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基于SBAS-InSAR的钻井水溶矿山地表动态沉降演变模型研究

蒋裕  
【摘要】:为获取某钻井水溶矿山沉降场数据,选取2016年11月12日至2019年06月06日欧洲航天局Sentinel-1A影像数据,运用小基线集技术(SBAS-InSAR)对研究区进行时序沉降监测。根据SBAS-InSAR监测结果,利用Richards概率积分生长模型预计研究区沉降场,并对Richards生长方程参数取特定值,开展Richards概率积分生长模型的适用性分析,研究钻井水溶矿山地表沉降演变模型。论文主要研究内容包括:(1)选取研究区26景SAR影像数据,利用SBAS-InSAR技术获取研究区时序沉降场,分析研究区沉陷发展规律。基于SARScape平台对影像数据进行前期处理,利用Matlab程序提取研究区高相干点,然后使用奇异值分解法(SVD)对研究区形变速率进行解算,再通过各个时间段内速度的积分获取各个时间段的形变量,得到研究区时序沉降场数据。(2)利用研究区的沉降场数据,对不同时间不同沉降值区间的累计沉降面积和累计沉降体积进行统计分析,采用克里金插值法对研究区高相干点进行内插,提取沉降漏斗纵横剖面线数据,分析研究区地表在时序上的形变特征。然后与水准实测形变值进行对比分析,并对SBAS-InSAR实验进行精度验证,实验结果与水准结果均方根误差为±8 mm,表明SBAS-InSAR试验结果与水准结果表现出较好的一致性。(3)Richards生长方程是一种时间函数模型,建立了地表预计下沉量与时间序列之间的演化关系。研究区钻井水溶矿大部分位于软土岩层地区,而概率积分法模型和Richards生长方程适用于软土岩层的沉陷预计。故将Richards生长方程与概率积分法结合,构建Richards概率积分生长模型,可以实现研究区任意点在任意时刻的沉陷预计。(4)以SBAS-InSAR实验所获取的高相干点沉降数据为基础,对概率积分模型利用遗传算法进行参数估计。将参数代入Richards概率积分生长模型,利用四点法对演变模型进行参数估计,再利用Richards概率积分生长模型对研究区地表进行沉陷预计。结合水准结果,分别对Richards概率积分生长模型和适用性模型Logistic概率积分模型以及Knothe概率积分模型进行精度验证。结果表明Richards概率积分生长模型比Logistic概率积分模型预计效果更好,Logistic概率积分模型比Knothe概率积分模型预计效果更好。


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