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文檔簡介
1、近些年來,我國災害頻發(fā),地震、地面沉降、滑坡、泥石流等,嚴重威脅到人民群眾的生命財產安全。為保證可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的順利實施和建立以人為本的和諧社會,我國持續(xù)在全國范圍內實施了地質災害大調查以及防治項目。InSAR作為一種大范圍內災害監(jiān)測的有效手段在地質災害調查中發(fā)揮了重要的作用。然而由于大氣水汽的存在,當雷達信號穿過大氣層時,會導致信號傳播路徑的延遲和以及傳播速度的減緩,使得我們的觀測相位具有一個附加的延遲量,即大氣延遲相位,從而影響了I
2、nSAR的監(jiān)測精度,限制了其在滑坡、危巖體等高精度形變監(jiān)測要求災害中的應用。尤其是滿足高速經濟發(fā)展需要的地鐵、高鐵建設,更是迫切需要獲取大范圍內地鐵、高鐵沿線高精度的地表形變信息,因此研究如何改正InSAR中大氣延遲誤差提高大范圍InSAR的監(jiān)測精度,不僅對拓展InSAR應用范圍和監(jiān)測能力具有重要意義,而且也是積極發(fā)揮InSAR在地質災害大調查及經濟建設中重要作用所面臨的一個急需解決的問題!
本文針對InSAR中大氣延遲問
3、題,從兩方面展開了大氣延遲改正理論和方法的研究,即基于外部數據MODIS、GPS、ECMWF等的大氣延遲改正的理論方法研究,和基于SAR影像自身的大氣延遲改正方法研究。詳細討論了各種數據改正SAR影像中大氣延遲的基本理論和方法,并提出了相關新算法,通過對各類方法的實例研究得到了一些有益結論。
通過研究,本文取得了以下主要成果及創(chuàng)新:
1)針對MODIS水汽反演算法受各種反射誤差的影響而使得MODIS反演水汽值
4、存在誤差的問題,本文利用西安地區(qū)的GPS和MODIS晴空數據,研究了MODIS水汽產品的誤差糾正模型,同時還研究建立了濕延遲ZWD與可降水汽值PWV之間的轉換關系與系數Π。研究指出由MODIS獲取的水汽值比GPS水汽值要大,兩者間約存在1.127倍的關系且與高程無關;考慮了季節(jié)性變化的轉換系數Π精度較高,針對西安地區(qū)Π值夏季采用6.0,冬季采用6.52較為合適。
2)研究了利用MODIS水汽改正InSAR中大氣延遲相位的方
5、法,針對云污染情況下的像素插值問題進行了討論,通過不同情況的大氣延遲改正實例,證明了MODIS糾正大氣延遲的能力和程度,同時指出當大氣狀態(tài)變化較大時,用MODIS數據改正甚至會引入觀測誤差,因此利用MODIS數據改正D-InSAR結果須謹慎。
3)針對利用GPS改正InSAR中大氣延遲相位中的空間插值問題,本文提出了顧及地形影響的GPS濕延遲插值算法和顧及地形因素的Kriging插值新算法(IKriging),研究表明,本
6、文提出的兩種插值新算法相比傳統的Kriging和IDW插值方法,更能夠反映地形對大氣分布的影響,且更能夠反映大氣的細節(jié)信息。同時本文提出的IKriging方法,還可使用于多影響因素的插值應用。
4)ECMWF數據用于InSAR大氣延遲改正面臨其空間分辨率和時間分辨率過低的限制,本文針對其空間分辨率較低的缺點,研究建立了基于邊界層伸縮模型SBLM的ECMWF空間加密的模型算法,推導了相關公式,并編制了相應的軟件。利用歐洲大陸
7、夏季連續(xù)兩個月5600多個采樣點的GPS水汽和地表溫度、氣壓數據對模型進行驗證,結果表明SBLM計算得到的PWV、P和T與GPSPWV以及地面觀測氣壓、溫度之間相關系數分別高達0.94、0.99和0.95,模型精度分別為2.38mm、2.97hpa和2.42K。對SBLM特性研究表明,相對于緯度,高程變化的對模型精度影響更大。將SBLM模型應用于太原盆地兩對條幅干涉相位的大氣延遲改正,發(fā)現ECMWF可以改正結果中部分地形相關延遲相位和長
8、波相位,糾正幅度分別達28%和43%。
5)針對無可用外部數據情況的大氣延遲改正,本文提出了單幅差分干涉圖中的大氣糾正算法,并用Akaike信息準則研究了地形相關濕延遲的模型顯著水平,指出相比于線性模型,指數函數模型更符合差分延遲相位與地形回歸關系。為避免噪聲對差分延遲相位與地形回歸模型的影響,本文提出了分段中位數(SMM)特征點選取方法,簡化并精化了回歸模型。該方法用于實際數據的大氣延遲糾正實驗表明,改正效果明顯,改正幅
9、度達到70%以上。在沒有任何外部數據輔助數據用于大氣延遲相位改正時,該法為單幅干涉圖的大氣相位改正提供了思路。
6)首次研究和評價了InSAR時間序列分析方法中分離大氣相位的可靠性及改正效果。研究表明InSAR時間序列分析方法分離出大氣延遲相位與高程具有一定的相關性,符合大氣延遲在空間上的分布特征。研究指出大氣延遲改正前后,形變量最大改正幅度可達10mm,且對分離大氣進行改正后的形變序列結果相對平滑。PS-InSAR和SB
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