相对最优模型对各种影响因子进行量化研究。结果表明：京沪高速公路北京—天津段表现出不均匀沉降特征,最大年均沉降速率超过-90 mm·年^-1;研究区主要分布有6个明显的沉降中心,京沪高速公路北京—天津段经过其中3个;采用模拟效果相对最优的多尺度地理加权回归模型进行定量分析可知,第四系沉积厚度和地下水位变化对沉降的影响较大,而地形环境因子的影响较小。