基于多卫星平台的MC-SBAS长时序形变解算模型与方法

发布时间：2017-05-09 10:19

  本文关键词：基于多卫星平台的MC-SBAS长时序形变解算模型与方法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：人类频繁的地下活动和自然地质活动易造成地下流体移动和地下层空洞,从而导致地壳表面受力不均产生区域性地表沉降。近年来,城市或居住人口密集地区频发地表沉降的次生灾害,如地面塌陷、房屋裂缝或坍塌、道路变形断裂等,造成了严重的人员伤亡和经济损失。因此,有必要开展及时、准确的监测分析,以便进行应急治理并确定适当的预防措施；积极发展科学有效的新型空间对地监测途径与技术体系迫在眉睫。上世纪末开始兴起的合成孔径雷达差分干涉(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar, DInSAR)技术以其快速高效、监测面积广、不受时间限制并且解算精度高等优势,在区域地表形变监测中得到广泛应用。针对大气延迟、轨道参数不精准、DEM误差和系统热噪声的负面效应,Berardino于2002年提出了基于时域建模的短基线集(Small Baseline Subsets, SBAS)形变解算方法,对累积型地表形变具有极高的适应性与解算精度,成为近年来的学术研究热点。然而,在长时序形变建模中难以回避时域影像采样稀疏的情况,在后续解算过程中,短基线组合模式产生的离散独立数据集将导致系统方程秩亏的问题。此时,常规SBAS方法采用奇异值分解(Singular Value Decomposition, SVD)难以得到可靠的形变序列。为了拓展地表形变监测的时问跨度并减低时域数据的离散性,有必要融合多平台数据开展联合建模与协同分析。针对时序影像稀疏／间断导致的方程奇异性与多平台数据源的投影差异及数据不一致性,本论文提出了附加非线性模型约束的多平台短基线集解算策略(Model Confined SBAS,MC-SBAS),即采用非线性模型约束独立集形变传递,提高时序形变解算结果的可靠性及精度。本论文具体工作如下：(1)为解决独立数据集引起的系统方程秩亏问题,本论文提出附加非线性模型约束的解算策略,在常规SBAS系统方程中加入在每个时刻点建立的非线性约束模型,使得系统方程满秩可逆的同时约束连接独立数据集合间的形变,保证时序形变的连续性。(2)依据地表形变的复杂特征,采用一阶线性、二阶非线性、周期性、高程误差和常数项组合的非线性形变模型,并以此作为约束条件解算地表形变。采用天津地区的23景PALSAR影像进行实验,结果表明,本论文所提出的MC-SBAS方法及采用的非线性模型是有效的,并且在时序影像稀疏／间断情况下依然能够保证时序形变的稳健性。(3)为拓展形变监测的时间跨度,本论文对基于单平台解算的MC-SBAS方法完善和改进,建立基于多平台的非线性约束模型及解算方法。以真实参数信息模拟多平台差分相位,加入四组随机噪声进行实验。统计两种方法与标准值的差异,MC-SBAS结果在-5 mm到5 mm区间分布的误差较SBAS结果提高19%,均方根误差降低±12.5mm；再对比两种方法的各组时序形变结果,MC-SBAS方法能够连接多平台数据集,并且在噪声影响下还能保持形变重建的稳定性。(4)采用美国南加州地区的ERS和ASAR影像进行地表形变监测,其中ERS为10幅2002～2005年的降轨影像,ASAR为20幅2004～2008年的降轨影像,分别采用MC-SBAS和常规SBAS方法解算时序形变。对比分析两种方法解算结果,在空间域上形变分布基本一致,在时域上MC-SBAS解算结果更加平滑和连续；再分别与GPS数据对比分析,MC-SBAS和常规SBAS方法解算结果与GPS的均方根误差分别为8.7 mm和11.7mm, MC-SBAS方法具有更高的解算精度。通过理论及实验研究表明,本论文提出的多平台MC-SBAS方法能够实现秩亏方程解算和多平台数据联合建模,相较于常规SBAS方法,附加非线性模型约束的解算策略,不仅提高了地表形变重建的可靠性和精度,还拓展了形变监测的时间跨度。
【关键词】：MC-SBAS 合成孔径雷达干涉 多卫星平台 长时序形变监测
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P642.26;P237
【目录】：

• 摘要6-8
• Abstract8-12
• 第1章 绪论12-20
• 1.1 研究背景与意义12-14
• 1.2 国内外现状分析14-17
• 1.3 目前存在的问题17-18
• 1.4 论文研究目标与主要内容18-19
• 1.5 论文组织结构19-20
• 第2章 DInSAR基本原理及分析20-31
• 2.1 干涉几何和相位分量20-25
• 2.1.1 SAR干涉几何模型20-22
• 2.1.2 干涉相位分量22-25
• 2.2 DInSAR形变探测方法25-29
• 2.2.1 二轨法25-26
• 2.2.2 三轨法26-27
• 2.2.3 四轨法27
• 2.2.4 形变提取数据处理流程27-29
• 2.3 DInSAR形变探测误差源分析29-30
• 2.4 本章小结30-31
• 第3章 MC-SBAS长时序形变解算模型与方法31-45
• 3.1 差分相位观测量31-34
• 3.1.1 干涉影像组合31-32
• 3.1.2 DInSAR形变解算32-33
• 3.1.3 差分相位校正33-34
• 3.2 短基线集时序形变解算模型34-37
• 3.2.1 最小二乘34-35
• 3.2.2 奇异值分解35-36
• 3.2.3 非线性模型约束36-37
• 3.3 长时序形变解算流程37-39
• 3.4 MC-SBAS方法稳健性验证39-44
• 3.4.1 数据离散度39-40
• 3.4.2 累积形变量分析40-42
• 3.4.3 时序形变分析42-44
• 3.5 本章小结44-45
• 第4章 多平台MC-SBAS长时序地表形变解算模型45-58
• 4.1 雷达卫星数据特征45-46
• 4.2 多平台长时序形变探测46-49
• 4.2.1 单平台数据解算46-47
• 4.2.2 多平台时序形变建模47-49
• 4.2.3 多平台时序形变解算流程49
• 4.3 模拟数据实验49-57
• 4.3.1 系统参数50-52
• 4.3.2 仿真数据52-53
• 4.3.3 时序形变对比分析53-55
• 4.3.4 精度评价55-57
• 4.4 本章小结57-58
• 第5章 联合ERS和ENVISAT长时序形变解算实例58-72
• 5.1 研究区概况及数据源58-61
• 5.2 实验数据处理61-65
• 5.2.1 DInSAR形变数据解算61-62
• 5.2.2 时序形变建模62-65
• 5.3 实验结果分析65-70
• 5.3.1 形变结果与对比分析65-69
• 5.3.2 精度分析与验证69-70
• 5.4 本章小结70-72
• 结论与展望72-74
• 致谢74-76
• 参考文献76-81

【参考文献】

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本文编号：352328