利用SAR影像配准偏移量提取地表形变的方法与误差分析

单一的InSAR观测技术可提取地表沿雷达视线方向(LOS)上的一维位移,而利用SAR影像配准过程中的同名像素偏移量可提取地表沿雷达方位向(近南北向)与距离向(近东西向)的二维形变场,与LOS方向的一维形变形成优势互补。本文在分析SAR影像配准偏移量提取地表形变场方法的基础上,推导建立了雷达方位向与距离向形变提取的误差模型,探讨了该方法提取地表形变的主要误差源。以Bam地震ASAR影像和玉树地震PALSAR影像为数据源,分别开展同震形变场的提取与误差分析试验,结果表明,基于SAR像素配准偏移量提取同震形变场的精度主要受匹配窗口尺寸与过采样因子影响,形变提取误差随匹配计算窗口的增大而减小,形变提取精度随过采样因子的增大有适量提高,地形起伏效应在高差较大的SAR影像区域中表现较为显著。

联合SAR影像相位和幅度信息的多形变量级滑坡监测——以金沙江白格滑坡为例

近年来,雷达遥感被广泛用于提取滑坡表面的高精度形变信息,所用技术包括基于相位的干涉测量和基于幅度的像素偏移量追踪;然而,大型复杂滑坡的形变量在时间演化以及空间分布上都存在较大差异,单一雷达遥感手段难以实现滑坡形变的全面监测。该文在雷达遥感形变探测能力分析的基础上,提出联合SAR(synthetic aperture Radar)影像的相位和幅度信息进行滑坡的全过程监测。以2018年发生的金沙江白格滑坡为例,基于2014—2021年Sentinel-1数据和2014—2018年ALOS-2数据,联合时序InSAR(interferometric SAR)分析和时序像素偏移量追踪(pixel offset tracking,POT),获取滑坡灾前灾后时序形变。结果显示白格滑坡灾前后缘的年平均速率在20 mm/a,主滑坡区2014年12月—2018年7月形变量可达45 m左右;灾后滑坡逐渐向后缘扩张,年平均形变速率可达200 mm/a,已经威胁到部分民房。2种方法的联合可以实现大型复杂滑坡的时空维多形变量级提取。

基于升降轨SAR数据的地下核爆参数反演与3D形变监测方法

以朝鲜第6次地下核试验为例,基于升降轨ALOS-2 SAR数据,首先利用D-InSAR技术获取核试验场的视线向形变,以此为基础,基于贝叶斯反演方法确定核爆参数,然后引入POT技术测量核试验场方位向和距离向形变,最后,融合D-InSAR与POT结果计算核试验地表三维形变场.研究发现,核爆位于朝鲜丰溪里试验场万塔山下,其坐标为东经129.0792°,北纬41.3026°,深度约为550 m,核爆导致发生水平方向位移约3 m,垂直方向位移约1 m.结果表明天基SAR遥感技术,特别是长波段SAR,在地下核试验监测中具有重要的应用价值,可为地下核试验监测提供新思路.

2022年泸定Mw6.7地震诱发地质灾害研究

2022年9月5日四川甘孜州泸定县发生6.7级地震,地震诱发了大量同震地质灾害,对震区人民生命财产造成了巨大损失。本文综合利用升降轨Sentinel-1A卫星雷达影像数据,基于像素偏移量追踪技术对地震诱发地质灾害进行了识别,并讨论分析了滑坡分布与断层活动间的关系。像素偏移量追踪结果显示:在此次震前震后雷达影像的像素偏移追踪处理中,共识别同震诱发的中大型地质灾害240处,识别灾害集中分布在断层显著破裂区段,并在断层近场上盘更为密集,而断层下盘大渡河沿岸主要密集分布滑坡灾害。

联合LiDAR DEM与时序SAR数据的露天矿特大型滑坡监测

面向长期多阶段大型滑坡变形监测需求,提出了一种像素偏移量跟踪(pixel offset tracking,POT)与多时相雷达干涉测量(multi-temporal interferometry,MTI)协同监测方案,分别针对滑坡的快速变形期及缓慢变形期开展变形监测研究.针对时序SAR滑坡监测中面临的观测方向与滑坡变形方向的空间不一致问题,提出了一种高精度激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)数字高程模型(digital elevation model,DEM)辅助的坡向变形求解方法,并开展了抚顺西露天矿南帮特大型滑坡长时序变形监测,其结果与GPS监测结果相比平均误差仅为dm级.

基于MT-InSAR技术的滑坡体形变监测

矿区开采致使山体发生形变,由微小形变逐渐演变为大梯度形变,变形量值逐渐增加,导致传统的差分干涉技术无法监测到大梯度形变,针对此问题本文利用多时相合成孔径雷达干涉测量(Multi-temporal Interferometric Synthetic Aperture Radar,MT-InSAR)技术对大梯度形变研究区进行滑坡体形变监测。本文详细阐述了合成孔径差分雷达技术、小基线集以及像素偏移量追踪技术的原理以及适用范围,并使用2017年4月至2019年1月的10景ALOS PALSAR-2数据采用三种方法应用在贵州省兴仁县发耳镇发耳村某矿区的滑坡监测中,充分验证了三种方法相结合的方式可有效监测到由山体蠕动而导致的山体滑坡。

用于水下机器人导航的序列海底图像配准方法

为了增加深海海底图像匹配对应点的数量和正确率.本文针对水下机器人导航的序列海底图像,提出了基于图像信息和先验知识的带状对应点配准方法.首先对深海海底图像进行适当的光照补偿和图像线性增强等预处理.然后利用导航数据作为引导思想,根据拍摄图像的物理位置偏移量,计算邻接图像相似区域(即邻接图像带状区域).以带状区域内计算特征对应点代替全局计算特征对应点.增加图像配准点的个数,降低误配率.在具有重复纹理和低纹理的深海海底图像实验中证明,较单独使用图像信息的配准,该方法有效的增加了图像配准对应点的数量和正确率.

雷达遥感滑坡隐患识别与形变监测

滑坡是全球发生最为频繁、造成损失最严重的自然灾害之一,滑坡表面形变测量对于滑坡的早期识别、监测和预警具有重要意义。雷达遥感具有非接触式大范围空间连续覆盖和高精度形变测量等优势,在滑坡地质灾害领域中取得了广泛的应用。本文概述武汉大学干涉雷达遥感团队近几年在利用雷达遥感监测滑坡形变方面的研究内容,包括:雷达遥感在滑坡形变监测中的可行性和适用性分析、大范围滑坡隐患识别、复杂山区滑坡形变测量、大梯度滑坡形变测量、滑坡三维形变提取等。