基于時序InSAR技術和改進的SVR算法的礦區(qū)形變監(jiān)測與預測

基于時序InSAR技術和改進的SVR算法的礦區(qū)形變監(jiān)測與預測

摘要：

礦區(qū)形變的監(jiān)測與預測對于礦區(qū)的安全管理和經濟效益具有重要意義。傳統(tǒng)的監(jiān)測方法受制于精度和時間分辨率等問題。然而，隨著遙感技術的發(fā)展，基于時序InSAR技術成為一種有效的礦區(qū)形變監(jiān)測手段。本文提出了一種基于時序InSAR技術和改進的支持向量回歸（SVR）算法的礦區(qū)形變監(jiān)測與預測方法。該方法通過獲取時序InSAR數(shù)據，利用SVR算法對礦區(qū)形變進行建模和預測。實驗結果表明，該方法能夠準確地監(jiān)測和預測礦區(qū)形變，具有較高的可行性和可靠性。

1.引言

礦區(qū)形變監(jiān)測與預測是保障礦區(qū)安全和高效經營的重要環(huán)節(jié)。傳統(tǒng)的監(jiān)測方法主要采用地面測量技術，但由于受限于地面點的分布和監(jiān)測頻率等問題，無法全面、及時地獲取礦區(qū)形變信息。隨著遙感技術的不斷發(fā)展，時序InSAR技術成為一種有效的礦區(qū)形變監(jiān)測手段。

2.時序InSAR技術原理

時序InSAR技術是通過利用遙感衛(wèi)星對礦區(qū)進行多次觀測，通過數(shù)據處理和分析得到礦區(qū)形變信息的技術。其原理是利用衛(wèi)星發(fā)射的雷達波束對地面進行掃描，通過分析衛(wèi)星接收到的回波信號特征，可以獲取地表的形變信息。

3.SVR算法原理及改進

支持向量回歸（SVR）算法是一種常用的非線性回歸方法。它通過將訓練數(shù)據映射到高維特征空間，構建一個最優(yōu)的超平面，從而實現(xiàn)對輸出值的預測。為了改進SVR算法的性能，本文采用了改進的SVR算法，該算法在樣本選擇、核函數(shù)和參數(shù)選擇等方面進行了優(yōu)化。

4.礦區(qū)形變監(jiān)測與預測方法

本文提出的礦區(qū)形變監(jiān)測與預測方法主要包括以下幾個步驟：

（1）獲取時序InSAR數(shù)據：通過衛(wèi)星遙感技術獲取礦區(qū)多次觀測的InSAR數(shù)據。

（2）數(shù)據預處理：對獲取的InSAR數(shù)據進行去噪、配準和過采樣等預處理操作，以提高數(shù)據質量和空間分辨率。

（3）特征提?。簭念A處理后的InSAR數(shù)據中提取特征，如形變速率、形變幅值等。

（4）構建SVR模型：利用提取的特征和相應的形變觀測數(shù)據構建SVR模型。

（5）模型訓練和預測：通過對SVR模型進行訓練，得到模型參數(shù)，并利用該模型對未來的礦區(qū)形變進行預測。

5.實驗與結果分析

本文在某礦區(qū)進行了實驗驗證，獲取了礦區(qū)的時序InSAR數(shù)據，并采用改進的SVR算法進行建模和預測。實驗結果表明，該方法能夠準確地監(jiān)測和預測礦區(qū)的形變，與實際觀測數(shù)據的擬合度較高。同時，該方法具有一定的實用性和適應性，可應用于礦區(qū)的形變監(jiān)測與預測。

6.結論

本文提出了一種方法。實驗結果表明，該方法能夠準確地監(jiān)測和預測礦區(qū)形變，具有較高的可行性和可靠性。未來可進一步完善該方法，并結合其他監(jiān)測手段，提高礦區(qū)形變監(jiān)測和預測的精度和效率綜上所述，本文提出了一種方法。通過獲取時序InSAR數(shù)據并進行數(shù)據預處理和特征提取，構建SVR模型進行訓練和預測，實驗結果表明該方法能夠準確地監(jiān)測和預測礦區(qū)形變。該方法具有較高的可行性和可靠性，并