本文關(guān)鍵詞：面向礦區(qū)沉降監(jiān)測(cè)的InSAR技術(shù)及應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：煤炭是我國(guó)的主要能源之一,由于煤炭資源高強(qiáng)度、大面積的開(kāi)采,使得開(kāi)采所引起的地表沉降及環(huán)境災(zāi)害問(wèn)題日益突出。對(duì)礦區(qū)地面沉降進(jìn)行持續(xù)有效監(jiān)測(cè),可及時(shí)掌握沉降規(guī)律和地表破壞程度,為合理開(kāi)采地下礦產(chǎn)資源,控制地面沉降提供決策依據(jù)。傳統(tǒng)地表沉降監(jiān)測(cè)方法和技術(shù)覆蓋面小、作業(yè)強(qiáng)度大、效率低、不能適應(yīng)生產(chǎn)發(fā)展的需要。近年來(lái)發(fā)展的InSAR技術(shù)具有全天候、全天時(shí)、高分辨率和連續(xù)空間覆蓋的優(yōu)勢(shì),已發(fā)展成為新型監(jiān)測(cè)礦區(qū)開(kāi)采沉陷的技術(shù)。然而由于煤礦區(qū)自身地理環(huán)境的特殊性、開(kāi)采沉陷形變的復(fù)雜性(快速、形變量大)以及InSAR自身成像條件的苛刻性(大氣效應(yīng)、時(shí)間失相關(guān)和空間失相關(guān)),使得InSAR技術(shù)在監(jiān)測(cè)煤炭開(kāi)采引起的礦區(qū)地表沉降應(yīng)用上受到諸多限制。因此本文針對(duì)InSAR技術(shù)在煤礦區(qū)進(jìn)行地面沉降監(jiān)測(cè)中的存在的問(wèn)題及其相關(guān)算法進(jìn)行研究,以期能夠在一定程度上解決InSAR技術(shù)應(yīng)用于礦區(qū)開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)存在的問(wèn)題。本文的研究工作和成果如下：(1)總結(jié)了InSAR技術(shù)的研究現(xiàn)狀,指出了國(guó)內(nèi)外在InSAR技術(shù)及相關(guān)算法研究中的不足,闡述了SAR、InSAR、D-InSAR及時(shí)序InSAR技術(shù)的基本原理,分析了InSAR系統(tǒng)中的干涉相位、干涉相干性和干涉相位對(duì)高程的靈敏度幾個(gè)關(guān)鍵參數(shù)。(2)提出一種基于多級(jí)匹配策略的干涉SAR影像自動(dòng)配準(zhǔn)新方法。該方法首先利用改進(jìn)后的SIFT算法提取SAR影像上的特征點(diǎn)并完成特征點(diǎn)初匹配,之后基于RCM算法快速剔除相關(guān)性較低的匹配點(diǎn)對(duì),最后采用RANSAC算法進(jìn)行匹配點(diǎn)對(duì)的二次提純,最終完成SAR影像的精確匹配。該方法無(wú)需任何先驗(yàn)衛(wèi)星軌道信息和外部DEM,且整個(gè)配準(zhǔn)過(guò)程為自動(dòng)實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)證明該方法能滿(mǎn)足不同波長(zhǎng)、不同分辨率及不同相干條件下SAR影像的高精度配準(zhǔn)要求。(3)提出一種基于InSAR數(shù)據(jù)和地面LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)礦區(qū)地表大梯度形變監(jiān)測(cè)。該方法利用地面LiDAR技術(shù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的高密度及其三維建模后單點(diǎn)定位精度高的特點(diǎn),利用IDW算法,一方面對(duì)InSAR形變場(chǎng)中的大梯度形變和失相關(guān)區(qū)域進(jìn)行填補(bǔ),另一方面對(duì)地面LiDAR點(diǎn)云形變場(chǎng)和InSAR形變場(chǎng)的公共覆蓋區(qū)域進(jìn)行加權(quán)平均融合。該方法一定程度上解決了InSAR技術(shù)應(yīng)用于礦區(qū)大梯度形變中所遇到的問(wèn)題,為利用InSAR技術(shù)實(shí)現(xiàn)礦區(qū)內(nèi)大梯度形變監(jiān)測(cè)提供了新的途徑和手段。(4)提出一種綜合利用SAR影像幅度和相位信息獲取礦區(qū)地表時(shí)間序列沉降的新方法。該方法一方面利用基于幅度信息的ABFT技術(shù)進(jìn)行大梯度形變區(qū)域的監(jiān)測(cè),同時(shí)采用基于相位信息的干涉測(cè)量技術(shù)進(jìn)行微小變形區(qū)域的監(jiān)測(cè),最后將二者得到的形變監(jiān)測(cè)結(jié)果進(jìn)行融合得到形變區(qū)域的完整監(jiān)測(cè)結(jié)果。同時(shí)該方法屬于時(shí)間序列模型,能反映開(kāi)采沉陷時(shí)序變化特征。(5)引入一種超短基線干涉測(cè)量技術(shù)新方法進(jìn)行老采空區(qū)沉降監(jiān)測(cè)。該方法相比傳統(tǒng)的干涉差分SAR技術(shù)具有無(wú)需外部DEM的優(yōu)勢(shì),避免了外部DEM的引入所帶來(lái)的誤差。利用該方法獲取了老采空區(qū)沉降速率和形變時(shí)間序列,在此基礎(chǔ)上建立了地表殘余下沉速度循環(huán)周期與采厚、下沉速度循環(huán)峰值與深厚比的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系式,為預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)老采空區(qū)殘余形變提供基礎(chǔ)。(6)構(gòu)建了InSAR技術(shù)監(jiān)測(cè)與預(yù)計(jì)一體化模型。該模型利用InSAR技術(shù)的全天候、高精度、大區(qū)域等優(yōu)勢(shì)進(jìn)行開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè),獲取開(kāi)采沉陷的影響范圍與發(fā)展趨勢(shì),得到其時(shí)空演化規(guī)律。在此基礎(chǔ)上將監(jiān)測(cè)結(jié)果作為SVR算法的訓(xùn)練與學(xué)習(xí)樣本建立已觀測(cè)數(shù)據(jù)與未來(lái)沉降之間的函數(shù),并引入PSO算法進(jìn)行SVR函數(shù)最優(yōu)參數(shù)選取,同時(shí)采用滾動(dòng)預(yù)測(cè)方法進(jìn)行開(kāi)采沉陷動(dòng)態(tài)預(yù)計(jì),最終實(shí)現(xiàn)開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)與預(yù)計(jì)的一體化。
【關(guān)鍵詞】：開(kāi)采沉陷 沉降監(jiān)測(cè) 沉降預(yù)計(jì) InSAR 地面LiDAR 大梯度形變 數(shù)據(jù)融合
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：TD327;TN957.52
【目錄】：

• 致謝4-6
• 摘要6-8
• Abstract8-11
• Extended Abstract11-29
• 變量注釋表29-30
• 1 緒論30-50
• 1.1 選題背景與意義30-32
• 1.2 InSAR研究現(xiàn)狀32-45
• 1.3 目前研究主要存在的問(wèn)題45-46
• 1.4 主要研究?jī)?nèi)容46
• 1.5 論文結(jié)構(gòu)與章節(jié)安排46-50
• 2 InSAR技術(shù)理論基礎(chǔ)50-69
• 2.1 SAR成像原理和成像特點(diǎn)50-54
• 2.2 InSAR技術(shù)原理54-57
• 2.3 D-InSAR技術(shù)原理57-59
• 2.4 InSAR技術(shù)若干參數(shù)分析59-61
• 2.5 時(shí)序InSAR技術(shù)介紹61-68
• 2.6 本章小結(jié)68-69
• 3 多級(jí)匹配策略下干涉SAR影像高精度自動(dòng)配準(zhǔn)研究69-93
• 3.1 引言69-71
• 3.2 基于改進(jìn)SIFT算法的初匹配71-79
• 3.3 匹配點(diǎn)對(duì)提純與坐標(biāo)映射函數(shù)建立79-82
• 3.4 SAR影像配準(zhǔn)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)82-83
• 3.5 實(shí)驗(yàn)83-92
• 3.6 本章小結(jié)92-93
• 4 融合InSAR數(shù)據(jù)與地面LiDAR數(shù)據(jù)的礦區(qū)大梯度形變監(jiān)測(cè)研究93-107
• 4.1 引言93-94
• 4.2 InSAR技術(shù)檢測(cè)形變梯度函數(shù)模型94-95
• 4.3 數(shù)據(jù)融合原理95-97
• 4.4 數(shù)據(jù)融合步驟97-98
• 4.5 實(shí)驗(yàn)區(qū)概況98-100
• 4.6 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與分析100-106
• 4.7 本章小結(jié)106-107
• 5 聯(lián)合SAR影像干涉相位和幅度信息的礦區(qū)時(shí)序形變監(jiān)測(cè)研究107-127
• 5.1 ABFT技術(shù)理論107-109
• 5.2 基于SAR影像幅度的時(shí)序形變建模109-110
• 5.3 相位測(cè)量與幅度測(cè)量結(jié)果融合110-114
• 5.4 實(shí)驗(yàn)區(qū)概況114-115
• 5.5 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與分析115-126
• 5.6 本章小結(jié)126-127
• 6 超短基線條件下老采空區(qū)地表InSAR監(jiān)測(cè)及沉降規(guī)律研究127-146
• 6.1 老采空區(qū)殘余沉降機(jī)理和特征127-131
• 6.2 超短基線條件下的時(shí)序形變建模及參數(shù)求解131-137
• 6.3 實(shí)驗(yàn)區(qū)概況137
• 6.4 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與分析137-145
• 6.5 本章小結(jié)145-146
• 7 基于InSAR與SVR算法的監(jiān)測(cè)與預(yù)計(jì)一體化模型研究146-158
• 7.1 礦山開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)方法概述146-148
• 7.2 基于InSAR技術(shù)與SVR算法的監(jiān)測(cè)與預(yù)計(jì)一體化模型構(gòu)建148-153
• 7.3 模型精度評(píng)估指標(biāo)153
• 7.4 實(shí)驗(yàn)153-157
• 7.5 本章小結(jié)157-158
• 8 結(jié)論與展望158-163
• 8.1 主要工作158-160
• 8.2 主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)160-161
• 8.3 不足與展望161-163
• 參考文獻(xiàn)163-178
• 作者簡(jiǎn)歷178-181
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集181

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 齊海寧,洪峻;一種結(jié)合最優(yōu)相干運(yùn)算的極化干涉SAR相干配準(zhǔn)方法[J];遙感技術(shù)與應(yīng)用;2004年06期

  本文關(guān)鍵詞：面向礦區(qū)沉降監(jiān)測(cè)的InSAR技術(shù)及應(yīng)用研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：351504