基于时序差分干涉技术城市地面沉降监测地研究论文

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1、巾玉大学博士学位论文基于时序差分干涉技术酶城市维面流降隘测研究摘要城市地面沉降是一个缓慢微小的地表形变过程，常规的地面沉降监测方法难以满足快速、大面积范围监测的需要。D．InSAR技术被证明是有效的地面沉降监测手段，满足大范丽、高精度滥测的需要，理论上可达到毫米级精度。近年来，为解决D-InSAR技术中去相予因素的影响，逐激发展起来的基于摆子点目标的时序差分于涉技术形成了较为系统的数据处理流程，但是针对研究区域的差异、不同数据集的特点，时序差分干涉技术的各个环二够都有待予进一步研究和探讨。本文针对目前时序差分干涉技术虑用范围的局限性，在对其基本原理和技术环节

2、深入剖析的基础上，应媚予多云多雨逸区的地面沉降监测研究，拓袋时序差分于涉技术的适用范围，取得了一些创新憔成果。本文以珠江三角洲部分城市为研究区，针对其复杂的背景条什与数据集的特点，以及实施常规nlnSAR技术的困难性，整合PSI技术与SBAS技术，从时序差分干涉纹图集构建、糯于点强标识剐选取、三维相位解缠以及各部分相位分离方法等方面进行了深入研究。尝试将统一框架体系下的PSI技术翻SBAS技术癍用于研究区的地面沉降监测磅究，并采矧地藤GPS数据对监测结果进行对比验证。结果表明，本文所用的时序差分干涉技术能够达到毫米级的监测精度，研究区域内地面沉降格局空间蒺异

3、性明显。研究结果将为研究区域的地丽沉降蓝测提供有翻的参考依据，为遴一步的沉降监测研究奠定基础。本文主要在以下几个方面进行了探讨，荠取褥了较好的效果：1．时序麓分干涉纹圈构建。时序差分干涉图构建烂后续处理过程的关键，本文从主影像选择和时序影像配准两个方面进行了探讨。运用累积相干系数作为主影像选择和干涉像对优纯缝合的翔甄标准，分剐以累积摆平系数之和最大米选择PSI技术蕊主影像，以及累积福予系数0．6作为影像对优化组合的限值；在时序影像配准方藤，本文引入了基予最人振幅交叉相干系数的循环配准方法，根据影像之间的相干性关系，通过循环配准的办法，解决一然影像由于去相干源

4、因素的影响不能很好配准到主影像上的问题。2．相于点叠标选取。本文探讨比较了疆翦常用的棚子点蟊标选取方法，分别从振幅、相位、振幅与相位信息相结合的角度比较了相干点目标选取方法，同时针对数据集的特点，引入基r振幅和相能信息的子孔径图像相关性指标来进行相千点目标识别，通过对比不同方法识别出的点目标精度发现，交叉子视共轭内积是比较理想的判断指标。3。沉降速率反演方法探讨。主要包括薅个方恧，一是樵位解缠，二是各部分相位的分离。时序相干点的相位信息实际上是三维稀疏点相位集，本文借助网络流的基本思想，采用逐步最小费用网络流相位解缠模型，从时间维再到空间维的相位解缠，以时间

5、维的累积相干系数和空间维的时阅相干系数作为权重费用函数；基下相位解缠结果，采用与影像获取时间基本上霾步的MODIS水汽数据反演大气延迟裰位，并进一步采焉时空域滤波方法对残余噪声相位进行滤除，最终得到反映地面沉降的形变相位信息，根据相位与视线向形变量之间的中山大学博士学位论文基于时序差分干涉技术的城市地面沉降监测研究关系反演得到地面沉降速率。4．地面沉降实证研究。将PSI技术和SBAS技术应用于珠江三角洲地区的部分城市进行实证研究，并利用地面实测数据对监测结果进行了验证，结果表明，PSI和SBAS技术的整合能取得比较好的监测精度，相干点目标反演结果与实测数据平

6、均误差为一1．48mm／yr，误差均方差为．4．58mm／yr，在南方多云多雨地区时序差分干涉技术也同样可以应用于地面沉降监测。5．地面沉降格局分析。在以上监测结果的基础上，运用Kriging插值分析方法得到研究区域的地面沉降格局，得出研究区内地面沉降总体趋势不甚明显，但在空间上表现山较强的差异性。广州市白云区、萝岗区，珠江口附近的番禺区以及广深高速附近的部分区域，佛山市的三水区等沉降趋势相对明显，成为研究区的沉降中心。关键词：InSAR；时序差分干涉技术；地面沉降监测；相干点目标；相位解缠；大气水汽延迟相位；II中山大学博士学位论文基予时黟差分手涉技术的城

7、市地瑟沉降监测研究AbstractUrbangroundsubsidenceischaracterizedasaslowdeformationprocess。ConventionalmethodsusuallymonitorthesubsidencewithgroundinstrumentslikeGPS．Thesemethodsarecostlyandinefficient,thusareunabletomeetthepracticalneedsofreal-timeandlarge—scalesubsidencemonitoring．D—InSARtec

8、hniquehasbeenprovedtoheeff