基于SBAS-InSAR方法的新疆平原水库坝区形变监测应用研究

本文利用欧洲航天局中等分辨率Sentinel-1A免费影像数据,采用SBAS (Small Baseline Subset)方法,以2014年~2018年期间的23景影像为数据源,开展了时序InSAR在新疆WLL平原水库大坝及坝区的形变监测研究。提取了该水库大坝及周边5 km左右范围的沉降监测结果,并利用大坝二等水准监测数据对水库堤坝监测结果进行验证,形变速率中误差为±9.3 mm。结果表明:大坝存在不均匀沉降;靠近东坝段的水产养殖中心产生1个沉降漏斗,中心最大沉降速率−20.0 mm/a;距离水库5 km左右的工业区和居民区产生3个沉降漏斗,最大漏斗中心沉降速率−76.0 mm/a。最后结合水库水位变化、周边植被种植和产业分布以及地下水抽取等情况分析了大坝及坝区周边区域的沉降时空分布特征和产生的原因。

天津LNG码头SBAS-InSAR时序形变及地面监测数据响应

为了查明油气重大基础设施中,由星载雷达干涉测量、地面全球导航定位系统(global navigation satellite system,GNSS)形变监测、地下位移传感器监测和管道应力应变监测网络构成的星地一体化监测技术的有效性,采用SBAS-InSAR技术提取了天津LNG(liquefied natural gas)码头区域油气管线区域的长时间序列的地表形变数据,进一步分析了地面GNSS地表位移、多层深度位移计、管道应变传感器数据与同步的SBAS-InSAR地表形变量的数据响应关系,并进一步分析了雨-旱循环的时序变化规律。结果表明:2019-05—2022-04月的3年间天津LNG码头区域非均匀沉降最为显著,最高达到-394 mm;SBAS-InSAR的时序形变数据15~53 mm的沉降形变,在GNSS中有9~57 mm的地表位移响应,两者相关显著,具有良好的一致性;SBAS-InSAR地表形变变化特征与多层位移计在1、2、3 m深的位移数据响应特征都与降水量关系密切,呈现显著的雨季-旱季波动特征,二者具有良好的同步性,说明SBAS-InSAR地表形变变化特征能够揭示地下土层的位移变化特征;SBAS-InSAR地表沉降量与地下管道应变呈正相关,SBAS-InSAR获取的地表形变是反映地下管线应变的良好指标。由星载雷达干涉测量、地面GNSS形变监测、地下位移传感器监测和管道应力应变监测网络构成的星地一体化监测数据的集成应用,能够为未来星地一体化的管道安全监测技术体系构建提供有益的借鉴。

基于SBAS InSAR的郑州煤炭矿区地表沉降监测及演化规律分析

地下开采引起的地表沉降引发了一系列安全和环境问题,现有研究多集中在特定矿区或工作面的地表形变监测与分析领域,而对于煤田的整体地表形变监测与时空演化研究较少。使用SBAS InSAR技术对2017年3月-2023年7月郑州煤炭矿区95景Sentinel 1A影像进行处理,获取了矿区地表沉降信息和演化规律并对其进行分析研究。结果表明,郑州煤矿区沉降范围主要分布在登封南部和新密中部,其中最大沉降速率约为120 mm/a,最大累计沉降量达到710 mm,总沉降面积106.6 km^(2),其中以中度和轻度沉降为主,两者占总沉降面积的94.8%;主要开采区的最大累计沉降量随时间的推移呈线性增加;典型开采区地表沉降的空间演化特征表明,沉降区域仍在持续扩张。

联合SBAS与IPTA技术的矿区开采沉陷监测与分析

黄陵一号煤矿属于大型煤矿,开采历史悠久,大量开采引发地表形变严重。本文基于2018年8月—2019年4月期间Sentinel-1A数据,将SBAS与IPTA两种技术联合应用在黄陵一号矿区开采沉陷监测中,获取地表沉降信息,最终从剖线、等值线、特征点方面详细分析了沉降特征。结果表明:研究区最大年平均沉降速率为-325 mm/a,最大累积沉降量为-198 mm;随着时间推移、工作面推进,时序累积沉降量不断增大,沉降影响范围逐渐扩大;采用该技术识别了沉降位置以及沉降影响范围,可为当地地面沉降治理与预防提供参考。

基于SBAS技术的露天煤矿地表沉降监测与分析

煤炭是一种重要的能源,在国家经济发展中起到了重要作用。为了减少煤炭开采后地面沉降带来的负面影响,对矿区地面进行监测,并研究其地面沉陷的规律是十分必要的。合成孔径雷达干涉测量技术具有全时段监测,成像不受气候影响,监测范围广等特点,相比传统监测方法优势明显。基于胜利一号露天煤矿15景Sentinel-1A影像数据,采用小基线子集方法(SBAS),对胜利一号露天煤矿进行多时相监测,获得矿区2022年10月—2023年3月时间段内地面沉降区域的分布和变化趋势。并对SBAS监测结果进行了实地勘察验证,证明了SBAS技术应用于矿区地面沉降监测的可靠性。

SBAS-InSAR技术支持下的矿山地表形变监测研究

利用SBAS⁃InSAR技术对矿山地表形变进行全面监测。以河南永城矿区为研究对象,深入研究了该地区的地质情况及可能的地表变化类型,并设计了监测方案。介绍了如何获取和处理合成孔径雷达(SAR)数据,以及干涉图生成的关键步骤。通过分析时间序列形变图和形变结果,揭示了矿区地表形变的趋势。该研究有助于解决河南永城矿区地表形变的问题,为地表形变监测领域提供了一个重要范例,有望更好地理解煤矿地表的演化过程,为降低地质灾害风险及矿山的安全运营提供了关键支持。

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。

集成DInSAR与SBAS InSAR的淮南丁集煤矿地面沉降监测

矿区地面沉降具有“快速”位移和高度非线性的特点,常用的DInSAR和SBAS InSAR均无法获得连续高精度的地面沉降监测结果。本文基于覆盖淮南丁集煤矿的17景Sentinel-1 SAR影像分别进行累积DInSAR和SBAS InSAR处理,利用Kriging插值对两种差分干涉技术得到的结果进行集成,获取2020年10月17日~2021年4月17日期间的矿区地面沉降信息,并对监测结果进行评估和分析。研究结果表明:丁集煤矿开采沉降现象严重,监测时段内丁集煤矿共有4个沉降漏斗,DInSAR和SBAS InSAR监测到的沉降位置、范围和变化趋势基本吻合,但两者所得的沉降量差异较大。而基于Kriging插值的DInSAR和SBAS InSAR集成结果,在沉降漏斗边缘区域很好地保持了SBAS InSAR的监测精度,并且有效地解决了SBAS InSAR在沉降漏斗区无法获取高相干像元产生空洞的问题,得到了连续高精度的矿区地面沉降结果,为矿区沉降监测提供了有效途径。

基于SBAS-InSAR技术的三峡库区大块田滑坡形变监测分析

三峡库区大块田滑坡2021年7月出现裂缝,8月变形加剧,对当地居民及基础设施造成严重安全隐患,以2021年3~8月的9景Sentinel-1A升轨SAR影像数据为数据源,利用SBAS-InSAR技术获取滑坡在该时段内的时序形变特征,并与同时段内的GNSS监测数据及地质勘查资料进行对比分析。结果表明,大块田滑坡中后部区域变形明显,处于蠕动变形状态;滑坡变形迹象与InSAR结果有较好一致性,验证了SBAS-InSAR技术在滑坡监测中的有效性;前期累计降雨量及短时强降雨是诱发大块田滑坡发生本次变形的主要因素。研究结果表明,SBAS-InSAR技术在三峡库区地质灾害监测预警领域有较为广阔的应用前景,可为类似库区滑坡变形监测预警提供借鉴。

利用Stacking/SBAS技术在滇西北地区滑坡隐患的识别对比

文章以滇西北地区为例,分别利用Stacking和SBAS技术对92期Sentinel-1数据进行处理,并结合可视性开展滑坡隐患识别对比研究。Stacking和SBAS技术分别识别出32、26处滑坡隐患,其中,Stacking技术对滇西北地区滑坡隐患识别更具优势,尤其是在透视收缩区域也能保持较好的滑坡隐患识别效果;而SBAS技术识别准确率高,在获取形变速率的同时还可提取时序信息。研究表明,在西南区域利用升降轨数据开展滑坡隐患识别,首选Stacking技术,并结合SBAS技术,可有效防止隐患的漏判。

SBAS监测技术在大坝变形监测中的应用

SBAS监测技术可应用于大区域、长时间的地面沉降监测。文章以某大坝为对象,利用SBAS监测技术对大坝不同位置的沉降量与沉降速率进行监测,对比实际水准点沉降量进行精度分析,结果表明采用SBAS技术监测得到的沉降量比实际水准点监测得到的累计沉降量相关系数要高,虽存在部分中误差较高的个例,但总体一致。SBAS监测技术可用于大坝变形监测,具有一定的推广价值。

BDSBAS-B1C服务性能评估模型分析

为了进一步提高卫星导航定位精度,提出一种北斗星基增强系统(BDSBAS)服务信号BDSBAS-B1C服务性能评估模型分析方法:介绍北斗三号全球卫星导航系统(BDS-3)星基增强和国外星基增强系统发展概况;并给出星基增强卫星轨道误差、钟差误差、电离层改正误差模型,以及完好性保护水平计算模型;然后基于国际GNSS监测与评估系统(iGMAS)数据对星基增强轨道、钟差、格网电离层改正精度以及定位服务性能进行评估,构建斯坦福(Stanford)图模型来判断系统定位结果的安全等级,并计算服务区内保护水平覆盖情况。实验结果表明,卫星轨道径向(R)、切向(T)、法向(N)方向改正精度分别为0.56、1.06、0.88 m,钟差改正精度为0.95 ns;水平、高程定位精度(95%)分别为1.31、2.06 m;水平、垂直保护水平(95%)分别为5.12、8.09 m,根据Stanford图安全等级结果,能够满足国际民航组织对一类垂直引导进近(APV-I)的指标要求。

基于SBAS-InSAR的南水北调淅川县段沉降监测与分析

为了实现对南水北调中线干线淅川县段及周边地区大范围的沉降监测,试验利用SBAS-InSAR高精度数据处理技术,基于2019年5月至2020年5月获取的30景Sentinel-1A数据,探究南水北调中线干线淅川县段沉降变形特征,验证了SBAS-InSAR技术用于探测渠道及周边地区沉降特征的有效性。试验结果表明:淅川县段及周边地区地面比较稳定,年沉降速率几乎为零,在丹江口水库陶岔出水口和张沟、李沟区域出现地面沉降变形信号,结合其累积沉降时间序列,发现这两处区域内具有微小的沉降变形,年累积沉降量约为3~5 mm。

基于SBAS技术的水库大坝变形监测及精度验证分析

本研究基于SBAS技术,对水库坝区及其周边的变形状况进行监测,并结合水准数据对其精度进行验证。中坝出现了5.7km的沉降带,沉降速率在-20至-30 mm/a之间,最大达-52 mm/a。利用沉降速率与水准点的相关系数,对大坝及其周边区域进行了危险性分级,相关系数大于0.9的点占91%,中误差小于20mm的点占78%。这些具体的变形信息为大坝安全监测提供了重要的参考数据。结果表明,SBAS技术在大坝变形监测及其精度验证中表现出了高效性和准确性,为防止和减轻大坝变形提供了新的技术手段。

SBAS-InSAR技术监测青藏高原季节性冻土形变

冻土的冻结和融化的反复交替会造成地质环境与结构的破坏,从而导致房屋和道路等地面工程建筑物的地基破裂或者塌陷,还会引起山体滑坡、洪水暴发以及冰川移动等.因此,监测冻土形变对确保冻土区工程建筑的稳定性和安全性,同时保证冻土区社会经济可持续发展具有重要的意义.目前,在冻土监测方面并没有能大面积监测冻土形变时间演化情况的有效方法,本文提出将InSAR技术中的小基线集方法(SBAS-InSAR)应用于监测冻土来获取其形变时间序列中.考虑到冻土形变呈现明显的季节性特征,本文提出利用周期形变模型来代替传统SBAS方法中的线性形变模型,从而更好地分离出高程残差和大气误差.利用ENVISAT卫星获取的21景ASAR影像图作为实验数据,采用改进的SBAS技术成功获取了青藏高原从羊八井站至当雄站铁路段冻土区的地表形变时间序列图,揭示了该冻土区从2007年到2010年的季节性形变演化情况.通过与研究地区温度变化的联合分析,发现所得到的地表形变结果与冻土的物理变化规律非常吻合,证明了SBAS-InSAR技术在冻土形变监测中具有良好的发展应用前景.

基于SBAS-InSAR的长治矿区地表形变监测

小基线集InSAR（ SBAS-InSAR）时序分析方法能够较好地克服InSAR时空失相干限制,抑制地形和大气影响,增加时间采样率,在监测地表形变随时间演化方面取得了较好的应用。为了有效监测山西省长治矿区地表形变,利用DInSAR方法监测开采矿区的快速大形变,得到形变区30 d的最大沉降量为11 cm；利用SBAS方法监测矿区边缘微小缓慢形变,得到2003年7月-2010年7月期间区内地面沉降的空间展布及时间序列相对形变量。对于矿区周围相干性保持较好的居民区,SBAS方法监测结果表明其整体形变表现为沉降趋势,沉降面积较大,沉降速率为5~15 mm/a,最大累计沉降为90 mm。矿区因开采时间、开采方式、采储量以及地形等因素的不同而呈现出不同的沉降结果。

PS-InSAR与SBAS-InSAR监测地表沉降的比较研究

阐述PS-InSAR与SBAS-InSAR的方法与原理,以北京地区为例,处理了2004—2010年的31幅ENVISATASAR图像,将两种技术获得的结果作了对比分析。结果表明,PS-InSAR与SBAS-InSAR获得的结果具有很高的一致性;些微的差异主要表现为SBAS-InSAR的PS点形变时间序列在空间上相对更加连续。两种技术所取得的结果与北京市地面沉降的监测结果基本吻合,证明两种方法获得的结果都是可靠的。

Sentinel-1A卫星TOPS模式数据的SBAS时序分析方法——以黄河三角洲地区为例

Sentinel-1A是目前在轨运行的新一代SAR卫星,其TOPS成像模式具有宽幅成像的特点,能够实现大范围地表形变监测,目前国内外鲜有基于渐进扫描(terrain observation by progressive scans,TOPS)模式影像的小基线集(short baseline subset,SBAS)处理研究成果发表。以黄河三角洲地区作为研究区,选取了2015年5月—2016年4月27景Sentinel-1A TOPS模式影像,组成了94对干涉影像对,使用ECMWF气象数据估算大气延迟,实现大范围大气相位校正;然后采用SBAS时序分析方法提取了研究区地表累积形变量及形变速率图。研究结果表明,该地区近年来仍存在持续沉降,在广饶镇齐成工业园、广饶盐场及南宅科村周边等地区存在明显的沉降漏斗,沉降监测结果与该研究区已有文献所述沉降规律吻合,证明了TOPS模式SBAS时序分析方法应用于形变监测的可行性和有效性。

基于SBAS技术的煤矿采空区探查与稳定性评价

煤炭资源的长期开采,导致地下大面积采空区的存在。城市建设快速发展使得土地资源日益紧张,煤矿沉陷区土地成为可持续发展的重要资源。进行高精度和大面积的采煤沉陷地探查与采空区稳定性评价工作,有利于缓解地下采空与地面建设间日益尖锐的矛盾,对城市的可持续发展具有重要的现实意义。InSAR技术能够通过历史影像实现大覆盖面积、毫米级精度的地表形变反演,具有常规测量手段无法比拟的优势。为深入探究该技术在煤炭资源采空区调查和稳定性评价工作中的可用性,以济宁城市规划区为例,采用2018-09-12—2019-03-11的14景Sentinel-1影像,利用短基线集技术(SBAS)反演了研究区域的形变时间序列,成功探明了采煤塌陷地的空间分布,并结合相应时间段内的地表实测数据进行了解译精度的评价。对解译结果综合和研究分析发现:(1)探测到济宁城市规划区10余处采煤塌陷地,监测成果与水准实测数据间的最大中误差为5.8 mm;研究区内大部分范围内地表形变速率低于10 mm/a,表明相应位置的老采空区已基本趋于稳定。(2)所提取老采空区地面点的变形曲线符合开采沉陷的基本规律;形变解译结果能够显著区分不同开采条件下地表残余变形的特征。(3)研究成果能够查明目标区采煤沉陷地的空间分布位置,指导矿山地质环境调查工作高效、有针对性地开展;可以为老采空区稳定性的初步评价提供基础数据。

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。