一种基于LiCSBAS-InSAR技术的地表形变监测与预测方法

本发明涉及一种结合LiCSBAS‑InSAR技术和神经网络算法的地面沉降监测与预测方法，公开了一种基于LiCSBAS‑InSAR技术的地表形变监测与预测方法，通过利用LiCSBAS‑InSAR技术和Sentinel‑1卫星数据，获取研究区域地表形变数据，采用GACOS大气校正技术优化数据处理，提高监测数据的准确性和可靠性。同时，本方法为了预测未来的地面沉降趋势，引入了基于遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法改进的CNN模型，并引入影响地面沉降的因素，如坡度与降雨量到预测模型中，通过模型数据集对CNN模型进行训练，调整模型超参数，获取最佳模型。本方法不仅提高了地面沉降监测的效率和精度，还能为灾害预防提供科学的数据支持和决策依据。