CN111562575A - 一种用于地面沉降的监测方法 - Google Patents
一种用于地面沉降的监测方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111562575A CN111562575A CN202010485236.4A CN202010485236A CN111562575A CN 111562575 A CN111562575 A CN 111562575A CN 202010485236 A CN202010485236 A CN 202010485236A CN 111562575 A CN111562575 A CN 111562575A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- data
- sar
- phase
- interference
- image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/882—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for altimeters
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S13/00—Systems using the reflection or reradiation of radio waves, e.g. radar systems; Analogous systems using reflection or reradiation of waves whose nature or wavelength is irrelevant or unspecified
- G01S13/88—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications
- G01S13/89—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
- G01S13/90—Radar or analogous systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging using synthetic aperture techniques, e.g. synthetic aperture radar [SAR] techniques
- G01S13/9021—SAR image post-processing techniques
- G01S13/9023—SAR image post-processing techniques combined with interferometric techniques
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
本发明涉及地面沉降测量技术,特别涉及一种用于地面沉降的监测方法,包括如下步骤:步骤一:SAR数据选取、外部DEM、精密轨道数据的准备;1.1、去除地形起伏引起的干涉相位分量,准备对应区域的外部DEM数据;1.2、精密轨道数据随SAR影像一起获取;步骤二:SAR数据的处理;2.1、数据预处理:得到的SAR影像是经过聚焦处理的单视复数格式的数据*.SLC,SLC数据包含了地面每一个分辨单元内SAR信号的回波强度和时间延迟信息;步骤三:数据比对与分析;3.1、SAR数据地表形变结果与精密水准测量结果进行比对;步骤四:确定新方法:4.1、根据InSAR影像数据干涉分析结果补设野外实地监测点。
Description
技术领域
本发明涉及地面沉降测量技术,特别涉及一种用于地面沉降的监测方法。
背景技术
InSAR(合成孔径雷达干涉)技术是利用微波合成孔径雷达图像(SAR)数据对地表重复观测形成的微波(1毫米~1米)相位差计算地表形变,精度可以达到毫米级。InSAR技术是公认的进行地表变形调查和监测的高效手段。它可以大范围、可回溯、非接触地观测地表变形,并且具有“距以千里、感知毫厘”、“无论黑白、风雨无阻”的优势。
地面沉降监测项目是依据国家二等水准测量的精度、用城市测量方法,经过选点、埋石、高精度水准测量、数据平差计算,进而获取监测点年度高差,从而分析测区地面沉降发展趋势,具有野外作业时间长、投入人力较大、受天气影响等缺点。
发明内容
针对背景技术中提到的问题,本发明的目的是提供一种用于地面沉降的监测方法,以解决背景技术中提到的问题。
本发明的上述技术目的是通过以下技术方案得以实现的:一种用于地面沉降的监测方法,包括如下步骤:
步骤一:SAR数据选取、外部DEM、精密轨道数据的准备;
1.1、去除地形起伏引起的干涉相位分量,准备对应区域的外部DEM数据;
1.2、精密轨道数据随SAR影像一起获取;
步骤二:SAR数据的处理;
2.1、数据预处理:得到的SAR影像是经过聚焦处理的单视复数格式的数据*.SLC,SLC数据包含了地面每一个分辨单元内SAR信号的回波强度和时间延迟信息;
2.2、主、副SAR影像配准和重采样:同一区域内获取时间靠前的为主影像、时间靠后的为副影像,为了进行数据干涉,需要将副影像配准并重采样到与主影像相同的雷达影像坐标空间;
2.3、主、副影像干涉:主、副SAR影像完成配准与重采样后,确立了同名像元的一一对应关系,同名像元的复数数据共轭相乘后得到初始干涉图,初始干涉图中的每个像素的相位是干涉相位,干涉相位包含参考椭球相位、地形起伏相位、地表形变相位、大气延迟相位和干涉噪声相位分量,SAR数据处理后获取地表形变相位;
2.4、投影转换:将SAR影像坐标转换到与常用地理坐标一致,获取与精密水准测量成果地理坐标一致的SAR数据地表形变成果;
步骤三:数据比对与分析;
3.1、SAR数据地表形变结果与精密水准测量结果进行比对;
SAR数据地面形变结果中的年度地面沉降速率在5mm及以上的相干点目标区域,与精密水准测量结果中的年度沉降速率在5mm及以上的监测点所在区域进行比对,获取实地未布设监测点,但SAR数据显示变形已经超过5mm的目标区域信息,对该区域实施水文地质调查和补充野外监测;
步骤四:确定新方法;
4.1、根据InSAR影像数据干涉分析结果补设野外实地监测点:
由于InSAR影像是全面域覆盖,根据三年的分析判断,在相干点目标区域补充埋设监测点;
4.2、用补充监测点后的野外实地监测成果验证InSAR数据成果;
以3至5年为一个周期实施常态化监测工作,在补充埋设监测点基础上继续实施的精密水准测量成果,用来验证近两年24期的InSAR数据干涉结果,从而确定监测方法。
作为优选,所述步骤一中选择SAR影像时,采用一月一景的方式。
作为优选,所述SAR数据的处理中,SAR数据处理后获取地表形变相位后,还会依次去除参考椭球面相位、地形相位、大气延迟相位和干涉噪声相位。
作为优选,所述SAR数据的处理还包括:干涉图滤波与掩膜:SAR系统成像与干涉处理固有的大气延迟相位和干涉噪声导致生成的干涉条纹经过相位滤波后,根据相干系数图和相干系数阈值生成掩膜文件后再进行相位解缠。
作为优选,所述SAR数据的处理还包括:干涉相位解缠:恢复相位主值中被模糊掉的整周相位2kπ,从而计算出正确的地表变形值;
作为优选,所述步骤三:数据比对与分析中还包括:3.2、SAR数据误差来源及干涉失相关分析:由于误差和干涉失相关的存在,精密水准测量结果中的年度沉降速率在5mm及以上的监测点所在区域,未能完全在SAR数据地表形变结果中显示,需要进行误差来源和失相关分析。
综上所述,本发明主要具有以下有益效果:本发明的用于地面沉降的监测方法,通过比对野外高精度水准测量成果与近三年InSAR影像数据干涉成果,将InSAR影像干涉方法运用到2020至2021年,逐渐过渡到以InSAR技术为主获取数据替代野外人工监测的作业方式;这种方法充分利用了InSAR技术的优势,大大减少人工成本、提高获取数据的效率,同时也解决监测点无法全面域覆盖、监测点易受施工破坏、地面调查通达不易等困难,为快速、全面识别、调查、预警地质灾害发挥重要作用。
附图说明
图1是本发明的用于地面沉降的监测方法的处理流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
一种用于地面沉降的监测方法,包括如下步骤:
步骤一:SAR数据选取、外部DEM、精密轨道数据的准备;
1.1、选择SAR影像时,我们采用一月一景的方式;
1.2、去除地形起伏引起的干涉相位分量,准备对应区域的外部DEM数据;
1.3、精密轨道数据随SAR影像一起获取;
步骤二:SAR数据的处理;
2.1、数据预处理:得到的SAR影像是经过聚焦处理的单视复数格式的数据*.SLC,SLC数据包含了地面每一个分辨单元内SAR信号的回波强度和时间延迟信息;
2.2、主、副SAR影像配准和重采样:同一区域内获取时间靠前的为主影像、时间靠后的为副影像,为了进行数据干涉,需要将副影像配准并重采样到与主影像相同的雷达影像坐标空间。
2.3、主、副影像干涉:主、副SAR影像完成配准与重采样后,确立了同名像元的一一对应关系,同名像元的复数数据共轭相乘后得到初始干涉图,初始干涉图中的每个像素的相位是干涉相位,干涉相位包含参考椭球相位、地形起伏相位、地表形变相位、大气延迟相位和干涉噪声相位分量,SAR数据处理后获取地表形变相位,并依次去除参考椭球面相位、地形相位、大气延迟相位和干涉噪声相位;
2.4、去除参考椭球面相位;
2.5、去除地形相位;
2.6、干涉图滤波与掩膜:SAR系统成像与干涉处理固有的大气延迟相位和干涉噪声导致生成的干涉条纹经过相位滤波后,根据相干系数图和相干系数阈值生成掩膜文件后再进行相位解缠;
2.7、干涉相位解缠:恢复相位主值中被模糊掉的整周相位2kπ,从而计算出正确的地表变形值;
2.8、投影转换:将SAR影像坐标转换到与常用地理坐标一致,获取与精密水准测量成果地理坐标一致的SAR数据地表形变成果。
步骤三:数据比对与分析;
3.1、SAR数据地表形变结果与精密水准测量结果进行比对;
SAR数据地面形变结果中的年度地面沉降速率在5mm及以上的相干点目标区域,与精密水准测量结果中的年度沉降速率在5mm及以上的监测点所在区域进行比对,获取实地未布设监测点,但SAR数据显示变形已经超过5mm的目标区域信息,对该区域实施水文地质调查和补充野外监测;
3.2、SAR数据误差来源及干涉失相关分析;
由于误差和干涉失相关的存在,精密水准测量结果中的年度沉降速率在5mm及以上的监测点所在区域,未能完全在SAR数据地表形变结果中显示,需要进行误差来源和失相关分析。
步骤四:确定新方法;
4.1、根据InSAR影像数据干涉分析结果补设野外实地监测点:
通过InSAR影像是全面域覆盖,根据三年的分析判断,在相干点目标区域补充埋设监测点;
4.2、用补充监测点后的野外实地监测成果验证InSAR数据成果;
以3至5年为一个周期的常态化监测工作,在补充埋设监测点基础上继续实施的精密水准测量成果,用来验证近两年24期的InSAR数据干涉结果,从而确定监测方法。
在具体实施时,如图1所示,以本单位为例,现已拥有的2017至2019连续三个年度用精密水准测量方法获取的地面沉降监测成果。
一、本单位正在实施的2020至2021连续两个年度用精密水准测量方法获取的地面沉降监测成果。
二、对2017至2019年SAR数据选取、外部DEM、精密轨道数据的准备。
1、地面沉降属于缓慢变形,考虑到时间间隔长短对时间失相关的影响,选择SAR影像时,我们采用一月一景的方式,也就是采用36处场景获取SAR影像。
2、为了获取地面沉降的变形量,需要去除地形起伏引起的干涉相位分量,所以需要准备对应区域的外部DEM数据。
3、精密轨道数据随SAR影像一起获取。
三、SAR数据的处理。
1、数据预处理
我们得到的SAR影像是已经经过聚焦处理的单视复数格式的数据*.SLC。SLC数据包含了地面每一个分辨单元内SAR信号的回波强度和时间延迟信息。
2、主、副SAR影像配准和重采样
同一区域内获取时间靠前的为主影像、时间靠后的为副影像,为了进行数据干涉,需要将副影像配准并重采样到与主影像相同的雷达影像坐标空间。
3、主、副影像干涉
主、副SAR影像完成配准与重采样后就确立了同名像元的一一对应关系,同名像元的复数数据共轭相乘后得到初始干涉图,初始干涉图中的每个像素的相位是干涉相位,干涉相位包含参考椭球相位、地形起伏相位、地表形变相位、大气延迟相位和干涉噪声相位等分量,SAR数据处理的最终目的是获取地表形变相位,因此下一步需要依次去除参考椭球面相位、地形相位、大气延迟相位、干涉噪声相位。
4、去除参考椭球面相位
由于参考椭球面相位的存在,干涉条纹显得非常密集从而增加干涉数据处理的难度。
5、去除地形相位
地形相位的去除需要将外部DEM数据配准并重采样到主影像成像空间。
6、干涉图滤波与掩膜
SAR系统成像与干涉处理固有的大气延迟相位和干涉噪声导致生成的干涉条纹不连续、条纹不明晰、周期性不明显,相位滤波能够改善差分干涉图的相位质量,提高相位解缠的准确性。对于水体面积大的区域,比如常州市的滆湖区域,滤波处理后的相位噪声仍然很大,需要根据相干系数图和相干系数阈值生成掩膜文件后再进行相位解缠。
7、干涉相位解缠
相位解缠的主要目的是恢复相位主值中被模糊掉的整周相位2kπ,从而计算出正确的地表变形值。
8、投影转换
将SAR影像坐标转换到与常用地理坐标一致,获取与精密水准测量成果地理坐标一致的SAR数据地表形变成果。
四、数据比对与分析。
1、SAR数据地表形变结果与精密水准测量结果进行比对
根据SAR数据地面形变结果中的年度地面沉降速率在5mm及以上的相干点目标区域,与精密水准测量结果中的年度沉降速率在5mm及以上的监测点所在区域进行比对,获取实地未布设监测点但SAR数据显示变形已经超过5mm的目标区域信息,对该区域实施水文地质调查和补充野外监测。
2、SAR数据误差来源及干涉失相关分析
由于误差和干涉失相关的存在,精密水准测量结果中的年度沉降速率在5mm及以上的监测点所在区域,未能完全在SAR数据地表形变结果中显示,需要进行误差来源和失相关分析。
五、确定新方法
1、根据InSAR影像数据干涉分析结果补设野外实地监测点
为便于精密水准测量的野外作业,监测网点一般是沿道路布设,容易错过真正发生地面沉降的区域,而InSAR影像是全面域覆盖,可以根据三年36景成果的分析判断,在相干点目标区域补充埋设监测点。
2、用补充监测点后的野外实地监测成果验证2020至2021年的InSAR数据成果
地面沉降监测是一个需要以3至5年为一个周期的常态化监测工作,在补充埋设监测点基础上,2020至2021年继续实施的精密水准测量成果,可以用来验证这两年24期的InSAR数据干涉结果,从而确定这个用于地面沉降监测的新方法。
结合了连续3至5年的地面沉降监测项目的高精度水准测量成果,InSAR技术应用有项目依托和实测数据的验证,方法更可靠。
该技术的应用,可以大大减少野外作业人工成本,且能实时获取数据,同时也解决监测点无法全面域覆盖、监测点易受施工破坏、地面调查通达不易等困难,为地方政府的地质灾害防治提供更迅捷更全面的基础数据。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (6)
1.一种用于地面沉降的监测方法,其特征在于:包括如下步骤:
步骤一:SAR数据选取、外部DEM、精密轨道数据的准备;
1.1、去除地形起伏引起的干涉相位分量,准备对应区域的外部DEM数据;
1.2、精密轨道数据随SAR影像一起获取;
步骤二:SAR数据的处理;
2.1、数据预处理:得到的SAR影像是经过聚焦处理的单视复数格式的数据*.SLC,SLC数据包含了地面每一个分辨单元内SAR信号的回波强度和时间延迟信息;
2.2、主、副SAR影像配准和重采样:同一区域内获取时间靠前的为主影像、时间靠后的为副影像,为了进行数据干涉,需要将副影像配准并重采样到与主影像相同的雷达影像坐标空间;
2.3、主、副影像干涉:主、副SAR影像完成配准与重采样后,确立了同名像元的一一对应关系,同名像元的复数数据共轭相乘后得到初始干涉图,初始干涉图中的每个像素的相位是干涉相位,干涉相位包含参考椭球相位、地形起伏相位、地表形变相位、大气延迟相位和干涉噪声相位分量,SAR数据处理后获取地表形变相位;
2.4、投影转换:将SAR影像坐标转换到与常用地理坐标一致,获取与精密水准测量成果地理坐标一致的SAR数据地表形变成果;
步骤三:数据比对与分析;
3.1、SAR数据地表形变结果与精密水准测量结果进行比对;
SAR数据地面形变结果中的年度地面沉降速率在5mm及以上的相干点目标区域,与精密水准测量结果中的年度沉降速率在5mm及以上的监测点所在区域进行比对,获取实地未布设监测点,但SAR数据显示变形已经超过5mm的目标区域信息,对该区域实施水文地质调查和补充野外监测;
步骤四:确定新方法;
4.1、根据InSAR影像数据干涉分析结果补设野外实地监测点:
由于InSAR影像是全面域覆盖,根据三年的分析判断,在相干点目标区域补充埋设监测点;
4.2、用补充监测点后的野外实地监测成果验证InSAR数据成果;
以3至5年为一个周期实施常态化监测工作,在补充埋设监测点基础上继续实施的精密水准测量成果,用来验证近两年24期的InSAR数据干涉结果,从而确定监测方法。
2.根据权利要求1所述的用于地面沉降的监测方法,其特征在于:所述步骤一中选择SAR影像时,采用一月一景的方式。
3.根据权利要求1所述的用于地面沉降的监测方法,其特征在于:所述SAR数据的处理中,SAR数据处理后获取地表形变相位后,还会依次去除参考椭球面相位、地形相位、大气延迟相位和干涉噪声相位。
4.根据权利要求1所述的用于地面沉降的监测方法,其特征在于:所述SAR数据的处理还包括:干涉图滤波与掩膜:SAR系统成像与干涉处理固有的大气延迟相位和干涉噪声导致生成的干涉条纹经过相位滤波后,根据相干系数图和相干系数阈值生成掩膜文件后再进行相位解缠。
5.根据权利要求1所述的用于地面沉降的监测方法,其特征在于:所述SAR数据的处理还包括:干涉相位解缠:恢复相位主值中被模糊掉的整周相位2kπ,从而计算出正确的地表变形值。
6.根据权利要求1所述的用于地面沉降的监测方法,其特征在于:所述步骤三:数据比对与分析中还包括:3.2、SAR数据误差来源及干涉失相关分析:由于误差和干涉失相关的存在,精密水准测量结果中的年度沉降速率在5mm及以上的监测点所在区域,未能完全在SAR数据地表形变结果中显示,需要进行误差来源和失相关分析。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010485236.4A CN111562575B (zh) | 2020-06-01 | 2020-06-01 | 一种用于地面沉降的监测方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010485236.4A CN111562575B (zh) | 2020-06-01 | 2020-06-01 | 一种用于地面沉降的监测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111562575A true CN111562575A (zh) | 2020-08-21 |
CN111562575B CN111562575B (zh) | 2022-12-09 |
Family
ID=72072532
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010485236.4A Active CN111562575B (zh) | 2020-06-01 | 2020-06-01 | 一种用于地面沉降的监测方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111562575B (zh) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114299402A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-04-08 | 成都理工大学 | 隐患点自动识别方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
CN114612631A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-06-10 | 自然资源部重庆测绘院 | 一种基于InSAR技术的高精度无漏洞DSM提取方法 |
CN115586527A (zh) * | 2022-09-08 | 2023-01-10 | 杭州余杭大数据经营有限公司 | 一种基于DS-InSAR技术的云端道路形变预警系统 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160238704A1 (en) * | 2014-11-19 | 2016-08-18 | Conocophillips Company | Satellite geodesy and reservoir performance |
CN108957456A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-12-07 | 伟志股份公司 | 基于多数据源sbas技术的滑坡监测和早期识别方法 |
CN109061641A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-12-21 | 中南大学 | 一种基于序贯平差的InSAR时序地表形变监测方法 |
CN109489625A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-03-19 | 国家测绘地理信息局第六地形测量队 | 一种城市区域地表形变监测方法 |
CN111059998A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-24 | 中国地质大学(北京) | 一种基于高分辨率的时序InSAR形变监测方法及系统 |
-
2020
- 2020-06-01 CN CN202010485236.4A patent/CN111562575B/zh active Active
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20160238704A1 (en) * | 2014-11-19 | 2016-08-18 | Conocophillips Company | Satellite geodesy and reservoir performance |
CN109061641A (zh) * | 2018-07-06 | 2018-12-21 | 中南大学 | 一种基于序贯平差的InSAR时序地表形变监测方法 |
CN108957456A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-12-07 | 伟志股份公司 | 基于多数据源sbas技术的滑坡监测和早期识别方法 |
CN109489625A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-03-19 | 国家测绘地理信息局第六地形测量队 | 一种城市区域地表形变监测方法 |
CN111059998A (zh) * | 2019-12-31 | 2020-04-24 | 中国地质大学(北京) | 一种基于高分辨率的时序InSAR形变监测方法及系统 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114612631A (zh) * | 2022-03-02 | 2022-06-10 | 自然资源部重庆测绘院 | 一种基于InSAR技术的高精度无漏洞DSM提取方法 |
CN114299402A (zh) * | 2022-03-07 | 2022-04-08 | 成都理工大学 | 隐患点自动识别方法、电子设备及计算机可读存储介质 |
CN115586527A (zh) * | 2022-09-08 | 2023-01-10 | 杭州余杭大数据经营有限公司 | 一种基于DS-InSAR技术的云端道路形变预警系统 |
CN115586527B (zh) * | 2022-09-08 | 2024-01-12 | 杭州余杭大数据经营有限公司 | 一种基于DS-InSAR技术的云端道路形变预警系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111562575B (zh) | 2022-12-09 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111562575B (zh) | 一种用于地面沉降的监测方法 | |
CN111142119B (zh) | 一种基于多源遥感数据的矿山地质灾害动态识别与监测方法 | |
Liu et al. | A complete high-resolution coastline of Antarctica extracted from orthorectified Radarsat SAR imagery | |
Pfeifer et al. | Derivation of digital terrain models in the SCOP++ environment | |
CN113885025A (zh) | 一种滑坡形变监测方法与可视化服务平台 | |
Giribabu et al. | DEM generation using Cartosat-1 stereo data: issues and complexities in Himalayan terrain | |
CN109100719B (zh) | 基于星载sar影像与光学影像的地形图联合测图方法 | |
CN110826518B (zh) | 一种遥感影像隐伏地质构造信息提取方法 | |
CN113960595A (zh) | 一种地表形变监测方法及系统 | |
CN115060208A (zh) | 基于多源卫星融合的输变电线路地质灾害监测方法及系统 | |
CN110174673B (zh) | 一种利用时序接力干涉图叠加高效减弱大气相位影响的方法 | |
CN112444188B (zh) | 一种多视角InSAR海堤高精度三维形变测量方法 | |
CN112051572A (zh) | 一种融合多源sar数据三维地表形变监测方法 | |
CN112526515A (zh) | 一种基于合成孔径雷达干涉测量技术的地表形变检测方法 | |
CN114755675A (zh) | 一种地质灾害核查用调查采集系统 | |
Bescoby | Detecting Roman land boundaries in aerial photographs using Radon transforms | |
CN113126093A (zh) | 一种地质预警方法 | |
CN117036326A (zh) | 一种基于多模态融合的缺陷检测方法 | |
CN115291215B (zh) | 基于升降轨sar卫星的长时序二维形变快速解算方法 | |
CN115184935A (zh) | 输电走廊形变监测方法、装置、设备和介质 | |
Zhou et al. | Automatic Crack Detection and Quantification for Tunnel Lining Surface from 3D Terrestrial LiDAR Data | |
Gruen et al. | DSM generation with ALOS/PRISM data using SAT-PP | |
CN115856890B (zh) | 一种针对高原铁路线路的PS-InSAR形变观测方法 | |
CN116910876A (zh) | 一种基于无人机遥感辅助滑坡应急治理工程勘查设计方法 | |
CN117760348A (zh) | 码头堆场形变监测方法、系统、设备及可读介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |