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基于高分辨率时间序列InSAR 数据分析的桥梁形变监测

《基于高分辨率时间序列InSAR 数据分析的桥梁形变监测》是依托武汉大学,由廖明生担任项目负责人的面上项目。

基于高分辨率时间序列InSAR 数据分析的桥梁形变监测基本信息

基于高分辨率时间序列InSAR 数据分析的桥梁形变监测结题摘要

随着社会经济的快速发展,各类桥梁设施井喷式增加,桥梁变形、垮塌等灾害的频繁发生,给桥梁的健康监测和安全评估带来了严峻挑战,桥梁变形监测已成为公共安全、土木工程和对地观测领域日益关注的研究热点。合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)可以大范围快速地提取地物目标的形变信息,具有人力物力成本低、全天候全天时、不影响桥梁正常运营等优势,在桥梁形变监测方面有着巨大的应用潜力。然而,由于现代桥梁结构复杂多样,结构层面的精细化测量给时间序列InSAR技术的应用带来新的挑战。 本项目针对目前时间序列InSAR技术在桥梁安全监测中存在的点目标提取密度和精度低、形变模型单一、形变解译难度大等难点,重点研究从高分辨率时间序列InSAR 数据中准确提取桥梁形变信息的理论和方法。在研究SAR影像中桥梁散射特性的基础上,综合分析桥梁的散射信号类型、结构相干特征、结构语义信息等进行点目标的匹配和筛选,提高结构点目标的识别精度;考虑桥梁结构特征与温度形变的分布规律,突破常规线性形变模型的局限,拓展时间序列相位信号模型;将形变量与温度变化进行建模关联分析,提取并分离桥梁的温度形变,提高桥梁形变测量的精度;基于结构特征和形变分布对桥梁进行形变关键点识别和全桥形变特征提取;基于对桥梁点目标的分类分析,探究桥梁不同结构组件上经验性的形变机理,探究不同类型桥梁的形变特征/机理与其特定结构/材料特性之间的潜在关联,并将提出的时间序列InSAR方法应用于高分辨率TerraSAR-X、Cosmo-SkyMed以及中分辨率Sentinel-1等SAR影像,实现了对不同类型桥梁形变的便捷精细监测。 项目的实施挖掘了时间序列InSAR技术在桥梁结构安全评估方面的应用潜力,可以为桥梁的安全使用和日常养护管理提供科学可靠的决策依据,服务于桥梁形变所带来的一系列重大公共安全保障工作。 2100433B

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基于高分辨率时间序列InSAR 数据分析的桥梁形变监测造价信息

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基于高分辨率时间序列InSAR 数据分析的桥梁形变监测项目摘要

随着社会经济的快速发展,我国兴建的各类桥梁设施井喷式增加,给桥梁的健康监测和安全评估带来了严峻挑战,桥梁变形监测已成为公共安全、土木工程和对地观测领域日益关注的研究热点。雷达干涉测量技术(InSAR)可以大范围快速地提取地物目标的形变信息,在桥梁形变监测方面有着巨大的应用潜力。本项目拟针对时间序列InSAR技术在桥梁稳定性监测中的难点,重点研究从高分辨率时间序列InSAR 数据中提取桥梁形变信息的理论和方法。在研究不同类型桥梁在SAR 和InSAR 数据中散射特性的基础上,将散射特性和时间相干性关联起来分析,拓展时间序列相位信号模型,突破常规方法的局限性,面向不同类型桥梁提出自适应的形变监测方法,应用先进的卫星遥感技术实现对桥梁形变的便捷精细监测。为桥梁安全使用和养护管理提供可靠的决策依据,并为其他基础设施的安全预警提供新的技术途径。

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基于高分辨率时间序列InSAR 数据分析的桥梁形变监测常见问题

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基于高分辨率时间序列InSAR 数据分析的桥梁形变监测文献

基于时间序列分析的桥梁变形监测预报研究 基于时间序列分析的桥梁变形监测预报研究

基于时间序列分析的桥梁变形监测预报研究

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大小:221KB

页数: 3页

时间序列分析方法对短期建筑物变形预报具有较高的模型拟合及预报精度。本文从时间序列预测算法原理出发,阐述了使用此方法对所获得的桥梁变形监测数据进行模式识别、模型建立及预报的过程,并利用MATLAB实现了编程代码。通过对某桥梁变形监测预报的应用表明,该方法实用性较强,可以及早为桥梁变形做出预警,以避免或减少灾害的发生。。

基于基元的高分辨率遥感建筑物提取研究 基于基元的高分辨率遥感建筑物提取研究

基于基元的高分辨率遥感建筑物提取研究

格式:pdf

大小:221KB

页数: 3页

如何自动地从高分辨率遥感影像中提取建筑物等人工目标是高分辨率遥感影像处理与理解领域的一个热点与难点问题,建筑物作为人类改变自然界的标志性地物之一,其各种信息的快速自动提取是地形测图和城市地理数据更新的重要步骤,也是衡量人类活动的主要因素之一。本文提出了影像-基元-目标的影像分析方法,首先对高分辨率遥感影像进行特征提取,通过聚类方法形成不同基元,在此基础上对相应的基元特征进行分析及建筑物模式的匹配,完成建筑物的自动提取过程,相应方法也可以推广到其他目标地物的识别过程。

时间序列种类

(一)绝对数时间序列

1.时期序列:由时期总量指标排列而成的时间序列。

时期序列的主要特点有:

1)序列中的指标数值具有可加性。

2)序列中每个指标数值的大小与其所反映的时期长短有直接联系。

3)序列中每个指标数值通常是通过连续不断登记汇总取得的。

2.时点序列:由时点总量指标排列而成的时间序列

时点序列的主要特点有:

1)序列中的指标数值不具可加性。

2)序列中每个指标数值的大小与其间隔时间的长短没有直接联系。

3)序列中每个指标数值通常是通过定期的一次登记取得的。

(二)相对数时间序列

把一系列同种相对数指标按时间先后顺序排列而成的时间序列叫做相对数时间序列。

(三)平均数时间序列

平均数时间序列是指由一系列同类平均指标按时间先后顺序排列的时间序列。

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时间序列变量特征

非平稳性(nonstationarity,也译作不平稳性,非稳定性):即时间序列变量无法呈现出一个长期趋势并最终趋于一个常数或是一个线性函数。

波动幅度随时间变化(Time-varyingVolatility):即一个时间序列变量的方差随时间的变化而变化这两个特征使得有效分析时间序列变量十分困难。

平稳型时间数列(StationaryTimeSeries)系指一个时间数列其统计特性将不随时间之变化而改变者。

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时间序列预测

时间序列预测主要是以连续性原理作为依据的。连续性原理是指客观事物的发展具有合乎规律的连续性,事物发展是按照它本身固有的规律进行的。在一定条件下,只要规律赖以发生作用的条件不产生质的变化,则事物的基本发展趋势在未来就还会延续下去。

时间序列预测就是利用统计技术与方法,从预测指标的时间序列中找出演变模式,建立数学模型,对预测指标的未来发展趋势做出定量估计。

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