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高山峡谷地区InSAR相干性时空变化规律及影响机制
1
作者
施皓译
左小清
+2 位作者
张荐铭
李勇发
黄成
《遥感信息》
北大核心
2025年第4期76-84,共9页
在我国西南山区,复杂的地形和高植被覆盖率对合成孔径雷达干涉测量(InSAR)相干性产生了显著影响,这对开展InSAR研究带来了不利影响。文章基于Sentinel-1卫星影像和SBAS-InSAR技术,分析了云南省镇雄县2020—2023年间不同地物类型的地表...
在我国西南山区,复杂的地形和高植被覆盖率对合成孔径雷达干涉测量(InSAR)相干性产生了显著影响,这对开展InSAR研究带来了不利影响。文章基于Sentinel-1卫星影像和SBAS-InSAR技术,分析了云南省镇雄县2020—2023年间不同地物类型的地表相干性时空变化规律。通过机器学习模型(XGBoost、决策树、随机森林和LASSO),探讨了归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、坡度和降水量等因素对相干性的影响。研究结果表明:研究区的相干性存在明显的季节性波动,尤其在雨季(4—8月)相干性显著下降;不同地物类型(如城镇、裸草地、耕地和林地)的相干性变化趋势存在差异,其中NDVI对相干性变化的影响最为显著,二者之间表现出明显的负相关关系,并且存在时间滞后效应,另外坡度和降水量也对相干性产生影响,坡度增大导致相干性下降,降水量增加则进一步降低相干性;机器学习模型分析结果表明,NDVI是影响相干性变化的关键因素,重要性远大于坡度与降水。该研究结果为提升InSAR技术在复杂地形地区的应用提供了理论支持,尤其在滑坡监测、土地利用变化分析等领域具有重要的实际应用价值。
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关键词
INSAR
相干性
时空变化规律
不同地物类型
机器学习
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职称材料
题名
高山峡谷地区InSAR相干性时空变化规律及影响机制
1
作者
施皓译
左小清
张荐铭
李勇发
黄成
机构
昆明理工大学国土资源工程学院
自然资源部高原山地地质灾害预报预警与生态保护修复重点实验室
云南省地质环境监测院
出处
《遥感信息》
北大核心
2025年第4期76-84,共9页
基金
国家自然科学基金(42161067)
云南省重大科技专项计划(202202AD0080010)
+1 种基金
云南省基础研究计划(202401AU070173)
云南省教育厅科学研究基金(2024J0067)。
文摘
在我国西南山区,复杂的地形和高植被覆盖率对合成孔径雷达干涉测量(InSAR)相干性产生了显著影响,这对开展InSAR研究带来了不利影响。文章基于Sentinel-1卫星影像和SBAS-InSAR技术,分析了云南省镇雄县2020—2023年间不同地物类型的地表相干性时空变化规律。通过机器学习模型(XGBoost、决策树、随机森林和LASSO),探讨了归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、坡度和降水量等因素对相干性的影响。研究结果表明:研究区的相干性存在明显的季节性波动,尤其在雨季(4—8月)相干性显著下降;不同地物类型(如城镇、裸草地、耕地和林地)的相干性变化趋势存在差异,其中NDVI对相干性变化的影响最为显著,二者之间表现出明显的负相关关系,并且存在时间滞后效应,另外坡度和降水量也对相干性产生影响,坡度增大导致相干性下降,降水量增加则进一步降低相干性;机器学习模型分析结果表明,NDVI是影响相干性变化的关键因素,重要性远大于坡度与降水。该研究结果为提升InSAR技术在复杂地形地区的应用提供了理论支持,尤其在滑坡监测、土地利用变化分析等领域具有重要的实际应用价值。
关键词
INSAR
相干性
时空变化规律
不同地物类型
机器学习
Keywords
InSAR
coherence
spatiotemporal variation pattern
different land cover type
machine learning
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
高山峡谷地区InSAR相干性时空变化规律及影响机制
施皓译
左小清
张荐铭
李勇发
黄成
《遥感信息》
北大核心
2025
0
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