新汶矿区SBAS-StaMPS地表形变监测分析

针对新汶矿区,采用SBAS-StaMPS方法对2016~2020年48景Sentinel-1A影像进行时序分析,反演了4年的地表形变过程,提取了8个采煤区地表时序沉降量,最大沉降量达180 mm,最大沉降速率为44.49 mm/a,沉降区中心表现出匀速型、阶梯型和加速型三种趋势。结果表明SBASStaMPS方法能够有效应用于多植被覆盖的采矿沉陷区识别与监测,可作为矿区地表形变监测分析的有效手段。

基于GA-SVM的GNSS高程拟合应用研究

在支持向量机GNSS高程拟合应用中,通常采用交叉验证法来寻找训练模型的最优参数,但该方法有可能会陷入局部最优而难以提高模型精度。本研究采用具有全局寻优能力的遗传算法来优化支持向量机的参数,并建立GA-SVM模型对GNSS高程数据进行拟合。通过对比交叉验证表明,GA-SVM在GNSS高程拟合中具有更好的效果,内符合精度和外符合精度均达到毫米级。