小基线集技术在地面沉降监测中的应用

小基线集技术(SBAS-InSAR)是近年提出的一种新的In SAR时间序列分析方法,它能有效地克服时空时间和空间失相干现象等限制性因素,且具有可增加时间采样率,对影像数量要求不高等优点。本文详细介绍了SBAS技术形变监测原理,并利用22期ALOS卫星的PALSAR数据进行了试验,获取了西安市2007~2011年的时间序列形变值,成功地反演了该地区在2007年1月至2011年2月的地表形变时空演变过程。获取的西安市地表形变成果,对进一步认识地裂缝的演变发展、预报灾害以及城市的可持续发展具有深刻的指导意义。

利用小基线集技术(SBAS)监测泉州地区地表形变

差分干涉测量(DInSAR)技术可用于监测厘米级甚至毫米级的地表形变。文中选用2007—2011年期间19景日本ALOS1/PALSAR数据,采用短基线集技术(SBAS)获取了该地区的形变时间序列和平均沉降速率。研究结果表明:泉州东南部地区整体上呈抬升态势,上升速率为5mm/a左右,主要是受到亚欧板块和西太平洋板块互相挤压作用的结果;泉州东南部有多处出现地表沉降,沉降的结果与泉州市统计的地区地下水开采数据相当吻合,因此沉降主要与地下水过度开采相关。

利用小基线集技术的南京地区地面沉降监测与分析

随着城市的快速发展,人类活动轨迹越来越复杂。在建设城市的过程中,受到多种因素(如地下水开采、高层建筑深基坑、地铁,轻轨等出行方式的改变)的影响。因此,对城市地面沉降的及时监测,可预防地质灾害,降低危险事故发生率。以2017—2020年覆盖南京市的64景哨兵数据为基础,在断层等数据的支撑下,基于小基线集(SBAS-InSAR)方法。得出以下结论:研究区的主要地面沉降分布在建邺区和浦口区,地面沉降的主要原因是城市建设,与地震断层的分布相关性较弱,且与降雨量存在一定的相关性。

改进小基线集技术的GB-InSAR铁路边坡监测

针对传统小基线集技术形变模型和高相干点识别存在的问题,该文利用基于三重指数串行的目标识别技术选取高相干点,同时提出一种不同于传统奇异值分解的时间序列分析算法。利用振幅离差指数、相干系数均值与强度值三重阈值串行的方案进行高相干点选取;通过阈值合理设定,不仅提高了监测结果的点位分布,也剔除了误选的点,保证了所选高相干点的质量;采用一种符合铁路边坡形变规律的线性模型作为约束条件,解决了时序分析过程中法方程秩亏的问题,并利用最小二乘反演得到了研究区域时间序列形变。实验表明,此方法提高了形变结果的精度和可靠性,证明了SBAS-InSAR技术在铁路边坡形变监测上具有良好的发展前景。

基于小基线集雷达干涉测量的中巴公路盖孜河谷地质灾害早期识别

中巴喀喇昆仑公路是中巴经济走廊的重要建设部分,但沿线地质灾害多发,对公路正常运营造成严重威胁。尤其是盖孜河谷段地质环境更为复杂,在降水、地震诱发下,崩塌、滑坡、泥石流等地质灾害多发。本研究采用小基线集雷达干涉测量技术(SBAS-InSAR)技术结合实地验证对盖孜河谷段进行地表变形监测和地质灾害早期识别研究,得出如下结论:(1)利用SBAS-InSAR技术得到了中巴公路盖孜河谷段的时间序列地表形变信息,提取了每个形变点的年均形变速率和累计形变量,证实了该方法在山区地质灾害早期识别中的良好优势;(2)选择以公路为中心的10 km缓冲区作为研究范围,利用SBAS-InSAR的方法干涉处理得到研究区2016-2017年雷达视线方向(LOS,Line of Sight)的形变速率值为-76~28 mm/a,结合研究区的坡度、坡向及卫星采集数据的几何姿态等信息将视线方向形变转换到斜坡方向,得到沿斜坡向的最大形变速率值为-157 mm/a。(3)基于斜坡向滑移速率,结合野外考察得到发育在研究区的449处灾害点,包括31处滑坡,416处不稳定斜坡和2处冰川运动,通过遥感解译和野外实地验证识别出区域内23条泥石流沟。(4)利用热带降雨测量任务(TRMM)降水数据对时间序列形变曲线进行分析,得到区域滑坡、不稳定斜坡的发生与强降水相关,且滑移现象滞后于强降水的发生,所以应该重点关注异常降水的发生,为灾害早期识别和防治提供科学依据。

采用时序InSAR技术的广汉市地面沉降监测及影响因素分析

随着城市化进程的不断推进,建设施工活动和地下水开采等频繁人类活动对城市地表稳定性的影响程度逐步加深。基于2018年3月—2021年12月的Sentinel-1A数据,结合永久散射体干涉技术中利用振幅离差指数提取高相干点的方法,采用小基线集干涉技术,获得了广汉市的地面沉降速率和沉降时序,据此分析了广汉市沉降的特征及原因。结果表明,在研究时段内,广汉市接近90%的地区未出现严重沉降现象,小汉镇、金雁街道、三星堆镇和向阳镇出现小规模沉降,施工区及其周边沉降相对严重,最大沉降速率为-31 mm/a。此外,沉降主要出现在2018—2020年,建筑施工活动和降水是引起地面沉降的主要因素。

利用Sentinel-1数据和SBAS-InSAR技术监测西安地表沉降

哨兵一号(Sentinel-1)数据是目前现势性较好的免费SAR数据,且因其6天的重访周期,非常适合In SAR地表形变监测。本文以西安市城区及周边为研究区,开展基于多期Sentinel-1数据和短基线集干涉(SBAS-In SAR)技术的时序地表沉降监测方法的探索,研究形成了详细的数据处理流程,利用已有研究资料佐证了方法的有效性。监测表明:2015—2016年,绝大部分区域地表形变速率位于[-33~30]mm/a区间内,228 d监测期内累积沉降量最大约75 mm,发生在目前西安最大沉降中心鱼化寨;相比20世纪末,沉降强度大幅减弱,沉降严重区域由西安市东郊向南郊转移,且沉降范围减小。

基于SBAS-InSAR技术的青岛地铁1号线西海岸新区段地表沉降监测与分析

基于小基线集技术(SBAS-InSAR)对青岛市地铁1号线西海岸新区段的29景Sentinel-1A影像数据进行处理,获取了2018年5月至2020年5月该区段沿线的地面沉降速率及累计沉降量等形变信息,监测结果表明主要沉降区域位于安子站至安子东站北侧及附近,最大沉降速率达到约-49 mm/a,最大累积沉降量约-103 mm,其他区域的沉降速率为-5~0 mm/a;在0~1000 m段以及安子站至安子东站段,沉降速波动较大.结合Logistic函数模型预测安子东站至安子站的路段地面沉降,发现其2020年后地面沉降逐渐趋于稳定.沉降监测信息不仅能够为西海岸新区在地铁建设施工及运行过程中制定地表安全预案及合理开发地下空间提供数据决策依据,而且有利于完善相关理论.

基于SBAS-INSAR技术的城郊煤矿矿山地表形变监测研究

煤矿区地表形变的动态监测是矿山环境恢复与综合治理的重要方面。为了解决目前传统测量技术手段无法大面积准确获取矿山地表形变信息的问题,文章介绍了一种时间序列分析方法——SBAS-INSAR技术,并选用克里金插值法对水准测量数据和SBAS-INSAR技术监测结果进行精度验证与评价。并在此基础上依托北斗卫星连续运行参考站监测系统总结地表形变规律,确定下沉系数,最终实现对城郊煤矿地表形变信息的精准监测和预测。研究结果表明:SBAS-INSAR技术监测地表形变成果精度达到±2.3 cm,具有较高的准确性和时效性,有效弥补了传统监测手段的不足。

基于SBAS技术的兰州新区地面沉降监测研究

利用小基线集合成孔径雷达干涉测量的方法和试验相结合的手段,获取兰州新区2015-2016年的地面沉降范围和速率情况,结合地质环境背景和人类工程活动,分析了地面沉降的发生规律.结果表明,地面沉降主要分布在新区南部、中东部和西北部,最大沉降速率达到55.0 mm/a.地面沉降与地层岩性和断层分布有密切联系,与地下水位变化呈弱相关关系,填方、建筑荷载、道路建设和农业灌溉加剧地面沉降发生;填土相对原生黄土具有更大的孔隙比和压缩系数,在水的作用下更易发生淋滤和溶蚀,发生湿陷并进一步导致不均匀沉降.建议在城市规划时要对高层建筑的施工建设(特别是填土区)进行控制,减少地面荷载和增加地面的承载力,从预防的角度减少地面沉降现象及其危害.

采用SBAS-InSAR技术监测郑州城区地面沉降

为长期有效监测郑州市地表沉降,本文采用SBAS-InSAR (Small baseline subset-Interferometry SAR)技术对29景覆盖郑州城区的Sentinel-1A影像数据进行处理,获得了郑州城区2015.04-2017.03地面沉降速率与累积沉降量。试验表明,郑州中心城区地表稳定,其余区域普遍存在地面沉降现象,主要沉降区为研究区西北部、北部、东部,下沉速率大部分位于0.6 mm/a-6 mm/a区间范围内,其沉降中心分别位于城区西北惠济区与城中金水区,最大下沉速率约为27.4 mm/a,最大累积下沉量约为70.4 mm,该试验结果为郑州城市规划建设提供参考。

基于SBAS-InSAR技术和LSTM-GS模型的矿区开采沉陷预测

以鄂尔多斯东部某碳矿的3014工作面作为研究对象,利用2018-09-15~2019-02-18的14景SAR数据对矿区进行监测,将小基线集技术(SBAS-InSAR)得到的时序累积沉降量作为训练样本,并与网格搜索算法(GS)优选超参数的长短期记忆网络(LSTM)进行结合,对矿区开采沉陷做出预测。结果表明:SBAS-InSAR技术反演值能够满足矿区开采沉陷预测,结合LSTM-GS模型对矿区开采沉陷进行预测,得到的最大均方根误差为3.569 3 mm,最大平均绝对误差为3.252 4 mm,最小决定系数为0.57,说明该模型预测精度能够满足工程需求。

基于SBAS-INSAR技术的滑坡变形监测

针对传统滑坡监测方法效率低的问题,以祁连县牛心山2018年1月07日-2019年9月23日Sentinel-1数据为数据源,利用SBAS-INSAR技术进行数据处理,形成滑坡的累积形变量图、形变时间序列折线图,建立监测成果数据库。研究结果表明,SBAS-INSAR技术可以应用于滑坡的变形监测,且非常高效。

D-InSAR技术在城市轨道交通变形监测领域的应用

合成孔径雷达干涉测量(D-InSAR)技术作为一种新型的空间大地测量技术,具有全天时、全天候、目标范围广的观测能力,能够获取高精度、高分辨率、大范围的地表形变信息,且不需要地面控制点。将这种新技术引入城市轨道交通工程领域,通过采用小基线集测量(SBAS-DInSAR)技术和精密水准测量方法进行北京地铁6号线沿线地面沉降的监测比对实验,探讨D-InSAR技术在城市轨道交通工程变形监测领域的工程化应用。通过比较测量数据,可以看出D-InSAR沉降监测成果和地面精密水准测量在沉降趋势上有着较高的一致性,因此采用该技术进行城市轨道交通工程变形监测具有一定的可行性。

联合升降轨Sentinel-1A的地表形变监测技术研究

河谷型、海岸带、海岛礁以及滩涂等区域地表形变信息的准确获取,迫切且关键。利用25景升轨和28景降轨Sentinel-1A数据,基于SBAS-InSAR技术,获取兰州城区2014年10月~2016年9月的地表沉降速率图和沿视线方向(line-of-sight,LOS)的时相位移量,探讨升降轨数据在河谷型城市地表形变监测中的适用性。结果表明:升降轨Sentinel-1A数据之间的时相位移量具有高度关联性,其中升轨数据在地形起伏较大区体现出良好的干涉性,而降轨数据在平坦区表现出较好的监测能力。兰州城区大部分区域处于稳定状态,但沙井驿、九州、小达坪、东岗、伏龙坪、西客站以及周边区域地表存在沉降趋势,最大沉降速率可达30 mm/年。联合升降轨Sentinel-1A数据监测河谷型、海岸带、海岛礁以及滩涂等区域地面沉降具有可行性和可靠性。

基于SBAS-InSAR技术的小区域沉降监测研究

小基线集技术(SBAS-InSAR)可以获取空间连续的地表变形监测结果.针对小区域的地表沉降监测进行研究,利用2018年7月20日到2020年11月18日共计69幅升轨Sentinel-1ASAR影像进行VV极化和VH极化数据处理,通过SBAS-InSAR技术获得研究区地表垂直方向形变速率.为了验证SBAS-InSAR技术在小区域范围内沉降监测的适应性,选取研究区域若干变形点进行沉降分析,将水准测量沉降结果与SBAS-InSAR变形结果进行对比分析,结果表明,SBAS-InSAR技术进行小区域沉降监测方法可行,具有一定的应用价值.

基于SBAS和IPTA技术的京津冀地区地面沉降监测

京津冀位于华北平原北部地区,地下水的长期超量开采,造成了严重的区域地面沉降,对京津冀区域进行大范围地表形变监测已经成为一个值得关注的问题.基于相邻条带的RADARSAT-2数据,结合小基线集干涉测量技术和干涉点目标分析技术,获取京津冀地区2012-2016年地面沉降场时序信息.基于监测结果对研究区地面沉降发育情况进行初步探讨,并对沉降漏斗的时空演化特征进行分析.研究发现,京津冀地区发生地面沉降的区域较多,地面沉降不均匀性特征明显,地面沉降发育最严重的地区位于北京金盏一带,最大沉降速率达到130 mm·a-1;在多个沉降漏斗中,北京金盏沉降漏斗、天津王庆坨沉降漏斗发育最为严重,累计沉降量分别达到661 mm,658 mm.衡水市阜城县、景县沉降漏斗扩张趋势最为剧烈,累计沉降量大于200 mm的面积达到1494 km2.

基于SBAS-InSAR技术的矿区地表沉陷监测与分析

针对D-InSAR在矿区地表沉陷监测中易出现时空失相干,为更好的服务煤炭的绿色安全生产,本文选取了16景Sentinel-1A升轨数据,对某矿区利用SBAS-InSAR技术进行了时序监测及分析。其结果表明在2018年9月15日至2019年3月14日内研究区发生的最大沉降量为-34cm,年平均沉降速率最大为67cm/a,且各沉降区范围不断扩大。

基于InSAR技术的三峡库区巫山-奉节段潜在滑坡识别

以三峡库区滑坡灾害多发的巫山-奉节段为研究区,基于InSAR技术提出了一种潜在滑坡早期识别方法。该方法首先选取2017年3月-2018年11月共48景Sentinel-1 A SAR升轨数据,利用永久散射体干涉测量(PS-InSAR)技术提取出相对稳定的散射体作为地面控制点(GCP),并引入到小基线集干涉测量(SBAS-InSAR)技术流程中获取长时间序列的地表形变信息;然后统计分析该区域历史滑坡的孕灾因子规律,结合区域SAR数据的地形可视性分析筛选出孕育滑坡概率大于50%的形变点,并对这些形变点采用Anselin Local Moran’s I指数进行空间域异常值分析和聚类处理,获得置信水平不低于95%的高异常值区;最后结合区域地形地貌特征和高分辨率光学影像识别出高概率的潜在滑坡范围。该方法具有可行性,可用于指导滑坡灾害预测预警和野外地质灾害的实地调查。

陕西泾阳南塬杏园滑坡InSAR监测分析

合成孔径雷达是近20年发展起来的一种空间对地观测技术,目前已被广泛应用于获取地表信息及地表形变。针对黄土滑坡空间尺度小、突发性强的特点,以陕西泾河南塬杏园滑坡为例,研究分析了In SAR进行黄土滑坡的特殊处理措施。自1976年以后,泾阳南塬开始大面积漫灌,地下水位不断上升,滑坡频繁发生。采用高分辨率Terra SAR数据以及小基线集In SAR技术进行了实例分析。结果不仅获得与工程勘察结果一致性强的滑坡空间分布参数,而且还获得了滑坡形变的空间分布和时间发育特征,成功探测出该滑坡的启动时间节点。滑前时间序列不但对滑坡机理分析非常重要,而且对类似滑坡的评估和预警也至关重要。