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基于SBAS-InSAR和GM-SVR的居民区形变监测与预测

         

摘要

采用合成孔径雷达时序分析方法,利用2016-12~2017-05(12 d为一个周期)连续13景哨兵卫星雷达影像对淮南矿区内的居民区杨聚庄进行形变监测.根据矿区形变特征,提出一种基于灰色支持向量机(GM-SVR)的组合预测模型对矿区形变进行预测,并与传统的单一灰色模型和支持向量机预测模型进行对比.结果 表明,时序InSAR技术和GM-SVR模型的结合,可以实现对矿区形变的快速监测和灾害预防,为矿区灾害监测与预警提供了一种可靠手段.

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