基于D-InSAR技术和SVR算法的开采沉陷监测与预计

摘要：

针对传统开采沉陷监测和预计方法存在诸多缺陷且两者无法实现集成化的问题,提出了利用合成孔径雷达差分干涉测量技术(D-InSAR)进行开采沉陷监测,并将监测结果与支持向量回归算法(SVR)相结合进行开采沉陷动态预计,最终实现开采沉陷监测与动态预计的一体化.首先利用D-InSAR技术获取开采沉陷的影响范围与发展趋势;然后将监测结果作为SVR算法的训练与学习样本建立预计函数;最后在已建立预计函数的基础上采用滚动预测方法进行开采沉陷动态预计.以陕西省大柳塔矿某工作面为例,采用所提出的方法,使用13景TerraSAR-X雷达影像进行实验研究与分析.结果表明:D-InSAR监测结果能够很好地反映开采沉陷的影响范围与发展趋势,其开采沉陷的最大绝对和相对预计误差分别为19 mm,5.4％.实验结果证明了该方法的可行性.

关键词：开采沉陷、沉陷监测、动态预计、D-InSAR、支持向量回归

所属期刊栏目：43

分类号：P228.6(大地测量学)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973项目2013CB227904;江苏省2013年度普通高校研究生科研创新计划项目CXZ Z13_0936;江苏省基础研究计划自然科学基金青年基金项目BK20130174;江苏高校优势学科建设工程项目SZBF2011-6-B35

在线出版日期：2014-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：880-886