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摘要
滇西北宾川断陷盆地一带新构造运动活跃，滑坡、地震现象时常发生.针对该区域内复杂的地质结构及缺乏大面积的有效监测等问题，采用SBAS-InSAR技术处理覆盖宾川县断陷盆地的58景2019年1月7日—2020年12月15日Sentinel-1A影像，首先获取研究区内的整体地表形变沉降速率场，然后分析了沉降区的时空分布特征及5个典型的沉降漏斗区，并对沉降区的成因进行探究；最后随机提取沉降最严重的A区中的639个沉降点，选取其中的609个点作为BP神经网络模型的学习样本，对剩余的30个沉降监测点进行预测，并将预测结果与SBAS-InSAR监测值进行对比.结果表明：(1)宾川县断陷盆地区最大沉降速率为-117.89 mm/a,位于州城镇第二中学片区；(2)研究区内的地表沉降主要与地质结构、地下水的抽取及人类活动等有关；(3)BP神经网络模型的预测结果与SBAS-InSAR监测值的最大误差为2.451 mm,均方误差为0.18 mm,表明BP神经网络模型能够很好地预测县级城市的地表沉降.
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