基于PS-InSAR技术的晋城矿区地表形变监测及地质灾害风险预警

地表形变是一种严重的地质灾害现象,不仅严重影响灾害区居民的日常生活,而且会造成巨大的社会经济危害,尤其在采煤区。针对传统地表沉陷监测方法费时费力、无法获取地表沉降面状信息、难以进行地表沉陷灾害评估的不足,基于高分辨率SAR卫星影像,利用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)技术对山西省晋城市晋城矿区2018年1月至2018年12月期间地表沉陷进行监测,分析获取了该地区地表连续形变情况,并利用该技术获取的海量PS点建立支持向量机(SVM)地质灾害风险评估预警模型,对晋城矿区周边居民点地质灾害风险进行了识别和预测。结果表明:晋城矿区10个煤矿及其周边区域存在较大的地表形变;晋城矿区平均LOS向年平均地表形变速率范围为-37~30.3 mm/a;PS-InSAR技术在晋城矿区地表形变监测中具有可行性,且可以实现矿区地质灾害风险综合识别和预警。

基于PS-InSAR技术的西藏龙巴萨巴湖冰碛坝表面形变特征分析及影响因素

冰碛湖坝体表面形变是指示坝体稳定性的重要参数。针对高寒区冰碛坝形变监测,合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术仍然存在一定的技术缺陷,而基于永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)的遥感技术方面应用尚未见报道。西藏龙巴萨巴湖位于中国和印度、尼泊尔交界处,其冰碛坝具有高溃决风险。本文基于75景Sentinel-1A影像及PS-InSAR技术,以龙巴萨巴湖冰碛坝为研究对象,分析2017年2月至2023年4月期间,坝体表面形变特征及影响因素。结果表明:(1)2017-2023年龙巴萨巴坝表面体总体呈下沉趋势,平均形变速率为-2.76±0.66 mm/a。坝体明显表面下降区主要分布沿湖水岸一带,占坝体总面积的43.3%,平均下沉速率为16.82±1.55 mm/a,坝体中部存在东南-西北贯通的显著沉降区,其中最大形变永久散射点(PS点)形变速率达到-81 mm/a;中部坝体出现抬升现象,抬升区面积占坝体总面积的9.8%,平均抬升速率为17.38±2.43 mm/a,其中最大形变PS点形变速率达到43.90 mm/a;坝体外缘区变形率相对较小,在-4~4 mm/a内波动(平均形变速率为0.53±0.23 mm/a),占坝体总面积的41.11%。(2)在监测时间段内,年内不同月份沉降区面积占比为39.1%~65.8%,其中,7月沉降面积最大,占坝体总面积的65.8%;年内抬升区面积占总面积比的22.3%~38.3%,2月份坝体抬升面积最大。(3)坝体表面总体形变与坝体热通量年收支盈余、坝体内部埋藏冰发育、内部水分运移冻胀等因素有关。本研究结论可用于评估龙巴萨巴冰碛湖的危险性,为冰碛湖溃决模拟及防灾减灾提供理论依据。

基于PS-InSAR技术的武威市地面沉降时空变化特征

武威市位于甘肃省中部,是一座典型的农业城市,分布有大量农业耕地。由于土壤疏松,地面容易受到降水和地下水的影响,易发生地面沉降地质灾害对居民的生产、生活造成不利影响。本文利用2017年2月至2022年12月的Sentinel-1A数据,通过PS-InSAR技术提取了武威市的地面沉降监测数据,包括视线向形变速率和累积形变量。对形变场的时空分布特征进行了详细分析,并引入Mogi模型反演地下深部变形范围。最后,结合研究区的降水数据和GRACE重力卫星获取到由陆地水负荷引起的地表形变数据,并对研究区的沉降成因进行了初步分析。结果表明,研究区存在两个主要沉降区,其中主沉降区A的最大累积沉降量达到-290.9 mm,视线向形变速率为-52.0 mm/a;主沉降区B的沉降量达到-178.1 mm,视线向形变速率为-43.8 mm/a。地表沉降呈现周期性变化,且向东南方向逐步扩展,与降水和地下水变化特征相似。通过Mogi模型反演,得出了主沉降区的地下影响范围(半径)和深度,其中主沉降区A为40.96 m和133.67 m,主沉降区B为38.60 m和140.78 m。按季节划分统计形变数据,结果表明,由于研究区所属干旱区,自然降水无法对地面沉降产生显著影响,而农耕时大量地下水的抽取才是导致区域地面沉降的主要原因。

联合PS-InSAR和SBAS-InSAR的鄂西山区滑坡隐患识别——以长阳县清江流域为例

针对鄂西山区滑坡等灾害频发,而部分地区因为地形陡峭调查困难以及潜在滑坡隐患区的空间分布与未来发展趋势不明的难题,如何利用InSAR技术获取的地表形变数据实现滑坡隐患区早期识别成为滑坡研究的热门方向。利用Sentinel-1A升轨数据,分别基于PS-InSAR和SBAS-InSAR技术获取长阳县清江流域北岸2020年7月至2021年12月的地表形变信息,再将两种方法得到的地表形变信息进行叠加融合,综合考虑研究区的地质背景条件、历史滑坡点以及第四系覆盖层厚度等因素,识别出研究区可能发生滑坡的隐患区,并结合GNSS监测数据对识别结果进行可靠性分析。结果表明:基于PS-InSAR、SBAS-InSAR技术得到的研究区地表形变速率范围分别为-32.03~16.74 mm/a、-53.33~26.94 mm/a,根据自然断点法联合分析两种方法得到的监测结果,最终将研究区地表形变速率划分为5个等级,并识别出研究区有18处滑坡隐患区,总面积为27.58 km^(2),主要分布在研究区西部招徕河至资丘镇沿清江段;将PS与SBAS两种InSAR技术的解译结果进行融合判译,不仅能够进一步提高滑坡隐患区识别的精度,为区域地质灾害防控提供更加可靠的科学依据,同时也为基于InSAR技术的滑坡隐患区识别提供了新的思路。

联合PS-InSAR技术与多变量LSTM神经网络的高铁路基冻胀形变预测研究

针对传统形变监测及预测难以做到大范围监测和精准预测的问题,本文提出了联合PS-InSAR技术和多变量长短期记忆(M-LSTM)神经网络监测和预测高铁路基冻胀形变的方法。首先,该方法利用PS-InSAR技术获取路基冻胀空间分布特征;然后,使用皮尔逊相关系数法优化出3种冻胀诱发因素,所得数据经预处理后组成训练数据;最后,引入LSTM构建智能化、多变量冻胀预测模型,精确地预测路基冻胀形变趋势。研究结果表明,PS-InSAR技术在大范围形变监测中具有可靠性,M-LSTM模型预测精度比传统神经网络模型更高,平均判定系数(R^(2))、平均绝对误差(MAE)和平均均方根误差(RMSE)分别为0.973、0.024 mm和0.035 mm,说明M-LSTM模型在高铁路基冻胀形变预测中具有较好的应用价值,同时也为路基冻胀形变预测提供了新思路。

基于PS-InSAR的小浪底土石坝形变监测与稳定性模拟

探索土石坝形变规律及稳定性分析是全球水利工程所关注的一个重大问题,对保障人民群众生命安全和经济健康发展具有重大意义。采用2017年3月至2021年9月小浪底土石坝55景Sentinel-1A卫星SAR影像,利用PS-InSAR技术,监测到小浪底土石坝近5年从坝顶至坝底呈现“阶梯状”形变趋势,最大形变量达到-86.09 mm;并结合库水位、降雨量等因素,发现坝体整体呈现“夏急冬缓”的季节性形变趋势。进一步采用二维有限元方法,对小浪底土石坝的模拟模型进行渗流、应力分析。在高库水位情况下,相较于低水位情况,坝体渗流量更大、形变速率更大;在应力分析部分,发现坝体的垂直向形变趋势与InSAR监测结果相吻合,亦呈现“阶梯状”形变。研究成果不仅为小浪底土石坝运行稳定性分析及形变历史回溯提供理论基础和决策依据,也说明PS-InSAR技术与二维有限元模型模拟技术在水利工程监测方面具有巨大的应用潜力。

基于PS-InSAR技术的矿山区域时序沉降特征研究

为明确矿山及其周边区域不同类型地物的地表沉降时空分布特性与差异,提高矿区的灾害应对能力,以甘肃省永靖县“智慧矿山”试点为研究区,基于PS-InSAR技术,提取研究区2018—2022年的季度地表沉降信息,并利用GIS分析方法探讨其特征规律。结果表明,研究区西部和西南部2片矿区的沉降速率较高,中部及偏北的露天矿场和设备分布区域形变趋势较不稳定,是后续沉降监测的重点区域。矿区6种主要地物中,采矿用地最易发生沉降,矿区道路最易出现抬升,耕地、采矿用地形变速率的波动程度较高,因此在后续研究中应加大矿区道路和采矿用地的沉降监测频率。

基于PS-InSAR的渤海新区地表沉降监测

利用2017年4月—2018年12月的47景COSMO-SkyMed雷达影像,采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术获得了渤海新区地表沉降信息,并基于GIS空间分析方法进一步揭示了渤海新区地表沉降的空间分布特征。根据InSAR遥感解译结果,结合渤海新区城市规划建设背景,分析了渤海新区地表沉降的分布演化态势及部分区域形变因素。结果显示,超过95.4%的PS点形变速率在区间[-9,6]mm/a内,约95%的PS点累计形变量在[-15,10]mm之间,处在沉降状态的PS点数量偏多。表明渤海新区港城区整体上基本处于稳定状态,形变较严重的地区主要集中在沿海地区和项目区西北部,填海造陆及新建建筑物地表压实等是造成区域形变的原因。

基于PS-InSAR技术的水库大坝形变监测研究

利用时序InSAR技术的优势,以新疆卡拉贝利水库为研究对象,使用2017—2022年的Sentinel-1A升降轨影像,采用PS-InSAR技术对其进行形变监测,然后升降轨数据进行融合,分离出大坝垂直方向的数据,得到大坝及周边区域的形变结果。结合真实三维模型数据对大坝时序InSAR监测结果进行分析,并利用标准差和大坝传统监测数据对时序InSAR结果进行内外符合精度验证。通过验证发现时序InSAR数据处理结果与传统监测结果基本一致,得出的结论具有重要的防灾指导意义。

PS-InSAR技术在南京城墙形变监测中的应用研究

基于目前南京城墙监测预警系统中文物本体沉降监测所采用的水准测量方法,本文引入了永久散射体合成孔径雷达干涉测量(Permanent Scatterers Interferometric Synthetic Aperture Radar, PS-InSAR)技术方法,对南京城墙进行连续形变监测与分析,获取了研究区域内的高精度形变信息。经过与实地水准测量数据对比、分析、验证,结果表明,PS-InSAR技术能够以毫米级精度应用于地面沉降监测及地表微小变形的动态监测。通过实地水准测量与PS-InSAR技术相结合,能够进一步提升南京城墙地面沉降监测的效率,对加强南京城墙本体预防性保护具有重大决策价值。

融合D-InSAR和PS-InSAR的建筑物坍塌沉降监测

文章针对2022年4月29日长沙市望江区一建筑物坍塌现象,采取D-InSAR技术对2022年4月22日和2022年5月4日获取的两幅Sentinel-1影像进行差分干涉处理,获取建筑物地表形变信息;同时结合2020年5月-2022年5月获取的25幅Sentinel-1影像,采用PS-InSAR技术进行反演监测建筑物地表变形区两年内的时空序列变化。结果表明:利用D-InSAR技术能在事故坍塌后短时间内快速获取地表形变,结合PS-InSAR技术获取累计沉降时序图得到该地区两年内的沉降量,并通过时间序列图可准确得到该栋建筑坍塌前后的沉降趋势与沉降量。

基于“PS-InSAR+有限元模型”的水库大坝形变监测与稳定性研究

随着大型水库工程的快速发展,水库大坝的稳定性和形变监测变得愈发重要。结合“PS-InSAR+有限元模型”方法,对水库大坝的形变监测与稳定性进行深入研究。通过利用合成孔径雷达干涉测量PS-InSAR技术获取大坝形变数据,同时构建有限元模型进行稳定性分析,以全面探讨水库大坝的工程安全与稳定性。

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PS-InSAR干涉测量技术的高铁工程沉降监测研究

以永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术为基础,探讨高铁工程沉降监测的新方法。通过对合成孔径雷达卫星数据进行干涉处理,实现对高铁地表沉降的监测。先探测高铁工程沉降路段PS点,再进行模型构建。结果显示,实验选取的高铁运行路段中,靠近桥梁部分沉降最为严重,达到-23 mm/a,并且L1高铁路段靠近铁路部分沉降率高,最高达-16 mm/a,L2靠近桥梁的部分,沉降速率最高达-24 mm/a。研究结论显示,PS-InSAR技术能够精确地识别和评估高铁工程中的沉降风险,为确保高铁网络的安全运行提供了重要的技术支持。此项研究能为我国高铁网络的安全性和可靠性作出贡献。

基于PS-InSAR的蓟运河断裂震间形变监测研究

采用2014年10月22日至2019年4月11日之间的26景Sentinel-1升轨数据,基于PS-InSAR技术对蓟运河断裂这一隐伏断裂进行形变监测试验。结果表明:(1)研究区受地面沉降干扰强烈地区在南部宁河一带,向北地面沉降逐步减弱,在蓟运河断裂北段以北一带基本无地面沉降现象。(2)研究区北部的视向线形变速率在蓟运河断裂北段一带在0 mm·a^(-1)左右,向北随远离断裂形变速率增大,表明研究区北部受近东西向燕山隆起控制,有向南掀斜运动的趋势。(3)蓟运河断裂北段活动方式为黏滑,其两盘的视线向相对形变速率差约为1.83 mm·a^(-1),蓟运河断裂南段两盘形变速率差小于2.96 mm·a,与2005—2012年的水准测量结果相近,表明蓟运河断裂2005年以来活动速率较为稳定。(4)在受到地面沉降影响下,隐伏断裂的InSAR形变场包含更多的非构造信息,无法获取断裂的具体形变速率。但断裂活动会导致断裂两盘含水层厚度不同,地下水超采造成的地面沉降幅度也不同,相应的其InSAR形变场在断裂两盘出现突变,对隐伏断裂的位置判定有一定意义。

南水北调中线工程高填方渠道PS-InSAR形变监测

南水北调工程在缓解我国北方地区的水资源紧张状况与改善当地环境方面发挥了重要作用,作为国之重器,保障其安全运营是南水北调工程的重中之重。利用PS-InSAR技术,对2016年10月—2017年6月间南水北调中线工程叶县文庄村高填方渠道进行形变监测。结果表明,渠道东岸约1 km的边坡存在明显变形,最大形变量达到36 mm。对渠道东岸和4个重点监测断面进行纵横断面分析,发现渠道东岸呈现整体性不均匀沉降,且越靠近水域,渠道变形越大,反之则越小。进一步将PS-InSAR监测结果与二等水准数据对比验证,两者超过87%的均方根误差小于±2 mm,且在形变趋势和量值上均高度一致。本研究可为以高填方、深挖方为特征的南水北调渠道安全监测及灾害防治提供可靠的技术支持。

基于PS-InSAR的怀来地震台钻孔体应变异常机理研究

钻孔体应变仪是地震前兆观测与研究的主要仪器,该仪器优点是基于点的观测、观测精度高和直接观测浅层地壳应力应变信息;缺点是难以获得空间连续形变信息和易受抽水等场地环境等因素干扰。PS-InSAR方法结果为空间连续形变场和时序形变量,累计形变量与地下水位变化具有一致性。为弥补钻孔体应变监测地表形变缺陷和准确分析其观测数据中的异常信息,以怀来地震台为例,基于Sentinel-1影像,使用PS-InSAR方法对研究区地表进行沉降分析并研究2020—2021年钻孔体应变观测数据拉张异常机理。结果表明:怀来地震台附近区域的形变中心位于义合堡村东侧抽水井处;区域沉降发生时间和钻孔体应变观测异常时间与义合堡村用于供热的抽水井供暖期抽水时间相同;怀来地震台钻孔体应变观测数据拉张异常机理与附近用于供热的抽水井抽水引起的地表变化机制相一致。因此,怀来地震台钻孔体应变拉张异常变化是由义合堡村用于供热的抽水井抽水引起,同时诠释了在受地下水抽水较为明显地区内,PS-InSAR在地震前兆观测仪器观测异常机理研究的应用示范作用。

曹妃甸新区PS-InSAR技术沉降监测及分析

随着曹妃甸新城的快速发展,地面沉降现象越来越引人重视,为分析该区域的沉降特征与原因,利用2019年2月至2021年12月共35景Sentinel-1A影像,基于PS-InSAR技术,获取了曹妃甸新区的地表沉降信息,提取特征点累计沉降量并分析沉降区域时空变化特征。结果显示:研究区整体区域沉降,主要沉降区位于西南方向,形变速率集中在-32.30~-3.48 mm/a;形变最严重区域位于唐山湾生态城,最大沉降量超过170 mm,形变区域面积较大且未达到稳定状态,未来仍会继续下沉。监测区的沉降主要与地下水开采、建筑设施荷载及吹填土自身压缩固结有关。

高海拔排土场边坡安全稳定性的PS-InSAR监测

为了解决高海拔排土场边坡灾害监测难度大以及安全稳定性预警等问题,提出利用PS-InSAR技术对高海拔排土场边坡进行安全稳定性监测分析。通过对西藏山南桑日县某排土场边坡进行监测分析研究,采用2018年11月04日至2020年12月23日的25景Sentinel-1A数据,利用时序差分干涉相位的时空分析方法,进行差分干涉、模型迭代计算和地理编码等解算,解算得到平均形变速率分布,基于平均形变速率结果分析该排土场边坡的安全稳定性。结果表明:利用PS-InSAR技术能够获取排土场边坡区域的地表形变信息;该研究区域坡体2018年11月至2020年12月的平均形变速率最大值为-20.00 mm/a,最大形变速率区域出现在排土场边坡的下部;通过PS-InSAR技术能够对其安全稳定状态进行准确评价,并进行预警预报,为排土场边坡的安全稳定服役提供有效技术保证。

基于PS-InSAR和随机森林的天津区域地表形变监测

采用2019-01~2022-03共90景Sentinel-1A卫星影像,基于PS-InSAR技术对天津市及其周边地区(下文简称“天津区域”)地表形变进行监测分析。结果表明,沉降主要发生在天津市外围,其中邻近天津市的河北省胜芳镇最大地面沉降速率达80 mm/a。为探究天津区域沉降内因,结合随机森林土地分类结果分析地表形变的地理分布特征,为地质灾害综合治理和地下水资源开发利用提供参考依据。