基于短基线集干涉测量(SBAS)技术的郑州市区地面沉降观测研究

采用短基线集干涉测量(SBAS)技术方法研究了郑州市区的地面沉降特征。论述了SAR数据处理的流程和技术重点,对SAR数据处理过程中获得的各种参数进行了分析,选取覆盖郑州市区的多景RADARSAT-2雷达图像作为数据,进行短基线集干涉测量处理,根据沉降速率结果分析了郑州市区地面沉降形变特征,提取了郑州市2015—2017年间的地面沉降量,沉降速率大于20 mm/a的沉降区面积约为166 km~2。形成了3个主要的沉降区,分别为北部沉降区、西部沉降区和东部沉降区,沉降区主要分布在有软土分布工程地质亚区内。研究区引起地面沉降的原因主要为人类社会活动,突出表现在地下水利用、开采地热资源、城市基础设施建设等方面。

基于短基线集方法(SBAS-INSAR)技术的山区城市地面沉降监测研究——以攀枝花为例

基于合成孔径雷达干涉(interferometric synthetic aperture radar,INSAR)技术的山区城市地面沉降研究,因地形复杂、植被覆盖等因素开展较少。首次在攀枝花市,利用12景2009-2010ENVISAT ASAR数据,采用短基线集方法开展大范围、长时间监测。结果表明,攀枝花市东区地面沉降较大,沉降的平均速率高达48 mm/年;西区沉降较小,沉降平均速率10 mm/年。推测原因多为城市化建设所致地面荷载;而市东北方向的露天矿区,因连续开采所致,不同时期同一地点的地表变化,导致高相干点在此区域分散稀疏,不能表明是否有沉降现象。

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。

小基线集雷达差分干涉测量高速铁路区域地面沉降

以高分辨率卫星雷达影像为数据源,利用小基线集时间序列雷达差分干涉测量技术,采取一种由粗到细的递推式分析策略,调查某客运专线铁路途径区域地面沉降的空间分布状况及变化速率,反演出地表年沉降速率专题图。与地面水准测量进行比较,发现两者比较吻合,较差均值和标准差分别为0.82 mm和4.14 mm,验证了雷达干涉测量反演结果的有效性。

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。

小基线集雷达干涉测量在无锡地面沉降监测中的应用

地面沉降是无锡较为显著的地质灾害之一,严重影响了城市基础设施建设,限制了经济社会的可持续发展。合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)已成功应用于城市地表形变监测,并表现出极大的潜力和优势。基于ASAR、ALOS及COSMO数据,采用小基线集方法(SBAS)对2004-2012年间无锡的地表形变进行了监测研究。结果表明,沉降区域主要发生在江阴市南部及惠山区,最大累积沉降量超过-200mm。新吴区、滨湖区以及位于主城区的梁溪区出现了轻微的回弹现象,最大累积回弹量达到+40mm。与水准测量数据对比显示,干涉测量结果与水准观测数据具有很好的一致性。地下水水位变化仍然是无锡地表形变的主要影响因素。2005年地下水禁采任务完成后,无锡地面沉降有所减缓,但由于地下水恢复缓慢,所以沉降现象仍在发生。

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。

开关型短基线干涉仪方位角的测量

开关型短基线干涉仪使测量系统得以简化,而采用集成化、数字化以及微机进行数据处理,使得设备具有体积小、重量轻、简单可靠、使用方便的特点,且有实施多目标测量的优点。本文介绍在开关体制情况下,数据录取和数据处理的具体方法。

基于短基线集技术的城市地表沉降监测研究

通过对合成孔径雷达干涉测量的去相干分析,提出了基于短基线集(SBAS)技术进行地表形变监测的方法。该方法能够克服DIn SAR易受时间、基线去相干等因素的影响,通过对短时-空基线组合的影像对进行干涉处理以提取高相干点,利用大气延时相位与相位噪声在频域不同特性以达到二者分离的目的,最终获取监测区域长时间缓慢地表形变的演变规律。本文利用2007—2011年16景南京地区ALOS数据进行了短基线差分干涉试验,并通过实测水准数据进行了对比,结果表明该技术能够较准确地反演出地表的形变场及累积形变量。

利用短基线集InSAR技术监测抚顺市地面沉降

抚顺市是一座因煤而兴起的综合型重工业城市,矿产的大量开采导致了大范围的地面沉降。针对这一问题,为了有效监测抚顺市的地表形变,本文利用短基线集(SBAS)技术对覆盖抚顺市部分地区的12景COSMO-Sky Med高分辨率SAR数据进行了处理,获得了该研究区域的地面沉降分布和沉降速率图。试验结果表明,研究区整体呈现出沉降的趋势,沉降速率大部分在-25^-45 mm/a的范围内。其中新抚区沉降最为严重,有2个沉降严重的区域,最大沉降速率达到了-186 mm/a。该试验结果为抚顺市露天矿采矿导致的地面沉降与地质灾害监测提供了切实有利的数据参考。

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SBAS-InSAR技术的木场古滑坡变形特征分析

滑坡灾害严重威胁着人们的生命财产安全,对滑坡开展监测工作对防灾减灾具有重要意义。获取覆盖木场古滑坡的58景Sentinel-1降轨数据,基于短基线子集干涉测量(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)技术对木场古滑坡进行形变监测,结合木场古滑坡的地质特征分析了滑坡时序变形趋势。结果表明:木场古滑坡体形变速率结果整体为负值,且中下部变形速率较大;监测期间次级滑坡H1、H2和H3区域变形最为严重,监测点在时间维度上的变形趋势基本一致,总体呈下滑趋势,表明木场古滑坡体处于持续发展阶段,尤其是次级滑坡H1、H2和H3发育尤为强烈;结合现场变形迹象验证了SBAS形变监测的准确性。研究成果促进了InSAR技术在滑坡中的应用,以期为滑坡防灾减灾工作提供科学依据。

基于SBAS-InSAR的合肥市地面沉降监测研究

文章采用短基线集合成孔径雷达干涉测量(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)技术对Sentinel-1A卫星升轨数据进行处理分析,对合肥市地面形变开展监测研究。结果表明:合肥市地面形变状态较为平稳,大部分地区地面年平均形变速率在-4~4 mm/a之间;年平均形变速率超过10 mm/a的显著沉降区和抬升区各5处,其中高新技术产业开发区附近具有最大沉降形变速率,形变速率为-24 mm/a,沉降量为31 mm;竹溪站附近具有最大抬升形变速率,形变速率为12 mm/a,抬升量为20 mm。综合分析表明,合肥市地面沉降主要受断裂活动控制,后期受工程建设扰动较大,而地面抬升区分布主要受工程扰动控制。

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。

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。

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时序分析的大同地面沉降与地下水活动研究

大同盆地是汾渭盆地北端一个地面沉降较严重的区域,地下水开采是该区域地面沉降发生的一个重要原因。然而地下水活动与地面沉降在空间和时间的相关性却鲜有研究。为了掌握该地区地下水活动与地面沉降的内在联系,该文基于Envisat ASAR数据,利用短基线集(small baseline subset,SBAS)-In SAR技术对大同盆地地面沉降形变特征进行监测;同时利用地下水位监测数据,研究地面沉降中心与地下水位漏斗在空间和时间上的对应关系,定量分析2处地下水位波动与地表形变的关系。研究表明,地下水开采是大同盆地水源地地面沉降的主要原因,但并非所有的地下水位漏斗都存在地面沉降。该研究成果对指导该地区地下水开采及控制地面沉降有一定参考价值。

SBAS方法监测城市地表形变初步研究

常规雷达差分干涉测量(DInSAR)技术因受时间和空间失相干的影响,限制了其运用。永久散射体(PS)方法虽然可有效解决失相干和大气延迟等问题,但其要求SAR影像数目较多。而小基线集(SBAS)方法对SAR影像数目不敏感,因此,以太原地区为研究区,收集了2008年1月—2010年8月期间的8幅ENVISAT卫星的SAR数据,采用SBAS方法获取太原地区的地表形变场。发现万柏林、吴家堡和小店的最大形变速率分别为-27.11、-55.92和-67.61 mm/a,所得的形变速率图和形变序列图与前人结果基本一致,从而验证了SBAS方法监测城市地表形变的可行性。

基于北斗卫星校准的连接端站干涉测量与定轨

为提高连接端站干涉(connected-element interferometry,CEI)测量对地球静止卫星轨道(geostationary satellite orbit,GEO)空间角位置的测量精度,通常采用射电源标校消除大部分公共误差,但需要在测站配置大口径高增益天线以接收射电源的微弱信号。针对该问题,以北斗导航卫星为标校源,仅利用测站现有天线即可实现高精度CEI测量。利用喀什测控站相距20 km的两套天线设备对天链GEO卫星开展CEI测量。经北斗卫星校准后,时延测量精度可达0.03 ns。定轨结果表明,7 h的时延和单站测距数据联合定轨位置精度可达37 m,预报12 h位置偏差约为78 m。与3000 km范围分布的多站测距系统24 h弧段定轨精度相当,验证了该技术用于GEO卫星高精度测定轨和机动后轨道恢复的可行性。

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。