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1.
雷达成像的波长、入射角、地面分辨率等参数严重影响着SAR差分干涉测量地面沉降的监测能力和精度,论文通过理论推导和矿区实际沉降差分干涉相位模拟,从监测到的最大沉降梯度和沉降量、保相能力、对微小沉降的敏感程度等方面对L和 C波段雷达干涉数据的矿区地面沉降监测能力进行分析;精化双轨D-InSAR数据处理的流程、方法和相应参数,使用ALOS PALSAR和ENVISAT ASAR数据获取济宁某矿区2009年12月到2010年02月期间更为精确的矿区地面沉降结果,并对沉降结果进行详细比较和系统分析.理论推导、相位模拟和真实数据实验都表明,相对于C波段的雷达干涉数据而言,L波段雷达干涉数据具有较强的保相能力,能够更好地降低失相干和相位不连续性的影响,更容易监测到沉降梯度和沉降量较大的矿区地面沉降,但对微小矿区地面沉降的敏感程度较低. 相似文献
2.
相位解缠是利用干涉合成孔径雷达(InSAR)进行DEM提取和微小地表形变测量的关键技术之一.常规的卡尔曼滤波相位解缠算法在地形平坦区域可以获得可靠的结果,但是在地形起伏较大的区域却容易产生误差的传递,致使其结果无法准确反演地表形变信息.为此,提出了一种基于DEM的SAR干涉图卡尔曼滤波相位解缠算法.该算法借助美国航天飞机测绘任务(SRTM)获得的DEM信息指导SAR干涉图解缠,以提高解缠的速度和精度.通过与常规卡尔曼滤波解缠算法的结果比较分析表明,利用SRTM DEM地形信息指导卡尔曼滤波相位解缠尤其能够提高低相干区域相位的解缠精度. 相似文献
3.
4.
5.
6.
利用神经网络算法挖掘海量数据的规律已成为科技发展的一种趋势,本文针对卫星信号的天顶对流层延迟进行建模.对流层延迟是影响卫星定位精度的重要因素之一,建立精密区域对流层模型对高精度定位有着重要的意义.对区域测站对流层延迟数据的分析,考虑到实时建模中传统BP(Back Propagation)神经网络计算量大,易出现"过拟合"现象、不稳定等因素,通过改进的BP神经网络建立了区域精密对流层模型.详细介绍了新模型的建立过程,并与常用的对流层区域实时模型进行了对比.还讨论了建模测站数目对预报精度的影响.相比现有的其他对流层延迟模型,基于改进的BP神经网络构建的区域精密对流层延迟模型无论在拟合和预报方面都有较好的精度,且随着测站数目的增加模型精度趋于平稳.改进的模型参数较少,可以进行实时的区域精密对流层延迟改正;需要播发的信息量小,适用于连续运行参考站系统(Continuously Operating Reference Stations,CORS)的应用.研究表明:改进的BP神经网络模型能够更好的充分利用大规模历史数据描述卫星信号对流层延迟的空间分布情况,适用于实时大区域精密对流层建模.基于日本地区2005年近1000多个测站的NCAR(National Center Atmospheric Research)对流层数据进行区域对流层延迟建模,结果表明改进的BP神经网络模型在拟合和预报精度上都有较大提升,RMSE(Root Mean Square Error)分别为:7.83 mm和8.52 mm,而四参数模型拟合、预报RMSE分别18.03 mm和16.60 mm. 相似文献
7.
8.
InSAR与概率积分法联合的矿区地表沉降精细化监测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
结合InSAR与概率积分法的优势,提出一种InSAR和概率积分法联合进行矿区地表沉降的精细化监测方法.该方法首先计算InSAR时序累积沉降盆地,进而建立判别大梯度形变的约束条件,区分沉降边缘与沉降中心.对于形变较小的沉降边缘,保留InSAR结果,而对于大梯度沉降中心,则结合InSAR与概率积分模型建立矿区工作面的沉降盆地,并通过空间插值,获取地理坐标系下连续的地表沉降信息,最终得到完整的矿区地表沉降结果.论文以山东某矿区为研究区域,采用2016年10月16日 2018年3月4日期间的21景SAR影像和工作面水准实测数据对该方法的可行性和精度进行了验证.结果 表明,该方法能够在减少水准监测工作量的前提下,获得与实际情况相吻合的沉降结果,其监测能力明显优于常规InSAR和概率积分法,可有效弥补两种技术单独在矿区地表沉降监测中的不足,获取更为准确、可靠的矿区地表沉降信息. 相似文献
9.
10.
非线性参数平差的一个新途径 总被引:10,自引:0,他引:10
在分析顾及一阶偏导致的非线性参数平差的近似直接解法与迭代解法基础上,提出顾及到二阶偏导数的非线性参数平差的一种新的计算公式。由于非线性度量曲率立体阵的引入,使得平差计算公式表达简洁,而且便于非线性平差本质的分析。最终算例分析说明该方法的有效性及实用性。 相似文献