基于d-insar的矿区地表沉降监测与研究word格式论文.docx

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基于d-insar的矿区地表沉降监测与研究word格式论文

摘要采煤引起的地表沉降是矿区经常发生的一种破坏性灾害,严重影响了矿区及其附近地区的社会和谐与可继续发展。煤矿地表沉降监测是煤矿开采与可继续发展的重要组成部分。目前,监测采煤引起的地表沉降主要依靠传统的水准测量,动态GPS测量或静态GPS测量,其存在成本高、测量周期长等缺点,因此迫切需要一种新的地表形变监测技术来满足当今社会发展要求。合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)是近年来发展起来的一项地表探测新技术,能够对研究区域进行面状的、无接触式、全天候、厘米甚至毫米级的地表形变监测。本文研究分析合成孔径雷达差分干涉测量技术(D-InSAR)监测矿区地表沉降的理论和方法。论文以应用D-InSAR技术监测矿区地表形变为中心,研究分析InSAR与D-InSAR测量基本原理及其数据处理基本流程、影响InSAR数据处理误差因素以及InSAR干涉图滤波去噪等问题。其主要研究内容如下:(1)系统归纳和分析了星载SAR成像原理、图像基本特征以及InSAR与D-InSAR的基本原理、工作模式及其数据处理流程等。(2)详细推导出了相位、基线长度、基线倾斜角、斜距、卫星高度、地形因素以及大气延迟等误差对InSAR 测高、双轨法形变测量和三轨法形变测量影响的近似关系式,并以ERS-1星载系统为例进行模拟实验,揭示这些误差对InSAR数据处理影响的一般规律。并且,详细给出了相位、基线长度、基线倾斜角、斜距、卫星高度和地形因素等误差互相影响时,其对InSAR 数据处理精度影响的精密关系式。(3)采用均值滤波、圆周均值滤波、中值滤波、中值自适应滤波、二维自适应滤波、不规则窗口自适应中值滤波等常见滤波对模拟数据干涉图和真实ASAR数据InSAR干涉图进行滤波去噪实验,从定性和定量两个方面对这些滤波去噪效果进行分析讨论;最后,采用综合滤波方法对真实ASAR数据InSAR干涉图进行滤波去噪实验,并对其实验结果从定性和定量两个方面进行分析评价。(4)以济宁某矿区为研究对象,利用6景ENVISATASAR数据进行双轨法D-InSAR和三轨法D-InSAR技术在矿区地表形变监测中的应用实验,并且从不同时间段沉降量、沉降分布、沉降面积统计和精度分析等方面对实验结果进行分析研究。关键词:InSAR;D-InSAR;误差分析;干涉图滤波去噪;矿区地表沉降监测ABSTRIACTSurfacesubsidencecausedbycoalmining isadestructivedisasteroccuringfrequentlyandaffectssocialharmonyandsustainabledevelopmentoftheareaandnearbyareaofmining.Coalsurfacesubsidencemonitoringisanimportantpartofcoalminingandsustainabledevelopment.Atpresent,themonitoringof thecoalminingsurfacesubsidencemainlyreliesonthetraditionalmethods,suchasleveling,thedynamicGPSandthestaticGPS.Beacauseofthehighcostandlongmeasurementcyclesurveyoftraditionalmethods,iturgentlyneedsanewtechnologyofsurfacesubsidencemoitoringtomeettherequirementsof today’ssocialdevelopment.Syntheticapertureradarinterferometry(InSAR)technologyisanewtechnologyofmonitoringsurfacedevelopingoverlastdecade.InSARcanmonitordeformationbyplanar,non-contact,all-weather’smodewiththeaccuracyofcentimeterandenenmillimeter.Thepaperanalyzesthetheoryand methodofmonitoringsurfacesubsidencebydifferentialInSAR.ThepapercentersD-InSARmonitoringmininggrounddeformation,thenanalyzesthebasicprinciplesofInSARandtwo-passandthree-passdifferentialInSARandtheirdataprocessingflow,

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