CN112284332A - 基于高分辨率insar的高层建筑沉降监测结果三维定位方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了基于高分辨率INSAR的高层建筑沉降监测结果三维定位方法，属于INSAR数据应用处理与建筑物安全监测技术领域。首先利用高分辨率SAR卫星对待监测目标建筑进行周期观测，每个周期分别获取一张SAR监测图像，获取参考SAR图像和待监测目标建筑沉降监测结果，进一步获得参考SAR图像的侧视方向、轨道方向。然后利用空间位置关系、参考SAR图像的灰度和纹理分布确定待监测目标建筑的掩膜，提取掩膜范围内各PS点的原始位置信息，计算所有PS点对应的入射角，结合各自对应的高程参数，计算每个PS点正确的空间三维坐标位置。最后将空间三维坐标位置代入到三维GIS软件，实时观察待监测目标建筑的对应形变结果。本发明实现了形变监测结果由二维到三维的转变。

Description

基于高分辨率INSAR的高层建筑沉降监测结果三维定位方法
技术领域
本发明属于INSAR(Interferometry Synthetic Aperture Radar,干涉合成孔径雷达)数据应用处理与建筑物安全监测技术领域，具体涉及一种基于高分辨率INSAR的高层建筑沉降监测结果三维定位方法。
背景技术
随着经济建设的高速发展，城市现代化的日新月异，在大、中城市纷纷新建大量的高层建筑。在当前，房屋建筑是个人和家庭最重要的财产和生活保障，其质量和安全关系到人民群众的切身利益。然而近年来我国各地楼房倒塌时有发生，造成严重的人员伤亡和经济损失。为保障建筑物的安全，必须要周期性地对建筑物上的观测点进行沉降监测，而且在高层建筑竣工多年后，仍需要及时发现因不均匀沉降造成建筑主体结构的破坏或出现安全隐患的情况。
目前我国正在上海等城市试行的建筑工程质量潜在缺陷保险(Inherent DefectsInsurance，IDI)就是针对因建筑工程潜在缺陷造成建筑物损坏承担赔偿责任的保险，在建筑工程竣工2年后开始对建筑物的质量和结构等进行周期监测，实行全覆盖、长时间、连续和高精度的形变监测与风险分析。
目前常用的建筑物沉降监测手段包括水准仪、全站仪和GPS测量等。这些技术能够提供变形体整体的绝对变形信息，具有较高的精度。但是需要在目标区域进行测量点布设等外业工作，还存在观测点稀疏、不能全天候观测、观测周期较长和观测成本较高等问题，因此无法实现大范围、快速、长期的建筑沉降的监测，这些都给城市高层建筑沉降灾害隐患防治带来了一定的困难。因此需要一种更科学、高效和全面的高新技术监测手段，为城市建筑沉降灾害防治提供必要信息。
INSAR作为一种主动式微波遥感手段，具有全天时、全天候和无需设置地面观测点等特性，通过多时相雷达回波相位变化可以获取地表高程和沉降信息。永久散射体(Permanent Scatter，PS)干涉测量方法基于INSAR技术，通过识别选取雷达图像中具有稳定散射特性的相干点目标，如房屋、桥梁、公路护栏或铁路道床等强反射点，并分析这些永久散射体的相位变化来反演形变信息。这种测量方法，最大限度地消除多时相数据的失相干以及大气干扰等影响，可以实现地面毫米级的形变监测，已经在地质灾害监测等方面发挥了重要作用。在利用PS点获取形变信息的基本原理上，陆续形成了小基线集方法、相干目标方法和三维层析等多种技术方法，这些方法大大降低了对INSAR数据获取的要求，并且提升了处理过程中PS点的密度和反演解算精度。
随着雷达(SAR)卫星分辨率的提升，城市高层建筑在SAR影像表现出更多的细节，在永久散射体干涉测量处理中可以获得建筑结构体和顶上更多的PS点，因此可准确获取建筑物上不同高程位置的时序形变。永久散射体干涉测量方法通常基于同一地区多时相INSAR单视复数产品数据，选择参考图像，通过数据配准获取相对干涉图；提取影像上的PS点，通过处理得到差分干涉图；通过高质量PS点作为参考基准，获得各个PS点的形变速率和高程值，并采用时空滤波处理消除大气等误差；最后对形变结果进行地理编码，获得覆盖区的SAR地理编码影像、PS点形变速率和形变序列结果。
但是目前常用的INSAR形变监测处理软件(如SNAP、SARscape、GAMMA软件等)获取的PS点形变监测结果都是基于二维平面，由于SAR是斜视成像，高层建筑的PS点在图像中会出现顶底倒置等几何失真现象，既影响了IDI中高层建筑物三维信息的表达，也无法体现高分辨SAR监测沉降结果的优势。
因此根据SAR成像特性以及建筑三维信息，对SAR影像中的PS点进行筛选和空间位置的重新定位，获取建筑物上PS点在三维空间的准确信息，实现对于高程建筑物沉降形变的准确展示，从而可以为城市整体区域及单体建筑的安全监测提供有效的保障。
发明内容
本发明基于高分辨率INSAR的形变监测技术和高层建筑在SAR中的成像几何特性，提供了一种基于高分辨率INSAR的高层建筑沉降监测结果三维定位方法；
所述方法包括如下步骤：
步骤一、利用高分辨率SAR卫星对待监测目标建筑进行周期观测，每个周期分别获取一张SAR监测图像，并使用永久散射体干涉测量算法进行处理，获取参考SAR图像和待监测目标建筑沉降监测结果。
步骤二、根据INSAR产品参数文件获得参考SAR图像的侧视方向、轨道方向。
侧视方向是指图像的右/左视方向，轨道方向是指图像的升/降轨方向；
步骤三、利用空间位置关系、参考SAR图像的灰度和纹理分布确定待监测目标建筑的掩膜。
具体步骤如下：
首先，对参考SAR图像进行高斯滤波处理，消除图像上的斑点噪声；然后，采用恒虚警概率检测算法，对参考SAR图像中像素灰度值大小进行比较，提取待监测目标建筑在参考SAR图像中形成的反射点区域位置，获得初步的待监测目标建筑的空间掩膜范围；
接着，根据参考SAR图像的侧视方向和轨道方向，确定待监测目标建筑各PS点的偏移方向。
对于升轨右视，高层PS点向西偏移，对于升轨左视，高层PS点向东偏移；
对于降轨右视，高层PS点向东偏移；对于降轨左视，高层PS点向西偏移。
最后，根据待监测目标建筑的PS偏移，结合SAR叠掩、阴影和强反射形成的L线性或L形亮线特征，以及参考SAR图像的纹理特征和周边建筑情况，手工修正待监测目标建筑在参考SAR图像上的掩膜范围；
步骤四、利用待监测目标建筑的沉降监测结果，提取掩膜范围内各PS点的原始位置信息；
(Lati0，Longi0)表示第i个PS点的原始经纬度位置，Hi0为形变结果中的第i个PS点的相对高程值。
步骤五、根据参考SAR图像数据四个角点位置和待监测目标建筑的所有PS点原始位置，计算所有PS点对应的入射角。
第i个PS点的入射角θi计算公式如下：
Figure BDA0002659603620000031
Figure BDA0002659603620000032
Figure BDA0002659603620000033
其中，(LatRT，LongRT)为参考SAR图像右上点坐标，(LatLT，LongLT)为参考SAR图像左上点坐标，(LatRD，LongRD)为参考SAR图像右下点坐标，(LatLD，LongLD)为参考SAR图像左下点坐标；θRT为参考SAR图像右上点入射角的值、θLT为参考SAR图像左上点入射角的值，θRD为参考SAR图像右下点入射角的值，θLD为参考SAR图像左下点入射角的值；
步骤六、基于所有PS点对应的入射角和各自对应的原始经纬度位置、高程参数，计算每个PS点正确的空间三维坐标位置；
第i个PS点的空间三维坐标位置计算公式如下：
Figure BDA0002659603620000034
其中(Lati1，Longi1)表示第i个PS点的校正后的经纬度位置，Hi1为形变结果中的第i个PS点的绝对高程值。HiD是从PS形变数据中读取的第i个PS点干涉处理使用的参考高程值，α表示侧视成像斜视角，通常正侧视情况下该值为0。
步骤七、将每个PS点正确的空间三维坐标位置代入到三维GIS软件进行三维显示，实时观察待监测目标建筑的对应形变结果。
本发明的优点在于：
一种基于高分辨率INSAR的高层建筑沉降监测结果三维定位方法，基于高分辨率INSAR形变监测数据，解决了SAR侧视成像带来的几何畸变，通过对城市高层建筑中PS点的筛选和三维空间位置正确恢复，将PS点与真实场景中建筑物的位置准确对应，实现了形变监测结果由二维到三维的转变。
附图说明
图1为本发明采用的高层建筑SAR成像几何关系示意图；
图2为本发明基于高分辨率INSAR的高层建筑沉降监测结果三维定位方法流程图；
图3为本发明高层建筑在升轨右视SAR地距图像的示例图；
图4为本发明高层建筑在高分辨率光学图像的示例图；
图5为本发明高层建筑沉降监测结果三维可视化结果图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明。
本发明一种基于高分辨率INSAR的高层建筑沉降监测结果三维定位方法，可以实现大区域、周期性的城市高层建筑形变精细化监测，充分发挥了高分辨率SAR的数据应用能力，提升了INSAR技术在城市IDI保险应用的能力，也为我国城市整体区域及单体建筑的安全监测提供有效的保障。
首先介绍一下高层建筑物SAR成像几何关系，如图1所示，图中SAR波束方向的入射角为θ，由于卫星和建筑物距离远大于建筑物高度，认为SAR波束为平行线。a,b,c分别为建筑物的近距顶点、底部墙角和远距顶点；a’,b’,c’分别为各自在SAR图像对应的位置点。高层建筑顶部的PS点由于叠掩(顶底倒置)，a’点会出现在b’点前面，a’,b’即表示高层建筑顶部在SAR图像中的位置偏移，建筑物上不同高度的PS点其在地面上的偏移是不同的。
基于所述的几何关系，本发明提供的一种基于高分辨率INSAR的高层建筑沉降监测结果三维定位方法，如图2所示，包括如下步骤：
步骤一：利用高分辨率SAR卫星对待监测高层建筑进行周期观测，获取若干INSAR监测图像，使用永久散射体干涉测量算法进行处理，获取参考SAR图像和待监测高层建筑沉降监测结果。
沉降监测结果，包括经过地面编码处理的参考SAR图像数据和PS点形变数据。
具体过程包括：
首先，利用高分辨率SAR卫星，采用INSAR成像模式获取不少于12张的包含待监测高层建筑区域的SAR图像数据。
在每个周期内SAR卫星对待监测高层建筑区域拍摄一张图像数据。
然后，对所有SAR图像数据采用永久散射体干涉测量算法进行差分干涉处理，获得参考图像以及包含PS点的沉降监测结果。
进行差分干涉处理时需要设定参考图像；本发明选择最新周期拍摄的SAR图像作为参考图像。图像中每个建筑分别有各自对应的PS点；
最后，对参考SAR图像和沉降监测结果进行地理编码处理，得到带有经纬度的图像和沉降监测结果数据。
步骤二：根据INSAR产品参数文件获得参考SAR图像的侧视方向、轨道方向。
侧视方向是指图像的右/左视方向，轨道方向是指图像的升/降轨方向；
步骤三：利用空间位置关系、参考SAR图像的灰度和纹理分布确定待监测高层建筑的掩膜。
具体步骤如下：
步骤301、对参考SAR图像进行高斯滤波处理，消除图像上的斑点噪声；
步骤302，采用恒虚警概率检测算法，对参考SAR图像中像素灰度值大小进行比较，提取待监测高层建筑在参考SAR图像中形成的强反射点区域位置，获得初步的待监测高层建筑空间掩膜范围；
恒虚警概率检测算法是：首先设定一个像素阈值，选择参考SAR图像中高于阈值的所有像素点，且这些像素点在几期图像中持续出现，这些像素点即为待监测高层建筑在参考SAR图像中形成的反射点区域位置，即待监测高层建筑对应的PS点。
步骤303，根据参考SAR图像的侧视方向和升/降轨道方向，确定待监测高层建筑各PS点的偏移方向。
对于升轨右视，高层PS点向西偏移，如图3和图4所示，分别为高层建筑SAR图像和光学图像的示例效果；对于升轨左视，高层PS点向东偏移；
对于降轨右视，高层PS点向东偏移；对于降轨左视，高层PS点向西偏移。
步骤304，根据待监测高层建筑的PS偏移，结合SAR叠掩、阴影和强反射形成的L线性或L形亮线特征，以及参考SAR图像的纹理特征和周边建筑情况，手工修正待监测高层建筑在参考SAR图像上的掩膜范围；
步骤四、利用待监测目标建筑的沉降监测结果，提取掩膜范围内各PS点的原始位置信息；
针对待监测高层建筑，从PS形变数据中提取掩膜范围内的所有PS点的原始空间位置信息，其中(Lati0，Longi0)表示第i个PS点的原始经纬度位置，Hi0为形变结果中的第i个PS点的相对高程值。
步骤五、根据参考SAR图像数据四个角点位置和待监测高层建筑的所有PS点原始位置，计算所有PS点对应的入射角。
具体步骤如下：
首先，读取INSAR产品参数文件中参考SAR图像四个角点对应的入射角的值：
右上点入射角为θRT、左上点入射角为θLT、右下点入射角为θRD和左下点入射角为θLD；
然后，读取经过地面编码处理的参考SAR图像数据中四个角点的坐标值：
右上点坐标为(LatRT，LongRT)、左上点坐标为(LatLT，LongLT)、右下点坐标为(LatRD，LongRD)和左下点坐标为(LatLD，LongLD)；
最后，计算所有PS点对应的入射角；
其中第i个PS点的入射角θi计算公式如下：
Figure BDA0002659603620000061
Figure BDA0002659603620000062
Figure BDA0002659603620000063
步骤六、基于SAR成像几何关系和所有PS点对应的入射角和高程参数，对每个PS点的空间位置进行重新定位，计算得到每个PS点正确的空间三维坐标位置；
具体步骤如下：
首先，从PS形变数据中读取第i个PS点干涉处理使用的参考高程值HiD；
然后，从INSAR产品参数文件中获取侧视成像斜视角α，通常正侧视情况下该值为0。
最后，根据侧视成像方位角和每个PS点的入射角θi，计算每个PS点的空间三维坐标位置；
Figure BDA0002659603620000064
其中(Lati1，Longi1)表示第i个PS点的校正后的经纬度位置，Hi1为形变结果中的第i个PS点的绝对高程值。
步骤七、将每个PS点正确的空间三维坐标位置代入到三维GIS软件进行三维显示，实时观察待监测高层建筑的对应形变。
实施例
下面选取浙江省宁波市城市高层建筑沉降监测结果为例，对本发明提供的基于高分辨率INSAR的高层建筑沉降监测结果的三维定位方法进行说明。
浙江省宁波市城市高层建筑沉降监测使用了德国的TerraSAR卫星数据，时间跨度从2016年6月到2017年12月，成像模式为条带模式右侧视，轨道为升轨模式，空间分辨率为3米，SAR雷达波的中心入射角为37.26°。数据干涉处理过程中使用了美国宇航局提供的30米分辨率的SRTM DEM作为参考DEM。时序的永久散射体干涉测量处理采用了永久散射体干涉测量方法，在去除干涉图的地形相位和平地相位后，基于频谱稳定性选取后向散射特性稳定的高相干点目标，根据基线条件和干涉相位信息估算并剔除高程误差的空间不相关部分，在相位解缠中采用长短基线迭代的解缠以及背景和建筑物上PS点分离处理的策略，降低了高相位梯度对建筑物高程和形变解算的影响，监测出高层建筑物各个部分PS点的形变特征。
对最终获取建筑物的形变结果中的PS点进行重新定位，根据SAR成像空间关系和建筑物特性对建筑物对应的PS点进行筛选，并根据INSAR产品参数文件和PS点图像位置进行空间位置的重新定位，最后将高程恢复后的PS点以三维方式在虚拟数字地球中进行展示，如图5所示。
上述实例的结果说明本发明提出的方法，有效解决了SAR成像带来的几何失真问题，通过该方法对形变结果的PS点进行空间三位重新定位，将形变点和真实三维场景中高层建筑物的空间位置准确对应，实现了高分辨率INSAR形变监测结果由二维到三维的转变，从显示效果看，相对于原有二维的表现方式，高层建筑物的三维立体表达更为直观，也有利于基于INSAR处理的IDI工程险的进一步可视化分析。

Claims (3)

1.基于高分辨率INSAR的高层建筑沉降监测结果三维定位方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一、利用高分辨率SAR卫星对待监测目标建筑进行周期观测，每个周期分别获取一张INSAR监测图像，并使用永久散射体干涉测量算法进行处理，获取参考SAR图像和待监测目标建筑沉降监测结果；
步骤二、根据INSAR产品参数文件获得参考SAR图像的侧视方向、轨道方向；
步骤三、利用空间位置关系、参考SAR图像的灰度和纹理分布确定待监测目标建筑的掩膜；
具体步骤如下：
首先、对参考SAR图像进行高斯滤波处理，消除图像上的斑点噪声；然后，采用恒虚警概率检测算法，对参考SAR图像中像素灰度值大小进行比较，提取待监测目标建筑在参考SAR图像中形成的反射点区域位置，获得初步的待监测目标建筑的空间掩膜范围；
接着，根据参考SAR图像的侧视方向和轨道方向，确定待监测目标建筑各PS点的偏移方向；
对于升轨右视，高层PS点向西偏移，对于升轨左视，高层PS点向东偏移；
对于降轨右视，高层PS点向东偏移；对于降轨左视，高层PS点向西偏移；
最后，根据待监测目标建筑的PS偏移，结合SAR叠掩、阴影和强反射形成的L线性或L形亮线特征，以及参考SAR图像的纹理特征和周边建筑情况，手工修正待监测目标建筑在参考SAR图像上的掩膜范围；
步骤四、利用待监测目标建筑的沉降监测结果，提取掩膜范围内各PS点的原始位置信息；
(Lati0，Longi0)表示第i个PS点的原始经纬度位置，Hi0为形变结果中的第i个PS点的相对高程值；
步骤五、根据参考SAR图像数据四个角点位置和待监测目标建筑的所有PS点原始位置，计算所有PS点对应的入射角；
第i个PS点的入射角θi计算公式如下：
Figure FDA0002659603610000011
Figure FDA0002659603610000012
Figure FDA0002659603610000013
其中，(LatRT，LongRT)为参考SAR图像右上点坐标，(LatLT，LongLT)为参考SAR图像左上点坐标，(LatRD，LongRD)为参考SAR图像右下点坐标，(LatLD，LongLD)为参考SAR图像左下点坐标；θRT为参考SAR图像右上点入射角的值、θLT为参考SAR图像左上点入射角的值，θRD为参考SAR图像右下点入射角的值，θLD为参考SAR图像左下点入射角的值；
步骤六、基于所有PS点对应的入射角和各自对应的高程参数，计算每个PS点正确的空间三维坐标位置；
步骤七、将每个PS点正确的空间三维坐标位置代入到三维GIS软件进行三维显示，实时观察待监测目标建筑的对应形变。
2.如权利要求1所述的基于高分辨率INSAR的高层建筑沉降监测结果三维定位方法，其特征在于，步骤二中所述的侧视方向是指图像的右/左视方向，轨道方向是指图像的升/降轨方向。
3.如权利要求1所述的基于高分辨率INSAR的高层建筑沉降监测结果三维定位方法，其特征在于，所述的步骤六中，第i个PS点的空间三维坐标位置计算公式如下：
Figure FDA0002659603610000021
其中(Lati1，Longi1)表示第i个PS点的校正后的经纬度位置，Hi1为形变结果中的第i个PS点的绝对高程值；HiD是从PS形变数据中读取的第i个PS点干涉处理使用的参考高程值，α表示侧视成像方位角，通常正侧视情况下该值为0。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113378945A (zh) * 2021-06-17 2021-09-10 首都师范大学 一种基于机器学习重建高时空分辨率地面沉降信息的方法
CN113505764A (zh) * 2021-09-09 2021-10-15 成都理工大学 顾及局部入射角的高山峡谷区sar几何畸变识别方法
CN115469308A (zh) * 2022-08-25 2022-12-13 中国地震局地质研究所 多轨道InSAR震间形变速率场拼接方法、装置、设备及介质
CN112883646B (zh) * 2021-02-20 2023-11-24 首都师范大学 联合机器学习和土力学模型的建筑沉降量提取方法、系统及装置
EP4361678A1 (en) * 2022-10-27 2024-05-01 Planetek Italia S.r.l. System for determining the components of the displacement of the persistent scatterers and method thereof

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104111456A (zh) * 2014-07-23 2014-10-22 中国国土资源航空物探遥感中心 一种高速铁路沿线地表形变高分辨率InSAR监测方法
CN104237887A (zh) * 2014-09-29 2014-12-24 中国测绘科学研究院 一种sar遥感影像匹配方法
CN105866777A (zh) * 2016-03-29 2016-08-17 北京理工大学 多角度多时段导航卫星双基地PS-InSAR三维形变反演方法
CN106526590A (zh) * 2016-11-04 2017-03-22 山东科技大学 一种融合多源sar影像工矿区三维地表形变监测及解算方法
CN106772377A (zh) * 2017-01-18 2017-05-31 深圳市路桥建设集团有限公司 一种基于InSAR的建筑物变形监测方法
CN108983232A (zh) * 2018-06-07 2018-12-11 中南大学 一种基于邻轨数据的InSAR二维地表形变监测方法
CN109029344A (zh) * 2018-07-10 2018-12-18 湖南中科星图信息技术有限公司 一种基于高分影像和升降轨InSAR的堤坝沉降监测方法
CN109471101A (zh) * 2018-10-19 2019-03-15 湖北航天技术研究院总体设计所 一种弹载sar图像校正方法
CN109471104A (zh) * 2018-11-15 2019-03-15 首都师范大学 一种从两平行轨道sar数据中获取地表三维移动量的方法
CN110456345A (zh) * 2019-06-28 2019-11-15 深圳市水务规划设计院股份有限公司 一种基于InSAR技术的建筑物倾斜监测方法

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104111456A (zh) * 2014-07-23 2014-10-22 中国国土资源航空物探遥感中心 一种高速铁路沿线地表形变高分辨率InSAR监测方法
CN104237887A (zh) * 2014-09-29 2014-12-24 中国测绘科学研究院 一种sar遥感影像匹配方法
CN105866777A (zh) * 2016-03-29 2016-08-17 北京理工大学 多角度多时段导航卫星双基地PS-InSAR三维形变反演方法
CN106526590A (zh) * 2016-11-04 2017-03-22 山东科技大学 一种融合多源sar影像工矿区三维地表形变监测及解算方法
CN106772377A (zh) * 2017-01-18 2017-05-31 深圳市路桥建设集团有限公司 一种基于InSAR的建筑物变形监测方法
CN108983232A (zh) * 2018-06-07 2018-12-11 中南大学 一种基于邻轨数据的InSAR二维地表形变监测方法
CN109029344A (zh) * 2018-07-10 2018-12-18 湖南中科星图信息技术有限公司 一种基于高分影像和升降轨InSAR的堤坝沉降监测方法
CN109471101A (zh) * 2018-10-19 2019-03-15 湖北航天技术研究院总体设计所 一种弹载sar图像校正方法
CN109471104A (zh) * 2018-11-15 2019-03-15 首都师范大学 一种从两平行轨道sar数据中获取地表三维移动量的方法
CN110456345A (zh) * 2019-06-28 2019-11-15 深圳市水务规划设计院股份有限公司 一种基于InSAR技术的建筑物倾斜监测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
张红敏: "SAR图像高精度定位技术研究", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(博士)信息科技辑》 *
杨书成 等: "基于DEM的SAR影像几何定位参数校正方法", 《地球信息科学》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112883646B (zh) * 2021-02-20 2023-11-24 首都师范大学 联合机器学习和土力学模型的建筑沉降量提取方法、系统及装置
CN113378945A (zh) * 2021-06-17 2021-09-10 首都师范大学 一种基于机器学习重建高时空分辨率地面沉降信息的方法
CN113378945B (zh) * 2021-06-17 2021-12-03 首都师范大学 一种基于机器学习重建高时空分辨率地面沉降信息的方法
CN113505764A (zh) * 2021-09-09 2021-10-15 成都理工大学 顾及局部入射角的高山峡谷区sar几何畸变识别方法
CN113505764B (zh) * 2021-09-09 2021-12-07 成都理工大学 顾及局部入射角的高山峡谷区sar几何畸变识别方法
CN115469308A (zh) * 2022-08-25 2022-12-13 中国地震局地质研究所 多轨道InSAR震间形变速率场拼接方法、装置、设备及介质
EP4361678A1 (en) * 2022-10-27 2024-05-01 Planetek Italia S.r.l. System for determining the components of the displacement of the persistent scatterers and method thereof

Also Published As

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