基于短基线差分干涉法的上海地面沉降分析

利用短基线差分干涉时序分析方法获取上海城区的地面形变信息.短基线时序分析方法选择较短的干涉对组合,利用干涉对中的高相干目标的相位和幅度信息在长时间序列中保持稳定的特性,获得高精度的地表形变信息.实验选择上海外环以内的区域,利用2007—2010年间的17景日本ALOS卫星的PALSAR数据,采用短基线时序分析方法提取了相干目标视线向的平均沉降速率.在沉降速率图中,杨浦区与虹口区交界处存在一个明显的漏斗状沉降;闵行区和浦东新区出现了一个较大范围的不规则的沉降条带.

基于小基线集干涉测量的天津地区地表沉降时空分析

基于覆盖天津地区2017—2019年的30景Sentinel-1A影像数据,采用小基线集合成孔径雷达干涉测量(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)方法对研究区域进行地表沉降监测,获取了天津地区的年平均沉降速率和累积沉降,并与水准数据进行比对,最后分析了该地区的沉降时空特征。结果表明:2017—2019年大部分区域地表形变速率为-15.8~4.1 mm/a,最大沉降速率超过-130 mm/a,最大沉降中心位于天津市西青区王庆坨镇;基于SBAS-InSAR获取的沉降结果与水准测量结果比对,其精度达到2.96 mm;地表沉降受地下水开采、城市基础建设的发展以及工业用地量、人为活动等方面因素影响明显。

基于短基线集InSAR技术监测北京地区地表形变

短基线集差分干涉测量(SBAS-InSAR)技术是在传统DInSAR技术基础上发展起来的一种更高精度的长时序变形监测方法,可有效地克服传统DInSAR在微小形变监测中受时空去相干以及大气效应等因素的影响,已成为当前InSAR技术的研究热点。本文利用ENVISAT ASAR传感器获取的22幅C波段影像数据,基于短基线集差分干涉测量技术对北京地区地表沉降进行监测,获取每个观测时刻的形变累积量,得到研究区的形变序列图,进而分析了该区域地表沉降特征,结合地质环境监测成果,初步讨论了2003至2010年间北京地区区域地表沉降成因。

利用PALSAR数据提取地面沉降短基线集方法研究

短基线集DInSAR方法可以很好地克服数据相干性差的困难，本文在分析短基线集方法的基础上，对大气相位和轨道误差相位的影响进行处理得到较为精确的形变相位。采用天津实验区从2007年1月17日～2009年10月25日的17景PALSAR单视幅图像提取地面相对沉降信息，将DInSAR与水准测量数据进行融合得到外部精度为3．8mm的沉降结果，同时确定了天津地面的沉降漏斗的分布和绝对形变量。

基于SBAS-InSAR技术的淮北市地表沉降监测分析

长期高强度的煤炭开采和地下水抽采,导致淮北市地表发生大面积沉降,破坏了耕地以及生态环境,因此对地表沉降监测显得尤为重要。本文通过短基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)方法获取了2020年1月5日到2020年12月30日的淮北市地表年形变速率,并且使用水准数据对监测结果进行了精度验证。结果表明:淮北市沉降存在不均匀现象,年形变速率为-55~42 mm,淮北市地表沉降由地下煤炭资源开采和地下水抽采引起,主要地表沉降由采煤引起。研究结果可为地质灾害预防提供数据参考。

基于时序InSAR技术的滨海新区地面沉降监测

针对传统地面沉降测量方法在大范围测区内费时长、时效性差等缺点,本文利用2017—2021年覆盖天津市滨海新区Sentinel-1A影像数据,采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)和短基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术获取地面沉降数据,通过地表形变信息的时空分析确定各类因素对地面沉降的影响并交叉验证结果的可靠性。分析结果表明,天津市滨海新区的地面沉降受到降水、第四系地层厚度、地下水等因素影响。其中,天津市滨海新区在2017—2021年存在地面沉降现象,最大沉降速率为-130 mm/a,最大抬升速率为40 mm/a,最大累计沉降量为-411 mm。重点沉降区域主要分布在东北部的杨家泊镇与寨上街道交界地区以及西南部的中塘镇和北大港水库附近。

曹妃甸沿海区地表沉降监测与预测分析

为探究曹妃甸沿海区的地表沉降情况,本文使用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)和短基线合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术对2017—2022年的63景Sentinel-1A数据进行反演,得到了沿海区的地表沉降速率及分布,再对两种技术的反演结果进行交叉验证及分析引起沉降的原因,同时利用反向传播(BP)神经网络和长短期记忆(LSTM)网络模型分别对特征点的时序沉降量进行预测分析及精度对比,主要得到以下几点结论:①两种技术反演结果具有较高一致性,线性相关达0.98;②研究区最大沉降速率为-49 mm/a,最大累计沉降量为231.4 mm,地质条件脆弱、长期过度开采地下水、大规模的建设和工程扰动是造成该地沉降发生的主要原因;③经对比分析,长短期记忆(LSTM)网络模型的预测效果更适合于时序形变数据的预测,预测结果也更为接近实际形变值。

乌鲁木齐市采煤塌陷区地表沉降遥感监测

乌鲁木齐市侏罗系含煤地层呈近东西向横穿城市主城区,具有含煤层数多、单层煤层巨厚且近乎直立的地质特点.数十年以来,煤炭资源的开采破坏了乌鲁木齐的城市环境,由此造成的塌陷区威胁着周边居民的生产生活,也严重制约着城市发展,限制了土地资源的开发利用.本文以乌鲁木齐市横跨水磨沟区和米东区的六道湾煤矿、苇湖梁煤矿等为研究区,以Sentinel-1A数据为主要数据源,采用短基线集合成孔径雷达干涉(SBAS-InSAR)技术监测研究区内2018-06-01-2022-06-30的历史废弃煤矿、现有开采煤矿和周边居民区的地表沉降现象.利用SBAS-InSAR技术处理SAR数据,获取研究区内地表时序形变结果,生成地理编码后的年均速率及累积形变量,发现多个矿区沉降漏斗范围扩大,且沉降漏斗中心的累积沉降量超过-150 mm.通过与全球卫星导航系统(GNSS)结果的对比分析发现,GNSS与SBAS结果整体沉降趋势一致,均方根误差(RMSE)为2~3 mm,因此SBAS-InSAR具有较高的可信度.

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。

高海拔排土场边坡安全稳定性SBAS-InSAR监测

为解决高海拔排土场边坡安全稳定性监测中常规监测仪器布置和人员值守的高投入、高风险问题,分析西藏山南桑日县某排土场边坡25景Sentinel-1A数据,利用短基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术监测终了排土场边坡从2018年11月4日—2020年12月23日期间的地表形变,采用基线估计状态空间模型、自适应滤波和最小费用流进行相位解缠,经过影像配准、干涉处理和去平地效应,考虑高海拔地区跨越干湿季时温度和降雨对数据的影响,生成平均形变速率图,基于形变监测结果评判该排土场边坡的安全稳定状态。结果表明:该排土场边坡坡体2018-2020年的平均形变速率最大值为-13.90 mm/a,且在2020年6月,达到黄色预警阈值,采取必要的防治措施后,沉降速率趋缓得到了有效控制。实践表明:SBAS-InSAR应用于高海拔排土场边坡,能够实现动态、全面覆盖、长期可靠的安全稳定性监测。

采空区地表变电站场地稳定性SBAS-InSAR监测研究

常规地基沉降监测方法存在监测时段不连续和覆盖范围有限等问题,短基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术作为近年来发展的监测地表形变新技术,能够对研究区域进行全天候、实时、高效、大范围的监测。以平顶山市某下伏采空区变电站为研究对象,基于35景升轨Sentinel-1A数据,通过影像配准、相位干涉、最小费用流解缠、大气分离、特征值分解和地理编码等处理,生成平均形变速率图,最终得到该地区2015年4月至2020年12月的时间序列形变监测结果。结果表明:平顶山市区整体形变速率平缓,变电站拟建场地地表形变速率保持在-3~0 mm/a;部分地区存在明显变形,变电站拟建场地东北方向较远区域出现较大形变,形变速率可达-81~-33 mm/a;SBAS-InSAR技术监测精度可以达到mm级,可有效监测采动影响区域与周围未采动影响区域范围内的拟建变电站的地表沉降情况。在实际运用时,发现SBAS-InSAR获取到的形变序列在空间上更为连续,监测区域更加广泛,可监测时间跨度较长的地表形变。

主动微波光谱影像对新疆天山山脉区域地表形变的监测研究

全球气候变暖已导致多年冻土发生严重的退化,现已威胁到许多区域的生态安全,特别是作为五大畜牧业生产基地的天山地区。当前区域内的研究多针对冰川进行分析,较少对多年冻土深入挖掘。通过39景ENVISAT ASAR影像(覆盖时间从2003年6月17日到2010年6月15日),利用SBAS-InSAR方法监测区域内多年冻土区的地表形变现状。详细介绍算法原理,生成ASAR数据集单视复数影像的连接图时,以空间和时间基线距分别小于500 m和550 d为原则,生成126幅差分干涉图。其中因基线和多普勒质心差的原因, 6景ASAR影像没有进行配对。生成连接图后,配合STRM V4版本的DEM数据,经过干涉图去平、自适应滤波、相干系数图生成、相位解缠后,再对这126对干涉图进行质量较差52对的移除。利用地面控制点,进行轨道精炼和重去平等操作,估算形变速率和残余地形,经过相关系数阈值控制和奇异值分解(SVD)方法,再结合空间低通滤波和时间高通滤波方法,计算得到研究区时间序列地表形变反演。反演结果共包括33期形变影像,涉及时间从2004年至2010年。根据研究区形变结果可知,虽然区域内有不同程度的沉降和抬升,但整体的形变速率在±5 cm·yr^-1之内,平均形变速率为(-0.07±3.38) mm·yr^-1,说明研究区内地表存在轻微的沉降现象。此外以3 000 m海拔为界,分别探讨分布季节冻土和多年冻土的平原地区和山地区域形变规律发现,平原地区的形变主要表现为抬升,仅北方接近城市的区域表现出强烈的沉降现象。而山区的形变结果则较为零散,整体形变基调以沉降为主,大体上在西部和东部地区分别呈现出沉降和抬升现象。海拔高于3 000 m的形变点存在15 198个,利用温度和降水数据,探讨形变点不同形变间隔和总体样本的温度和降水年变化规律后得知,总体和不同变形速率间隔的形变样本点基本都呈现出逐步变暖的趋势。并且研究区的山区地表形变速率小于-2.0 cm·yr^-1、在-2.0~2.0 cm·yr^-1之间和大于2.0 cm·yr^-1的样本点数量依次为6 364, 6 449和2 385个,山区地表负值的区域多于正值的区域,体现出该区域的沉降位置多于抬升位置,也同全球变暖,冻土退化,地表发生沉降的规律相一致。利用主动微波波谱段的ASAR数据,成功反演了2004年至2010年间的研究区地表形变结果,并从地表形变反演结果的空间角度、时间角度和冻土变化的时间滞后性进行了讨论和展望。以上研究结果期望能为天山区域多年冻土区的地表形变监测提供新的途径和参考。

利用短基线集技术监测地表形变

针对合成孔径雷达干涉测量(D-InSAR)技术由于受时间、空间失相干和大气延迟两大因素的影响,不能在地面沉降灾害监测方面得到较好应用的问题,该文对合成孔径雷达干涉测量小基线集(SBAS-InSAR)技术在地表形变监测中的适用性进行了研究。利用22景ALOS雷达影像开展了西安市地面沉降监测试验,并通过时间序列分析的方法获取了2007年1月到2011年2月时间段内西安市的高精度地表形变成果。实验结果表明,该成果与同时间内GPS、水准结果吻合较好。因此,该技术可广泛应用于城市地表形变监测,为相关部门决策提供科学可靠的数据参考。

基于“天−空−地”一体化的东川区沙坝村滑坡体时序监测与分析

小江断裂带地质灾害频发,且大多处于山体高位并有植被覆盖,传统人工调查方法难以进行有效的排查与分析评估,区域内人民生命财产安全存在巨大安全隐患.选取东川区沙坝村作为研究区域,利用SBASInSAR方法对历史影像进行处理得到区域时序性形变信息,采用无人机航空摄影测量方法获取滑坡体实景三维模型,人工进行实地地质灾害详查,通过“天‒空‒地”一体化的方法对沙坝村滑坡体进行多尺度、长时间序列地表形变监测与变化特征分析.结果表明:①沙坝村滑坡体沿雷达视线方向(Line of Sight,LOS)年平均形变速率在‒4~26 mm/a之间,山体地形陡峭,有多处地区为已发崩塌点或存在潜在崩塌滑坡风险;②山坡中部的古崩塌体(体积约12100 m^(3))及其周边均处于抬升状态,但上部抬升速率(11.98 mm/a)大于下部抬升速率速率(9.89 mm/a),年平均形变速率不一致,存在下滑风险;③利用SBAS-InSAR方法能够获取到山区地表宏观时序形变信息,对地质灾害进行早期识别,辅以无人机航空摄影测量构建区域实景三维,可提高传统地质灾害调查效率,同时可以追溯变形区域历史活动规律,为灾害评估提供重要数据支撑.

附加约束条件短基线DInSAR法及其应用

短基线合成孔径雷达差分干涉(DInSAR)法利用具有较短空间基线的SAR影像对生成干涉图,提取地表高相干区域,获取高时间和空间采样率的地表形变场,但该方法没有考虑地表形变的先验信息,需要应用奇异值分解(SVD)分解获取相位平均速率的最小范数最小二乘解.在分析短基线DInSAR法基础上,对地表形变相位速率附加约束条件,提出一种附加约束条件短基线DInSAR新方法,该方法不需对系数矩阵进行奇异值分解,可直接求解模型参数的最小二乘解.利用南京地区从1996年到2000年间8幅SAR影像生成的13幅差分干涉图提取的地表沉降结果证明了新方法的有效性.

短基线集技术的合肥地表形变监测研究

针对如何利用InSAR技术持续性监测合肥市重点区域地表形变的问题,该文提出了一种利用COSMOSkyMed影像数据,基于短基线集技术反演2011—2016年度合肥地区地表形变的方法。结果表明:合肥市重点区域在2011—2016年期间地面形变呈平稳态势,年均形变速率在-5mm/a到5mm/a的地面形变点数量占总地面形变点数量超过95%。技术人员利用研究区内的CORS监测数据与InSAR监测的形变结果进行比较分析后发现,两者间具有较好的一致性,年形变速率差异的均方差为0.3mm/a。

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。

基于SBAS-InSAR和PSO-BP神经网络算法的矿区地表沉降监测及预测

针对传统监测技术无法进行长时间矿区地表沉降监测以及现有预测模型过度依赖沉降数据、模型单一等问题,提出一种基于小基线集合成孔径雷达干涉(Small Baseline Subsets Interferometric Synthetic Aperture Radar,SBAS-InSAR)和粒子群优化-反向传播(Particle Swarm Optimization-Back Propagation,PSO-BP)神经网络算法的矿区地表沉降监测及预测模型.首先,利用SBAS-InSAR技术获取矿区地表沉降监测值;然后,选取矿区地表沉降的影响因子与获取的沉降监测值从多因子角度构建PSO-BP预测模型;最后,分析该方法的有效性和合理性.实验结果表明,利用SBAS-InSAR能有效监测矿区地表长时间沉降,随着训练样本的增加,PSO-BP预测值与SBAS-InSAR沉降值残差逐渐减少,算法收敛迭代加快,均方误差降低.与现有监测方法及预测模型的对比,证明了SBAS-InSAR在矿区地表长时间沉降监测中的优势以及PSO-BP模型在矿区地表沉降预测中的有效性和合理性,该方法可作为矿区地表长时间沉降监测和预测的有效手段.

基于SBAS-InSAR的延安新区地表沉降监测与分析

以延安新区为研究区,采用SBAS-InSAR方法对2015年建成之后的地面沉降进行监测分析,结果表明, 2015-2019年延安新区雷达视线方向形变速率为-52~13 mm/a,垂直向形变速率为-74~18 mm/a.通过克里金插值发现延安新区有2个明显的西北-东南向的带状沉降区域,最大的沉降区域从南至北贯穿新区;新区东侧有两块抬升区域,抬升量较小.沉降主要发生在填方区,抬升发生在挖方区,填方区沉降速率呈现慢-快-慢的形变规律.经野外现场验证,该形变监测结果与实际情况吻合.

基于SBAS技术的四川阿坝州小金县地表形变监测

近年来,滑坡、地裂缝等地质灾害严重威胁人民生命财产安全,而在山区众多的四川省,此类现象更为明显,给居民带来的影响也更加严重。合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术具有全天时、全天候、范围广的特点,在获取地表形变信息上有一定的优势,短基线集技术(SBAS)是一种时序InSAR技术,其监测的精度更高,可以检测到mm级别的形变。研究采用SBAS技术,使用Sentinel-1A数据对四川省阿坝州小金县地区进行地表形变监测。实验发现小金县地区下沉速率快、下沉现象明显的区域,为地质灾害的预防及持续监测提供理论基础。