基于相关向量机和InSAR时间序列的GRACE数据降尺度方法研究
发布时间：2021-07-11 10:17
受人类活动影响,全球气候变化巨大,洪涝、干旱、海平面上升等问题严重威胁到人类未来的发展。许多气象灾害的发生都与水有着密切联系,而地下水作为陆地水资源的重要组成部分,其水量和水质的变化会对人们生产、生活产生显著影响,调查地下水储量可以提高人们对于区域地下水现状以及相关影响因素的认识,及时采取措施引导地下水的使用往可持续方向发展。常规的地下水储量数据获取方式具有成本高、局限多、不直观等缺点,重力恢复与气候实验卫星（Gravity Recovery and Climate Experiment,GRACE）的运行提供了一种大范围、非接触的测量手段,它的出现为区域与全球水资源调查及相关研究提供了全新的方法。很多学者利用GRACE数据对陆地水资源、冰川、海洋及冰盖等进行了研究,对区域乃至全球水资源现状有了直观全面的认识。但受到GRACE数据分辨率的限制,难以直接开展精细尺度的研究,因此很多学者对此开展了GRACE数据降尺度模型研究。在本研究中,为了生成更加精细的地下水储量变化结果,利用GRACE数据和统计降尺度方法构建了降尺度模型。与以往研究不同,该模型基于相关向量机（Relevance Vec...
【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中国主要沉降区域分布
第一章绪论6出构建降尺度模型。经过训练、验证和测试后，将较高分辨率预测因子输入构建完成的模型，输出较高分辨率（0.1°×0.1°）的地下水储量变化图。图1-2技术路线图图1-3模型构建方法1.5.3研究区及时间选择结合上述资料及技术路线，本研究的研究区选择考虑因素主要包括：1）区域内应有分布范围大、且记录相对完整的原位地下水水位观测数据；2）由于使用InSAR时序
第一章绪论6出构建降尺度模型。经过训练、验证和测试后，将较高分辨率预测因子输入构建完成的模型，输出较高分辨率（0.1°×0.1°）的地下水储量变化图。图1-2技术路线图图1-3模型构建方法1.5.3研究区及时间选择结合上述资料及技术路线，本研究的研究区选择考虑因素主要包括：1）区域内应有分布范围大、且记录相对完整的原位地下水水位观测数据；2）由于使用InSAR时序
【参考文献】：
期刊论文
[1]GRACE时变信号恢复方法对比分析[J]. 刘冰石,邹贤才. 大地测量与地球动力学. 2019(02)
[2]深度神经网络的高分三号全极化SAR图像分类方法[J]. 张佳琪,张继贤,赵争. 测绘科学. 2019(02)
[3]基于GRACE重力卫星云南陆地水储量变化的降尺度分析[J]. 王洁,张建梅,宁少尉,王浩. 水电能源科学. 2018(10)
[4]北京地面沉降与地下水开采时空演变对比[J]. 田芳,罗勇,周毅,李宇,寇文杰,姜媛,王荣. 南水北调与水利科技. 2017(02)
[5]ENVISAT-ASAR数据产品介绍与数据处理[J]. 李苗,臧淑英,那晓东,乔艳雯. 测绘与空间地理信息. 2012(01)
[6]气象资料的统计降尺度方法综述[J]. 刘永和,郭维栋,冯锦明,张可欣. 地球科学进展. 2011(08)
[7]利用卫星重力观测研究近5年中国陆地水量中长空间尺度的变化趋势[J]. 钟敏,段建宾,许厚泽,彭鹏,闫昊明,朱耀仲. 科学通报. 2009(09)
博士论文
[1]基于GIS的第四系地下水资源价值研究[D]. 陈超.中国地质大学(北京) 2012
硕士论文
[1]基于PS-InSAR与SBAS技术的矿区地面沉降监测研究[D]. 韩玉杰.山东建筑大学 2019
[2]基于遥感时序分析的黑龙江省撂荒地时空监测[D]. 邓欣雨.中国地质大学(北京) 2019
[3]长时序星载InSAR技术滑坡地质灾害监测研究[D]. 王京.北京交通大学 2018
[4]GRACE重力卫星的数据处理与应用[D]. 张园园.河南大学 2017
[5]基于SAR技术的矿区大梯度形变时序监测[D]. 汪磊.中国矿业大学 2017
[6]时序InSAR技术在常州市地表形变监测中的应用研究[D]. 林辉.南京大学 2016
[7]北京市平原区地下水回灌数值模拟研究[D]. 王迎迎.清华大学 2011
[8]基于GIS的北京山区地质灾害风险评价研究[D]. 李岩.首都师范大学 2008
本文编号：3277899
【文章来源】：中国地质大学(北京)北京市 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：63 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
中国主要沉降区域分布
第一章绪论6出构建降尺度模型。经过训练、验证和测试后，将较高分辨率预测因子输入构建完成的模型，输出较高分辨率（0.1°×0.1°）的地下水储量变化图。图1-2技术路线图图1-3模型构建方法1.5.3研究区及时间选择结合上述资料及技术路线，本研究的研究区选择考虑因素主要包括：1）区域内应有分布范围大、且记录相对完整的原位地下水水位观测数据；2）由于使用InSAR时序
第一章绪论6出构建降尺度模型。经过训练、验证和测试后，将较高分辨率预测因子输入构建完成的模型，输出较高分辨率（0.1°×0.1°）的地下水储量变化图。图1-2技术路线图图1-3模型构建方法1.5.3研究区及时间选择结合上述资料及技术路线，本研究的研究区选择考虑因素主要包括：1）区域内应有分布范围大、且记录相对完整的原位地下水水位观测数据；2）由于使用InSAR时序
【参考文献】：
期刊论文
[1]GRACE时变信号恢复方法对比分析[J]. 刘冰石,邹贤才. 大地测量与地球动力学. 2019(02)
[2]深度神经网络的高分三号全极化SAR图像分类方法[J]. 张佳琪,张继贤,赵争. 测绘科学. 2019(02)
[3]基于GRACE重力卫星云南陆地水储量变化的降尺度分析[J]. 王洁,张建梅,宁少尉,王浩. 水电能源科学. 2018(10)
[4]北京地面沉降与地下水开采时空演变对比[J]. 田芳,罗勇,周毅,李宇,寇文杰,姜媛,王荣. 南水北调与水利科技. 2017(02)
[5]ENVISAT-ASAR数据产品介绍与数据处理[J]. 李苗,臧淑英,那晓东,乔艳雯. 测绘与空间地理信息. 2012(01)
[6]气象资料的统计降尺度方法综述[J]. 刘永和,郭维栋,冯锦明,张可欣. 地球科学进展. 2011(08)
[7]利用卫星重力观测研究近5年中国陆地水量中长空间尺度的变化趋势[J]. 钟敏,段建宾,许厚泽,彭鹏,闫昊明,朱耀仲. 科学通报. 2009(09)
博士论文
[1]基于GIS的第四系地下水资源价值研究[D]. 陈超.中国地质大学(北京) 2012
硕士论文
[1]基于PS-InSAR与SBAS技术的矿区地面沉降监测研究[D]. 韩玉杰.山东建筑大学 2019
[2]基于遥感时序分析的黑龙江省撂荒地时空监测[D]. 邓欣雨.中国地质大学(北京) 2019
[3]长时序星载InSAR技术滑坡地质灾害监测研究[D]. 王京.北京交通大学 2018
[4]GRACE重力卫星的数据处理与应用[D]. 张园园.河南大学 2017
[5]基于SAR技术的矿区大梯度形变时序监测[D]. 汪磊.中国矿业大学 2017
[6]时序InSAR技术在常州市地表形变监测中的应用研究[D]. 林辉.南京大学 2016
[7]北京市平原区地下水回灌数值模拟研究[D]. 王迎迎.清华大学 2011
[8]基于GIS的北京山区地质灾害风险评价研究[D]. 李岩.首都师范大学 2008
本文编号：3277899
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