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。

高级时序InSAR地面形变监测及地震同震震后形变反演

差分干涉测量技术(differential interferometry technique,D-InSAR)是在InSAR技术基础上发展起来的,主要应用于测量地表微小形变。该技术在监测地震形变、火山活动、冰川运动、城市地面沉降以及山体滑坡等领域得到广泛应用,但实际研究中存在很多局限性,例如轨道参数误差、地形数据误差、大气延迟误差、时空去相关引起的相位解缠误差以及系统噪音误差等。这些因素成为InSAR高精度形变探测应用的主要限制。InSAR时序分析方法是目前解决常规D-InSAR处理过程中各种精度制约因素的主要方法之一。本文以InSAR时序分析中几个关键技术问题为研究目标,开展InSAR时序关键技术研究。本文取得的创新点如下:(1)在传统相干点提取方法的基础上,提出了一种新的提取方法:满秩相干点。该方法将干涉冗余网络图中节点和边结合起来构建满秩矩阵,并依此作为相干点提取指标。实验结果表明,满秩相干点提取法不仅能有效提高相干点的空间分布密度,而且能保留相干点的最优测量精度。(2)将大气延迟相位分成3种分量,即长波长大气相位、短波长大气相位以及地形相关的大气相位。在此基础上,利用网络法分别对3种类型大气延迟相位进行校正。网络法可以估算出每个时刻的大气延迟误差,再重构每一幅干涉图的大气延迟误差。实验结果分析表明,采用网络法能精确模拟出每个时刻大气延迟误差和每幅干涉图中的大气延迟相位。(3)离散点相位解缠误差是时序分析过程中主要误差源之一,直接影响后续时序分析结果的精度。本文提出一种利用网络闭合环残差方法,对离散相干点相位解缠误差进行检测和校正。该方法可以有效识别出离散相干点解缠相位中相位跳变;同时,本文也介绍了离散相干点解缠相位跳变校正的方法。(4)基于相干矩阵满秩条件,提出一种新的InSAR时序反演策略。利用干涉冗余网络图中各条边和节点之间的关系,采用最小二乘方法解算各个时刻点的形变特征,以有效解决传统InSAR时序反演过程中的秩亏问题。通过Bam地震震后时序形变场提取,在羊八井电站地热开采地下水引起地面沉降监测以及北京市地面沉降监测等几种典型应用中,验证了该方法的有效性和精确性。在关键技术突破的基础上,本文利用提出的新方法,获取了2008年10月6日西藏当雄MW6.3地震同震形变和震后地表形变时序,研究发震断层参数和震后运动过程的动力学机制。利用同震形变反演得到断层几何参数及滑动分布模型为先验知识,以InSAR时序方法获得震后形变时序资料为约束,分别利用震后余滑模型和震后黏弹性松弛模型,研究当雄地震震后断层的运动过程,同时对青藏高原南部中低地壳或者上地幔的黏性系数进行估计,并给出了最优拟合解。

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。

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.

利用Sentinel-1A数据监测抚顺市地表形变

针对抚顺市大范围地表形变问题,利用短基线集InSAR技术和覆盖研究区的17景降轨Sentinel-1A影像,提取抚顺市2015~2016年地表形变信息,结合信息熵分析地表不均匀形变现状,并提取典型形变区在东西向和南北向的时序剖面结果,最后利用已有文献验证该结果的可靠性。研究表明:1)2015-06~2016-06形变中心主要分布在东露天矿、西露天矿、塔峪、南花园、新屯地区;2)抚顺市的榆林街道和站前街道形变信息熵均大于1.0,地表不均匀形变极为严重,后期需重点监测;3)西露天矿北帮最大沉降量约为78 mm,东露天矿自西至东存在4个局部沉降漏斗,最大沉降量约为250 mm,塔峪北沉降区最大沉降量约为55 mm。

利用Sentinel-1A数据监测大西安2015—2017年地面沉降

大西安地区包括西安市辖区及周边市县,是我国地面沉降和地裂缝等地质灾害集中发育的地区之一.采用短基线集InSAR技术对覆盖该地区2015年6月至2017年3月期间的29景升轨Sentinel-1A数据进行处理,获取了大西安地区该期间的地面沉降分布特征,分析了地面沉降与地裂缝之间的相互关系.研究结果表明:(1)2015—2017年间最大沉降速率达到30 mm/a以上的区域主要包括西安市辖区、户县、临潼区、蓝田县;(2)西安市的沉降灾害最为严重,包含5个典型的沉降区域,最大沉降中心位于西安市西郊的鱼化寨,沉降速率达到136 mm/a,其次长安县航天产业园是新发现的沉降区域,其形变速率为-36 mm/a;(3)西安市的地面沉降受地下水开采影响,而其空间分布受构造断裂及地裂缝控制.