基于MT-InSAR和灰色预测模型的金属矿区地表变形研究

对于矿区地表变形测量,传统方法存在成本高、很难反映地表大面积变形信息和时空演化特征等缺点。基于此,以大红山铁矿为例,采用Sentinel-1A卫星数据,利用SBAS-InSAR对数据进行处理,建立了灰色预测模型,并对模型精度进行了验证,结果表明：由地面观测点获取的实测三向位移经归一化后得到的位移与InSAR取得的LOS向位移相对误差在15%以内,表明时间序列InSAR在观测精度上是可靠的;矿区内存在4个发育成熟的沉降集中带和2个局部沉降区域;InSAR监测值和水准测量值有较好的一致性,监测相对误差和预测相对误差均在12%以内。     

长株潭城市群2015年～2018年气溶胶光学厚度时间序列分析

在近年来城市群一体化、人口聚集和城市开发与扩张的驱动下,长株潭城市群能源加剧消耗,环境问题也日渐突出.本文基于MODIS遥感数据分析长株潭城市群2015年～2018年气溶胶光学厚度的时空变化特征,并在此基础上利用差分自回归移动平均模型(简称ARIMA),对研究区域气溶胶变化趋势进行短期预测.研究表明:①长株潭城市群气溶...