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1.
SBAS-InSAR technology is characterized by the advantages of reducing the influence of terrain-simulation error, time-space decorrelation, atmospheric error, thereby improving the reliability of surface-deformation monitoring. This paper studies the early landslide identification method based on SBAS-InSAR technology. Selecting the Jiangdingya landslide area in Zhouqu County, Gansu Province as the research area, 84 ascending-orbit Sentinel-1A SAR images from 2015 to 2019 are collected. In addition, using SBAS-InSAR technology, the rate and time-series results of surface deformation of the landslide area in Jiangdingya during this period are extracted, and potential landslides are identified. The results show that the early landslide identification method based on SBAS-InSAR technology is highly feasible and is a better tool for identifying potential landslides in large areas.  相似文献   
2.
通过对电磁监测试验卫星地面对比观测原型系统中古丰、寺滩和坪城地电场观测数据特征研究,结果表明:(1)3个台站的地电场观测数据均具有较为明显的正常日变化形态;(2)在磁暴发生期间,地电场各测向均记录到了同步的地电暴变化,其最大变幅均明显高于正常日变;(3)寺滩地电场记录到临震前的数据异常现象,在时间和空间上都与地震事件吻合较好。  相似文献   
3.
固体地球潮汐(Solid earth tide,SET)在地表产生的径向位移可达40~50 cm,形变梯度可达2 cm/100 km,是各种精密大地测量和地球物理观测必须考虑的因素之一.随着星载合成孔径雷达干涉测量(Interferometric synthetic aperture radar,InSAR)地表形变监测范围的不断增大以及对精度要求不断提高,固体潮位移对InSAR观测的影响不容忽视.本文利用固体潮位移理论模型,根据InSAR测量基本原理和Sentinel-1卫星成像参数,模拟了固体潮位移InSAR相位,定量分析了其时空分布特征,并以我国江汉平原和北美大平原的Sentinel-1数据为例,探讨了固体潮位移InSAR相位对广域地表形变监测的影响.结果表明:(1)固体潮位移对InSAR广域地表形变监测存在较大影响,在250 km×250 km范围中,以C波段为例,其相位变化可达12 rad(对应52 mm视线向形变);(2)固体潮位移相位在中低纬度(60°S—60°N)地区变化较大,两极地区较小,且在时间上具有明显的周期性;(3)在Sentinel-1 InSAR观测中,通过固体潮位移相位改正去除了干涉图中的部分低频相位偏差,相比原始干涉图,改正后的解缠相位标准差减小了约29%.本研究对于认识固体潮位移InSAR相位的时空分布特征以及提高星载InSAR广域地表形变监测的准确度与可靠性均具有重要意义.  相似文献   
4.
全球地磁感应测深数据三维反演   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
全球地磁感应测深能获得地幔转换带及下地幔上部的导电结构.但目前稀疏的地磁台站分布及部分台站的观测数据稳定性较差,影响了三维反演对地下电性结构的分辨力和反演可靠性.为此,区别于传统的L2-范数反演方法,本文提出并实现了基于L1-范数的地磁测深响应三维反演技术.在反演中,利用L1-范数度量数据预测误差,降低"飞点"数据的影响,将相关系数较小的C-响应估计也纳入反演数据中.三维正演模拟采用球坐标系下的交错网格有限差分法,反演采用有限内存拟牛顿法.文中利用指数概率密度分布函数构造非高斯噪声的合成数据,并采用棋盘模型对反演方法的可靠性进行了验证.之后,我们将本文提出的三维反演方法用于全球129个地磁观测台站的C-响应数据反演,结果表明在地幔转换带深部,中国东北地区为高导电异常,南欧和北非则均为高阻;夏威夷在900km以下为高导;菲律宾海及以东地区在转换带表现为明显的高阻,这些结果与前人研究结果一致.由于采用了更多的台站数据,我们的反演结果还发现一些新的异常:南美洲南端,转换带表现为明显的高导;澳大利亚东南部,地幔转换带深部,也存在一个明显的高导异常,这些异常分布和地震层析成像的低速区一致.因此,L1-范数三维反演能够充分利用全球C-响应数据信息,提高地磁测深对地球深部电性结构的分辨能力,更好的研究全球地幔电性结构.  相似文献   
5.
为高效获取采动区长时间序列形变,监控煤炭开采对矿区铁路的影响,研究一种基于TCP-InSAR(temporarily coherent point interferometric synthetic aperture radar)的采动区铁路形变监测方法。该方法根据时间序列SAR影像间的相干性,选取临时相干点构建Delaunay三角网,并通过离群值探测去除具有相位模糊度的TCP间的弧段,最后采用最小二乘解算得到区域地表变形。实验使用2016-10~2017-04时间段内的15景Sentinel-1A数据,利用TCP-InSAR技术获得某矿区的铁路形变。结果表明,受采动影响,该时间段内铁路最大下沉值为95 mm,最大倾斜坡度为0.37‰。利用TCP-InSAR技术可实现采动区内铁路长时间的动态形变监测。  相似文献   
6.
目的:观察蛭龙活血通瘀胶囊及其拆方对动脉粥样硬化(AS)大鼠内皮素(ET)-1和一氧化氮(NO)的影响,并探讨其组方的合理性。方法:随机将110只健康雄性SD大鼠分为11组,分别为空白组、模型组、阿托伐他汀组、全方组和拆方1~7组,每组各10只,除空白组外其余各组均制备AS大鼠模型。阿托伐他汀组大鼠予以阿托伐他汀钙片干预,全方组予以黄芪、桂枝、大血藤、地龙、水蛭干预,拆方1组予以黄芪、桂枝、大血藤干预,拆方2组予以黄芪、地龙、水蛭干预,拆方3组予以黄芪干预,拆方4组予以桂枝、地龙干预,拆方5组予以桂枝、水蛭干预,拆方6组予以大血藤、地龙干预,拆方7组予以大血藤、水蛭干预,于实验第120天后检测各组大鼠治疗前后的血清ET- 1、NO水平。结果:蛭龙活血通瘀胶囊全方组较拆方组降低血清ET-1浓度和提高血清NO浓度的作用更为明显,诸药中影响大鼠血清ET-1、NO含量最显著的是黄芪。结论:蛭龙活血通瘀胶囊全方组中多种药味合用后,对降低AS大鼠血清ET-1和提高NO含量有明显的协同作用,方中多种药物均可保护内皮功能,且影响大鼠血清ET-1、NO含量最显著的药味是黄芪。  相似文献   
7.
近年来国产卫星传感器类型日益丰富,使用自主可控的国产卫星影像进行生产和研究的需求越来越大,多源国产卫星影像联合平差的精度分析显得尤为重要。本文针对在立体测图生产中,资源三号卫星影像在时相较旧、噪声较大、云覆盖和摄影漏洞等特殊困难的条件下,利用天绘一号卫星影像进行补漏生产的情况,最终分析并验证了两者无控联合平差的可行性和成果精度。  相似文献   
8.
高分三号SAR影像双阈值变化检测   总被引:1,自引:1,他引:0  
双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。  相似文献   
9.
朱德辉  杜博  张良培 《遥感学报》2020,24(4):427-438
高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。  相似文献   
10.
光学遥感图像船舶检测主要面临两个挑战:光学遥感图像背景复杂,船舶检测易受海浪、云雾及陆地建筑等多方面干扰;遥感图像分辨率低,船舶目标小,对于其分类与定位带来很大困难;针对上述问题,在FPN的基础上,提出一种融入显著性特征的卷积神经网络模型A-FPN (Attention-Based Feature Pyramid Networks)。首先,利用卷积提取图像特征金字塔;然后,利用顶层金字塔逐级构建显著特征层,抑制背景信息,通过金字塔顶层的细粒度特征提高浅层特征的表达能力,构建自上而下的多级显著特征映射结构;最后利用Softmax分类器进行多层级船舶检测。A-FPN模型利用显著性机制引导不同感受下的特征进行融合,提高了模型的分辨能力,对遥感图像处理领域具有重要应用价值。实验阶段,利用公开的遥感目标检测数据集NWPU VHR-10中的船舶样本进行测试,准确率为92.8%,表明A-FPN模型适用于遥感图像船舶检测。  相似文献   
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