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基于参数化最小二乘法的软土地基公路SBAS-InSAR时序形变模型参数估计

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时间序列形变模型参数的解算是时间序列InSAR技术至关重要的环节,参数估计精度的高低直接决定着后续时间序列变形反演的精度.然而,由于模型参数(形变参数和高程改正值）实际数量级的不一致,求解过程中,由于计算机舍入误差易导致参数解精度下降甚至出现错误.针对这一问题,提出一种重新新参数化的最小二乘方法,即对相对大数量级的高程改正参数进行参数化,取代原相位模型,再利用最小二乘法解算未知参数,并将其应用于软土地基公路的时间序列形变监测中.为验证算法可行性和可靠性,选取SBAS技术分别开展了模拟实验和真实数据实验.针对软土地基公路易受季节性因素(如温度,降雨量）影响的地质特征,本文利用周期函数形变模型进行测试.真实数据实验采用覆盖广东伦桂路的17景TerraSAR影像,并利用收集到的测区实地水准变形数据对变形估计结果精度进行评估.

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来源
《2017年中国地球科学联合学术年会（CGU2017)》||1541-1543|共3页
会议地点北京
作者
邢学敏; 张军辉; 陈立福; 袁志辉; 史振宁; 武鸿;
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作者单位

中国地球物理学会中国地质学会中国地震学会中国力学学会中国岩石力学与工程学会;

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关键词
软土地基公路; 时间序列形变监测; 参数估计; 最小二乘方法;

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