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基于变分贝叶斯学习时序InSAR数据的城市轨道沉降监测方法
1
作者
张力文
徐洋
+1 位作者
陈攀
浮丹丹
《城市勘测》
2024年第5期128-133,共6页
为了合理监测城市轨道沉降,保障城市轨道行车安全,提出了基于变分贝叶斯学习时序InSAR数据的城市轨道沉降监测方法。以城市环境中的铁路线路轨道为例,使用永久散射体InSAR技术获取了一系列X段79景较短波长的SAR影像,时间跨度为2016年1月...
为了合理监测城市轨道沉降,保障城市轨道行车安全,提出了基于变分贝叶斯学习时序InSAR数据的城市轨道沉降监测方法。以城市环境中的铁路线路轨道为例,使用永久散射体InSAR技术获取了一系列X段79景较短波长的SAR影像,时间跨度为2016年1月-2023年9月。通过变分贝叶斯学习,我们对SAR图像进行滤波、主辅影像选择与干涉处理,并获得了干涉相位图。然后,通过永久散射体挑选,获取了城市轨道目标点的形变数据。将所获得的形变信息进行地理编码后,将其放入适当的地理空间数据分析平台进行可视化和分析处理。通过转换为垂直方向的形变数据,可以反映研究区域城市轨道的沉降状况。测试结果表明,在研究区域内,能够获取约45280个目标点,包括轨道及其两侧各35 m范围内的数据。基于这些数据,我们可以进行城市轨道沉降观测工作,得到研究区域内城市轨道沉降速率分布,并展示观测期间城市轨道沉降的变化趋势。
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关键词
变分贝叶斯
时序InSAR数据
城市轨道
沉降监测
SAR图像滤波
形变信息提取
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题名
基于变分贝叶斯学习时序InSAR数据的城市轨道沉降监测方法
1
作者
张力文
徐洋
陈攀
浮丹丹
机构
宁波市轨道交通集团有限公司运营分公司
宁波市市域铁路投资发展有限公司
北京城建勘测设计研究院有限责任公司宁波华东分院
宁波市阿拉图数字科技有限公司
出处
《城市勘测》
2024年第5期128-133,共6页
文摘
为了合理监测城市轨道沉降,保障城市轨道行车安全,提出了基于变分贝叶斯学习时序InSAR数据的城市轨道沉降监测方法。以城市环境中的铁路线路轨道为例,使用永久散射体InSAR技术获取了一系列X段79景较短波长的SAR影像,时间跨度为2016年1月-2023年9月。通过变分贝叶斯学习,我们对SAR图像进行滤波、主辅影像选择与干涉处理,并获得了干涉相位图。然后,通过永久散射体挑选,获取了城市轨道目标点的形变数据。将所获得的形变信息进行地理编码后,将其放入适当的地理空间数据分析平台进行可视化和分析处理。通过转换为垂直方向的形变数据,可以反映研究区域城市轨道的沉降状况。测试结果表明,在研究区域内,能够获取约45280个目标点,包括轨道及其两侧各35 m范围内的数据。基于这些数据,我们可以进行城市轨道沉降观测工作,得到研究区域内城市轨道沉降速率分布,并展示观测期间城市轨道沉降的变化趋势。
关键词
变分贝叶斯
时序InSAR数据
城市轨道
沉降监测
SAR图像滤波
形变信息提取
Keywords
variational bayes
time series InSAR data
urban rail transit
settlement monitoring
SAR image filtering
deformation information extraction
分类号
P642.26 [天文地球—工程地质学]
TU196 [建筑科学—建筑理论]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于变分贝叶斯学习时序InSAR数据的城市轨道沉降监测方法
张力文
徐洋
陈攀
浮丹丹
《城市勘测》
2024
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