基于D-InSAR技术的杨伙盘矿区地表形变监测与分析

【目的】煤炭资源的开采引发一系列的生态环境问题,地面塌陷问题尤为严重,而地表形变监测是修复生态环境问题的首要工作。【方法】InSAR技术作为一种面监测技术,已成功应用到煤矿地面塌陷监测中,本研究利用雷达差分干涉测量(D-InSAR)技术,计算2020年8月至2022年10月间共31景Sentinel-1A数据。【结果】在监测期内,开采工作面的地表共形成3个形变中心,分别位于301和303盘区的工作面,地表在煤矿开采后进入快速形变期,之后开始缓慢形变,直至趋于稳定状态。【结论】D-InSAR技术对于此类地面塌陷问题,相较于点监测技术,具有先天的优势,能够快速、准确地获取整个工作面的形变情况,对煤矿生态环境问题的改善起到了指导作用。

基于D-InSAR技术的矿区地表沉陷监测研究

矿山开采可能诱发各种地质灾害,威胁矿区的社会稳定和居民的生命财产安全,快速准确监测矿区沉陷可有效预防地质灾害。本文以山西省大同煤矿为研究对象,获取2022年10月至2023年3月共13景Sentinel-1影像,基于合成孔径雷达差分干涉测量技术(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar,D-In SAR)进行地表沉陷监测研究,获取大同煤矿地表累计沉陷量,使用已有研究成果对比验证了本实验结果的可靠性。结果表明,大同煤矿沉陷分布较广,主要分布在大同市南郊区西部以及南郊区、怀仁市、左云县和山阴县四县市交界处,监测期间最大、平均沉陷量分别为381.43 mm、13.88 mm,总沉陷面积约为207.91 km2,根据7个重点沉陷区的时空变化特征及演化规律发现沉陷呈现持续扩张趋势,推断地表沉陷仍会持续较长时间。研究证明了In SAR技术在矿山开采沉陷监测的可靠性,为矿产资源管理工作提供新的技术方法,研究结果可为矿山开采沉陷治理和地质灾害防控提供参考依据。

D-InSAR技术与SBAS-InSAR技术在矿区地面沉降监测中的应用研究

为了对D-InSAR和SBAS-InSAR两种技术在矿区地面沉降监测中的应用能力进行对比分析,以山东省济宁市某采矿工作面为主要研究区,选取2022年11月2日—2023年8月29日期间26景Sentinel-1A数据,分别利用D-InSAR和SBAS-InSAR两种技术获取了该工作面的地面沉降信息,首先从沉降区域的时空演变特征和沉降面积分布等方面对两种技术进行了对比分析,进一步通过同期实测水准数据对两种技术得到的结果进行了精度验证。研究结果表明,D-InSAR和SBAS-InSAR两种技术监测到的研究区内最大累积沉降量分别为69 mm和59 mm,识别出沉降量大于10 mm的区域面积分别为0.60 km^(2)和0.87 km^(2),其中,沉降量大于30 mm的区域面积分别为0.10 km^(2)和0.17 km^(2)。与水准监测数据对比可知,两种InSAR技术得到的监测结果与真实沉降情况相吻合,在部分沉降漏斗中心区域,地面沉降量超过InSAR技术可监测形变梯度,两种技术的监测精度都大幅降低。相对于SBAS-InSAR技术,D-InSAR技术获取的累积沉降量值更大,但其抵抗误差干扰的能力较弱,而SBAS-InSAR技术能够更好地消除大气相位效应等误差的影响,得到的地面沉降结果在空间分布上更连续平滑。本文研究对利用InSAR技术监测矿区地面沉降具有一定借鉴意义。

基于D-InSAR的煤矿地表沉陷动态规律研究

为进一步探究煤矿矿区地表沉陷特征,以西北地区某煤矿沉陷区为研究对象,首先对目标沉陷区的数据进行全方位的采集;而后基于这些数据,以差分干涉合成孔径雷达(D-InSAR)为测量工具,辅以现场测量方法,从定性和定量2个角度,对该沉陷区的地表沉陷动态规律进行较为全面的分析,并根据分析结果提出沉陷区后续治理建议。

基于D-InSAR技术的大范围地灾普查分析——以雅安为例

研究针对区域地灾普查的需求,利用Sentinel-l卫星影像数据,通过二轨法合成孔径雷达干涉差分干涉技术(D-InSAR)获取雅安地区2023年10月至2023年12月间的大范围地表形变信息。处理结果表明,在影像覆盖期间,雅安地区沉降形变主要以东部、南部为主,地表最大沉降量为6.7 cm。D-InSAR技术能够为地灾普查提供高精度、大范围的形变信息。

基于D-InSAR技术的煤矿工业广场动态沉降特征研究

近年来,我国东部厚含水松散层矿区不断出现工业广场的沉降变形,地表建(构)筑物受到不同程度损坏,严重影响煤矿安全生产和正常运行。为研究长时间序列的工业广场沉降,以华东某煤矿为例,基于17景Sentinel-1A卫星影像数据,获取地表动态变形信息,结合精密水准测量,分析D-InSAR技术监测地表沉降的精度,研究工业广场时空动态沉降特征,揭示厚含水松散层矿区工业广场变形规律。研究表明:(1)D-InSAR监测与26个水准监测点沉降量的最大误差为5.95 mm,平均误差为2.18 mm,满足工业广场沉降监测需求。(2)随着工作面持续推进,6个月监测期内工业广场平均沉降量为16 mm,最大沉降点沉降量为36 mm,位于工业广场西南角偏向工作面一侧;最大倾斜值为0.31 mm/m,最大曲率值为0.016 mm/m^(2),在监测时段内,工业广场地表建(构)筑物破坏远小于Ⅰ级损坏值。(3)GIS空间分析表明,沉降量在0~20 mm的区域面积占比93.10%;最大下沉点的动态下沉量与其至采空区中心的距离呈明显的线性负相关关系,随着采空区中心逐渐向工业广场推进,其下沉量逐渐增大。(4)工业广场沉降由开采引起的覆岩整体沉降和含水层失水固结沉降2部分组成,根据最大下沉点的动态沉降量,工业广场沉降分为2个阶段;其中第一阶段疏水沉降尚未显现,第二阶段以失水固结沉降为主。(5)工作面开采对工业广场沉降基本没有影响,应是底部含水层失水固结导致地表沉陷的范围增大,进而影响到工业广场。上述结果为今后类似条件下工业广场沉降问题的研究提供了理论依据和技术参考。

基于D-InSAR和PFC2D技术的白格滑坡稳定性分析

2018年10月11日和11月3日,位于金沙江上游右岸的西藏江达县波罗乡白格村先后发生了2次特大规模的滑坡堵江事件,经人工干预后险情得以解除。运用差分干涉合成孔径雷达(D-InSAR)技术对白格滑坡后缘的潜在危岩体进行了7.5d连续不间断的监测,结果表明:滑坡体上侧区域目前仍然不稳定,具有再次发生滑坡堵江的危险。基于此,文中利用颗粒流软件PFC2D模拟了滑坡后缘潜在危岩体在自身重力、强降雨、地震条件下的稳定性状况。模拟结果表明:后缘潜在危岩体在静力作用下不会产生明显的失稳滑动,在强降雨和强地震动条件下会发生失稳破坏,可能会再次堵塞金沙江并形成堰塞湖。根据文中的模拟结果可对滑坡稳定性做出科学评价,同时为以后类似滑坡的防灾减灾提供参考。

联合slipBERI与D-InSAR技术的青海省玛多县地震形变场提取与模拟

针对2021年5月22日青海玛多县Ms7.4地震震区形变信息、形变特征以及滑动断裂特性的提取与模拟等问题,获取了玛多县地震区的Sentinel-1A影像,采用双轨差分干涉法,并优化各项参数,提取出同震形变场,利用slipBERI(slip from bayesian regularized inversion)方法对断层的几何参数及形变场进行反演和模拟。结果表明:玛多地震同震形变场的形状近似于一个椭圆,断层整体呈西北-东南走向,其上部为沉降区,下部为隆升区,最大视线向(line of sight,LOS)形变分别为0.65 m和0.81 m。地震形变场的运动主要以东西方向的水平运动为主,并伴有明显的左旋走滑,断层上下方相对视线向运动可达1.50 m,表明此次地震的地表破裂有明显的错位移动。通过分析形变信息和地表破裂特征,可以判断该破裂带位于巴颜喀拉块体,为昆仑山口-江口断裂,反演结果与观测结果相符,这表明观测结果较可靠。

基于D-InSAR技术的地表沉降监测——以杨伙盘煤矿为例

杨伙盘煤炭资源开采导致矿区范围内发生大面积地表沉降,严重影响当地人民的生产、生活。本文选用杨伙盘煤矿范围内Sentinel-1A数据,利用D-InSAR技术对矿区内2017年10月到2019年5月地面沉降范围与沉降幅度进行实时监测。监测结果显示杨伙盘矿区东部存在四个较大的沉降中心,最大形变量为-85 mm/y,累计形变量-128 mm,矿区内已发现的地表形变区仍在发生沉降作用。地质灾害的发生是一个缓慢积累到爆发的过程,建议后续继续开展研究区形变监测工作,特别是A点和B点区域应加强监测,以避免发生大规模地表形变。结果表明,D-InSAR技术能够有效获取矿区地表形变信息,可以为矿区沉降综合治理提供全面的形变信息,在灾害发生之前做出预警,提前做好防护措施,减少损失。

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。

矿区地表沉陷D-InSAR监测分析与应用

针对常规矿区地表沉陷监测方法的缺点,基于D-InSAR技术,对2016年12月18日—2017年2月25日的两景RADARSAT-2雷达数据进行差分干涉处理,获取了研究区域监测时间段内的开采沉陷信息,监测到3处沉陷盆地分布,结合实际情况,对监测结果和精度进行了分析。结果表明,D-InSAR技术能够有效监测矿区的地表沉陷分布及特征,可为研究大范围矿区的地表沉陷动态监测提供技术参考。

基于PS-InSAR的广西北部湾沿岸形变探测及成因分析

受强降雨等极端天气影响,广西地区沉降地质灾害频发。为保障区域可持续发展,利用36景Sentient-1A卫星影像,探究广西北部湾沿岸地区土地形变情况并分析其成因。首先基于PS-InSAR技术和SBAS-InSAR技术,获取2018年1月~2020年12月广西北部湾地区地表沉降信息。结果表明:两种方法具有高度一致性,研究区域最大累计沉降量达-78.1 mm,最大平均形变速率为-22.664 mm/a。其次结合降雨量数据与人类活动强度,分析地表形变成因,结果进一步表明:广西北部湾地区累计沉降量与人类活动强度呈现正相关;每年7、8月雨季时,地表形变速率提高,雨季结束后,部分地面出现抬升。人类活动与降雨是导致广西北部湾地区大面积不规则沉降的重要原因。

基于D-InSAR的盐矿地表形变监测与分析

盐矿开采区地表沉降的情况较为复杂,为了有效预防地表沉降给生产生活带来的危害,对监测的精度和监测手段提出了更高的要求。本文采用D-InSAR技术,选取湖南省常德市湘澧盐矿作为研究区,对2020—2021年期间Sentinel-1A数据进行分析和处理,获取采矿区区域形变情况和矿井定点形变量、盐矿及其周边区域的形变情况。结合土地利用、水文地质和气象等信息,分析沉降原因,总结不同地类各沉降区的特征,研究结果可以对矿区开采过程中产生的地表沉降进行有效监测,其沉降范围与矿区的开采过程大致相同,且推断开采过程的作用对矿井沉降影响占主导地位,其监测成果为盐矿灾害监测与防治提供有力支持。

基于D-InSAR技术的采煤沉陷区地面形变隐患识别与影响分析

本文基于D-InSAR技术,通过SARscape 5.2.1雷达影像处理平台获取了2021年6月至2021年9月鬃岭-勺窝集中采煤区的地表形变信息,同时采用典型形变处最新采空区、采煤巷道数据和野外调查核实方式验证了监测结果的准确性和可靠性。结果表明:(1)本文采用D-InSAR技术成功识别了纳雍县鬃岭-勺窝采煤沉陷区3处地面沉降变形隐患,其影响面积分别为P1处约为0.06 km^(2),P2处约为0.14 km^(2),P3处约为0.07 km^(2);(2)典型沉降区土地利用现状分析表明沉降中心人类活动的强度在缓慢增加,其表现在2017—2021年期间耕地、林地、水体面积减少,居民区、工矿用地、灌木林地以及设施农用地面积增加;重要地类现状实地调查结果表明,典型地面沉降已对居民区房屋道路造成了损坏,对沉陷区生活的人民生命和财产安全造成一定程度的安全隐患。基于此,本文研究D-InSAR技术在岩溶山区集中采煤区地面沉降隐患识别与采矿活动对人类活动的影响为保障矿区人民的生命和财产安全提供了有力的技术支撑,在开采矿区地表环境的整治及人与自然协调发展方面具有一定的现实意义。

高海拔石灰石排土场汛期潜在滑移区域的D-InSAR评价研究

为解决高海拔排土场边坡及周边山体地质灾害的安全稳定性监测困难等问题,以西藏山南桑日县石灰石矿区及其周边山体为研究区域,通过分析西藏山南桑日县2015—2021年每年月降雨量,选取研究区域每年汛期两景Sentinel-1A卫星影像数据,利用合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)技术对影像数据进行处理,经过基线估算、差分干涉处理、相位解缠等计算,得到每年汛期研究区域某排土场边坡的地表形变信息,并基于排土场滑坡单一预警准则识别研究区域的潜在滑移区域及滑移量,进而判断该排土场边坡的安全状态以及对下游铁路、居民的影响。结果表明:排土场边坡处于安全稳定状态;2020年汛期研究区域的潜在滑移量为5284.106 m^(3);研究区域内潜在滑移区域Ⅰ、Ⅱ区对下游铁路、居民安全构成一定的威胁,需要对其进行安全隐患排查,潜在滑移区域Ⅲ、Ⅳ区对下游铁路、居民无影响,但对排土场边坡本体稳定性构成一定的威胁,需要对其坡脚等位置进行安全防护;D-InSAR技术能够应用于高海拔排土场边坡潜在滑移点与滑移量的识别。

基于D-InSAR技术的不同裁剪尺度下沉降监测精度对比分析

利用InSAR(合成孔径雷达干涉测量)技术对小区域范围内的沉降进行监测时,不同的裁剪尺度会对沉降精度产生影响。本文分别选取山区和平地的SAR数据,利用不同尺度的窗口对数据进行裁剪,采用D-InSAR技术分别获取沉降结果,对沉降结果进行分析比较。研究结果显示:小区域范围内,山区SAR数据的裁剪尺度为3300×3300像元时为最佳,平地SAR数据的裁剪尺度为3800×3800像元时为最佳。该研究结果对利用InSAR进行小区域沉降监测具有一定的参考价值。

基于D-InSAR技术的黑山峡地区地表沉降监测研究

由于黑山峡地区极易发生地质灾害,选用该区域2020年的三期Sentinel-1卫星数据,利用D-InSAR技术进行了处理。通过比较两期形变,由此得到了黑山峡地区在三期数据的1-2、2-3时间间隔内的地表平均形变量分别为[-106.685,175.724]和[-81.773,112.659],2个时段数据的结果比较表明:此区域的沉降分布通常是一致的,并且范围有显著的收缩趋势。

联合改进U-Net模型和D-InSAR技术采矿沉陷提取方法

矿产资源开采导致的地表沉陷不仅是矿区国土空间开发利用需要考虑的重要因素,而且对地下非法开采的区域具有明显的指征作用。矿产资源开采一般具有分布范围较广、分布不均且较分散的特点,因此快速、准确地识别并提取大区域内采矿沉陷的空间分布非常必要。本研究基于合成孔径雷达差分干涉测量技术(differential interferometric synthetic aperture Radar,D-InSAR)得到矿区多时相差分干涉相位图,并使用深度学习FCN-8s,PSPNet,Deeplabv3和U-Net模型训练网络开展采矿沉陷智能识别,结果显示U-Net模型具有较高的检测精度且用时较短。为提高采矿沉陷的语义分割提取精度,在传统U-Net模型中引入高效通道注意力模块进行训练。结果表明改进的U-Net模型与传统模型相比,在测试集上采矿沉陷对应的交并比提升2.54百分点,为大范围采矿沉陷时空分布提取问题提供新的解决方法。

基于D-InSAR技术的泸定地震形变场提取与震后灾害防治

2022年9月5日四川省甘孜州泸定县发生Ms 6.8地震,提取同震形变场,对指导救灾、地震破裂分析具有重要意义。利用D-InSAR技术基于二轨差分法处理覆盖泸定地震影响范围内的两景Sentinel-1A数据,通过调整处理方法与参数,提取了该地震的同震形变场。结果表明,同震变形区主要分布于鲜水河断裂西侧,以震中为中心,南北分为沉降区与隆升区,雷达视线向最大形变量分别为9.5 cm和17.3 cm。强震变形引发大量次生地质灾害,并易形成地震—崩塌、滑坡—泥石流链式灾害,震中及强变形区应加强次生地质灾害防治及泥石流预防。

基于D-InSAR技术的九寨沟地震地表形变探究

九寨沟地震发生于2017年8月8日,震中位于四川省阿坝州九寨沟县境内,北纬33.20度,东经103.82度,震级达Ms 7.0级,震源深度约20 km。针对此次地震引起的地表形变,本研究利用哨兵一号雷达影像,运用D-InSAR(差分干涉雷达)技术获取了地震形变场数据。结果表明:此次地震地表最大形变达20.5 cm,形变严重区集中在比芒村、漳扎镇、彭布寨3个村落以及九寨沟景区中。本研究结论与其他相关研究具有较高的一致性,表明D-InSAR技术在地震形变监测中相比传统监测技术具有一定优势,可以作为一种地表形变监测的重要手段。