基于时序InSAR技术和改进的SVR算法的矿区形变监测与预测_第1页
基于时序InSAR技术和改进的SVR算法的矿区形变监测与预测_第2页
基于时序InSAR技术和改进的SVR算法的矿区形变监测与预测_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

基于时序InSAR技术和改进的SVR算法的矿区形变监测与预测

摘要：

矿区形变的监测与预测对于矿区的安全管理和经济效益具有重要意义。传统的监测方法受制于精度和时间分辨率等问题。然而，随着遥感技术的发展，基于时序InSAR技术成为一种有效的矿区形变监测手段。本文提出了一种基于时序InSAR技术和改进的支持向量回归（SVR）算法的矿区形变监测与预测方法。该方法通过获取时序InSAR数据，利用SVR算法对矿区形变进行建模和预测。实验结果表明，该方法能够准确地监测和预测矿区形变，具有较高的可行性和可靠性。

1.引言

矿区形变监测与预测是保障矿区安全和高效经营的重要环节。传统的监测方法主要采用地面测量技术，但由于受限于地面点的分布和监测频率等问题，无法全面、及时地获取矿区形变信息。随着遥感技术的不断发展，时序InSAR技术成为一种有效的矿区形变监测手段。

2.时序InSAR技术原理

时序InSAR技术是通过利用遥感卫星对矿区进行多次观测，通过数据处理和分析得到矿区形变信息的技术。其原理是利用卫星发射的雷达波束对地面进行扫描，通过分析卫星接收到的回波信号特征，可以获取地表的形变信息。

3.SVR算法原理及改进

支持向量回归（SVR）算法是一种常用的非线性回归方法。它通过将训练数据映射到高维特征空间，构建一个最优的超平面，从而实现对输出值的预测。为了改进SVR算法的性能，本文采用了改进的SVR算法，该算法在样本选择、核函数和参数选择等方面进行了优化。

4.矿区形变监测与预测方法

本文提出的矿区形变监测与预测方法主要包括以下几个步骤：

（1）获取时序InSAR数据：通过卫星遥感技术获取矿区多次观测的InSAR数据。

（2）数据预处理：对获取的InSAR数据进行去噪、配准和过采样等预处理操作，以提高数据质量和空间分辨率。

（3）特征提取：从预处理后的InSAR数据中提取特征，如形变速率、形变幅值等。

（4）构建SVR模型：利用提取的特征和相应的形变观测数据构建SVR模型。

（5）模型训练和预测：通过对SVR模型进行训练，得到模型参数，并利用该模型对未来的矿区形变进行预测。

5.实验与结果分析

本文在某矿区进行了实验验证，获取了矿区的时序InSAR数据，并采用改进的SVR算法进行建模和预测。实验结果表明，该方法能够准确地监测和预测矿区的形变，与实际观测数据的拟合度较高。同时，该方法具有一定的实用性和适应性，可应用于矿区的形变监测与预测。

6.结论

本文提出了一种方法。实验结果表明，该方法能够准确地监测和预测矿区形变，具有较高的可行性和可靠性。未来可进一步完善该方法，并结合其他监测手段，提高矿区形变监测和预测的精度和效率综上所述，本文提出了一种方法。通过获取时序InSAR数据并进行数据预处理和特征提取，构建SVR模型进行训练和预测，实验结果表明该方法能够准确地监测和预测矿区形变。该方法具有较高的可行性和可靠性，并

人人文库> 全部分类> 教育资料 > 辅导培训

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论