一种基于短合成孔径的双星干涉精确定位方法

双星TDOA/FDOA联合定位通过时差曲面和频差曲面进行定位,定位的精度受时差/频差测量精度的影响。针对精确测量时差/频差的需求,该文提出一种基于短合成孔径的双星干涉测量时差/频差的方法,利用一定长度的合成孔径提高测量精度。对于窄带信号,该方法有估计单星多普勒频率的能力,通过两颗卫星单独估计的结果得到频差;对于宽带信号,通过双星数据干涉可以获得频差的高精度估计。对于短期稳定的雷达信号,STK仿真数据的处理结果证实了该方法在大范围内可以实现1 km的定位精度。

基于综合遥感的察隅县滑坡隐患识别及致灾机理分析

察隅县地处青藏高原东南部,幅原辽阔,地形地貌与气候特征差异较大,滑坡灾害频发。针对该区域开展滑坡灾害隐患识别与早期预警对当地防灾减灾工作有重要意义。为此,收集2020年1月—2022年11月获取的162景升降轨Sentinel-1A雷达遥感影像数据及高分光学遥感影像数据,以Google Earth平台为辅助,采用综合遥感(integrated remote sensing,IRS)技术开展研究区内活动性滑坡隐患识别、编录制图和分析评价,共识别出活动性滑坡隐患237处,主要分布于贡日嘎布曲(察隅河支流西支)、察隅河、怒江两岸及察隅河东部至怒江西部的区域。将解译结果与地形地貌(高程、坡度、岩性)、自然环境(降雨、温度)等定量因子结合进行统计分析可知,左布村滑坡、阿扎村滑坡有极大的灾害风险,推荐进一步采取减灾措施。研究结果具有较高精度,可为当地防灾减灾工作提供参考。

基于SBAS技术的地表形变自动识别与监测分析

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术因全天时、全天候、不受云雾影响,广泛用于地表形变监测,如何快速获取大范围内形变区域的分布情况亟须解决的问题,为此利用短基线集(SBAS)技术处理了143期Sentinel-1A数据,对山西省沁水县进行了地表形变监测,利用热点分析方法自动提取变形区域,并对提取出来的重点区域进行长时间的监测分析。研究结果表明,在沁水县共识别出15处地面塌陷区和1处滑坡。通过对两处典型区域进行时序形变监测,发现塌陷区域目前仍然处于持续变形中,且形变量级较大,最大累积形变量达到了-205.2 mm,验证了利用热点分析进行大范围结果识别监测的可靠性,研究成果可为该区域研究和矿区塌陷灾害防治提供支撑。

SBAS-InSAR技术的广州市地面沉降监测

为了研究广州市地面沉降情况,利用覆盖广州地区的34景Sentinel-1A影像数据,基于永久散射体(PS)特征点的短基线合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术进行时序分析,结果表明:研究区总体形态呈稳定状态,研究区域内存在6个沉降区,在监测时间内,研究区沉降速率为-32.1 mm/a~7.3 mm/a,累计沉降量为-92.1 mm。广州市的软土是导致沉降的主要因素,城市的工程建设以及地下水的过度开采为重要原因。