| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.1 D-InSAR技术的发展 | 第14-16页 |
| 1.2.2 D-InSAR技术在矿区沉降监测的应用现状 | 第16页 |
| 1.3 研究目的 | 第16-17页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 D-InSAR技术的基本理论 | 第19-45页 |
| 2.1 InSAR技术 | 第19-22页 |
| 2.1.1 InSAR技术基本原理 | 第19-21页 |
| 2.1.2 InSAR提取DEM数据处理流程 | 第21-22页 |
| 2.2 D-InSAR技术 | 第22-24页 |
| 2.2.1 D-InSAR技术基本原理 | 第22-23页 |
| 2.2.2 D-InSAR监测方法 | 第23-24页 |
| 2.3 影响监测精度的因素 | 第24-32页 |
| 2.3.1 InSAR平地相位去除算法和对DEM精度影响分析 | 第28页 |
| 2.3.2 基于轨道数据算法 | 第28-29页 |
| 2.3.3 基于干涉频谱算法 | 第29-30页 |
| 2.3.4 基于轨道参数算法的误差源分析 | 第30-31页 |
| 2.3.5 基于干涉频谱算法的误差源分析 | 第31-32页 |
| 2.4 D-InSAR技术数据处理实现过程 | 第32-33页 |
| 2.4.1 实验数据与处理软件 | 第32页 |
| 2.4.2 ALOS-PALSAR卫星数据介绍 | 第32-33页 |
| 2.4.3 SRTM DEM | 第33页 |
| 2.4.4 处理软件介绍 | 第33页 |
| 2.5 D-InSAR二轨差分技术的处理流程 | 第33-39页 |
| 2.6 实例数据分析 | 第39-43页 |
| 2.6.1 干涉对的选择 | 第39-42页 |
| 2.6.2 差分干涉图的生成及滤波 | 第42-43页 |
| 2.6.3 相位解缠以及沉降图的生成 | 第43页 |
| 2.7 本章小结 | 第43-45页 |
| 第3章 基于SBAS技术的矿区地表沉降监测实例 | 第45-61页 |
| 3.1 引言 | 第45页 |
| 3.2 小基线集(SBAS)技术原理 | 第45-48页 |
| 3.2.1 最小二乘方法(LS) | 第45-47页 |
| 3.2.2 奇异值分解(SVD) | 第47页 |
| 3.2.3 线性形变速率和高程误差的的提取 | 第47-48页 |
| 3.3 实验研究 | 第48-55页 |
| 3.3.1 研究区域概况 | 第48-49页 |
| 3.3.2 数据选择 | 第49-50页 |
| 3.3.3 数据预处理 | 第50-52页 |
| 3.3.4 高相干点的选择 | 第52-53页 |
| 3.3.5 时间序列沉降图的生成 | 第53-55页 |
| 3.4 结果分析 | 第55-60页 |
| 3.5 本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 基于半参数优化灰色模型的矿区沉降预测分析 | 第61-73页 |
| 4.1 引言 | 第61页 |
| 4.2 半参数GM（1,1）模型 | 第61-64页 |
| 4.2.1 GM（1,1）模型 | 第61-62页 |
| 4.2.2 补偿最小二乘准则GM（1,1）模型 | 第62-63页 |
| 4.2.3 正则矩阵的选取 | 第63页 |
| 4.2.4 平滑因子选取 | 第63-64页 |
| 4.3 实验分析 | 第64-71页 |
| 4.3.1 GM(1,1)模型拟合实验 | 第65-67页 |
| 4.3.2 半参数优化GM(1，1)模型拟合实验 | 第67-68页 |
| 4.3.3 拟合精度分析 | 第68-69页 |
| 4.3.4 半参数优化GM（1,1）模型预测 | 第69-71页 |
| 4.4 本章小结 | 第71-73页 |
| 第5章 结论与展望 | 第73-75页 |
| 5.1 结论 | 第73页 |
| 5.2 展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |