基于SBAS-InSAR城市地表沉降的预测建模及原因分析

发布时间：2024-03-05 21:18

　　城市地表形变的监测是保证城市安全运营的重要工作之一。地表沉降具有发生缓慢,成因复杂,难以逆转,危害大等特点。时序InSAR技术作为目前InSAR技术的研究热点之一,可以获取时序的地表沉降序列,克服时间和空间上去相干的影响,在获取大面积沉降监测结果的同时也具有较高的监测精度。北京市作为我国城市众多城市的代表,是我国的经济、政治、文化的中心。本次实验的研究区域以北京为例,为了满足高空间密度的形变监测需求,选用时序InSAR的小基线集雷达干涉测量技术(SBAS-InSAR)对2009年1月至2010年12月3米分辨率的25景北京地区的COSMO-SkyMed影像数据进行沉降监测,监测结果表明北京市的沉降主要发生在朝阳区及通州的西部与朝阳接壤附近,并与昌平区东南区相连,沉降中心为朝阳和通州西部。北京市最大沉降发生在朝阳区,累计沉降量为248mm,平均速率124mm/yr;北京市大部分平原地区形变比较平缓,沉降速率少于10mm/yr的区域占所有相干点位的68%左右。在获取沉降监测结果后本文采用同时段的北京地区的水准数据来验证本次实验的监测结果,结果表明小基线集雷达干涉测量技术对于大范围的沉降监测...

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图4-1COSMO-SkyMed覆盖情况

第4章基于COSMO-SkyMed数据的沉降监测及预测实验30第4章基于COSMO-SkyMed数据的沉降监测及预测实验为了能够实现大面积的形变监测，同时也能对监测结果进行预测，并评价监测精度及预测精度。本次实验选择了SBAS-InSAR技术，该方法吸收了D-InSAR技术的优点....

图4-2COSMO-SkyMed数据部分截图

第4章基于COSMO-SkyMed数据的沉降监测及预测实验31编号数据获取日期入射角近距中心距远距基线长度12009010420656263.88664169.17672073.7700.722009012020.009656263.88664169.17672073.7-179....

图4-3水准点分布图

第4章基于COSMO-SkyMed数据的沉降监测及预测实验32212010080320.063656503.71664409.01672313.54377.2222010090420.079656583.66664488.95672393.48165.1232010100620.....

图4-4影像时间基线分布情况

第4章基于COSMO-SkyMed数据的沉降监测及预测实验334.1.2SBAS-InSAR沉降监测（1）生成连接图对25景影像进行匹配，根据小基线集的组合原则生成若干个集合，集合间的基线间距较大而集合内部的基线距离较校生成的相对数为(n(n1))/2，共计300个干涉相对，时间....

本文编号：3920059