基于时序SAR监测城市动态变化
基于时序InSAR德钦县地表形变监测与潜在滑坡识别
第20卷 第12期 中 国 水 运 Vol.20 No.12 2020年 12月 China Water Transport December 2020收稿日期：2020-11-01作者简介：施友丽（1995-），女，昆明理工大学国土资源工程学院，研究生，研究方向为InSAR 在地质灾害中应用。
通讯作者：李素敏（1977-），女，昆明理工大学国土资源工程学院，博士，研究生导师，研究方向为高原山区InSAR数据处理及应用。
基于时序InSAR 德钦县地表形变监测与潜在滑坡识别施友丽1，李素敏1，2，3*，苏帅星1（1.昆明理工大学 国土资源工程学院，云南 昆明 650093；2.云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心，云南昆明 650093；3.中国有色金属工业协会智慧矿山地理空间信息集成创新重点实验室，云南 昆明650093）摘 要：潜在滑坡监测与识别是滑坡灾害危险性评估及防灾减灾的重要手段，具有重要的理论和实际意义。
此外，滑坡的时空特征演化过程也尤为关键。
本文融合永久散射体干涉技术（PS-InSAR）和小基线集干涉测量技术（SBAS-InSAR）对覆盖德钦县及周边区域的降轨SAR 影像进行干涉处理，获得覆盖德钦县城周边286km 2范围地表形变结果，结合光学影像在该区域内识别出15个潜在滑坡，其中6个是已知滑坡，新增9个不稳定斜坡，滑坡识别结果与实地勘察结果具有高度一致性；对贡水滑坡进行时间序列分析，在监测期，该滑坡体下部治理区趋于稳定，治理效果较好，滑坡体上部坡体沉降值不断增加，需要加强监测，做好防御工作。
关键词：德钦县；时序InSAR；滑坡识别；时空特征及演化规律中图分类号：P954 文献标识码：A 文章编号：1006-7973（2020）12-0136-03一、引言滑坡是我国常见的地质灾害，占灾害总量的70%以上。
近年来，随着全球气候变化及不合理的人为活动，加剧了滑坡灾害发生，严重威胁灾害发生地的人民生命和财产安全。
时序insar原理
时序insar原理
时序InSAR（Interferometric Synthetic Aperture Radar）
是一种利用合成孔径雷达（SAR）数据进行地表形变监测的技术。
它
的原理基于干涉测量，通过比较两个或多个SAR观测时刻获取的雷
达干涉图，可以测量地表在垂直于卫星飞行方向上的形变。
时序InSAR的原理包括以下几个关键步骤：
1. SAR数据获取，首先，需要获取两个或多个不同时刻的SAR
数据。
这些数据可以来自同一卫星的不同轨道，或者来自不同卫星
的重叠区域。
这些数据包含了地面的雷达反射强度和相位信息。
2. 干涉图生成，对于每一对SAR数据，都可以生成一幅干涉图，其中包含了两个不同时刻的SAR观测时刻的相位差信息。
这个相位
差与地表的形变以及卫星飞行路径的几何效应有关。
3. 形变测量，通过分析干涉图的相位信息，可以推导出地表在
垂直于卫星飞行方向上的形变信息。
这些形变可以是由地质活动、
地下水抽取、地表沉降等因素引起的。
4. 时序分析，将多个时刻的形变信息进行时序分析，可以得到地表形变随时间的变化规律，从而揭示地表的动态变化过程。
时序InSAR技术在地质灾害监测、城市沉降监测、地下水抽取影响评估等领域有着广泛的应用。
通过时序InSAR技术，可以实现对地表形变的高精度监测和分析，为地质灾害风险评估和资源环境管理提供重要的支持。
单极化SAR影像变化检测方法
虚警率指的是将未发生变化的 像素误判为变化的像素的比例 ，而漏警率则是将实际发生变 化的像素漏判为未变化的像素 的比例。这两个指标用于衡量 方法的稳健性和敏感性。
变化检测方法的运行时间在实 际应用中也是一个需要考虑的 因素。我们对所提出的方法和 基准方法的运行时间进行了比 较，以评估其效率。
结果展示与分析
SAR影像中的噪声（如斑点噪声）对变化检测产生干扰，可能导致误检 或漏检。
03
地表复杂性和动态性
地表特征复杂多变，如城市区域的建筑密度、植被区域的生物量变化等
，对SAR影像变化检测算法提出更高要求。
02
单极化SAR影像预处理
辐射定标
消除系统误差
辐射定标的目的是消除传感器本身产生的系统误差，确保数据的准确性和可靠性 。
实验设置
我们采用了两种常用的变化检测方法作为基 准方法，分别是基于像素的方法和基于对象 的方法。为了验证我们所提出的方法的有效 性，我们将它与这两种基准方法进行了比较 。实验中的参数设置均根据相应方法的建议 进行调整，以确保公平的比较。
评价标准
准确率
虚警率和漏警率
运行时间
准确率是衡量变化检测结果与 真实变化之间一致性的重要指 标。我们计算了整体准确率以 及各类变化的准确率，以全面 评估方法的性能。
特征提取总结：特征提取是单极化 SAR影像变化检测中的关键环节，它 能够提取出影像中的关键信息，并降 低数据的维度。在本文中，我们介绍 了多种常用的特征提取方法，包括纹 理特征、形状特征和统计特征等，并 探讨了它们在变化检测中的应用。通 过这些方法，我们能够更高效地表示 和比较不同时相的SAR影像，进而检 测出地表的变化。
建立物理模型
通过辐射定标，可以建立SAR影像像素值与地物后向散射系数之间的物理模型， 为后续的变化检测提供可定量的依据。
SAR数据介绍范文
SAR数据介绍范文合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）是一种主动传感器技术，利用雷达原理来观测地面、海洋或其他目标的技术手段。
相比于光学或红外传感器，SAR技术在夜间和云雾天气下观测的能力更强，并且具有较高的分辨率和穿透能力。
在本文中，将对SAR数据的概念、特点、应用以及数据处理方法进行介绍。
SAR数据是通过合成孔径雷达观测目标后得到的原始数据。
SAR系统通过将多个雷达波束沿航迹方向合成，模拟一个大孔径雷达，从而获得高分辨率的成像能力。
SAR数据的特点是具有波束合成、多源观测、观测遥感等多种技术手段，能够实现全天候、全天时、全地域的无死角观测，并且可以提供多项地理信息。
SAR数据在地理信息领域有着广泛的应用。
首先，SAR数据广泛应用于地表覆盖分类与检测。
由于SAR传感器的波长较长，可以穿透植被，因此在植被覆盖较高或多云的区域中也可以进行有效的地表分类与检测。
其次，SAR数据还可以用于地形测量与高程提取。
SAR通过测量地表与传感器之间的距离来获取地形信息，可以精确地提取地表高程。
此外，SAR数据还可以用于水资源与冰雪监测、城市变化检测、海洋环境监测等领域。
SAR数据处理是将原始SAR数据转化为可供分析和应用的地理信息的过程。
SAR数据处理包括数据校正、数据配准、数据过滤、数据分析等步骤。
首先，数据校正是将原始SAR数据进行辐射校正、几何校正、常规校正等，以消除数据中的噪声和变形。
其次，数据配准是将不同时间或不同波长的SAR数据进行配准，以建立时间序列或多源数据的一致性。
然后，数据过滤是通过滤波或去噪的方式去除原始数据中的杂波和噪声。
最后，数据分析是利用处理后的SAR数据进行特征提取、分类分析或监测分析，以得到有用的地理信息。
在SAR数据处理中，还有一些常用的技术和方法。
首先，极化散射是利用不同极化条件下目标的散射特性进行分类与检测的方法。
极化散射可以通过SAR数据的幅度和相位的变化来获得。
SAR图像变化检测
城市扩张监测
通过对比不同时期的SAR图像， 监测城市扩张的区域和速度，为 城市规划和建设提供决策依据。
建筑物变化检测
利用SAR图像变化检测技术，快 速准确地识别建筑物的新建、拆 除或改建，有助于城市管理部门
及时了解城市更新情况。
土地利用变化分析
通过对SAR图像的变化进行监测 和分析，研究土地利用类型的改 变，如农业用地转变为城市用地 等，有助于规划合理的土地利用
可靠性高
SAR图像不易受光学图像的干 扰，如阴影、反光等，因此在 地物识别和变化检测中具有较 高的可靠性。
安全性高
SAR图像的获取通常采用无人 机或卫星平台，相较于传统的 光学成像方式更为安全和便捷
。
SAR图像的应用领域
01
02
03
04
军事侦察
SAR图像在军事侦察领域具有 广泛应用，可用于目标识别、
SAR图像变化检测
目 录
• SAR图像概述 • SAR图像变化检测算法 • SAR图像变化检测应用 • SAR图像变化检测面临的挑战 • SAR图像变化检测的未来展望
01 SAR图像概述
SAR图像的特点
高分辨率
SAR图像具有高分辨率特性， 能够提供丰富的地物细节信息
。
穿透性强
SAR图像能够穿透云层和阴影 区域，不受光照条件限制，具 有全天候成像能力。
03
高频SAR图像的处理和传输也面临一些挑战，如数据量庞 大、处理复杂度高、实时性要求高等。因此，需要进一步 发展高效的数据处理技术和传输方案，以满足高频SAR图 像变化检测的需求。
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阴影和遮挡问题
阴影区域
由于地形遮挡和太阳角度的影响，SAR图像中可能会出现阴影区 域，这些区域可能隐藏了重要的变化信息。
SAR数据介绍范文
SAR数据介绍范文Synthetic Aperture Radar (SAR), 合成孔径雷达，是一种主动传感器技术，用于通过雷达信号获取地球表面的图像数据。
与光学遥感技术相比，SAR具有独特的优势和适应性，在地质勘探、环境监测、军事目标探测等领域具有广泛的应用。
SAR通过发射和接收雷达脉冲来捕获地表的信息。
它的工作原理是通过将雷达天线朝向地表发射连续的脉冲，并通过记录脉冲返回的时间和强度来测量地表的特征。
这些数据被整合在一起形成图像，可以展示出地表的地形、形貌、变化等信息。
与其他遥感技术相比，SAR有几个独特的特点。
首先，它能够独立于夜晚、云层和大气干扰，因为雷达信号可以穿透这些障碍物。
其次，SAR可以提供高分辨率的图像，在地表特征识别和监测中有巨大的优势。
此外，SAR还可以提供短时间间隔内的重复观测，这对于监测地表变化非常重要。
SAR数据有两种不同的获取方式：用航天器获取的遥感数据称为星载SAR数据，而用飞机或无人机获取的数据则被称为航空SAR数据。
星载SAR数据具有广覆盖区域和高重复观测能力的优势，适用于全球尺度的应用。
航空SAR数据具有较高的分辨率和更灵活的任务规划能力，适用于局部区域的高精度应用。
SAR数据的处理需要使用一系列的算法和技术。
首先，几何校正是必要的，它可以将SAR图像纠正为地球表面上的真实位置。
然后，辐射校正是为了消除图像上的辐射斑点和斑纹，提高图像质量。
局部改正主要用于去除SAR图像中的噪声。
此外，SAR数据还需要进行图像配准、过滤和分类等处理，以提取出地表特征的信息。
SAR数据在许多应用领域具有广泛的应用。
在地质勘探方面，SAR数据可以用于矿产资源勘探、地震监测和地质构造分析等。
在环境监测方面，它可以用于冰雪覆盖监测、海洋表面风场分析和地表变化监测等。
在军事目标探测方面，SAR数据可以用于目标检测、目标识别和目标跟踪等。
此外，SAR数据还可以在城市规划、农业管理和灾害监测等领域发挥作用。
InSAR时间序列分析技术在西安地表形变监测的应用
InSAR时间序列分析技术在西安地表形变监测的应用尚军;王宏宇【摘要】差分干涉测量技术（D-InSAR）是近年发展起来的新型空间对地观测技术，具有全天候、全天时、大范围地表形变监测优点，但由于受到时空失相干和大气延迟的影响，形变监测精度受到了很大的制约。
近年发展起来的InSAR时间序列分析技术，将多景SAR影像数据融合在一起，利用时间序列分析提取监测区域监测期内的时间序列形变信息，间接消除或削弱了时空失相干和大气延迟对形变结果的影响，具有良好的应用前景。
本试验利用InSAR时间序列分析技术获取了西安市三环以内主城区2007年1月至2011年2月间的高精度地表形变成果。
【期刊名称】《测绘技术装备》【年(卷),期】2016(000)003【总页数】3页(P65-66,11)【关键词】合成孔径;雷达;干涉测量;时间序列;分析;地表形变【作者】尚军;王宏宇【作者单位】国家测绘地理信息局第一大地测量队陕西西安 710054;国家测绘地理信息局第一大地测量队陕西西安 710054【正文语种】中文西安市地面沉降灾害较为严重，且有进一步加剧的趋势。
地面沉降地质灾害导致地面及地下建筑物，尤其是地下铺设的管线设施受到严重威胁。
差分合成孔径雷达干涉测量技术(Differential synthetic aperture radar interferometry，D-InSAR)技术具有全天时、全天候、大范围等地表形变监测特点，但是时空失相干和大气延迟效应两大瓶颈问题制约了该技术的实际应用。
InSAR时间序列分析技术将多幅SAR影像融合配准在一起，利用时间序列分析技术获取监测区域时间序列形变信息，有效克服了时空失相干，消除或大大削弱大气延迟的影响，同时还提高了基线精化的精度，剔除了高程异常对形变成果的影响，大大提高了形变成果的精度和可靠性。
InSAR时间序列分析数据处理在进行SAR影像配准、干涉图像生成、相位解缠、基线精化等过程后，利用差分干涉处理生成的多幅干涉影像，提取分离DEM高程误差、大气延迟和时间序列形变成果，加入大气模型的InSAR时间序列流程图如图1所示。
基于时间序列分析的环境监测与预测
基于时间序列分析的环境监测与预测随着现代化进程的不断推进，环境问题成为了人们越来越关注的话题。
环境监测作为环保工作的重要组成部分，对于保护人类和自然界的健康发挥着重要作用。
然而，传统的环境监测方式往往存在着诸多不足，例如监测点覆盖范围有限、监测指标单一、数据分析方法落后等。
因此，如何通过新兴技术手段提升环境监测的精准度、智能度和便捷度，成为了环保行业急需解决的问题。
时间序列分析（Time series analysis）作为数据科学领域中的一种研究方法，可以用于描述和预测随时间而变化的现象。
在环境监测领域，时间序列分析可以从多个方面帮助环保行业做好监测与预测工作。
首先，在环境监测中，时间序列分析可以实现更加全面、严密的监测。
通过建立相应的监测系统，可以采集到大量的环境数据，以时间作为自变量，精细化地研究各个环境因素对环境质量的影响，如大气污染、水体变化等。
进而，根据时间序列数据，可以得出环境质量变化的趋势和规律。
这样不仅可以增加监测点的分布和监测指标的多样性，而且也可以对环境问题进行更为准确、及时的描述和反馈，以便更好的指导环保行业制定相关政策和决策。
其次，时间序列分析可以支持环境预测。
通过对监测数据进行分析和处理，可以建立相应的预测模型，并基于这些模型对未来的环境质量进行全面的预测和评估。
相比于单纯的数据分析，时间序列预测将重点关注下一个时间段的环境变化，并根据历史数据来估计未来可能的变动趋势。
在意外事件、突发事件或长期规划等方面有着重要的应用价值。
最后，时间序列分析还可以支持环境决策。
通过对监测数据进行分析和处理，可以更准确地了解环境质量变化的规律和趋势，并从多个方面对影响和原因进行分析，找出环保行业改进和优化的方向。
同时，可以通过建立环境质量模型评估不同方案的影响，以便制定出更加科学、合理的决策。
总之，利用时间序列分析的方法，可以从多个方面帮助环保行业进行更加精准化、智能化的环境监测和预测工作，让环境治理工作更具科学性和有效性。
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分类号密级中国地质大学（北京）本科毕业论文题目基于时序SAR监测城市动态变化英文题目Monitoring The Dynamic Change ofCity Base on Time-series SAR学生姓名张达院（系）土地科学技术学院专业测绘工程学号1012122213指导教师杨红磊职称副教授2016 年05 月中国地质大学（北京）本科毕业设计（论文）原创性声明和使用授权的说明设计（论文）题目学院专业班级学号姓名指导教师原创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中国地质大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。
与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。
学生签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解中国地质大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。
□公开□保密（____年）(保密的论文在解密后应遵守此规定)学生签名：导师签名：日期：中国地质大学（北京）本科毕业设计（论文）任务书学生姓名张达班级10121211 专业测绘工程导师姓名杨红磊职称副教授单位中国地质大学（北京）毕业设计（论基于时序SAR监测城市动态变化文）题目毕业设计（论文）主要内容和要求：主要内容：课题基于时序SAR的技术，对城市动态变化监测进行研究。
对技术的现状进行了解，学习时序SAR的原理、方法，学习相关软件操作。
以北京地区近13年的遥感影像为例，匹配各点的遥感信号，并计算出相邻年份遥感信号强度的比值，获得北京市土地利用变化图。
要求：（1）对时序SAR技术进行深入调研与分析，要有充分的文献资料收集，在有深入分析问题的基础上，提出切实、可行、独到的策略，有一定的理论依据与相应的实例分析。
（2）思路要清楚，对相关概念理解正确，要抓住主要问题，有独立见解，结论恰如其分。
观点新颖，论据充分，论述详尽，分析深入，逻辑严密，结构严谨。
（3）毕业论文应依据充分，查阅参考文献应在10篇以上，至少有2篇外文文献，提出方法可行、合理，并有所创新。
（4）注意论文整体内容协调，前后观点一致，摘要与正文、目录与内容一致。
（5）要按照有关论文管理制度、格式及要求进行撰写，并提交相关文件和资料。
（6）严格按照论文写作计划进行，在不同阶段分别撰写有关文件。
毕业设计（论文）主要参考资料：[1]吴文娟. 矿区SAR干涉图滤波方法研究[D]. 中国矿业大学, 2014.[2]王哲. 应用InSAR时序分析方法对大同地区的形变监测研究[D]. 长安大学, 2013.[3]Gernhardt S, Bamler R. Deformation monitoring of single buildings using meter-resolution SAR data inPSI[J]. Isprs Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 2012, 73(9):68-79.[4]师红云. 基于时序雷达干涉测量的高速铁路区域沉降变形监测研究[D]. 北京交通大学, 2013.[5]祝传广, 范洪冬, 邓喀中,等. 利用时序InSAR技术反演塘沽地区沉降历史[J]. 武汉大学学报:信息科学版, 2014, 39(2):248-252.[6]何平. 时序InSAR的误差分析及应用研究[D]. 武汉大学, 2014.[7]屈春燕, 单新建, 张国宏,等. 时序InSAR断层活动性观测研究进展及若干问题探讨[J]. 地震地质,2014, 36(3):731-748.[8]Kim J W, Lu Z, Jia Y, et al. Ground subsidence in Tucson, Arizona, monitored by time-series analysis usingmulti-sensor InSAR datasets from 1993 to 2011[J]. Isprs Journal of Photogrammetry & Remote Sensing,2015, 107:126-141.[9]李永生, 张景发, 李振洪,等. 时序InSAR离散相干点相位解缠误差检查与校正方法研究[J]. 武汉大学学报:信息科学版, 2014, 39(10):1199-1203.[10]张静. InSAR时序监测及应用中的质量控制研究[D]. 长安大学, 2014.[11]Fernández D. Urban monitoring using multi-temporal SAR and multi-spectral data[J]. Pattern RecognitionLetters, 2006, 27(4):234-243.[12]赵峰, 汪云甲, 闫世勇. 时序InSAR技术地表沉降监测结果可靠性及沉降梯度分析[J]. 遥感技术与应用, 2015, 30(5):969-979.[13]Ishitsuka K, Tsuji T, Matsuoka T, et al. Heterogeneous surface displacement pattern at the Hatchobarugeothermal field inferred from SAR interferometry time-series[J]. International Journal of Applied Earth Observation & Geoinformation, 2016, 44:95-103.[14]杨红磊, 彭军还, 崔洪曜. GB-InSAR监测大型露天矿边坡形变[J]. 地球物理学进展, 2012,27(4):1804-1811.[15]李海铭. 基于D-InSAR的露天矿边坡位移监测研究[D]. 辽宁科技大学, 2013.[16]杨红磊.杨红磊, 彭军还, 李淑慧,等. 基于对数-主成分变换的EM算法用于遥感影像分类[J]. 测绘学报, 2010, 39(4):378-382.[17]杨红磊, 彭军还. 基于DInSAR和MAI技术揭示地震三维形变场[J]. 地球物理学进展, 2014,29(6):2580-2586.[18]杨红磊. EM算法研究及其遥感分类应用[D]. 中国地质大学(北京), 2009.[19]张晓娟, 王宇, 李旭峰,等. InSAR技术在采煤塌陷区地表形变监测中的应用研究[J]. 河北遥感,2014(4):7-10.[20]范洪冬, 邓喀中, 祝传广,等. 基于时序SAR技术的采空区上方高速公路变形监测及预测方法[J].煤炭学报, 2012, 37(11):1841-1846.[21]范洪冬, 邓喀中, 薛继群,等. 利用时序SAR影像集监测开采沉陷的试验研究[J]. 煤矿安全, 2011, 42(2):15-18.[22]盛耀彬. 基于时序SAR影像的地下资源开采导致的地表形变监测方法与应用[D]. 中国矿业大学,2011.[23]张诗玉, 谭继强, 史红岭. 基于时序SAR影像的城市地面沉降速率获取研究[J]. 测绘与空间地理信息, 2014(12):11-13.毕业设计（论文）应完成的主要工作：收集相关文献、参考资料进行理论学习，准备开题报告。
进一步收集资料，撰写外文翻译并撰写文献综述。
利用近13年的北京市遥感影像进行研究，在相关软件中把相邻年份的遥感影像进行匹配，并计算各个点的遥感信号强度比值，并判断各个点的土地利用是否变化。
获得北京市部分区域的土地利用变化图。
进行总结，分析出这种方法的利弊、改进方向等。
进行毕业论文的撰写，归纳出论文研究思路，总结出研究方法。
毕业设计（论文）进度安排：序号毕业设计（论文）各阶段内容时间安排备注1 收集文献、参考资料进行理论学习，准备开题报告2015.12.27--2016.1.152 进一步收集资料，撰写外文翻译并撰写文献综述2016.1.16--2016.2.13 影像匹配，计算信号强度比值，判断各点的改变2016.2.2--2016.4.14 获得北京市部分区域的土地利用变化图2016.4.2--2016.4.155 进行总结，分析出这种方法的利弊、改进方向等2016.4.16--2016.5.16 撰写论文，归纳论文研究思路，总结研究方法2016.5.2--2016.5.157 修改毕业论文，准备论文答辩，资料归档2016.5.6--2016.5.30课题信息：课题性质：设计论文课题来源：教学科研生产其它发出任务书日期：指导教师签名：年月日教研室意见：教研室主任签名：年月日学生签名：摘要图像变化检测技术旨在检测不同时间段的同一场景所获取的两幅或两幅以上的图像进行分析比较，获取其中的变化信息。
SAR(合成孔径雷达)具有全天候、全天时的特点，可方便地获得同一地区不同时间段的图像。
于是SAR图像变化检测是它的一个重要应用领域。
对人类社会来言，城市是极为重要的。
截止到2001年，大约50%的人口生活在城市，这一数字随着发展中国家的发展还在不断上升。
因此，利用SAR影像进行城市动态监测是十分必要的。
地表形变监测是SAR技术最成功，也是最能体现其优势的应用领域。
该技术独特的基于面观测的特点使其在形变监测领域具有得天独厚、不可替代的独特优势，已引发了国内外相关学科领域众多学者极大的研究热情，是近年来在空间对地观测技术中发展最为迅速的方向之一。
本论文基于时序SAR技术，对城市动态变化监测进行研究，进而分析出城市土地利用的变化情况。
以近13年的北京市遥感影像图为例，根据不同地物反射强度不同的原理，采用图像比值法的核心思想，先后进行了剪裁、矢量化、相对定标、K-means分类等步骤，最终获得了北京市部分区域的土地利用变化图。
关键词：时序SAR；遥感；城市；动态变化；变形监测ABSTRACTChange detection using remote sensing is a process that analyzes two or more remote sensing images acquired over the same geographical area at different times to find changes that may have occurred between their acquisition dates.Change detection in multitemporal synthetic aperture radar (SAR) images has drawn an increasing attention due to the weather and illumination-independent characteristics of SAR.The urban environment is of the utmost importance for human society.In 2001, around 50% of the human population lived in cities and these numbers are still rising, especially in less developed countries.Therefore,Change detection with SAR images in urban environments is very important.Deformation monitoring is that which applications range of SAR can Reflect its advantage most.The feature of observations base surface by this technology have great advantage.And it attracts many scientists from domestic and foreign.It is one of the who development fastest of earth observation from space technologies recently.This article base on the Time-series SAR technology research on the Dynamic Monitoring of city.And analysis the situation of urban land using. For example,we use the remote sensing images of near-11-years Beijing to cut,make it vectorization, classify by K-means and get the landuse changing maps for the parts of BeijingKey words：Time-series SAR；remote sensing；city；Dynamic Change；Deformation Monitoring目录一、引言 (1)（一）研究背景和现状 (1)（二）研究内容及意义 (2)（三）本文的结构与安排 (2)（四）本章小结 (3)二、基本原理 (4)（一）SAR的基本原理 (4)（二）时序SAR与变形监测； (7)（三）K-means分类算法 (8)（四）本章小结 (9)三、数据处理流程及结果 (10)（一）数据介绍 (10)1、卫星介绍 (10)（二）数据预处理 (11)1、影像剪裁 (11)2、相对定标 (13)3、数据归化 (15)（三）图像比值法 (15)（四）K-means分类 (16)（五）本章小结 (18)四、检验与分析 (19)（一）检验 (19)（二）结果的分析 (20)（四）本章小结 (21)结论 (22)致谢 (23)参考文献 (24)附录 (26)附录一、相对定标代码： (26)附录二、K-means算法代码： (27)一、引言（一）研究背景和现状20 世纪60年代遥感技术出现以来，遥感技术就广泛地应用于测绘、地学、环境和农林等领域，并发挥着越来越重要的作用。