第３５卷，第２期自然资源遥感Ｖｏｌ．３５，Ｎｏ．２２０２３年６月ＲＥＭＯＴＥＳＥＮＳＩＮＧＦＯＲＮＡＴＵＲＡＬＲＥＳＯＵＲＣＥＳＪｕｎ．，２０２３ｄｏｉ：１０．６０４６／ｚｒｚｙｙｇ．２０２１１６３引用格式：刘辉，徐心月，陈蜜，等．秦皇岛段明长城时序ＩｎＳＡＲ遥感动态监测［Ｊ］．自然资源遥感，２０２３，３５（２）：２０２－２１１．（ＬｉｕＨ，ＸｕＸＹ，ＣｈｅｎＭ，ｅｔａｌ．Ｔｉｍｅ－ｓｅｒｉｅｓＩｎＳＡＲ－ｂａｓｅｄｄｙｎａｍｉｃｒｅｍｏｔｅｓｅｎｓｉｎｇｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆｔｈｅＧｒｅａｔＷａｌｌｏｆｔｈｅＭｉｎｇＤｙｎａｓｔｙｉｎＱｉｎｈｕａｎｇｄａｏ［Ｊ］．ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇｆｏｒＮａｔｕｒａｌＲｅｓｏｕｒｃｅｓ，２０２３，３５（２）：２０２－２１１．）秦皇岛段明长城时序ＩｎＳＡＲ遥感动态监测刘辉１，２，３，徐心月１，２，３，陈蜜１，２，３，陈富龙４，丁瑞力１，２，３，刘菲１，２，３（１．首都师范大学资源环境与旅游学院，北京１０００４８；２．首都师范大学城市环境过程与数字模拟国家重点实验室培育基地，北京１０００４８；３．首都师范大学水资源安全北京实验室，北京１０００４８；４．中国科学院空天信息创新研究院，北京１０００９４）摘要：地面沉降是京津冀地区常见的地质灾害之一，地面不均匀沉降对于明长城的保护存在着潜在威胁，从而造成不可逆转的损失。文章采用２０１６—２０１８年的５３景Ｓｅｎｔｉｎｅｌ－１数据，基于永久散射体合成孔径雷达干涉测量（ｐｅｒ⁃ｓｉｓｔｅｎｔｓｃａｔｔｅｒｅｒｉｎｔｅｒｆｅｒｏｍｅｔｒｉｃｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ，ＰＳ－ＩｎＳＡＲ）和小基线集（ｓｍａｌｌｂａｓｅｌｉｎｅｓｕｂｓｅｔｓ，ＳＢＡＳ）技术获取秦皇岛段明长城地表形变信息。将合成孔径雷达（ｓｙｎｔｈｅｔｉｃａｐｅｒｔｕｒｅＲａｄａｒ，ＳＡＲ）数据基于不同的处理方法获取的形变结果进行交叉验证检验监测结果的精度，得到两者数据线性相关性Ｒ２达到０．８１。结合地下水水位变化、地质构造、地层岩性数据、土地利用数据及高速公路铁路分布等辅助数据，对明长城沿线沉降进行成因分析。最后基于广义回归神经网络（ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ＧＲＮＮ）对明长城沉降进行预测。结果表明：秦皇岛段明长城沿线表现出不同程度的形变，形变严重的区域主要集...
