基于矿区Sentinel-1数据的MT-InSAR沉陷监测及植被变化的影响研究
发布时间：2021-02-17 01:38
近年来,我国不断加大对矿产资源的开发力度,导致开采产生的采空区规模不断扩大,采空区造成的地质灾害也愈发严重,对矿区进行全覆盖、长时间的地表形变监测具有十分重要的意义。近年来,合成孔径雷达干涉测量技术（Interferometry Synthetic Aperture Radar,InSAR）因具有全天时、全天候、覆盖面积广等优势在地表形变监测中被广泛应用。本文运用多时相InSAR技术（multi-temporal Interferometry Synthetic Aperture Radar,MT-InSAR）对覆盖大阳泉矿矿区范围内的54幅Sentinel-1A数据进行了地表形变监测分析,获取了时间序列沉降累积图和线性平均沉降速率图,并通过对实验矿区进行土壤含水量变化趋势的反演,结合归一化植被指数（Normalized Vegetation Index,NDVI）变化,分析煤炭开采对植被的影响。本文主要研究内容如下:（1）利用获得的54幅Sentinel-1A影像数据,运用MT-InSAR技术,得到大阳泉矿矿区的时序沉降累积图以及沉降速率图,并结合水准测量对MT-InSAR技术在实验...
【文章来源】：华北水利水电大学河南省
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 选题背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 MT-InSAR国内外研究现状
1.2.2 主动微波遥感法监测土壤含水量国内外研究现状
1.2.3 矿区开采对植被的影响国内外研究现状
1.3 本文研究目的和内容
1.4 技术路线
2 MT-InSAR的基本理论
2.1 InSAR原理
2.2 DInSAR技术
2.3 MT-InSAR原理
2.3.1 PS-InSAR
2.3.2 SBAS-InSAR
2.3.3 IPTA-InSAR
2.4 本章小结
3 基于MT-InSAR技术矿区地表监测实例
3.1 研究区概况
3.2 数据概况
3.2.1 Sentinel-1卫星数据
3.2.2 DEM数据
3.2.3 轨道数据
3.3 数据处理流程
3.3.1 选取公共主影像及差分干涉
3.3.2 PS点选取
3.3.3 MT-InSAR时序建模
3.4 结果分析
3.4.1 结合沉降漏斗分析
3.4.2 结合PS点分析
3.4.3 结合工作面开采分析
3.4.4 结合地质构造分析
3.5 本章小结
4 基于Sentinel-1数据的植被影响研究
4.1 微波遥感监测土壤含水量基础
4.1.1 雷达方程和后向散射系教
4.1.2 水云模型
4.2 土壤含水量变化趋势反演实例
4.2.1 影像参数提取
4.2.2 土壤含水量趋势反演
4.2.3 结果分析
4.3 煤炭开采对植被影响分析及验证
4.4 本章小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文
致谢
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]汉江流域上游植被指数变化的影响因素分析[J]. 栾金凯,刘登峰,刘慧,黄强,林木,李国宝. 华北水利水电大学学报(自然科学版). 2019(01)
[2]山西省地质灾害特点和时空分布研究[J]. 李淼. 能源与环保. 2018(08)
[3]DEM辅助的零中频多基线InSAR干涉处理[J]. 刘辉,徐青. 河南师范大学学报(自然科学版). 2018(05)
[4]基于DEM的单幅SAR影像直接定位[J]. 刘辉,徐青,靳国旺,张红敏. 测绘科学. 2018(10)
[5]监测城市基础设施健康的星载MT-InSAR方法介绍[J]. 林珲,马培峰,王伟玺. 测绘学报. 2017(10)
[6]灰色神经网络下的多变量土壤含水量预测模型[J]. 罗党,王浍婷. 华北水利水电大学学报(自然科学版). 2017(05)
[7]DEM辅助的山区InSAR相位解缠[J]. 刘辉,靳国旺,张红敏,徐青. 测绘科学技术学报. 2017(02)
[8]DEM辅助的InSAR零中频处理基线估计方法[J]. 刘辉,靳国旺,张红敏,徐青. 华中科技大学学报(自然科学版). 2017(03)
[9]基于Sentinel-1的绿洲区域尺度土壤水分微波建模[J]. 王娇,丁建丽,陈文倩,杨爱霞. 红外与毫米波学报. 2017(01)
[10]基于Sentinel-1A与Landsat 8数据的北黑高速沿线地表土壤水分遥感反演方法研究[J]. 曾旭婧,邢艳秋,单炜,张毅,王长青. 中国生态农业学报. 2017(01)
博士论文
[1]煤炭开采对植被—土壤物质量与碳汇的扰动与计量[D]. 黄翌.中国矿业大学 2014
[2]PS InSAR关键技术及其在矿区地面沉降监测中的应用研究[D]. 陶秋香.山东科技大学 2010
硕士论文
[1]基于遥感分析西部采煤沉陷区土壤环境变化[D]. 谷金.西安科技大学 2018
[2]多源遥感数据反演植被覆盖地表土壤水分方法研究[D]. 林利斌.南京信息工程大学 2018
[3]基于时序InSAR的地面沉降监测研究[D]. 姚鑫.昆明理工大学 2018
[4]基于InSAR技术的矿区地表沉降监测及预测[D]. 邓宇声.东华理工大学 2017
[5]Sentinel-1A数据DInSAR地表形变监测研究与实践[D]. 白泽朝.解放军信息工程大学 2017
[6]基于合成孔径雷达卫星数据反演表层土壤含水量的研究[D]. 金梦婷.杭州师范大学 2016
[7]基于SBAS-InSAR技术的北京平原区地面沉降监测研究[D]. 周琦.首都师范大学 2013
[8]PSInSAR点目标提取及相位解缠技术研究[D]. 丁伟.中南大学 2011
本文编号：3037222
【文章来源】：华北水利水电大学河南省
【文章页数】：68 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 选题背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 MT-InSAR国内外研究现状
1.2.2 主动微波遥感法监测土壤含水量国内外研究现状
1.2.3 矿区开采对植被的影响国内外研究现状
1.3 本文研究目的和内容
1.4 技术路线
2 MT-InSAR的基本理论
2.1 InSAR原理
2.2 DInSAR技术
2.3 MT-InSAR原理
2.3.1 PS-InSAR
2.3.2 SBAS-InSAR
2.3.3 IPTA-InSAR
2.4 本章小结
3 基于MT-InSAR技术矿区地表监测实例
3.1 研究区概况
3.2 数据概况
3.2.1 Sentinel-1卫星数据
3.2.2 DEM数据
3.2.3 轨道数据
3.3 数据处理流程
3.3.1 选取公共主影像及差分干涉
3.3.2 PS点选取
3.3.3 MT-InSAR时序建模
3.4 结果分析
3.4.1 结合沉降漏斗分析
3.4.2 结合PS点分析
3.4.3 结合工作面开采分析
3.4.4 结合地质构造分析
3.5 本章小结
4 基于Sentinel-1数据的植被影响研究
4.1 微波遥感监测土壤含水量基础
4.1.1 雷达方程和后向散射系教
4.1.2 水云模型
4.2 土壤含水量变化趋势反演实例
4.2.1 影像参数提取
4.2.2 土壤含水量趋势反演
4.2.3 结果分析
4.3 煤炭开采对植被影响分析及验证
4.4 本章小结
5 总结与展望
5.1 总结
5.2 展望
攻读学位期间参加的科研项目及发表的学术论文
致谢
参考文献
【参考文献】：
期刊论文
[1]汉江流域上游植被指数变化的影响因素分析[J]. 栾金凯,刘登峰,刘慧,黄强,林木,李国宝. 华北水利水电大学学报(自然科学版). 2019(01)
[2]山西省地质灾害特点和时空分布研究[J]. 李淼. 能源与环保. 2018(08)
[3]DEM辅助的零中频多基线InSAR干涉处理[J]. 刘辉,徐青. 河南师范大学学报(自然科学版). 2018(05)
[4]基于DEM的单幅SAR影像直接定位[J]. 刘辉,徐青,靳国旺,张红敏. 测绘科学. 2018(10)
[5]监测城市基础设施健康的星载MT-InSAR方法介绍[J]. 林珲,马培峰,王伟玺. 测绘学报. 2017(10)
[6]灰色神经网络下的多变量土壤含水量预测模型[J]. 罗党,王浍婷. 华北水利水电大学学报(自然科学版). 2017(05)
[7]DEM辅助的山区InSAR相位解缠[J]. 刘辉,靳国旺,张红敏,徐青. 测绘科学技术学报. 2017(02)
[8]DEM辅助的InSAR零中频处理基线估计方法[J]. 刘辉,靳国旺,张红敏,徐青. 华中科技大学学报(自然科学版). 2017(03)
[9]基于Sentinel-1的绿洲区域尺度土壤水分微波建模[J]. 王娇,丁建丽,陈文倩,杨爱霞. 红外与毫米波学报. 2017(01)
[10]基于Sentinel-1A与Landsat 8数据的北黑高速沿线地表土壤水分遥感反演方法研究[J]. 曾旭婧,邢艳秋,单炜,张毅,王长青. 中国生态农业学报. 2017(01)
博士论文
[1]煤炭开采对植被—土壤物质量与碳汇的扰动与计量[D]. 黄翌.中国矿业大学 2014
[2]PS InSAR关键技术及其在矿区地面沉降监测中的应用研究[D]. 陶秋香.山东科技大学 2010
硕士论文
[1]基于遥感分析西部采煤沉陷区土壤环境变化[D]. 谷金.西安科技大学 2018
[2]多源遥感数据反演植被覆盖地表土壤水分方法研究[D]. 林利斌.南京信息工程大学 2018
[3]基于时序InSAR的地面沉降监测研究[D]. 姚鑫.昆明理工大学 2018
[4]基于InSAR技术的矿区地表沉降监测及预测[D]. 邓宇声.东华理工大学 2017
[5]Sentinel-1A数据DInSAR地表形变监测研究与实践[D]. 白泽朝.解放军信息工程大学 2017
[6]基于合成孔径雷达卫星数据反演表层土壤含水量的研究[D]. 金梦婷.杭州师范大学 2016
[7]基于SBAS-InSAR技术的北京平原区地面沉降监测研究[D]. 周琦.首都师范大学 2013
[8]PSInSAR点目标提取及相位解缠技术研究[D]. 丁伟.中南大学 2011
本文编号：3037222
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