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时序InSAR技术在矿区地表沉降监测与时空演化分析中的应用
1
作者
张昱鑫
袁希平
+2 位作者
甘淑
彭翔
王松
《测绘通报》
北大核心
2025年第3期15-20,共6页
针对地表沉降对矿区安全、环境、社会经济发展及资源利用可持续性带来的危害问题,首先获取2021年12月31日至2024年3月2日的63景Sentinel-1A数据,采用SBAS-InSAR(时间序列干涉测量)技术对白草矿区的地表变形进行监测,从而获得该矿区的地...
针对地表沉降对矿区安全、环境、社会经济发展及资源利用可持续性带来的危害问题,首先获取2021年12月31日至2024年3月2日的63景Sentinel-1A数据,采用SBAS-InSAR(时间序列干涉测量)技术对白草矿区的地表变形进行监测,从而获得该矿区的地表沉降速率和累计沉降结果;然后利用实测数据对监测结果进行可靠性分析;最后基于LSTM模型对矿区进行沉降预测,并详细分析了矿区沉降的时空变化特征与演化规律。最终得出结论:①空间上,白草矿区地表沉降主要集中矿区西部,最大沉降量达-316.86 mm,最大平均沉降速率达-148.4 mm/a,总沉降面积为0.6236 km^(2),其中0.2804 km^(2)的重度和极重度沉降区域需要重点监测;②时序上,沉降较严重区域自监测起始点便开始发生沉降,且沉陷速率趋于匀速,若不加以防护,该区域未来将持续沉降,且可能会加剧沉降;③实测数据和监测数据的拟合程度较高,决定系数R 2达到0.994,LSTM预测模型对监测数据进行预测效果较好,预测值和监测值线性拟合决定系数R 2在0.946以上,表明利用LSTM模型进行地表沉降预测能达到精度要求。该试验结论可为矿区的灾害防治提供技术支持,为更精准的矿区地表形变评估提供有力支持。
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关键词
时序InSAR
SBAS-InSAR
地表形变监测
时空演化
LSTM模型
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职称材料
题名
时序InSAR技术在矿区地表沉降监测与时空演化分析中的应用
1
作者
张昱鑫
袁希平
甘淑
彭翔
王松
机构
昆明
理
工大学国土资源工程学院
云南省高校高原山地空间信息测绘技术应用工程研究中心
滇西应用技术大学地球科学与工程学院
会理市财通铁钛有限责任公司
出处
《测绘通报》
北大核心
2025年第3期15-20,共6页
基金
国家自然科学基金(62266026)。
文摘
针对地表沉降对矿区安全、环境、社会经济发展及资源利用可持续性带来的危害问题,首先获取2021年12月31日至2024年3月2日的63景Sentinel-1A数据,采用SBAS-InSAR(时间序列干涉测量)技术对白草矿区的地表变形进行监测,从而获得该矿区的地表沉降速率和累计沉降结果;然后利用实测数据对监测结果进行可靠性分析;最后基于LSTM模型对矿区进行沉降预测,并详细分析了矿区沉降的时空变化特征与演化规律。最终得出结论:①空间上,白草矿区地表沉降主要集中矿区西部,最大沉降量达-316.86 mm,最大平均沉降速率达-148.4 mm/a,总沉降面积为0.6236 km^(2),其中0.2804 km^(2)的重度和极重度沉降区域需要重点监测;②时序上,沉降较严重区域自监测起始点便开始发生沉降,且沉陷速率趋于匀速,若不加以防护,该区域未来将持续沉降,且可能会加剧沉降;③实测数据和监测数据的拟合程度较高,决定系数R 2达到0.994,LSTM预测模型对监测数据进行预测效果较好,预测值和监测值线性拟合决定系数R 2在0.946以上,表明利用LSTM模型进行地表沉降预测能达到精度要求。该试验结论可为矿区的灾害防治提供技术支持,为更精准的矿区地表形变评估提供有力支持。
关键词
时序InSAR
SBAS-InSAR
地表形变监测
时空演化
LSTM模型
Keywords
temporal InSAR
SBAS-InSAR
surface deformation monitoring
spatio-temporal evolution
LSTM model
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
时序InSAR技术在矿区地表沉降监测与时空演化分析中的应用
张昱鑫
袁希平
甘淑
彭翔
王松
《测绘通报》
北大核心
2025
0
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职称材料
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