米兰体育app下载 在地理空间信息系统中使用干涉合成孔径雷达时间序列分析和人工神经网络评估地面沉降：拉夫桑詹平原案例研究

引用

Bagheri M、Dehghani M、Esmaeily A 和 Akbari V (2019) 在地理空间信息系统中使用干涉合成孔径雷达时间序列分析和人工神经网络评估地面沉降：拉夫桑詹平原案例研究。应用遥感杂志，13（04），第。 1.https://doi.org/10.1117/1.jrs.13.044530

摘要
地下水开采导致的地面沉降是世界范围内广泛发生的现象。由于各地区含水层不同构成因素之间复杂的相互作用，数值法和有限元法等传统方法在地面沉降评估中存在局限性。我们利用人工神经网络（ANN）结合干涉合成孔径雷达（InSAR）和地理空间信息系统，应用含水层系统的地质和水文地质信息，制作了地下水引起的沉降图。神经网络的主要问题是为训练步骤提供真实数据集。因此，利用InSAR时间序列分析方法估算了作为网络输出的沉降率。这项研究表明，ANN 方法能够了解地面沉降的机制，并且可以作为 InSAR 方法的补充，利用有效的参数和可获取的数据（例如地下水位数据）来估计地面沉降，特别是在那些无法使用 InSAR 测量沉降的地区。然而，敏感性分析结果表明，平均地下水埋深和地下水位下降是影响研究区沉降的最有效因素。

关键字
干涉式合成孔径雷达；神经元；人工神经网络；时间序列分析；数据建模；神经网络；地质学

期刊
应用遥感杂志：第 13 卷，第 04 期