| AM-LSTM网络的北京平原东部地面沉降模拟 |
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| 引用本文： | 曹鑫宇,朱琳,宫辉力,郭琳,尉毓姣,郭涛,陈蓓蓓,王海刚,李蕙君.AM-LSTM网络的北京平原东部地面沉降模拟[J].遥感学报,2022,26(7):1302-1314. |
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| 作者姓名： | 曹鑫宇 朱琳 宫辉力 郭琳 尉毓姣 郭涛 陈蓓蓓 王海刚 李蕙君 |
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| 作者单位： | 1.首都师范大学 资源环境与旅游学院, 北京 100048;2.首都师范大学 水资源安全北京实验室, 北京 100048;3.首都师范大学 城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地, 北京 100048;4.首都师范大学 地面沉降机理与防控教育部重点实验室, 北京 100048;5.四川省农业科学院 遥感与数字农业研究所, 成都 610066;6.中国地质环境监测院, 北京 100081;7.自然资源部京津冀平原地下水与地面沉降野外科学观测研究站, 北京 100081 |
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| 摘 要： | 基于传统数值方法构建的地面沉降模拟预测模型需要大量的水文地质数据和实测数据，对于地质条件复杂地区的形变模拟预测难度大。本文基于PS-InSAR技术获取的北京平原东部地区的地面沉降信息，综合考虑不同层位地下水水位对沉降的影响，采用基于注意力机制的长短时记忆网络（AM-LSTM）对不同沉降发育地区典型位置处的地面沉降进行模拟。结果表明：（1）研究区地面沉降空间差异性明显，2010年11月—2016年8月最大沉降速率约153 mm/a，累计沉降量达到1063 mm，位于朝阳区三间房乡附近；（2）基于AM-LSTM模型的模拟精度优于传统LSTM模型，本次模拟精度最高提升了22%；（3）AM-LSTM模型注意力权重表明，第二承压含水层水位对地面沉降贡献最大。本次研究能够为地面沉降防控提供可靠的技术支撑。
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| 关 键 词： | 遥感 地面沉降 AM-LSTM 模拟预测 不同层位地下水水位 注意力权重 |
| 收稿时间： | 2021/5/12 0:00:00 |
Land subsidence simulation in the east of Beijing plain based on the AM-LSTM Network |
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| CAO Xinyu,ZHU Lin,GONG Huili,GUO Lin,WEI Yujiao,GUO Tao,CHEN Beibei,WANG Haigang,LI Huijun.Land subsidence simulation in the east of Beijing plain based on the AM-LSTM Network[J].Journal of Remote Sensing,2022,26(7):1302-1314. |
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| Authors: | CAO Xinyu ZHU Lin GONG Huili GUO Lin WEI Yujiao GUO Tao CHEN Beibei WANG Haigang LI Huijun |
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| Institution: | 1.College of Resources Environment and Tourism, Capital Normal University, Beijing 100048, China;2.Laboratory of Water Resources Security, Capital Normal University, Beijing 100048, China;3.Laboratory Cultivation Base of Environment Process and Digital Simulation, Capital Normal University, Beijing 100048, China;4.Key Laboratory of Mechanism, Prevention and Mitigation of Land Subsidence, Capital Normal University, Beijing 100048, China;5.Institute of Remote Sensing and Digital Agriculture, Sichuan Academy of Agricultural Sciences, Chengdu 610066, China;6.Institute of Geological Environment Monitoring, China Geological Survey, Beijing 100081, China;7.Observation and Research Station of Groundwater and Land Subsidence in Beijing-Tianjin-Hebei Plain, MNR, Beijing 100081, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | remote sensing land subsidence AM-LSTM simulation and prediction groundwater level of different layers attention weight |
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