图10-14为监测同时段大坝倒垂观测结果，由于数据量较大且不易进行分析，因此将所有测量数据依照采集时序进行线性拟合，得到监测时段内大坝不同部位的形变速率。该数据为大坝15号坝段的监测结果，根据对应的高程信息，形变速率自底部到顶部分别为0.054mm/d，0.058mm/d，0.069mm/d，0.173mm/d，0.054mm/d，从数据可以得知大坝变形整体呈现层状分布，坝中上部变形最大，坝底与坝顶较小。由于倒垂监测数据是以坝底为基准的变形结果，因此雷达视线向的形变数据需要减去坝底底部的视线向形变值，本书将15号坝段底点半径为3像元范围内的PS点平均形变值作为坝基点自身位移。为使提取结果易与垂线结果进行比对，本研究利用线性回归分析方法将大坝表面形变值与监测时序进行线性拟合，得到了整个坝体表面的形变速率反演结果，如图10-15所示。表10.3为本书将提取坝体的形变速率与垂直法监测得到的线性速率进行对比验证的结果。

图10-13　观测时段内大坝上PS点视线向形变图

图10-14　垂线监测数据拟合的线性形变速率(www.daowen.com)

图10-15　大坝表面形变速率反演（mm/d）

表10.3　提取坝体的形变速率与垂线法得到的线性速率结果对比

由表10.3可知，本实验得到的大坝表面变形监测结果与观测得到的垂线法结果基本一致，但其中坝高分别为122m与105m，与实测稍有偏差，该处可能与大气噪声没有完全去除有关，并且本实验采用邻域平均的方法得到对应的监测结果，可能会带入质量不好的PS点进行计算，因此结果可能产生一定的偏差。总体来说，基于GBSAR长时序大坝监测方法得到了较好的监测结果，能够较准确地提取大坝坝面的形变特征，为大型工程的安全监测及管理提供了依据。