基于SBAS-InSAR和BP算法的大理市地面沉降监测及预测.pdf
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1、第 卷 第 期贵州大学学报(自然科学版)年月 ()文章编号 ():基于 和 算法的大理市地面沉降监测及预测李洋洋,左小清,肖波,周定义(昆明理工大学 国土资源工程学院,云南 昆明 ;云南交通职业技术学院,云南 昆明 )摘要:针对传统差分合成孔径雷达干涉测量(,)存在时空失相干、大气延迟的问题,选择小基线集合成孔径雷达干涉(,)技术获取高精度地表沉降信息。为了更快了解未来城市地表沉降趋势,提出一种基于 和 神经网络算法的城市地表沉降监测及预测模型。利用 技术获取大理市 年 月 日至 年 月 日时间序列累计最大沉降速率,其沉降速率范围为 ;选取研究区 个沉降较为严重的区域分析沉降原因;最后随机选取
2、 沉降区内 个沉降点,其中 个作为学习训练样本,个进行测试和预测分析,预测结果与监测结果相吻合,其平均绝对误差为 ,均方误差为 。实验结果表明,提出的结合 和 算法模型,能够有效对城市地表沉降进行监测与预测。关键词:地表沉降监测;神经网络模型;预测中图分类号:文献标志码:中国是城市地表沉降现象时常发生的国家之一。城市地表沉降具有累积性,常表现为发生垂直方向的形变 。可能导致城市地表沉降的一系列变量包括人为和自然原因,如建筑负荷、岩性、地下水消耗、地质构造活动、季节影响、采矿活动等。城市沉降累积量一旦超出某一限度,将严重危及到人类的生存和财产安全。研究表明我国已经有近百个大中城市受到城市地表沉降
3、的影响 ,对城市建筑等造成了破坏,为了防止地表沉降对城市造成极大的威胁,城市地表沉降的监测就极为重要。目前较为传统的地表沉降监测的方法有基岩标、分层标测量,精密水准测量及全球定位系统()测量等 。虽然这些方法精度高,但也存在监测效率低、时间长等缺点,无法满足长时间、大区域的监测要求。与传统的地表沉降监测方法相比,近年来发展起来的合成孔径雷达干涉测量(,)技术能够满足长时间、大区域的持续监测。差分合成孔径雷达干涉测量(,)虽具备以上特点,但 存在时空失相干和大气延迟的限制 。小基线集合成孔径雷达干涉(,)的提出,能够充分有效地利用多景雷达影像,有效解决传统 技术存在的问题 。目前,基于 技术对城
4、市地表沉降的监测已经取得了成功的范例:姚鑫 利用 和 技术分析得出场地平整可能是造成大理海东新城地表沉降的主要原因;肖波等 利用 技术对滇西北宾川断陷盆地进行沉降监测,并利用 神经网络模型成功预测县级城市的地表沉降。而今对云贵川等地的城市地表沉降的监测及预测很少,为了解决该问题,本文基于 软件,利用 技术,分析 景 升轨数据,获取大理市时间序列累计沉降值和年平均沉降速率图,采用外部精密轨道数据去除轨道误差,采用外部 数据取平地相位;选取研究区内 个沉降较为严重的区域进行研究,分收稿日期:基金项目:国家自然科学基金资助项目()作者简介:李洋洋(),男,在读硕士,研究方向:技术监测应用与精度分析,
5、:通讯作者:左小清,:析其沉降区域的成因;最后随机选取沉降区 中的沉降值,作为 神经网络的学习样本,利用 神经网络模型预测大理市城市地表沉降趋势。研究区概况及试验数据 研究区概况大理市位于云南省西部,横断山脉南端,总面积 ,是古时南诏都城。大理市有洱海等流域,地下水资源十分丰富。大理市的地质结构变化剧烈,错综复杂,山区沟壑纵横,人为活动十分活跃,地质灾害频发,已严重制约了大理市国民经济的发展和社会的繁荣稳定。研究区域位置示意和 如图 所示。图 研究区示意图及对应的 研究数据本文研究基于 软件进行 分析,数据选取欧空局网站(:)年 月 日至 年 月 日的 景 ,影像重访周期为 ,极化方式采用单极
6、化()升轨数据,基本参数信息如表 所示。表 影像数据参数信息 参数数值获取卫星 轨道升轨波段入射角()雷达波长 分辨率 影像数 景观测模式干涉宽幅影像时间 城市地表沉降监测及预测相关技术原理 基本原理 是在 的基础上发展而成的一种新的时序分析方法 。利用满足时间基线阈值和空间基线阈值的图像形成差分干扰集。然后,根据干涉图的相干性筛选高质量的干涉对,利用最小二乘法对每个小集合的表面变形序列进行相位提取。最后,采用奇异值分解(,)联合求解多个小基线集,获得地表变形时间序列 。假设覆盖实验区域有 幅 图像,采集时间为 ,所有图像自由组合并配对,则满足时空基线要求的图像对有 对。和 的关系如下:()(
7、)在不考虑去相关和大气延迟的影响下,将给定时刻(,)相比参考时间 的差分贵州大学学报(自然科学版)第 卷干涉相位记为(),则干涉图 (,)干涉图中像素(,)的值为(,)(,)(,)(,)(,)()式中:(,)和 (,)分别为在 和处差分干涉相位;为雷达波长;为弧度;(,)和 (,)分别为在 和 处沿雷达视线(,)方向的变形。如果 (,),则式()可简化为(,)(,)()由于差分干涉是逐像素进行的,因此所有时间节点 图像中具有高相干点的相位组成的矢量记为,干涉图被处理后的相位组成的矢量记为,如下所示:(),(),()(),(),()()主像和从像的时间序列为 ,()假设主像和从像按 、时间序列排
8、序,即,则差分干涉相位为()()()对于所有干扰对,式()可简化为()式中:,矩阵中的每一行对应一个干扰对,每一列对应一幅景 图像 。若 时,矩阵 的秩为,则式()可用最小二乘法求解,即 ()在实际计算过程中,方程的独立性差,以及基线之间的组合不同,导致矩阵 的秩不足,即矩阵 的秩小于,因此需要使用 方法求解式()。但如果直接采用 方法求解相位,相位值在时间上是不连续的。因此,需要将相位速率作为未知数求解 ,则相位速率矢量可表示为,()式()可转换为,()()式()可简化为 ,(,)()式中:是 阶矩阵。利用 方法对 进行分解,得到相位速率 ;然后对 进行积分,得到各周期的差值;最后通过系数(
9、)相乘得到 向的形变序列。算法原理 算法最早由 等于 年提出。算法由输入层、隐含层、输出层 部分组成。算法的主要思想是外部的信息从输入层流入隐含层,在此基础上,引入一个或多个隐藏层对接收到的外部信息进行加工和转换,最后传递给输出层。这是一次正向学习的过程。后续的学习将此次信息学习处理的结果通过输出层进行输出,当输出的结果不满足要求时,就会进行一次反向传播过程。在数据从输出层流入隐含层和输入层的过程中,算法会进行权重调节。不断重复上述过程,直到完成预先期望效果时才停止 。结合 技术和 算法本文利用 技术进行长时序城市地表沉降监测,但地表沉降是一个非线性的动态过程,受到很多因素的影响;而 神经网络
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