基于多卫星平台的mc-sbas长时序形变解算模型与方法.docx

研究生优秀毕业论文
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西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明
本论文首先阐述DInSAR基本原理和形变探测方法,并对其技术的不足之处进行总结;然后重点探讨SBAS长时序形变监测技术,并针对时序影像组合有独立集情况下常规SBAS形变解算结果不连续的问题,提出附加非线性模型约束的建模方法及解算策略;最后为拓展时域跨度,进一步将非线性模型约束建模拓展至多平台联合建模。为验证本论文模型解算的有效性和可靠性,采用天津地区PALSAR数据、多平台模拟数据和南加州地区多平台数据对算法进行检验,并结合南加州地区的GPS数据对形变监测结果进行精度分析。具体来说,本学位论文的主要工作及贡献如下:
(1)在时序影像稀疏/间断情况下,常规SBAS方法影像组合会形成多个独立数据集合导致解算方程秩亏,采用SVD解决方程秩亏又易造成长时序形变不连续。基于此问题,提出采用非线性模型约束的解算策略,有效解决了系统方程解算秩亏问题。
(2)考虑到地表形变的复杂特征,单一的线性模型无法准确拟合,本论文采用由一阶线性、二阶非线性、周期性、高程误差和常数项组合的非线性形变约束模型,实现独立数据集间的形变连接,提取更加连续的长时间序列地表形变。
(3)为进一步拓展形变监测的时间跨度,针对多平台形变探测坐标系、形变方向和形变量不一致的情况进行归一化,并对单平台非线性约束解算模型进行完善,建立基于多平台的非线性约束解算方程,实现联合多平台数据解算地表形变序列。
(4)以美国南DN#,I、I为实验区进行地表形变监测,采用常规SBAS方法和本论文MC— SBAS方法分别解算时序形变,将两组解算结果对比分析并结合GPS数据进行精度评定。通过结果分析显示,两组解算结果在空间域上基本一致,;与GPS数据对比,。
本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本论文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。
学位论文作者签名:a≯础捉
日期:o?-
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西南交通大学硕士研究生学位论文 第1页
摘要
人类频繁的地下活动和自然地质活动易造成地下流体移动和地下层空洞,从而导致地壳表面受力不均产生区域性地表沉降。近年来,城市或居住人口密集地区频发地表沉降的次生灾害,如地面塌陷、房屋裂缝或坍塌、道路变形断裂等,造成了严重的人员伤亡和经济损失。因此,有必要开展及时、准确的监测分析,以便进行应急治理并确定适当的预防措施;积极发展科学有效的新型空间对地监测途径与技术体系迫在眉睫。
上世纪末开始兴起的合成孔径雷达差分干涉(Differential Interferometric Synthetic ApertureRadar,DInSAR)技术以其快速高效、监测面积广、不受时间限制并且解算精度高等优势,在区域地表形变监测中得到广泛应用。针对大气延迟、轨道参数不精准、 DEM误差和系统热噪声的负面效应,Berardino于2002年提出了基于时域建模的短基线集(Small Baseline Subsets,SBAS)形变解算方法,对累积型地表形变具有极高的适应
性与解算精度,成为近年来的学术研究热点。
然而,在长时序形变建模中难以回避时域影像采样稀疏的情况,在后续解算过程中,短基线组合模式产生的离散独立数据集将导致系统方程秩亏的问题。此时,常规 SBAS方法采用奇异值分解(Singular Value position,SVD)难以得到可靠的形变序
列。为了拓展地表形变监测的时间跨度并减低时域数据的离散性,有必要融合多平台数据开展联合建模与协同分析。
针对时序影像稀疏/间断导致的方程奇异性与多平台数据源的投影差异及数据不一致性,本论文提出了附加非线性模型约束的多平台短基线集解算策略(Model Confined SBAS,),即采用