结合SBAS-InSAR与支持向量回归的开采沉陷监测与预测

摘要：

针对传统矿区沉降预测方法存在精度低、难以获取长时间序列预测结果等问题,采用合成孔径雷达差分干涉(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)技术进行开采沉陷监测,提出了一种自适应遗传算法优化的支持向量回归算法,将监测结果作为支持向量回归算法的训练样本进行沉陷预测.首先,利用SBAS-InSAR技术获取沉降量;其次,对支持向量回归算法进行参数优化;最后,建立预测模型并进行开采沉陷预测.以内蒙古李家壕矿区某工作面为例,采用17景哨兵1号雷达影像进行研究分析,SBAS-InSAR技术监测矿区沉降的最大绝对误差为4.8 mm,开采沉陷预测的最大绝对误差和相对误差分别为5.0 mm、4.08％.实验结果表明,该方法在矿区地表沉降监测与预测方面具有良好的应用前景.

关键词：合成孔径雷达差分干涉、小基线集、支持向量回归、自适应遗传算法、沉降监测

所属期刊栏目：36

分类号：TP79(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金项目41674013、41874012

在线出版日期：2021-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：6-12