CN119437159B 一种融合北斗和InSAR数据的地表沉降监测方法及系统 （浙江海岸岩土工程技术有限公司）

一种融合北斗和InSAR数据的地表沉降监测本申请提供一种融合北斗和InSAR数据的地星系统的定位数据和合成孔径雷达干涉测量系表沉降监测报告能够为地质灾害的预警和防治2接收来自北斗卫星系统的定位数据和合成孔径雷达干涉测量系统获取的地表形变数基于所述定位数据和所述地表形变数据，构建时空融合模型，以通根据所述地表沉降分布图，利用所述时空融合模利用修正后的地表形变数据，按照时间序列组基于优化后的地表形变数据集，应用地理信息系统的空间分所述地表沉降的发展趋势包括长期发展趋势以及短期所述利用所述关键特征数据，采用自回归积分滑动平均模型对多期次基于所述自回归积分滑动平均模型，对多期次的地表形变数据集进行综综合所述长期发展趋势、所述周期性变化以及所述沉降模式，根据所述综合数据集，选择适合短期预测的时间序列分析模型，并3基于训练好的时间序列分析模型，对最近期次的地表形变数据集进行短根据所述地表沉降的长期分析结论以及所述地表沉降从所述地表沉降分布图中提取地表沉降的空间分布特征和沉降基于提取的地表沉降空间分布特征和沉降程度，利用所述时基于所述最新的地表沉降短期发展趋势和长期发展趋势，生成地4接收模块，用于接收来自北斗卫星系统的定位数据和合成孔径雷述时空融合模型根据环境因素对所述地表形变数据进行修正，得到修正后的地表形变数利用修正后的地表形变数据，按照时间序列组基于优化后的地表形变数据集，应用地理信息系统的空间分所述地表沉降的发展趋势包括长期发展趋势以及短期所述利用所述关键特征数据，采用自回归积分滑动平均模型对多期次基于所述自回归积分滑动平均模型，对多期次的地表形变数据集进行综5综合所述长期发展趋势、所述周期性变化以及所述沉降模式，要求1~5任一项所述的一种融合北斗和InSAR数据6[0001]本申请实施例涉及地表沉降监测技术领域，尤其涉及一种融合北斗和InSAR数据[0005]本申请实施例提供一种融合北斗和InSAR数据的地表沉降监测方法及系统，用以[0007]接收来自北斗卫星系统的定位数据和合成孔径雷达干涉测量系统获取的地表形[0010]根据所述地表沉降分布图，利用所述时空融合模型对未来地表沉降情况进行监7算机程序被计算机执行时，实现如第一方面所述的一种融合北斗和InSAR数据的地表沉降[0018]进一步地，本申请通过使用卡尔曼滤波算法对地表形变数据集进行噪声抑制处[0020]上述有益效果共同构成了一个高效、准确且具有广泛适用性的地表沉降监测系8[0023]图1为本申请实施例提供的一种融合北斗和InSAR数据的地表沉降监测方法的流[0024]图2为本申请实施例提供的一种融合北斗和InSAR数据的地表沉降监测系统的结[0029]图1为本申请实施例提供一种融合北斗和InSAR数据的地表沉降监测方法的流程[0030]101、接收来自北斗卫星系统的定位数据和合成孔径雷达干涉测量系统获取的地[0032]本申请实施例中，在城市规划领域，通过北斗卫星系统提供的精确位置信息与9[0038]修正地表形变数据的过程首先涉及利用时空融合模型结合预设的气象数据和大可以显著减少大气条件对地表形变测量结果的影响，从而获得初步修正的地表形变数据。模型来修正地形起伏效应。这一过程有助于进一步消除地形因素对地表形变数据的干扰，[0040]接收来自北斗卫星系统的定位数据和合成孔径雷达干涉测量系统获取的地表形[0063]这个流程确保了从特征提取到最终修正结果的每一个环节都被系统化地考虑和迟值。这可以通过将大气模型计算出的延迟值作为额外特征加入到时空融合模型中实现。以通过直接从原始测量值中减去估计的大气延迟量来实现，也可以通过更复杂的数学运为不同的子区域；所述沉降强度分布是指展示每个子区域内的最大沉降量和平均沉降量，色或箭头表示沉降速率的方向和大小；所述时间变化是指展示不同时间点的地表沉降情非平稳信号的不同频率成分。地理信息系统(GIS)的空间分析工具可以用来处理和分析地图成为了决策者制定地下水管理和城市规划策略的重要参取地表沉降的空间分布特征和沉降程度；基于提取的地表沉降空间分布特征和沉降程度，团队对最近期次的地表形变数据进行了短期预测，预测了接下来几个月内的地表沉降趋沉降的变化情况；所述周期性变化是指地表沉降在一定时间周期内重复出现的规律性变短期发展趋势报告为城市的水资源管理和土地使用规划提供了重要的科[0109]地表沉降的分析结论是指通过对地表沉降的短期发展趋势和长期发展趋势进行[0119]利用所述关键特征数据,构建自回归积分滑动平均模型,所述关键特征数据包含平均水平;p表示自回归项的阶数,表示模型中自回归部分的滞后阶数:中表示自回归t-i动平均部分的滞后阶数;9表示移动平均系数,表示地表沉降在时间t与t-j之间的误差关系时间t的白噪声误差项,表示随机扰动;β表示沉降中心位置c的系数；2表示最大沉降量M的系数；β表示沉降速率R的系数沉降范围S的系数。[0122]上述公式是基于ARIMA模型构建的，特别针对地表沉降问题进行了扩展。传统的E,r-i:[0127]沉降特征变量C,M,R,S及其系数B1,B2,B3,B4:地表沉降不仅仅是时间的函数，[0128]移动平均项:移动平均项用于捕捉模型中的随机误差项Et的时间依均项的阶数同样通过分析数据的ACF和P[0134]模型参数设定:p=1,q=1(即一阶自回归和一阶移动平均)[0136]u=0.2,P1=0.6,81=-0.4,B=0.1,B2=0.05,B3=0.03,B4=0.02[0137]关键特征数据:C=10,M=2,R=0.5,S=15[0138]上一期观测值：yt-1=1.2计地表沉降将继续以一定的速度发展。此预测可以帮助城市规划者和决策者采取预防措[0143]图2为本申请实施例提供一种融合北斗和InSAR数据的地表沉降监测系统的结构[0147]图2所述的一种融合北斗和InSAR数据的地表沉降监测系统可以执行图1所示实施例所述的一种融合北斗和InSAR数据的地表沉降监测方法，其实现原理和技术效果不再赘测系统可以实现为计算设备，如图3所示，该计算设备可以包括存储组件31以及处理组件来地表沉降情况进行监测，地表沉降监测报告能够为地质灾害的预警和防治提供科学依任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器（SRAM电可擦除可编程只读存储器（EEPROM可擦除可编[0154]输入/输出接口为处理组件和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可序被计算机执行时可