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SBAS InSAR技术广泛应用于大尺度长时间序列的矿区、城市、地震等不同类型地表形变监测。但在利用该技术进行监测地表形变中发现,其形变模型的解算存在着病态和秩亏两类不适定问题,严重影响着形变信息反演的精度和可靠性。本文以SBAS InSAR技术为基础,针对其形变模型最小二乘解算中的病态问题,提出了基于Liu估计的有偏迭代估计法和Tikhonov正则化方法;针对秩亏时奇异值分解反演形变量和形变速率不稳定的问题,改进了Landweber迭代法,并将其应用到秩亏的SBAS InSAR形变模型解算中,反演出更准确的形变信息。 相似文献
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当线性回归模型的设计矩阵病态时,最小二乘（least square,LS）估值方差大且不稳定,已不是一种优良估计。为了减弱病态性,许多有偏估计法如岭估计、主成分估计、Liu估计等被提出。基于Liu估计,引入迭代的思想,提出了一种新的有偏估计法—迭代估计法。借助对称正定矩阵的谱分解,将迭代公式转化为便于解算的解析表达式,并证明迭代公式在修正因子d∈[-1,1]是收敛的。基于Liu估计中修正因子d的确定方法,在均方误差最小的情况下给出最优修正因子d的确定公式。最后,分别利用LS估计、岭估计、Liu估计和提出的迭代估计对两个算例进行计算并给出实验结果。在第一个算例中,对观测向量添加不同的扰动,结果表明迭代估计法具有更强的抗干扰能力;第二个算例的结果表明,迭代估计法所得结果更接近于真值,即迭代估计法在均方误差意义下优于LS估计、岭估计和Liu估计。 相似文献
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基于Sentinel1-A数据,首先利用SBAS-InSAR(sat-ellite-based augmentation system-interferometric synthetic aperture radar)技术对南宁市区2017年12月至2019年1月的地表形变进行计算,获得研究区的地表形变速率图和累积形变量;其次,从Sentinel1-A卫星影像数据中选择6景影像进行差分干涉处理,提取5个时间段内的形变信息,并叠加分析得到总形变量;最后利用D-InSAR(differential-In-SAR)获得的形变结果对SBAS监测结果进行验证分析.结果表明:2017-2019年,南宁市地表形变极不均匀,其最大沉降速率约为23.52 mm/a,最大抬升速率约为17.77 mm/a;SBAS和D-InSAR所得监测结果总体上具有一致性,但局部存在一定差异.其中,SBAS方法提取的最大形变量约为31.55 mm,D-InSAR提取的最大形变量为39.93 mm. 相似文献
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InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技术是随着合成孔径雷达发展起来的一种雷达干涉测量新技术,它可获得地表目标点的精确三维空间位置以及细微形变信息。基于雷达干涉测量发展的短基线(Small BAseline Subset,SBAS)干涉测量,可对缓慢地表形变进行高精度的监测。本文以广东省普宁市为实验区,选用2007~2010年间共10景ALOS/PALSAR数据,采用SBAS技术获取了该地区的形变时间序列和平均沉降速率,结果表明普宁市区存在多个严重的沉降漏斗,年最大沉降速率达15cm/a。利用观测时段内两期的水准点观测资料对SBAS时序结果进行验证,对比结果发现两者较差最大为46mm,最小为21mm,表明SBAS技术进行地面沉降监测的可靠性和有效性。 相似文献
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时间序列InSAR技术中的形变模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
时间序列InSAR技术,包括PS-InSAR技术和小基线集InSAR技术, 能有效克服传统D-InSAR的失相干限制, 逐步成为形变测量中的实用化技术。但是, 现有时间序列InSAR技术主要采用线性函数对真实形变进行模拟, 在真实形变呈现强烈的非线性时, 这种处理将不能得到正确的形变结果。本文就时间序列InSAR的形变模型问题展开研究, 首先从干涉相位模型解算的方法入手, 深入分析了线性形变模型的不足, 当干涉点目标的密度不够并且真实形变的非线性较强时, 干涉相位方程的解将会发散。根据魏尔斯特拉斯逼近定理, 提出以高阶多项式取代线性形变模型, 并给出了基于多项式形变模型的干涉相位方程解算方法。 利用太原市2003-2009年的23景ENVISAT ASAR影像, 分别采用线性形变模型和三次多项式形变模型, 利用小基线集技术进行了形变反演。将这两种方法得到的结果分别与水准测量结果进行了比较。结果表明, 采用多项式形变模型不仅能取得更高的形变测量精度,而且能提高点目标的密度。由于高阶多项式总能比低阶多项式更准确地拟合连续函数, 因此本文提出的多项式形变模型在时间序列InSAR形变监测中具有广泛的应用价值。 相似文献
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基于偏差矫正的一般理论提出了不适定问题的新的有偏估计。在病态条件下,Gauss-Markov模型参数的最优线性无偏估计,即LS估计是不稳健的,所得估值方差较大,严重偏离真值。因此,文中放弃了对参数估计无偏性的限制,考虑有偏估计的偏差,结合偏差矫正的正则化解法的一般理论提出了一种新的基于偏差矫正的有偏估计;结合岭估计中参数的选择方法确定了替代矩阵。最后通过GPS动态定位算例,验证了新估计的稳定性和有效性。 相似文献
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卫星时序差分雷达干涉已在区域地表形变监测中展现出极好的应用潜力,但因受卫星寿命及重访周期等因素的限制,单一卫星平台很难为长时间跨度(如5~10年)的时序形变计算与分析提供数据源。为扩展区域地表形变监测的时间跨度,本文提出了基于模型约束的短基线集(MC-SBAS)时序干涉方法,即使用非线性形变模型约束SBAS分析与处理,达到不同卫星平台数据融合和形变监测效率提高的目的。研究选取美国南加州地区为试验区域,使用2002—2005年获取的10幅ERS SAR影像和2004—2008年获取的20幅EnviSat ASAR影像,基于MC-SBAS提取该区域时序形变信息,时间跨度扩展为6.5年;以6个GPS站时序观测数据为参考,对MC-SBAS结果和常规SBAS结果进行了对比验证。分析表明,MC-SBAS、SBAS与GPS形变结果的均方根误差分别为8.7和11.7mm,MC-SBAS形变序列的连续性得到有效改善,而且形变监测精度得到提高。 相似文献
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《测绘与空间地理信息》2020,(8)
受法矩阵小奇异值的影响,病态模型的最小二乘估值极不可靠,常用的正则化法如Tikhonov正则化法、截断奇异值法等均为有偏估计,谱修正迭代法通过在法方程两端加上改正项纠正了方程的病态性,反复迭代得到了病态方程的稳定数值解,因其未改变方程的等式结构,因此是一种无偏估计。本文在一般谱修正迭代法的基础上引入等式约束,利用Lagrange乘数法导出了等式约束病态模型的谱修正迭代解,并通过数值算例验证了公式的有效性和可行性。 相似文献
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针对短基线集形变模型反演中法方程系数矩阵呈病态的问题,提出一种正则化稳健解算方法。该方法基于Tikhonov正则化理论,将形变速率求解问题转化为极小化问题,根据L-曲线法选取正则化参数,考虑最小二乘残差各个分量间的关系选取正则化矩阵,实现短基线集形变模型反演的稳健解算。分别采用LS法、岭估计法和Tikhonov正则化法对覆盖北京地区的29景ENVISAT ASAR数据进行处理,反演出研究区沉降速率图。通过对代表不同沉降情况的21个点的均方误差值和时间相干值、整个研究区的均方误差图等的对比分析,表明本文提出的短基线集形变模型反演的正则化稳健解算方法可获取更可靠的形变监测结果。 相似文献
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Gauss-Markov模型参数的岭型广义逆估计及其优良性 总被引：1，自引：0，他引：1
本文继续文献 [10 ]的工作 ,进一步讨论了测量平差 Gauss- Markov模型参数岭型广义逆估计的若干性质 ,如允许性、优效性、相对效率、抗干扰性等等 ,得到了许多重要结论。计算结果表明 ,在设计阵呈病态时 ,岭型广义逆估计确能明显改善 L S估计 相似文献
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本文继续文献 [10 ]的工作 ,进一步讨论了测量平差 Gauss- Markov模型参数岭型广义逆估计的若干性质 ,如允许性、优效性、相对效率、抗干扰性等等 ,得到了许多重要结论。计算结果表明 ,在设计阵呈病态时 ,岭型广义逆估计确能明显改善 L S估计 相似文献
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Fariba Mohammadimanesh Bahram Salehi Masoud Mahdianpari Jerry English Joseph Chamberland Pierre-Jean Alasset 《地理信息系统科学与遥感》2019,56(4):485-510
Permafrost-induced deformation of ground features is threating infrastructure in northern communities. An understanding of permafrost distribution is therefore critical for sustainable adaptation planning and infrastructure maintenance. Considering the large area underlain by permafrost in the Yukon Territory, there is a need for baseline information to characterize the permafrost in this region. In this study, the Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DInSAR) technique was used to identify areas of ground movement likely caused by changes in permafrost. The DInSAR technique was applied to a series of repeat-pass C-band RADARSAT-2 observations collected in 2015 over the Village of Mayo, in central Yukon Territory, Canada. The conventional DInSAR technique demonstrated that ground deformation could be detected in this area, but the resulting deformation maps contained errors due to a loss of coherence from changes in vegetation and atmospheric phase delay. To address these limitations, the Small BAseline Subset (SBAS) InSAR technique was applied to reduce phase error, thus improving the deformation maps. To understand the relationship between the deformation maps and land cover types, an object-based Random Forest classification was developed to classify the study area into different land cover types. Integration of the InSAR results and the classification map revealed that the built-up class (e.g., airport) was affected by subsidence on the order of ?2 to ?4 cm. The spatial extent of the surface displacement map obtained using the SBAS InSAR technique was then correlated with the surficial geology map. This revealed that much of the main infrastructure in the Village of Mayo is underlain by interbedded glaciofluvial and glaciolacustrine sediments, the latter of which caused the most damage to human made structures. This study provides a method for permafrost monitoring that builds upon the synergistic use of the SBAS InSAR technique, object-based image analysis, and surficial geology data. 相似文献
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青藏铁路沿线地表受多年冻土的影响会产生抬升和沉降,形变监测对于其安全运行至关重要。本文采用41景C波段Sentinel-1A升轨数据,结合均匀网格划分子区域的方法,探测分布相对均匀的永久散射体,以作为SBAS InSAR技术的地面控制点,对青藏线羊八井站至乌玛塘站段铁路及其沿线地表进行形变监测。试验结果表明,该段铁路年形变速率范围为-8~2 mm/a,该区域形变受周围冻土的影响随季节呈周期性变化;SBAS InSAR技术和本文的PS-SBAS InSAR技术在同名点形变趋势与形变程度方面的对比结果保持一致性,进一步说明了本文方法的可靠性。 相似文献
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Kousik Biswas Debashish Chakravarty Pabitra Mitra Arundhati Misra 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2017,45(6):913-926
Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR), nowadays, is a precise technique for monitoring and detecting ground deformation at a millimetric level over large areas using multi-temporal SAR images. Persistent Scatterer Interferometric SAR (PSInSAR), an advanced version of InSAR, is an effective tool for measuring ground deformation using temporally stable reference points or persistent scatterers. We have applied both PSInSAR and Small Baseline Subset (SBAS) methods, based on the spatial correlation of interferometric phase, to estimate the ground deformation and time-series analysis. In this study, we select Las Vegas, Nevada, USA as our test area to detect the ground deformation along satellite line-of-sight (LOS) during November 1992–September 2000 using 44 C-band SAR images of the European Remote Sensing (ERS-1 and ERS-2) satellites. We observe the ground displacement rate of Las Vegas is in the range of ?19 to 8 mm/year in the same period. We also cross-compare PSInSAR and SBAS using mean LOS velocity and time-series. The comparison shows a correlation coefficient of 0.9467 in the case of mean LOS velocity. Along this study, we validate the ground deformation results from the satellite with the ground water depth of Las Vegas using time-series analysis, and the InSAR measurements show similar patterns with ground water data. 相似文献