基于雷达影像的幂指数Knothe模型参数反演

发布时间：2021-11-27 01:56

　　合成孔径雷达差分干涉测量技术（DlnSAR）是近几十年发展起来的一种地表形变监测技术,可全天时、全天候、大范围地获取地表影像,可高精度地提取火山、地震、滑坡、地下资源开采等引起的地表形变信息。但矿山开采不仅会引起沉降边缘微小的地表形变,沉降中心处也会在短期内引起大梯度的地表形变。而雷达卫星的重访周期固定,当成像时间间隔内发生的形变梯度大于InSAR技术所能测量的形变梯度范围时,会引起干涉影像对的失相干而无法得到清晰的干涉条纹,从而影响后续的相位解缠操作,无法提取精确的地表大梯度形变信息。因此,单独利用InSAR技术难以高精度地提取矿区大梯度的地表形变信息。目前常用的矿山开采沉陷模型主要有概率积分模型、Knothe模型、Logistic模型等,一些学者已经选用概率积分模型与Logistic模型,结合InSAR技术来估算预测由矿山开采活动引起的地表形变信息。而Knothe模型被广泛应用于分析工作面单点的地表下沉过程,其中幂指数Knothe模型,其地表下沉曲线与实际矿山开采引起的地表形变过程相吻合,可较好地描述矿山开采沉陷过程。为此,本文采用InSAR技术与幂指数Knothe模型相结合的方法... 

【文章来源】：中国矿业大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：123 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

!技术路线图

InSAR技术的几何示意图

It}SAR技术流程图


本文编号：3521364