相关文章

• 融合EEMD算法和TimesNet时序模型的SBAS-InSAR数据分析及其在地面沉降预测中的应用——以安徽太和县为例
  DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202408023
• 综合InSAR技术和多源SAR数据在滑坡变形监测中的应用——以吉林治新村滑坡为例
  2024, 35(1): 155-162. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202209021
• 基于SBAS-InSAR技术的安徽亳州市地面沉降时空分布特征与影响因素分析
  2023, 34(5): 81-90. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202304004
• 基于时序InSAR的西南科技大学地表形变监测与分析
  2023, 34(2): 61-72. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202202060
• 基于PS-InSAR技术的后海深槽地面及建筑物形变监测分析
  2023, 34(1): 68-74. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202110029
• 基于SBAS-InSAR技术的白鹤滩水电站库岸潜在滑坡变形分析
  2022, 33(5): 83-92. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202202056
• SBAS-InSAR和PS-InSAR技术在鲁西南某线性工程沿线地面沉降成因分析中的应用
  2022, 33(4): 65-76. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.202108016
• SBAS-InSAR技术在西藏江达县金沙江流域典型巨型滑坡变形监测中的应用
  2022, 33(3): 94-105. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.2022.03-11
• 时间序列InSAR技术在矿区地表形变监测中的应用——以内蒙古霍林河露天矿区为例
  2022, 33(2): 71-78. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.2022.02-09
• 基于轨道精炼控制点精选的极艰险区域时序InSAR地表形变监测
  2021, 32(5): 98-104. DOI: 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.2021.05-12