利用InSAR短基线技术估计洛杉矶地区的地表时序形变和含水层参数

美国南加州洛杉矶地区是自然和人为活动引起的地质构造活跃、石油及地下水抽取和回灌频繁的区域.本文利用19景ENVISAT ASAR降轨影像生成了71幅垂直基线小于300m、时间间隔小于3年的解缠差分干涉图,并基于短基线集技术(SBAS),GPS和地下水水位数据估计了该区域2003年9月～2009年8月的地表时序形变及含水层贮水系数等物理参数.研究结果表明:(1)在InSAR干涉图中可以清楚的识别多处沉降明显的区域.例如,主要由于含水层地下水的抽取与回灌引起地表沉降的Pasadena盆地(～-2.5cm/a)、San Gabriel流域(～-2cm/a)、SanBernardino盆地(～-2.5cm/a)、Pomona-Ontario盆地(～-4cm/a)和Santa Ana盆地(～-2.5cm/a),以及由石油抽取引起地面形变的Santa Fe Springs区域(～-1cm/a)和Wilmington区域(～-1cm/a)等;(2)InSAR时间序列形变与GPS投影在雷达视线方向上的形变结果具有较高的一致性,平均形变速率差异的均方差为0.39cm/a;(3)InSAR时间序列形变与含水层地下水位的变化基本一致,并基于相关理论计算出了含水层的弹性贮水系数和非弹性贮水系数,分析了含水层的形变机理.

短基线集技术在地表形变监测中的应用研究

通过选取覆盖珠海地区的34景ASAR数据,采用短基线集(SBAS)技术对该地区进行了形变监测,并通过实地考察对InSAR结果进行了验证,同时对形变结果及原因进行了分析和讨论。结果表明,珠海市的地表沉降多发生在沿海、沿河区域,沉降速率主要集中在15 mm/a左右,局部区域达到30 mm/a,监测结果与实地考察结果吻合良好,从而验证了SBAS方法监测地表形变的可行性。

短基线集干涉技术对北京市地铁沿线沉降监测

近些年,随着人类活动越来越频繁,对城市地区地表沉降的研究越来越多。短基线集InSAR(SBAS-InSAR)技术相比于传统InSAR技术,减小了空间去相关及地形误差的影响,已广泛应用于地表沉降监测的研究中。本文基于SBAS-InSAR技术,对地铁沿线地表沉降进行监测研究。基于北京地区Cosmo影像(2009年-2011年)、TerraSAR影像(2011年-2014年)和哨兵1号影像(2016年-2017年),以北京市地铁4号线北京南站-马家堡站-角门西站路段为例,利用SBAS-InSAR方法获取到该线路段的地表平均形变速率,揭示了该地铁沿线从2009年到2017年的地表形变情况;并对最大形变区域进行形变时序分析。最后,根据历史调研资料进行验证分析产生较大形变的原因。

短基线集技术(SBAS)在南沙自贸区地面沉降监测中的应用研究

南沙自贸区位于粤港澳大湾区的地理几何中心,自贸区建设已日趋完善,但受到缓变性地面沉降地质灾害影响,经济社会的可持续发展受到了阻碍。本文通过覆盖南沙地区的60景卫星遥感ASAR信息数据,采用SBAS技术对该地区进行形变监测,并经过外业实地核查,同时利用同期水准和GNSS测量数据进行验证,结果表明:利用遥感技术的SBAS技术进行地面沉降监测且具有精度可靠,覆盖面广,成本低、全天时、全天候等优点,在城市地表形变监测、地质灾害调查与防治研究等领域将会发挥越来越重要的作用,突显了遥感技术应用的可靠性和先进性。

云南昭通地区滑坡隐患InSAR广域识别与监测

云南昭通地区位于我国西南山区,受自然条件和人类活动影响,成为我国地质灾害多发地区之一。针对该地区开展滑坡隐患识别与监测对防灾减灾工作具有重要意义。采用R-index方法,分析了升降轨Sentinel-1A数据在该区域进行滑坡隐患识别的适宜性,为后续滑坡识别提供参考;基于干涉图堆叠技术在研究区内共圈定出80处潜在滑坡隐患点,同时选取吉那古滑坡为典型灾害体,在获取升降轨Sentinel-1A数据雷达视线(LOS)向形变速率和形变时间序列的基础上,采用MSBAS InSAR技术获取吉那古滑坡2020~2021年的二维形变结果,并分析其二维时空形变特征。结果表明:2020年1月至2021年12月吉那古滑坡东西向累积形变最高达106.2 mm,垂直向累积形变达-100.3 mm。

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。

基于双模式驱动时序InSAR技术对天津滨海国际机场形变监测

为解决传统地面监测手段成本高、观测周期长等问题,时序干涉合成孔径雷达(InSAR)技术广泛应用于机场形变监测研究中,但不同单一时序InSAR技术均存在监测缺陷。差分干涉测量短基线时序分析技术(SBAS-InSAR)技术仅适用于大范围区域监测,缺乏单个地表点分析。永久散射体合成孔径干涉测量(PS-InSAR)技术过度依赖相干性,局限于线性形变。为解决单一化监测手段所存在的问题,采用双模式驱动时序InSAR(DMTS-InSAR)技术对机场形变进行分析。基于21景Sentinel-1A升轨雷达影像,以天津滨海国际机场局部区域为研究区,对DMTS-InSAR技术的监测结果进行评估,克服了单一技术分析的局限性。评估后发现滨海国际机场局部区域存在沉降现象,其中机场停机坪处的形变最为显著,最大垂直沉降速率达到25 mm/a。结果表明,利用DMTS-InSAR技术监测机场形变,可获取更为准确可靠的形变结果。

利用InSAR技术监测矿区地表形变

介绍了InSAR技术在矿区地表形变监测中的应用现状及进展,分析了D-InSAR技术相比于传统测量手段的优势,并指出其在矿区地表形变监测中的不足。针对传统D-InSAR技术的局限性,重点讨论了短基线(SBAS)、永久散射体(PS)和角反射器(CR)等高级差分干涉技术,并结合矿区沉降监测实例,分析了其特点与应用现状,讨论了现有研究中仍存在的问题。高级InSAR技术和高分辨率SAR影像的结合将是矿区地表形变监测的发展趋势。

SBAS-InSAR技术在城市地铁沿线沉降形变监测中的应用

随着城市地铁工程的大量修建,虽然有效的缓解了城市内部交通压力,促进了社会经济的发展,但是地铁沿线沉降形变问题日益突出。本文以广州市5景COSMO-SkyMed数据为基础,采用SBAS-InSAR技术分析了地铁沿线及周边沉降规律,结果表明,地铁沿线沉降量具有明显的分布不均匀、成群成片出现的特征,一般在人流量大、附近建筑物多的区域沉降量明显增加,地铁沿线沉降量最大的区域并不是地铁线中心,而是远离地铁中心线的两侧0.4~0.8 km范围。

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-InSAR技术的南昌市中心城区地表沉降监测

南昌市由于近年来中心城区改造以及地铁线路的施工,导致了大范围的地表沉降。为了有效监测南昌市中心城区的地表形变,采用21景哨兵一号(Sentinel-1)数据结合短基线集(SBAS-In SAR)技术处理得到了以南昌市中心城区为研究区的地表沉降分布和沉降速率图。监测结果表明,研究区内绝大部分区域地表形变速率位于[-3～10]mm/a区间内,最大地表形变速率为-14 mm/a。研究区内存在三个重点沉降区域,其中,位于西湖区洪城大市场商区周边地表沉降最严重。

SBAS-InSAR技术在地面沉降监测中的应用——以深圳市为例

地面沉降是一种缓变性的不可逆的地质灾害,已经成为影响区域经济和社会可持续发展的重要因素。合成孔径雷达干涉测量技术具有覆盖范围广、空间分辨率高、不受云层干扰等特点,已广泛应用于大面积的地面沉降监测项目中。为此,以深圳市为例,选用2007-2010年间25景Envisat/ASAR数据,采用短基线差分干涉测量技术(SBAS-InSAR)获取了该地区的形变时间序列和平均沉降速率。并结合深圳市地面沉降调查成果,验证了监测结果的可靠性和分析了地表形变的主要原因。

SBAS-InSAR技术在矿区地表沉降监测中的应用

滩地和沙丘地区的矿区地表形变具有复杂性和特殊性,常规监测手段无法获得长期有效的监测结果,传统的雷达差分干涉测量技术(DInSAR)易受时空失相干、大气延迟等因素的影响而降低监测精度。以营盘壕煤矿2101和2201两个工作面为例,采用差分干涉测量短基线集时序分析(Small Baseline Subset-Interferometry SAR,SBAS-InSAR)技术对Sentinel-1A的84轨道的17景数据进行时序分析,获取了矿区2018年9月8日至2019年3月19日的累计沉降量和沉降速率等信息,直观地展现了矿区沉降状况。对研究区监测结果进行点、线、面的分析,发现累积沉降量和时间呈线性关系,新开采的区域的沉降在整个区域沉降中影响最大,较晚开采的区域在矿区沉降中为主要影响因素。

基于InSAR技术的地表形变监测与影响因素分析

地表形变引发的地质灾害屡见不鲜,尤其是在城市区域,其严重阻碍了城市化的可持续发展。为了评估城市地表形变引发地质灾害的风险,高时间空间分辨率的地表形变监测分析变得尤为重要。本文基于2019年1月至2021年1月的Sentinel-1A卫星影像,利用SBAS-InSAR以及PS-InSAR技术获取南昌市地表形变的时间序列,并结合小波周期分析和灰色关联度分析评估形变区域与气候环境的相关性。研究表明,南昌市的中心城区受到城市建设和黏土层厚度的影响,表现出大范围的沉降信号;东南部的农业生态地区由于地下水的补充而表现出抬升的信号。周期分析进一步表明南昌市地表形变皆受降水量变化的影响。本研究结合外部数据,从多个角度考察了地铁线路在变形幅度较大的地区发生沉降灾害的可能性,为防灾减灾提供参考。

时序InSAR技术在太原地铁沿线形变监测中的应用

城市轨道交通的建设与运营会引起地铁沿线的持续形变而造成地面沉降,给地面及地下基础设施带来安全隐患。为了解太原市首次开通运营太原地铁二号线一期线路以来沿线地面形变情况,以二号线一期工程沿线为研究对象,使用2020年6月至2021年11月共20景Sentinel-1A影像,基于永久散射体、小基线集技术对研究区进行地面形变监测。研究表明,两方法所得沉降分布情况、形变时序分析结果有很高的一致性,线路沿线最大沉降为31.96 mm,最大沉降速率为32 mm/a,存在三个较明显的沉降区域,推断与其处于大规模的不断的城市建设区域密切相关。本次研究可为后续太原市地铁建设沿线地表形变监测提供参考。

SBAS-InSAR技术在矿区地面沉降监测中的应用研究

差分干涉测量短基线集时序分析技术(SmallBaselineSubsetInSAR,SBAS-InSAR)凭借其独特的优势,在大区域、长时间序列的地面沉降监测领域具有巨大的应用前景。利用SBAS-InSAR技术对覆盖济宁矿区的21景ENVISAT ASAR影像进行处理,获取了研究区在2004~2010年的基本沉降信息,发现研究区存在兖州城区东部与曲阜交界(泗河)区域和济宁任城区北部区域两个沉降区,最大年平均沉降速率出现在兖州的兴隆庄煤矿一带,达到41 mm/a;将结果与水准监测数据进行对比,发现在矿区整体沉降分布以及沉降趋势上,SBAS-InSAR监测结果与实际情况是相符的。

基于SBAS-InSAR的库区活动滑坡变形特征与库水位变化响应关系:以四川省黑水县毛尔盖水电站为例

水库滑坡是水电工程建设中的一种常见地质灾害,当滑坡滑入库区中可能会引起涌浪、江河堵塞甚至溃坝,从而造成巨大的经济损失和人员伤亡情况,因此如何高效及时地开展对库岸滑坡早期识别与监测具有重要意义。利用短基线集干涉测量技术(small baseline subsets interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)对毛尔盖库区开展活动滑坡的探测识别,在此基础上,结合高分辨率光学遥感影像、无人机航空摄影测量以及现场调查对库区典型活动滑坡的变形特征与库水位变化响应关系进行初步分析。结果表明:研究区活动滑坡共65处,其中复活型古老滑坡堆积体36处,新孕育型滑坡29处;结合两类典型滑坡来看,坡体变形与库水位快速下降存在正相关关系,且当库水位日平均降速大于0.67 m/d时,InSAR时间序列曲线均会出现加速变形的情况;对于短时间内发生的大变形滑坡,SBAS-InSAR技术很难有效捕捉到滑坡失稳前的真实加速变形信息导致不能提前识别和监测,因此结合多时相高分辨率光学遥感影像可以起到有效补充的作用。研究成果可为库岸滑坡的早期识别与监测提供参考。

时序InSAR地面沉降时空分布研究

为解决传统差分合成孔径雷达干涉测量(D-InSAR)观测方法易受时空失相干和大气效应制约的潜在问题,本文分析了小基线集-合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术的原理及地面沉降观测的可行性与精度,并以焦作修武县为例,提取了2020―2022年的城市地表形变影像,设计了数据处理技术流程,获取了研究区地面沉降的时空分布。结果表明,靠近山地及采空区的地面沉降较为严重,年均沉降速率最大可达230 mm/a;受矿采影响,研究区周边地区相继出现沉降漏斗,累积最大沉降量为516 mm。此外,本文通过对城市地面沉降进行监测,分析了城市类型及周边地质环境,并对地面沉降成因进行了探讨,通过与其他常用观测方法进行对比分析,证明了该方法具有野外工作效率高和生产成本低等优势。

StaMPS-MTI技术在地面沉降监测中的应用

为了提高监测技术的空间采样率,基于永久散射体法(permanent scatters,PS)和短基线集法(small baseline subsets,SBAS)技术,同时考虑PS点、慢失相关滤波相位(slowly-decorrelationg filtered phase,SDFP)点的相位和幅度稳定性,对满足给定阈值的点相位进行加权平均,优化选取斯坦福永久散射体-多时相InSAR(stanford method for persistent scatterers-multi-temporal InSAR,StaMPS-MTI)技术的高相干点集.并使用SBAS技术的形变模型提取研究区的沉降量和沉降速率.在此基础上,分别利用PS、SBAS及StaMPS-MTI技术对北京市局部地区2007~2010年的29景ENVISAT ASAR数据进行处理,提取研究区2007~2010年的时序沉降情况及年平均沉降速率,对沉降结果进行了详细的对比和系统分析.理论研究和真实SAR数据实验结果均表明,StaMPS-MTI技术获取了404 276个高相干点,空间采样率相较于PS技术提高了62.3%,相较于SBAS技术增加了129.4%,保证了监测结果的精度和可靠性.

两次大柴旦Mw6.3地震间地表形变的InSAR观测及与同震破裂的联合分析

基于2008-11-10、2009-08-28两次大柴旦Mw6.3地震期间的6景Envisat SAR影像,利用小基线集技术提取相应的InSAR地表形变场。结果显示,震中周缘区域未观测到显著的震后形变空间模式,6个特征点区域的形变序列也未显示由快到慢的时变特征。基于震后形变理论对获取的地表形变进行余滑解释,分析两次地震同震破裂的主要参数,建立震时及期间地下断层滑移过程。两次地震分别在不同深度发生破裂且平均滑移量差异较大,前次地震未产生显著的浅层震后余滑。地震区域岩石圈8.2~23.7km深度内在同震阶段的滑移亏损可能以震间无震滑动的形式予以补偿。