| 基于InSAR和GRU神经网络的不稳定斜坡地表形变预测 |
| |
| 引用本文： | 潘建平,蔡卓言,赵瑞淇,付占宝,袁雨馨.基于InSAR和GRU神经网络的不稳定斜坡地表形变预测[J].测绘通报,2023(3):33-38. |
| |
| 作者姓名： | 潘建平 蔡卓言 赵瑞淇 付占宝 袁雨馨 |
| |
| 作者单位： | 重庆交通大学智慧城市学院 |
| |
| 摘 要： | 不稳定斜坡地表形变预测对于滑坡灾害防治和预警具有重要意义。现有监测手段覆盖范围小、成本高，相关预测方法局限于单点预测，对历史数据量要求较高。针对上述问题，本文采用小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术进行不稳定斜坡地表形变监测，设计了一种结合InSAR反演结果和门控循环单元(GRU)神经网络的不稳定斜坡地表形变预测方法。首先使用SBAS-InSAR技术对研究区域进行地表形变监测，然后利用获取到的时序形变反演结果，建立GRU模型进行形变规律学习，最后开展不稳定斜坡地表形变预测。试验结果表明，该方法对不稳定斜坡地表形变的预测平均绝对误差为0.678 mm,平均绝对比例误差为2.7%,相比于传统的支持向量回归(SVR)模型，预测效果提升超过30%,工程应用潜力较大。
|
| 关 键 词： | 不稳定斜坡 形变 预测 SBAS-InSAR GRU |
|
|
