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研究了GPS干涉反射技术GPS-IR(GPS-Interferometric Reflectometry);在利用GPS卫星SNR信号进行积雪深度探测的基础上构建了支持向量机SVM(Support Vector Machine)辅助的GPS SNR雪深时间序列反演模型;对积雪深度进行时间序列预报和与传统GPS-IR积雪探测模型进行精度对比分析。实验结果显示,相比传统GPS-IR雪深反演模型,SVM辅助的GPS SNR雪深时间序列反演模型的雪深预报结果的精度更高,也更符合实测雪深的变化趋势,可为地面积雪雪深反演提供新方法。 相似文献
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为了更好地监测和掌握深圳填海区地铁工程结束后地铁沿线的地面沉降情况,该文利用TS-InSAR技术和20景2017年8月15日—2019年3月14日的Sentinel-1A SAR数据,借助POD精密定轨星历和ASTER GDEM V2分别去除轨道误差和地形相位,反演了深圳填海区2017—2019年地表沉降时间序列,并在此基础上重点分析了填海区地铁沿线地面沉降的时空演变规律以及地面沉降成因。结果显示,填海区各地铁沿线的地面沉降特征较为明显,最大沉降速率为-17.52 mm/a。其中,宝安中心、前海湾、深圳湾区段地铁沿线的地面沉降趋势较为严重,其地面沉降呈现逐渐增强和扩散趋势。 相似文献
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