【摘 要】
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地面沉降是由地质构造、降雨、地下水、城镇化加快等因素引起的地面高程下降的一种地质现象,该现象被国内外学者广泛关注。自改革开放以来,由于我国经济迅速发展,城镇化进程加快,地面沉降给工农业、交通物流、城市建设等造成严重危害,并使居民生活质量下降,不利于城市与农业的可持续发展。近年来,玉溪盆地进行大量农业生产和城市工程建设,因此利用合成孔径雷达干涉测量技术对玉溪盆地进行形变监测很有必要。本文的研究结果可
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地面沉降是由地质构造、降雨、地下水、城镇化加快等因素引起的地面高程下降的一种地质现象,该现象被国内外学者广泛关注。自改革开放以来,由于我国经济迅速发展,城镇化进程加快,地面沉降给工农业、交通物流、城市建设等造成严重危害,并使居民生活质量下降,不利于城市与农业的可持续发展。近年来,玉溪盆地进行大量农业生产和城市工程建设,因此利用合成孔径雷达干涉测量技术对玉溪盆地进行形变监测很有必要。本文的研究结果可为玉溪盆地的地面沉降灾害防治提供参考。本文的主要研究工作如下:（1）选取研究区2018年7月-2020年11月的Sentinel-1数据,利用DS-InSAR技术进行地表形变监测,获取了玉溪盆地的形变速率信息,运用水准数据与SBAS-InSAR、PSInSAR对DS-InSAR技术进行精度验证。结果表明:DS-InSAR形变结果与SBAS-InSAR、PS-InSAR两种技术获得的形变结果相关系数均大于0.8,表明三种监测结果有较高的一致性;水准数据与DS-InSAR的监测结果对比发现两者差值在±5mm/a以内,证明了DS-InSAR结果的可靠性;通过对三种时序InSAR方法得到的形变点数量进行统计,发现DS-InSAR的形变点数量是SBAS-InSAR和PS-InSAR形变点数量的1.25和2倍,进一步验证了DSInSAR技术的优越性。（2）本文选取三种城镇面积提取指数NDBI、RRI、PII经过对比分析,选择精度最高的指数提取了2015年、2017年、2019年、2021年四年的不透水面面积,计算玉溪盆地城镇化增长速率,分析城镇化加快对玉溪盆地沉降的影响。并对玉溪盆地的其他沉降诱导因素进行分析。研究发现:PII指数总体精度最高达到95.9%,PII指数计算得到典型沉降地区城镇化增长速率是玉溪盆地城镇化增长速率的两倍,表明城镇化加快是影响玉溪盆地沉降的重要因素;此外本研究区的地面沉降受降雨、地层岩性、地质构造、地下水等因素的影响。（3）利用深度森林模型与其余四种预测模型对玉溪盆地的四个典型沉降区的平均沉降序列值进行训练与预测等分析。分析发现:深度森林模型的预测结果精度最高,更适合玉溪盆地提取的沉降序列值;对深度森林模型不同时段预测结果的精度进行分析,发现深度森林模型的预测时长超过3个月时精度下降。
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