摘要
基于InSAR技术和小波分析的库区滑坡形变预测方法,包括以下步骤:步骤S1.收集库区影像数据集;步骤S2.收集相同时间区间内的库水位和库区降雨数据;步骤S3.将步骤S1处理获得每期累积形变量;步骤S4.使用最小二乘法拟合,步骤S6.使用连续小波变换分析位移、库水位、降雨序列的周期性;步骤S7.使用交叉小波变换和小波相干性提取形变点位移的滞后性;步骤S8.将数据带入XGBoost模型进行训练,得到滑坡预测模型;利用滑坡预测模型进行滑坡预测。本发明所述基于InSAR技术和小波分析的库区滑坡形变预测方法,利用小波分析和XGBoost模型结合,充分利用库区滑坡特性,能够显著提高库区滑坡位移预测精度。
技术关键词
滑坡形变预测方法
滑坡预测模型
连续小波变换分析
灰色关联度
XGBoost模型
相干性
序列
干涉合成孔径雷达
数据
地表覆盖变化
滑坡位移预测
影像
变量
滞后特征
误差
参数
周期性
滤波
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