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基于D-InSAR数据分析的高山峡谷区域滑坡位移识别

发布时间:2024-02-18 03:06
  滑坡监测是滑坡防治应用方面的采用的最主要手段。而目前传统的监测都是针对已知的和单体的滑坡,并投入大量的人力、物力、财力。实际工作中滑坡的发生发展及成灾常常超出既有滑坡的调查评价范围及人们的预想危险区域。西南高山峡谷水库区区域滑坡的早期动态识别是库区地质灾害防治最有效的手段之一。D-InSAR(合成孔径雷达差分干涉测量)技术在预见性的滑坡早期发现和监测方面能够起到了开创性的作用。然而,国内外D-InSAR技术目前在高山峡谷区滑坡监测方面还存在着一些问题。例如,地形地貌的影响,卫星数据自身精度及数据处理精度的限制,以及非岩土体移动引起的地表形变,这些干扰因素影响了滑坡位移监测的识别。 本论文以金沙江乌东德库区枢纽区域为对象,采用编程的SAR数据进行了多年的试验研究。基于D-InSAR分析方法及雷达数据的特征分析,建立了高山峡谷区D-InSAR成果的可信区域分析方法、滑坡可识别位移量及误差估算方法;基于D-InSAR干涉差分成果各种影响因素分析,建立了区分滑坡岩土体位移的滤波分析方法。通过发现变动、位移识别等关键问题研究,从滑坡岩土体移动本质特征与SAR遥感差分图斑时空变化表象特征的关系出发...

【文章页数】:160 页

【学位级别】:博士

【文章目录】:
致谢
摘要
Abstract
插图清单
附表清单
縮写清单
名词解释
1 引言
2 绪论
    2.1 研究背景与意义
        2.1.1 滑坡灾害监测的重要性
        2.1.2 滑坡监测的几种方法
        2.1.3 现有滑坡监测方法的不足
        2.1.4 遥感监测技术
        2.1.5 论文研究意义
    2.2 InSAR技术的研究现状
        2.2.1 SAR卫星技术的发展
        2.2.2 D-InSAR技术的国外研究现状
        2.2.3 D-InSAR技术的国内研究现状
        2.2.4 小基线集在InSAR技术发展与应用
    2.3 研究内容与论文结构
        2.3.1 研究内容
        2.3.2 论文的结构
3 SAR卫星及其测量技术应用
    3.1 合成孔径雷达干涉(InSAR)测量原理及流程
    3.2 合成孔径雷达差分干涉(D-InSAR)测量原理及流程
    3.3 小基线集技术(SBAS-InSAR)测量原理及流程
    3.4 本章小结
4 高山峡谷库区SAR数据特征分析
    4.1 研究对象及其平原区比照对象
        4.1.1 研究对象
        4.1.2 所用SAR数据及其过程参量
        4.1.3 平原区比照对象
    4.2 研究区域及对比区域的地形因子
        4.2.1 地形因子计算方法
        4.2.2 地形因子计算结果
    4.3 SAR数据处理过程及算法研究
        4.3.1 后向散射系数计算方法研究
        4.3.2 局部入射角计算方法研究
    4.4 应用D-InSAR技术处理数据特征
        4.4.1 差分干涉数据特征
        4.4.2 后向散射系数特征
        4.4.3 相干系数特征
        4.4.4 局部入射角、叠掩及阴影
        4.4.5 SBAS-InSAR方法反演结果
    4.5 基于边坡单元分析地形对SAR数据影响
        4.5.1 边坡单元的定义与划分
        4.5.2 基于边坡单元的地形因子统计分类
        4.5.3 基于边坡单元研究地形对后向散射系数的影响
        4.5.4 基于边坡单元研究地形对相干系数的影响
    4.6 可信区域
    4.7 误差分析
        4.7.1 D-InSAR监测结果误差来源分析
        4.7.2 误差处理方法
    4.8 本章小结
5 基于D-InSAR处理数据的滑坡位移识别
    5.1 基于D-InSAR数据的滤波分析
        5.1.1 滤波分析方法
        5.1.2 垂直位移滤波
        5.1.3 坡向位移滤波
    5.2 利用边坡单元进行滤波分析
        5.2.1 边坡单元的应用
        5.2.2 SAR数据处理的滤波流程建立
    5.3 滑坡的D-InSAR动态监测方法研究
        5.3.1 空间连续性研究
        5.3.2 时间连续性研究
        5.3.3 滑坡的D-InSAR动态监测方法
        5.3.4 实例分析及现场调查
    5.4 本章小结
6 结论
    6.1 主要结论
    6.2 创新点
    6.3 研究展望
参考文献
作者简历及在学研究成果
学位论文数据集



本文编号:3901787

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