PS-InSAR在南昌地表变形监测中的应用研究

利用2014-2018年覆盖南昌市区域范围Sentinel-1A卫星数据,采用PS-InSAR技术对南昌市主要的基础设施建设,如高铁、地铁、隧道、桥梁、高楼等地表形变情况进行计算、趋势分析与及时监测,为区域灾害提供预警与评估,及为地区规划与发展提供决策支持。PS-InSAR技术在地面沉降、自然灾害等地表形变监测方面已得到广泛的应用。就PS-InSAR在南昌地表形变监测的应用进行了探讨,并根据InSAR的特点,指出了InSAR的部分缺陷,给出了InSAR的使用局限以及今后的研究方向。     

基于深度学习的滑坡监测与早期预警方法研究

研究的浅层滑坡成灾机理及成灾模式分析、面向大数据分析的空间多源数据获取及融合、基于深度卷积神经网络模型的滑坡演变过程模拟、滑坡演化的定量评估模型和早期预警系统建设等4个有机部分,构成了一个从理论到方法再到应用的相对完整的技术主线。其中对浅层滑坡成灾机理及成灾模式分析为后三者的提供理论指导,面向大数据分析的空间多源数据获取及融合是基于深度卷积神经网络模型的滑坡演变过程模拟的数据基础,滑坡演化的定量评估模型和早期预警系统建设为技术路线的实现、验证与应用部分。