【摘 要】
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合成孔径雷达干涉测量作为远程遥感对地观测的全新技术,具有监测范围广、全天候、全天时观测等优点,但其本身也存在诸多缺陷,如时空失相干和大气延迟效应等,为解决上述因素对地表形变监测的影响,时序InSAR技术就此产生,时序InSAR技术的提出不仅使形变监测的精度得到提高,而且能够获取地表形变的时间序列结果,但面对海量新增SAR数据,传统时序InSAR技术处理时间长且无法动态监测,针对上述问题,融合序贯平
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合成孔径雷达干涉测量作为远程遥感对地观测的全新技术,具有监测范围广、全天候、全天时观测等优点,但其本身也存在诸多缺陷,如时空失相干和大气延迟效应等,为解决上述因素对地表形变监测的影响,时序InSAR技术就此产生,时序InSAR技术的提出不仅使形变监测的精度得到提高,而且能够获取地表形变的时间序列结果,但面对海量新增SAR数据,传统时序InSAR技术处理时间长且无法动态监测,针对上述问题,融合序贯平差的渐进式SBAS-InSAR技术就此产生。本文以北京平原地区为研究区,利用时序InSAR技术和融合序贯平差的渐进式SBAS-InSAR技术监测与分析研究区的地面沉降,并采用交叉小波和小波相干谱定量分析研究区地面沉降与地下水水流场间关系,最后利用多种模型对研究区的地面沉降进行模拟和预测。其主要研究内容和成果如下:（1）本文利用PS-InSAR和SBAS-InSAR技术基于Sentinel-1A升轨数据监测获取2017—2019年研究区的地面沉降时空演变信息,并结合相关资料定性分析研究区地面沉降的影响因素。结果表明:监测时间段内,研究区的主要沉降区域位于研究区东部的通州区与朝阳区,PS-InSAR与SBAS-InSAR得到的年沉降速率分别为115mm/a与120mm/a;研究区的地面沉降受地下水水位变化、区域基地构造、可压缩黏性土厚度及地质灾害的影响。（2）本文利用一种融合序贯平差的渐进式SBAS-InSAR技术动态、精确、高效地监测研究区地表形变信息。该技术只需在已有成果的基础上,将已有影像中少部分“较新”影像和新增影像进行增量解算,后利用序贯平差思想即可获取所有影像时刻的地表形变。与传统SBAS-InSAR技术相比,该技术大大提升了地表形变监测效率;通过渐近式SBAS与传统SBAS地表形变监测结果对比,表明渐进式SBAS-InSAR技术获取的监测结果可靠性高。（3）本文采用了交叉小波和小波相干谱方法分析地面沉降与地下水水位变化在时频域上的关系。研究发现地面沉降与地下水水位变化之间存在滞后或正相关关系,其滞后时间随研究区不同而不同。（4）本文以2015—2021年研究区的年沉降量为因变量,以地下水水位变化、降雨量、人类工程活动为自变量,分别建立GM（1,1）模型,一元线性回归和多元线性回归模型、BP神经网络和GA-BP神经网络模型来预测研究区地面沉降的发展,为采取有效措施预防因地面沉降引起的相关灾害提供参考。模型拟合预测结果表明研究区的沉降量变化为非线性趋势时,较理想的预测拟合模型为经遗传算法改进的GA-BP神经网络模型,当沉降量变化为线性变化趋势明显时,较好的拟合预测模型为多元线性回归模型。
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