基于SBAS-InSAR和GM-SVR的居民区形变监测与预测

基于SBAS-InSAR和GM-SVR的居民区形变监测与预测

论文摘要

采用合成孔径雷达时序分析方法,利用2016-12~2017-05(12 d为一个周期)连续13景哨兵卫星雷达影像对淮南矿区内的居民区杨聚庄进行形变监测。根据矿区形变特征,提出一种基于灰色支持向量机(GM-SVR)的组合预测模型对矿区形变进行预测,并与传统的单一灰色模型和支持向量机预测模型进行对比。结果表明,时序InSAR技术和GM-SVR模型的结合,可以实现对矿区形变的快速监测和灾害预防,为矿区灾害监测与预警提供了一种可靠手段。

论文目录

  • 1 SBAS技术基本原理和预测模型建立
  •   1.1 SBAS基本原理
  •   1.2 GM-SVR模型
  • 2 实例计算和结果分析
  •   2.1 研究区概况和数据集
  •   2.2 SBAS监测结果及分析
  •   2.3 沉降预测及结果分析
  • 3 结 语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李金超,高飞,鲁加国,方睿

    关键词: 合成孔径雷达差分干涉,小基线集,灰色支持向量机预测模型,灾害预警

    来源: 大地测量与地球动力学 2019年08期

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 自然地理学和测绘学

    单位: 合肥工业大学土木与水利工程学院,中国电子科技集团第38研究所

    基金: 测绘遥感信息工程国家重点实验室开放基金(16P02)~~

    分类号: P237

    DOI: 10.14075/j.jgg.2019.08.014

    页码: 837-842

    总页数: 6

    文件大小: 1989K

    下载量: 282

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