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应用高分辨率PS-InSAR技术监测上海动迁房歪斜形变 总被引：2，自引：1，他引：1
地面沉降是一种地面标高缓慢降低的环境地质灾害,严重的不均匀沉降会造成地表建筑物的破坏甚至垮塌。针对上海川沙镇心圆西苑小区"动迁房歪斜"事件,本文处理分析了2013-2014年上海主城区和浦东区的26景TerraSAR-X影像,并对沉降格局及其驱动因素进行了详细的时空分析。在空间上,发现心圆西苑小区整体存在不均匀沉降,且发生歪斜的动迁房处沉降最为集中;在时间上,发现动迁房处PS点的沉降时间序列曲线与温度变化趋势存在一定的相关性;并对比主城区和浦东区的沉降结果进行了交叉验证,证实了结果的可靠性。表明动迁房的歪斜形变与其自身的结构形变、长期的地面荷载不均衡和地下基础工程施工建设造成的差异沉降密切相关,进一步说明了高分辨率InSAR技术在城市建筑物的形变监测、管理维护和预警方面均有广阔的应用前景。 相似文献
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针对城市道路网变形监测存在的高分辨率影像获取难、道路人工提取效率低、传统变形监测工作量大等难题,本文提出了一种基于融合Deep-ResUnet和PS-InSAR的城市道路网形变监测方法。主要思路为：首先对目标区的哨兵-1A(Sentinel-1A)影像数据进行伪彩色变换建立道路数据集;然后训练深度残差网络(Deep-ResUnet)模型并对道路网栅格进行提取;最后利用永久散射体干涉测量(PS-InSAR)技术获取PS点形变信息与道路网栅格融合。研究结果表明,Sentinel-1A影像经过伪彩色处理后,能提高城市道路网提取的完整性,交并比提高6%～9%,道路提取精度平均提高10%左右,得到的城市道路网形变信息专题图能为城市道路变形监测和健康状况评估提供科学依据。 相似文献
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针对老采空区地表沉降的不确定性,通过监测方案的设计与实施,采集数据预处理对某一矿区进行分析,利用surfer软件得到了六个监测点的三维线框图并进行渲染。对监测工程资料进行平差处理,得到了各个观测量的精度指标。针对变形监测数据的变化特点,使用AR(p)模型进行编程,主要依据时间序列分析的建模步骤,将建模步骤中的数学公式转换为MATLAB编程语言然后使用编写的程序对变形观测数据进行分析,用前面多期监测数据建立数学模型,并对后面几期进行沉降预测,同时与实测值进行比较分析,用以检验时间序列预测的准确性。 相似文献
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为了科学、准确、及时地对地铁隧道结构进行监测分析,该文将重标极差分析法引入到地铁的变形监测中,并以南京地铁为例,对长时期垂直位移时序进行了R/S分析,研究地铁沉降监测点的变化趋势,并将R/S分析的预测结果与实际监测数据进行了对比,预测结果与实测数据具有一致性。结果表明:描述和刻画复杂非线性时序的R/S分析方法,能有效地对地铁变形时间序列数据进行预测分析。地铁变形时间序列数据的Hurst指数,不仅在时间上反映不同变形的趋势性及其强度,而且在空间上反映地铁不同部位的变形趋势特征。R/S分析方法适合变形监测项目的预报分析,在变形监测中具有一定的应用前景。 相似文献
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何连财 《测绘与空间地理信息》2012,(12):96-99,101
地表温度是监测地球资源环境动态变化的重要指标,地表温度与下垫面关系时空分析对旱灾预报、农作物产量估算、生态环境变化及区域规划等方面具有重要研究意义。本文选取长三角2005年全年46幅8天合成的地表温度产品数据MYD11A2,进行该区域全年地表温度与下垫面关系分析。利用MRT软件进行投影转换和HANTS软件去云处理,然后得到不同地物的时间序列变化曲线图,从时间序列和空间序列上分别分析不同地物的温度变化特点及其内在联系。 相似文献
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基于Morlet小波变换的方法对地表沉降数据序列进行多尺度特征分析,主要是周期性信息的多尺度描述.展现了沉降序列的频率特征在时域上的表现.小波变换能够清晰的给出不同尺度的强弱和分布情况以及沉降变化的趋势和突变点,以某矿的工业广场10个月19期2周等时间间隔的沉降数据序列为例,分析了沉降数据中显含2.1和4.1个月的主周期信息.说明小波变换在沉降数据序列的分析中具有优越的性质. 相似文献
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基于Morlet小波变换的方法对地表沉降数据序列进行多尺度特征分析，主要是周期性信息的多尺度描述。展现了沉降序列的频率特征在时域上的表现。小波变换能够清晰的给出不同尺度的强弱和分布情况以及沉降变化的趋势和突变点，以某矿的工业广场10个月19期2周等时间间隔的沉降数据序列为俐。分析了沉降数据中显含2．1和4．1个月的主周期信息。说明小波变换在沉降数据序列的分析中具有优越的性质。 相似文献
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针对传统地表沉降监测和成因分析无法实现大规模应用的问题,该文采用一种结合InSAR和地表覆盖数据的多源数据监测和分析方法。通过对Envisat数据集和哨兵1号数据集时序处理中的配准技术进行重点攻关,获取大范围、高精度、多时相的地表沉降成果;然后结合相应年度的地表覆盖数据进行多要素数据的空间拓扑分析,确定地表沉降变化变化的驱动力。以天津市汉沽为例,开展多源InSAR数据、多时相地表覆盖数据的地表沉降监测和分析,发现大面积水域的减少、构筑物和房屋建筑的增加等反映城市建设的指标与地表沉降加剧有密切关系,并结合天津市总体规划进行验证分析。实验结果表明,基于InSAR和地表覆盖方法对于地表沉降驱动力分析的有效性,可为后续城市地表沉降灾害防治和可持续发展应用提供参考。 相似文献
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一种建筑沉降叠加预测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对高层建筑的沉降监测与趋势预报问题,结合时间序列分析方法,该文提出一种基于ARMA的趋势项和随机项叠加预测法,把沉降监测时间序列数据分解为趋势项与随机项,分别建立趋势回归函数模型与随机项ARMA模型,叠加进行沉降量的预报,并通过上海外滩某高层建筑的沉降监测实例,研究并比较了该方法与传统的ARIMA差分预测法对建筑沉降预报精度的影响。实验结果表明:基于ARMA的趋势项和随机项叠加预测法在沉降预报中精度优于基于ARIMA的差分预测法。该方法利用趋势回归函数的保持作用,克服了传统的时间序列ARIMA模型在长期预测中精度不高的问题,并且随着预测步长的增加,优势更加明显。 相似文献
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时间序列SAR影像监测堤坝形变研究 总被引：1，自引：0，他引：1
结合时间序列InSAR技术,在无先验形变模型的情况下,研究了中分辨率Envisat ASAR数据在堤坝监测中的应用.首次使用24景Envisat ASAR影像得到了上海市长江口南岸和杭州湾北侧堤坝的沉降速率.实验结果表明,堤坝存在着不均匀沉降,其中位于浦东机场堤坝和临港新城堤坝的沉降最为严重.利用水准数据对临港新城堤坝的监测结果进行了验证,监测精度达到了mm级,证明了时间序列SAR影像在堤坝形变监测上的有效性和应用潜力. 相似文献
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本文利用不同手段和不同尺度的地面监测方法,分析城市填海区地面沉降的时空变化特征。通过深圳市大空港区的地面沉降监测工程实例分析,结合精密水准测量和遥感监测手段,实现了不同尺度地面沉降监测,获取该区域地面沉降时空变化特征。研究结果表明,精密水准测量方法与遥感监测方法均发现了会展中心周围道路产生的沉降,具有相同的变化特征。精密水准监测方法能较精确地获取局部地面沉降量,在石围路的建筑基坑周边产生最大为-303.6mm的地面沉降。结合不同手段和不同尺度的监测方法,可以较全面获取监测对象的形变特征。 相似文献
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高分辨率PS-InSAR在轨道交通形变特征探测中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
为了确保城市轨道交通的安全运营和可持续发展,将高分辨率PS-InSAR技术引入城市轨道交通的形变监测领域。以上海为例,分析了城市轨道交通网络专题的形变特征。首先,利用26景TerraSAR-X影像在上海开展高分辨率PS-InSAR沉降精细测量,得到轨道交通网络整体的沉降格局;然后,针对不同建成时期和建设形式的路段,分类探讨其形变特性及原因;最后,进行测量结果的精度验证。分析结果表明,快速的城市化发展建设已成为上海轨道交通沿线主要的沉降原因;不同建成时期和建设形式的路段表现出不同的形变特征,早期建设路段比晚期建设路段更稳定,高架路段比地下路段沉降速率更小;PS-InSAR与水准数据保持很好的一致性。证实了高分辨率PS-InSAR技术在城市轨道交通形变监测、管理维护和预警方面具有一定的可行性,可以为城市公共交通的规划和建设提供决策支持。通形变监测、管理维护和预警方面具有一定的可行性,可以为城市公共交通的规划和建设提供决策支持。 相似文献
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AbstractDetecting and describing movement of vehicles in established transportation infrastructures is an important task. It helps to predict periodical traffic patterns for optimizing traffic regulations and extending the functions of established transportation infrastructures. The detection of traffic patterns consists not only of analyses of arrangement patterns of multiple vehicle trajectories, but also of the inspection of the embedded geographical context. In this paper, we introduce a method for intersecting vehicle trajectories and extracting their intersection points for selected rush hours in urban environments. Those vehicle trajectory intersection points (TIP) are frequently visited locations within urban road networks and are subsequently formed into density-connected clusters, which are then represented as polygons. For representing temporal variations of the created polygons, we enrich these with vehicle trajectories of other times of the day and additional road network information. In a case study, we test our approach on massive taxi Floating Car Data (FCD) from Shanghai and road network data from the OpenStreetMap (OSM) project. The first test results show strong correlations with periodical traffic events in Shanghai. Based on these results, we reason out the usefulness of polygons representing frequently visited locations for analyses in urban planning and traffic engineering. 相似文献
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Yonghong Zhang Jixian Zhang Hongan Wu Zhong Lu Sun Guangtong 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2011
Ground subsidence, mainly caused by over exploitation of groundwater and other underground resources, such as oil, gas and coal, occurs in many cities in China. The annual direct loss associated with subsidence across the country is estimated to exceed 100 million US dollar. Interferometric SAR (InSAR) is a powerful tool to map ground deformation at an unprecedented level of spatial detail. It has been widely used to investigate the deformation resulting from earthquakes, volcanoes and subsidence. Repeat-pass InSAR, however, may fail due to impacts of spatial decorrelation, temporal decorrelation and heterogeneous refractivity of atmosphere. In urban areas, a large amount of natural stable radar reflectors exists, such as buildings and engineering structures, at which radar signals can remain coherent during a long time interval. Interferometric point target analysis (IPTA) technique, also known as persistent scatterers (PS) InSAR is based on these reflectors. It overcomes the shortfalls in conventional InSAR. This paper presents a procedure for urban subsidence monitoring with IPTA. Calculation of linear deformation rate and height residual, and the non-linear deformation estimate, respectively, are discussed in detail. Especially, the former is highlighted by a novel and easily implemented 2-dimensional spatial search algorithm. Practically useful solutions that can significantly improve the robustness of IPTA, are recommended. Finally, the proposed procedure is applied to mapping the ground subsidence in Suzhou city, Jiangsu province, China. Thirty-four ERS-1/2 SAR scenes are analyzed, and the deformation information over 38,881 point targets between 1992 and 2000 are generated. The IPTA-derived deformation estimates correspond well with leveling measurements, demonstrating the potential of the proposed subsidence monitoring procedure based on IPTA technique. Two shortcomings of the IPTA-based procedure, e.g., the requirement of large number of SAR images and assumed linear plus non-linear deformation model, are discussed as the topics of further research. 相似文献
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利用高分辨率TerraSAR-X影像,通过多主影像相干目标小基线干涉技术（MCTSB-InSAR）获取了北京市主城区2011-2015年的地表形变信息;通过建立缓冲区,提取并分析了北京市12条高速公路及一条快速公路的沉降现状;在高速公路沉降信息的基础上对机场第二高速进行了路面平整度分析。利用水准测量数据验证了监测结果,精度达4.6 mm/a,表明MCTSB-InSAR技术不仅可以快速监测出大区域高速公路交通网络的地表沉降,而且监测精度较高。 相似文献
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针对永久散射体差分干涉测量(PSIn SAR)算法流程,发展了基于周期函数模型的空间维解缠方法,并将其应用于矿区时间序列地表变形反演。通过在研究区域内安装人工角反射器(CR),将CR点上计算所得的周期模型参数分量作为整个网络的约束,通过空间约束平差以实现空间维解缠。选取了河南省境内白沙水库附近的煤矿密集区为主要研究区域,采用周期函数模型对矿区线性及非线性形变分量进行模拟,反演了2007年2月—2010年2月的时间序列形变场,并采用研究区域内的水准实测数据作为外部验证数据。实验结果表明:白沙水库周围区域存在着较为明显的沉降,在煤矿分布区域内累积最大沉降量超过了10 cm。沉降区域内以线性沉降趋势为主,非线性沉降较为缓慢,仅在水库的西南方向较为明显。应用已有的水准点实测形变值对实验结果进行验证分析,结果表明该方法精度可达约±2.1 mm,证实了本文采用的方法在矿区地表时序形变反演中的可行性和可靠性,对预防过度采矿导致的矿区塌陷具重要现实意义。 相似文献
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Yan Shi Min Deng Jianya Gong Chang‐Tien Lu Xuexi Yang Huimin Liu 《Transactions in GIS》2019,23(2):312-333
Spatio‐temporal clustering is a highly active research topic and a challenging issue in spatio‐temporal data mining. Many spatio‐temporal clustering methods have been designed for geo‐referenced time series. Under some special circumstances, such as monitoring traffic flow on roads, existing methods cannot handle the temporally dynamic and spatially heterogeneous correlations among road segments when detecting clusters. Therefore, this article develops a spatio‐temporal flow‐based approach to detect clusters in traffic networks. First, a spatio‐temporal flow process is modeled by combining network topology relations with real‐time traffic status. On this basis, spatio‐temporal neighborhoods are captured by considering traffic time‐series similarity in spatio‐temporal flows. Spatio‐temporal clusters are further formed by successive connection of spatio‐temporal neighbors. Experiments on traffic time series of central London's road network on both weekdays and weekends are performed to demonstrate the effectiveness and practicality of the proposed method. 相似文献
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基于相干目标的干涉图叠加方法监测天津地区地面沉降 总被引：2，自引：0，他引：2
利用ENVISAT ASAR数据,采用基于相干目标的干涉图叠加方法,对天津地区的地面沉降现象进行了DInSAR监测试验.差分干涉处理采用"两轨法",使用校正了高程异常的SRTM DEM数据消除高程相位.以相干系数为标准选取了相干目标,解缠过程中运用了Delaunay三角剖分和权重最小费用流算法.本文获得的季度平均沉降速率图有效揭示了试验区地面沉降的空间展布及相对形变量,但其获得的绝对形变量尚需地面实测数据校验. 相似文献