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时间:2019-05-16
《基于DInSAR技术的矿区沉陷研究1》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、分类号:P2210710-20050189硕士学位论文基于D-InSAR技术的煤矿沉陷监测杨成生导师姓名职称张勤教授申请学位级别硕士学科专业名称大地测量学与测量工程论文提交日期年月日论文答辩日期年月日学位授予单位长安大学答辩委员会主席学位论文评阅人BasedonD-InSARtechnologyincoalminesubsidencemonitoringADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:YangChengshengSupervisor:Prof.ZhangQ
2、inChang’anUniversity,Xi’an,China论文独创性声明本人声明:本人所呈交的学位论文是在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除论文中已经注明引用的内容外,对论文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体已经公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名:年月日论文知识产权权属声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属学校。学校享有以任何方式发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用
3、学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时,署名单位仍然为长安大学。(保密的论文在解密后应遵守此规定)论文作者签名:年月日导师签名:年月日摘要InSAR(SyntheticApertureRadarInterferometry,合成孔径雷达干涉测量)及D-InSAR技术是近年来发展比较迅速的微波遥感技术,它具有全天候、全天时、覆盖面广、高度自动化和高精度监测地表变形的能力,已成为具有很大潜力的空间对地观测新技术。根据差分干涉原理,D-InSAR技术用于地面形变监测可以获得地表分辨单元的微小形变,理论上可达到毫米级精度。该技术
4、用于煤矿沉陷监测,受到地面沉陷量级大、频繁的地面活动、严重的时间去相干等因素的影响,如何有效地利用获取到的干涉信息对煤矿进行不同方面沉陷监测是一个亟待解决的问题。首先,本文从影响干涉结果的误差源入手,通过实验分析了轨道状态误差对干涉结果的影响;比较了基于相干系数配准方法与基于幅度影像相干系数配准方法各自的特点和各自的参数对配准精度的影响;通过实验还分析了枝切法解缠方法和最小费用流解缠方法对矿区塌陷监测的适用性。其次,本文以神木大柳塔矿区为例,分三个时间阶段对各矿的沉陷信息进行了监测,实验证明,利用D-InSAR技术监测矿区沉陷
5、是可行的,不仅可以有效地提供最新的矿区沉陷信息,而且还可以获得矿区沉陷信息的时间序列;通过对矿区时间去相干系数的统计分析得出了该地区的时间去相干规律,给出了矿区沉陷监测的最佳时间间隔;为解决矿区沉陷监测中存在的形变去相干,本文提出了采用内插多视的方法提高监测的形变梯度,实验证明该方法是一种有效的解决形变失相干的方法。最后,本文利用D-InSAR技术监测了发生在神木地区的三次矿震引起的沉陷。研究证明:D-InSAR技术可以用于矿震的沉陷监测。关键词:D-InSAR、轨道误差、煤矿沉陷、矿震、时间去相干多视iAbstractInS
6、AR(SyntheticApertureRadarInterferometry)andtheD-InSAR(DifferentialSyn-theticApertureRadarInterferometry)technologyisonerapidlydevelopmentedmicrowaveremotesensingtechnology,whichhasall-weather,all-coveringabroadareawithahighdegreeofautomationandhigh-precisionmonitori
7、nggrounddeformationcapacity.Ithasbecomeagreatpotentialnewtechnologyforspace-to-earthobservation.Accordingtotheinterferenceprinciple,D-InSARtechnologyformonitoringgrounddeformationcanbere-solvedunitoftinysurfacedeformation,whichcanreachmm-levelaccuracyintheory.Thiste
8、chnologyusesinthecoalminesubsidencemonitoringisseriousaffectedbyfrequentlyactivitiesontheground,serioustemporaldecorrelationandotherfactor
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