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案例分析:利用Sentinel-1A卫星影像进行PSSBAS地面沉降监测-白泽朝.pptx

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简介:
本演示文稿探讨了使用Sentinel-1A卫星数据实施PS-SBAS(永久散射体-同步轨道干涉测量)技术,以精确监测地面沉降情况的方法与应用案例。演讲者为白泽朝。 案例剖析:基于Sentinel-1A卫星影像PSSBAS地面沉降监测 本段落档详细探讨了如何利用Sentinel-1A卫星的合成孔径雷达(SAR)数据,采用永久散射体干涉测量技术(Persistent Scatterer Interferometry, PSI)和小基线集PSI算法(Small Baseline Subset PS-InSAR, PSSBAS),进行地面沉降监测。通过这种方法可以实现高精度、大范围的地面形变分析,在城市地质灾害预警与管理方面具有重要的应用价值。 文档中详细介绍了PSSBAS技术的工作原理,包括数据预处理流程、干涉图生成以及相位解缠等关键步骤,并结合实际案例展示了如何利用该方法监测特定区域内的地表沉降情况。此外,还讨论了在实施过程中可能遇到的技术挑战及其解决方案,为相关领域的研究人员提供了宝贵的参考信息。 请注意:原文中没有具体提及联系方式和网址等内容,在重写时已按照要求去除此类信息。

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  • Sentinel-1APSSBAS-.pptx
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    本演示文稿探讨了使用Sentinel-1A卫星数据实施PS-SBAS(永久散射体-同步轨道干涉测量)技术,以精确监测地面沉降情况的方法与应用案例。演讲者为白泽朝。 案例剖析:基于Sentinel-1A卫星影像PSSBAS地面沉降监测 本段落档详细探讨了如何利用Sentinel-1A卫星的合成孔径雷达(SAR)数据,采用永久散射体干涉测量技术(Persistent Scatterer Interferometry, PSI)和小基线集PSI算法(Small Baseline Subset PS-InSAR, PSSBAS),进行地面沉降监测。通过这种方法可以实现高精度、大范围的地面形变分析,在城市地质灾害预警与管理方面具有重要的应用价值。 文档中详细介绍了PSSBAS技术的工作原理,包括数据预处理流程、干涉图生成以及相位解缠等关键步骤,并结合实际案例展示了如何利用该方法监测特定区域内的地表沉降情况。此外,还讨论了在实施过程中可能遇到的技术挑战及其解决方案,为相关领域的研究人员提供了宝贵的参考信息。 请注意:原文中没有具体提及联系方式和网址等内容,在重写时已按照要求去除此类信息。
  • 从EarthData下载Sentinel-1A的步骤.pdf
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    本PDF文件详细介绍了如何从EarthData平台下载Sentinel-1A卫星影像的具体步骤和方法,适用于从事遥感数据处理的研究人员。 在EarthData下载Sentinel-1A卫星影像的步骤简单直接,适合INSAR初学者使用。
  • Sentinel-2获取的水体集合
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    本数据集包含由Sentinel-2卫星在全球范围内采集的高分辨率水体遥感图像,旨在支持水资源监测与研究。 Sentinel-2卫星拍摄的水体图像集。每张图片都带有一个黑白掩模,其中白色代表水体,黑色则表示非水区域。这些掩模是通过计算NWDI(归一化水差指数)生成的,该指数通常用于检测和测量卫星图像中的植被,但在本例中使用了更大的阈值来专门识别水体。
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    卫星影像分割是指利用计算机视觉和机器学习技术,将卫星图像中的地物目标自动划分并分类的过程。此方法广泛应用于土地覆盖监测、城市规划及环境研究等领域。 卫星图像分割是遥感图像处理领域中的关键技术之一,它融合了计算机视觉、图像处理及机器学习等多个领域的知识。本段落将深入探讨卫星图像分割的基本概念、应用以及在Python编程环境下的实现方法和技术框架。 一、基本概念 卫星图像分割是指从卫星影像中区分出不同地物或表面特征的过程。这一过程通常包括预处理(如校正和去噪)、特征提取及选择合适的算法进行图像分割等步骤,其目的在于提高图像的可读性和分析能力,以更好地解释地表信息。 二、卫星图像处理流程 1. **图像预处理**:这一步骤涉及几何矫正与辐射校正,以及噪声去除(如应用高斯滤波),目的是提升影像质量以便于后续的详细研究。 2. **特征提取**:从图中抽取有助于分类的信息,例如颜色和纹理等特性,这些信息能够帮助区分不同的地物类型。 3. **分割算法选择**:常用的有阈值分割、区域生长及边缘检测(如Canny方法)、基于聚类的方法(比如K-means)以及深度学习技术(例如卷积神经网络CNN)。每种方法都有其特定的优势和应用场景。 4. **后处理优化**:通过消除孤立像素并进行连通组件标记等操作来改善分割结果的连续性和一致性。 三、Python编程环境 由于具有丰富的库支持,如GDAL/OGR用于地理数据处理以及OpenCV供计算机视觉任务使用,再加上Scikit-image提供的多种图像算法及TensorFlow和PyTorch这些深度学习框架的存在,使得Python成为遥感图像处理的理想选择之一。 四、基于Python的卫星图像分割实现 1. **GDAL/OGR**:负责读取/写入影像文件,并执行几何操作与投影转换。 2. **OpenCV**:可用于进行诸如边缘检测和阈值分割等任务。 3. **Scikit-image**:提供了多种高效的图像分割算法,比如快速阈值、区域生长以及Felzenszwalb-Huttenlocher方法。 4. **TensorFlow和Keras/PyTorch**: 用于构建深度学习模型(如全卷积网络FCN, U-Net等),实现端到端的自动图象分割。 五、卫星图像中的深度学习应用 近年来,随着卷积神经网络(CNN)技术的进步,尤其是在地物识别精度方面取得的重大突破。例如U-Net架构因其轻量级的设计和出色的性能,在遥感领域中被广泛应用。 六、实际应用场景 卫星图像的精确处理在环境保护、城市规划及灾害监测等多个行业有着广泛的应用前景。比如通过分析森林覆盖度的变化来评估环境状况;利用快速识别技术帮助应对自然灾害,并且能够为农业生产提供作物生长状态与产量预估等关键信息。 总结来说,随着深度学习的发展和Python相关库的不断优化和完善,卫星图像分割正变得越来越智能高效,这将极大地促进地球观测领域的科技进步。
  • MATLAB生成建筑图表
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    本项目采用MATLAB软件,旨在开发一套高效的算法和脚本,用于从传感器数据中提取并分析建筑沉降信息,并自动生成直观的监测图表,以便于工程人员进行及时有效的评估与决策。 沉降监测成果表及时间-荷载-沉降量曲线能够直观地反映建筑物的沉降情况,并有助于进行变形分析与预测。提交这些结果是沉降监测过程中的关键环节之一。文中使用MATLAB语言读取平差文件,并结合Microsoft Excel软件自动生成图表,从而提高了工作效率。
  • CNN-Sentinel:Keras解Python中Sentinel-2数据(Minds Mastering系列...)
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    CNN-Sentinel是Minds Mastering系列的一部分,介绍如何使用Keras库在Python环境中解析和分析来自Sentinel-2卫星的多光谱图像数据。 使用TensorFlow.Keras在Python中分析Sentinel-2卫星数据,并基于开放数据集的卫星数据和CNN进行最新的土地利用分类。以下是脚本概述: 01_split_data_to_train_and_validation.py:将完整的数据集分为训练集和验证集。 02_train_rgb_finetuning.py:使用ImageNet上的预训练权重,在RGB数据上对VGG16或DenseNet201模型进行微调。 03_train_rgb_from_scratch.py:从头开始,使用RGB数据训练VGG16或DenseNet201模型。 04_train_ms_finetuning.py:使用ImageNet上的预训练权重,在多光谱数据上对VGG16或DenseNet201进行微调。
  • PS-InSAR技术北京区的速率
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    本研究运用PS-InSAR技术深入探究北京市的地表沉降情况,精确评估不同区域的沉降速率,为城市规划与灾害预防提供科学依据。 地表沉降是城市化进程中的一个重要问题,尤其对于像北京这样人口密集、基础设施众多的大都市而言,其影响不容忽视。PS-InSAR(永久散射体雷达干涉测量法)是一种利用卫星雷达干涉数据来监测地表微小变形的技术,特别适用于长时间尺度的地表缓慢变化的监测。该技术通过识别具有高相干性的地表特征(如建筑物、道路等),构建时间序列,从而分析地表沉降或抬升的速率和模式。 本段落选取了27景ENVISAT降轨雷达干涉数据,对2006年至2010年间北京及周边地区的地表形变场进行了细致的研究。PS-InSAR技术的应用使得研究人员能够精确地识别出7个主要的沉降中心,包括北京的双桥、廊坊、燕郊镇、张喜庄、杨各庄、平谷和沙河镇。其中,双桥和廊坊的沉降速率最为显著,平均沉降速率为-27.19±5.66 mma 和 -24.65±5.14 mma。 这些沉降中心的存在揭示了地下水过度抽取、地下空间开发等因素对地壳稳定性的影响。双桥沉降区的面积最大,约为230平方公里,影响范围从酒仙桥延伸至次渠,并向东扩展到通县,显示出城市化进程中地下水开采对地表结构的严重影响。 另一方面,北京市区的沉降现象得到了一定程度的抑制,年回升速率为10.92±3.24 mma。这可能得益于自20世纪80年代以来实施的地下水回灌措施,旨在防止地面进一步沉降。此外,研究还发现北京北部山区呈现出相对上升趋势,可能是由于区域地质构造活动持续进行的结果。 这一现象表明地质环境的动态变化依然在影响着地表形态,并对地质灾害预警和城市规划具有重要意义。PS-InSAR技术在监测地表沉降方面展现出强大的能力,为评估城市环境风险、制定防灾减灾策略提供了科学依据。未来结合其他遥感技术和地理信息系统,我们可以更全面地了解地表沉降的复杂性,并采取针对性措施以保护城市的基础设施安全和保障居民的生活质量及可持续发展。
  • STK轨道预的研究.doc
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    本研究探讨了运用Satellite Tool Kit(STK)软件对卫星轨道进行精确预测的方法和技术,旨在提升空间任务规划与分析的效率和准确性。 基于STK的卫星轨道预报涉及利用软件工具进行精确的空间任务分析与规划。这种方法能够帮助研究人员预测卫星在未来一段时间内的运行轨迹,从而为地面控制提供重要数据支持。通过详细的轨道计算,可以有效提升航天器操作的安全性和效率。 重写时已确保不包含原文中提及的链接、联系方式等信息,并保持了原意不变。