【摘 要】
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针对盘营铁路专线、哈大铁路专线沿线沉降监测研究较少,采用InSAR技术获取了研究区地表形变信息,还对其进行了相关分析。用SBAS-InSAR对35景Sentinel-1A SAR数据进行处理,获取VV、VH极化下的年均沉降速率及沉降序列;以年均沉降速率为研究对象,进行沿线沉降特征分析及交叉验证;利用小波变换对沉降序列降噪处理,用改进BP神经网络对降噪后沉降序列预测分析。研究结果表明,研究区内高速铁
【机 构】
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昆明理工大学国土资源工程学院,贵州工程应用技术学院,通海县不动产登记中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51574242),贵州省教育厅自然科学研究项目([2018]071,[2018]405)。
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针对盘营铁路专线、哈大铁路专线沿线沉降监测研究较少,采用InSAR技术获取了研究区地表形变信息,还对其进行了相关分析。用SBAS-InSAR对35景Sentinel-1A SAR数据进行处理,获取VV、VH极化下的年均沉降速率及沉降序列;以年均沉降速率为研究对象,进行沿线沉降特征分析及交叉验证;利用小波变换对沉降序列降噪处理,用改进BP神经网络对降噪后沉降序列预测分析。研究结果表明,研究区内高速铁路沿线共监测出6个明显沉降区域,最大沉降速率达50 mm/a;两种极化年均沉降速率具有较高的一致性,降噪
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