Ground Surface Ruptures and Near-Fault,Large-Scale Displacements Caused by the Wenchuan Ms8.0 Earthquake Derived from Pixel Offset Tracking on Synthetic Aperture Radar Images

The 12 May 2008 Wenchuan Ms8.0 earthquake produced surface displacements along the causative fault, the Yingxiu-Beichuan Fault, which are up to several meters near the fault. Because of the large gradient, satellite synthetic aperture radar （SAR） interferometric data are strongly incoherent; the usual SAR interferometry method does not allow such displacements to be measured. In the present study, we employed another approach, the technique based on pixel offset tracking, to solve this problem. The used image data of six tracks are from the Advanced Land Observing Satellite, Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar （ALOS/PALSAR） dataset of Japan. The results show that the entire surface rupture belt is 238 km long, extending almost linearly in a direction of 42°north-east. It is offset left laterally by a north-west-striking fault at Xiaoyudong, and turns at Gaochuan, where the rupture belt shifts toward the south by 5 km, largely keeping the original trend. In terms of the features of the rupture traces, the rupture belt can be divided into five sections and three types. Among them, the Beichuan-Chaping and Hongkou-Yingxiu sections are relatively complex, with large widths and variable traces along the trend. The Pingtong-Nanba and Qingping-Jingtang sections appear uniform, characterized by straight traces and small widths. West of Yingxiu, the rupture traces are not clear. North of the rupture belt, surface displacements are 2.95 m on average, mostly 2-3.5 m, with 7-9 m the maximum near Beichuan. South of the rupture belt, the average displacement is 1.75 m, dominated by 1-2 m, with 3-4 m at a few sites. In the north, the displacements in the radar line of sight are of subsidence, and in the south, they are uplifted, in accordance with a right-slip motion that moves the northern wall of the fault to the east, and the southern wall to the west, respectively. Along the Guanxian-Jiangyou Fault, there is a uplift zone in the radar line of sight, which is 66 km long, 1.5-6 km wide, and has vertical displacements of approximately 2 m, but no observable rupture traces.

Hybrid micromotion-scattering center model for synthetic aperture radar micromotion target imaging

Micromotion is an important target feature, although the target micromotion has an unfavorable influence on the synthetic aperture radar （SAR） image interpretation due to defocusing. This paper introduces micromotion parameters into the scattering center model to obtain a hybrid micromotion-scattering center model, and then proposes an optimization algorithm based on the maximal likelihood estimation to solve the model for jointly obtaining target motion and scattering parameters. Initial value estimation methods using targets＇ ghost images are then presented to guarantee the global and fast convergence. Simulation results show the effectiveness of the proposed algorithm especially in high precision estimation and multiple targets processing.

Application of improved equivalent edge currents in synthetic aperture radar imaging

Target modeling and scattering function calculating are important prerequisites and groundwork for the synthetic aperture radar（SAR） imaging simulation.According to the difficult problems that normal methods cannot calculate the scattering function of electrically large object under the condition to wideband,an effective method of improved equivalent edge currents is presented and applied to SAR imaging simulation for the first time.This method improves calculating velocity and has relatively high precision.The concrete steps of applying the method are given.By way of the simulation experiment,the effectiveness of the method is verified.

A novel synthetic aperture radar scattering model for sea surface with breaking waves

In this study a novel synthetic aperture radar(SAR)scattering model for sea surface with breaking waves is proposed.Compared with existing models,the proposed model considers an empirical relationship between wind speed and wave breaking scattering to present the contribution of wave breaking.Moreover,the scattering weight factor p,and wave breaking rate q,are performed to present the contribution of the quasi-specular scattering term,Bragg scattering term,and wave breaking scattering term to the total scattering from the sea surface.To explore the modeling accuracy of sea-surface scattering,a simulated normalized radar cross-section(NRCS)and measured NRCS are compared.The proposed model generated the simulated NRCS and a matching GF-3 dataset was used for the measured NRCS.It was revealed that the performance of the VV polarization of our model was much better than that of HH polarization,with a correlation of 0.91,bias of-0.14 dB,root mean square error(RMSE)of 1.26 dB,and scattering index(SI)of-0.11.In addition,the novel model is explored and compared with the geophysical model of CMODs and satellite-measured NRCS from GF-3 SAR wave mode imagery.For an incidence angle 40°–41°,the relationship between the NRCS and wind speed,relative wind direction is proposed.As with the SAR-measured NRCS,the performance of VV polarization was much better than HH polarization,with a correlation of 0.99,bias of-0.25 dB,RMSE of 0.64 dB,and SI of-0.04.

Precise Three-Dimensional Deformation Retrieval in Large and Complex Deformation Areas via Integration of Offset-Based Unwrapping and Improved Multiple-Aperture SAR Interferometry:Application to the 2016 Kumamoto Earthquake

Conventional synthetic aperture radar(SAR)interferometry(InSAR)has been successfully used to precisely measure surface deformation in the line-of-sight(LOS)direction,while multiple-aperture SAR interferometry(MAI)has provided precise surface deformation in the along-track(AT)direction.Integration of the InSAR and MAI methods enables precise measurement of the two-dimensional(2D)deformation from an interferometric pair;recently,the integration of ascending and descending pairs has allowed the observation of precise three-dimensional(3D)deformation.Precise 3D deformation measurement has been applied to better understand geological events such as earthquakes and volcanic eruptions.The surface deformation related to the 2016 Kumamoto earthquake was large and complex near the fault line;hence,precise 3D deformation retrieval had not yet been attempted.The objectives of this study were to①perform a feasibility test of precise 3D deformation retrieval in large and complex deformation areas through the integration of offset-based unwrapped and improved multiple-aperture SAR interferograms and②observe the 3D deformation field related to the 2016 Kumamoto earthquake,even near the fault lines.Two ascending pairs and one descending the Advanced Land Observing Satellite-2(ALOS-2)Phased Array-type L-band Synthetic Aperture Radar-2(PALSAR-2)pair were used for the 3D deformation retrieval.Eleven in situ Global Positioning System(GPS)measurements were used to validate the 3D deformation measurement accuracy.The achieved accuracy was approximately 2.96,3.75,and 2.86 cm in the east,north,and up directions,respectively.The results show the feasibility of precise 3D deformation measured through the integration of the improved methods,even in a case of large and complex deformation.

利用InSAR形变反演滑坡滑面运动特征——以汶川县布瓦村滑坡为例

当前滑坡滑面运动特征获取多采用接触式手段,费时费力、成本高昂,且仅能获取稀疏点位滑面运动状态。因此,本文提出一种非接触式滑坡滑面运动特征获取方法,其基本思路是:基于位错理论建立滑坡表面形变与滑面运动间的关系模型,同时引入滑面运动平滑约束条件,最终以InSAR等技术获取的地表形变为约束,反演获得滑面运动特征。本文选择四川省汶川县布瓦村滑坡作为研究对象,以时序InSAR技术获取的滑坡坡面升降轨形变数据为约束,基于发展的理论方法反演获得布瓦村滑坡滑面几何与运动学参数,并结合野外勘查、Lidar观测以及模型残差较好地验证了反演结果的可靠性,其中反演升降轨模型残差仅3.1 mm·a^(-1)和3.4 mm·a^(-1)。反演结果显示,布瓦村滑坡滑面位于坡表以下平均~15.0 m深度处,滑面整体以沿坡向运动为主,最大运动量级达~80 mm·a^(-1),同时在坡体西侧中下部发现微量的垂直坡向运动。本文提出方法可方便、快速的获取空间连续的滑坡滑面运动特征,为滑坡灾害预警和失稳风险评估提供更为直接可靠的科学参考。

微波视觉与SAR图像智能解译

高分辨率雷达成像技术和人工智能、大数据技术的快速发展,有力促进了雷达图像智能解译技术的进步。由于雷达传感器本身的特殊性和电磁散射成像物理的复杂性,雷达图像的解译缺乏光学图像的直观性,准确迅速识别分类的需求对雷达图像解译提出了迫切的挑战。在借鉴人脑光视觉感知机理和计算机视觉图像处理相关技术基础上,进一步融合电磁散射物理规律及其雷达成像机理,我们提出发展微波域雷达图像解译的“微波视觉”的新交叉领域研究。该文介绍微波视觉的概念与内涵,提出微波视觉认知模型,阐述其基础理论问题与技术路线,最后介绍了作者团队在相关问题上的初步研究进展。

基于InSAR技术的大跨桥梁温度变形监测研究

以国内某高速铁路钢拱桥为研究对象,选取2017—2018年期间59幅C波段Senti⁃nel-1号雷达卫星影像,利用PS-InSAR技术处理影像获得桥梁的视线向(Line of Sight,LOS)位移,根据SAR成像空间几何关系解算出支座的纵向位移.研究结果表明:支座纵向位移的时空特性与实际桥梁结构相符合,验证了PS-InSAR技术观测桥梁结构位移的可行性.建立支座纵向位移与温度的线性相关模型,并与结构健康监测系统的实测结果进行对比.两者吻合良好,相对误差控制在10%以内,验证了PS-InSAR测量桥梁结构位移的可靠性.利用有限元模拟温度作用下桥梁支座的位移变化,并与PS-InSAR位移时间序列进行对比.两者趋势基本一致,LOS向位移误差在[-10,10]mm,验证了PS-InSAR测量桥梁结构位移的准确性.

基于最优PS点获取方法的矿山工业广场沉降监测

为保障矿山地面和井下工作人员、工业广场周边居民以及运煤系统运行安全,实时监测地表变形情况,提出永久散射体(PS)点的优化获取方法,以提升PS-合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术在沉降监测中的适用性。首先,选择淮北市郊煤矿工业广场煤柱Ⅱ513工作面开采沉陷期间2020年10月31日—2022年8月22日共26景SAR卫星影像,运用PS-InSAR技术确定最优的PS点目标选取方法;然后,基于该方法获取该工作面回采过程中的开采损害保护区地面沉降速率、累计沉降量;最后,基于地面水准点实测数据验证PS-InSAR监测精度并分析研究区地表及建(构)筑物动态沉降情况。结果表明:相干系数和振幅离差指数双阈值法较适应于研究区沉降监测;研究区内可探测到的最大下沉速率为-26.5 mm/a,最大累计下沉值为-53.7 mm;同时,探测到研究区西北部存在岩溶塌陷地质灾害因素;利用水准数据验证精度,均方根误差(RMSE)仅为3.8 mm,决定系数达到0.91。

采空区地表InSAR形变监测与安全稳定性评价

为探明河南省平顶山市某变电站拟建场地的安全稳定性,避免采空区地表沉降或倾斜给变电站造成安全隐患,采用永久散射体(PS)合成孔径雷达干涉测量(InSAR)研究平顶山市2015—2022年间的45景Sentinel-1A数据,精细化分析拟建场地的9个代表位置的时序形变特征,进而建立基于InSAR监测的采空区地表场地安全稳定性评价机制,完成对场地的安全稳定性评价。研究结果表明:基于模糊数据集的模糊PS选点法可克服PS点密度低的弊端,有效增加分析可用数据,提升监测结果的准确性;依据基准点校正拟建区内代表点的时序形变后发现,拟建场地整体形变较小且逐渐呈现趋于稳定的趋势,最大沉降量为13.05 mm,最大沉降速度为5.73 mm/a,最大倾斜为0.070 mm/m。基于安全稳定性评价机制分析可知:采空区地表场地移动变形处于稳定状态,变电站地基基础处于安全状态,采空区地表沉降对拟建变电站的影响程度小,综合3种评价指标进行分析,采空区地表场地安全稳定性等级为高,具备建设变电站的可行性。

2023年积石山Ms6.2级地震InSAR同震形变探测与断层滑动分布反演

2023年12月18日,甘肃省临夏回族自治州积石山县发生了Ms6.2级地震,地震灾害损失显著高于同震级地震,查明其同震形变场与断层滑动分布特征,有助于揭示此次地震灾害损失严重的原因。利用Sentinel-1卫星升、降轨雷达影像,采用合成孔径雷达干涉技术获取了本次地震的同震形变场,进而基于Okada弹性位错模型,确定了本次地震的震源参数,并基于分布式滑动模型反演了本次地震断层面上的滑动分布。结果表明,积石山地震为逆冲型地震,升、降轨同震形变场沿视线向最大形变量分别为7.1 cm和7.8 cm,断层最大滑动量为0.31 m,主要集中在地下0~8 km。与2019年6月17日四川长宁Ms 6.0级地震对比发现,长宁地震地表最大形变量为8 cm,断层最大滑动量为0.38 m,均大于积石山地震,推测积石山地震灾害损失严重的主要原因为震区居民房屋相对集中、房屋抗震性能差和黄土区场地地震波放大效应等。

基于改进SBR技术的地面目标SAR图像快速生成技术

传统的弹跳射线(shooting and bouncing ray,SBR)技术主要适用于自由空间目标的电磁散射计算,当用于地面目标与背景复合场景的电磁散射计算和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像建模与仿真时,在小擦地角下其计算误差显著增大。针对此问题,提出了一种基于“四路径”模型的改进SBR技术,其考虑了目标与邻域地面之间的多次反射效应以及目标与远区地面之间的多径散射效应对地面目标散射回波的影响。首先构建一个尺寸略大于目标包围盒的粗糙地面实体模型;然后结合“镜像法”改进射线追踪技术,分析电磁波在目标各部件间、目标同实体地面之间以及同虚拟半空间分界面之间的射线传播过程;最后结合高频渐近方法完成电磁散射计算。利用精确数值法计算结果对所提出技术进行了验证,并将其应用于地面目标的SAR图像高逼真度仿真,同实测SAR图像比对表明了所提技术具有良好的适用性。

基于电磁散射模型的海上舰船双基SAR图像仿真

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在地海环境遥感和目标探测识别中发挥着重要作用。相对于单基SAR,双基SAR能够通过调整发射机和接收机的角度对场景进行多方位观测,因此开展海上舰船目标双基SAR图像仿真可为非合作目标的特征研究和探测识别提供方法和手段,在目标探测识别方面有着重要意义。为此,本文利用基于面元化的简化小斜率近似(facet-based simplified small slope approximation,FBS-SSA)方法与几何光学/物理光学(geometrical optics/physical optics,GO/PO)混合方法,提出了一种基于电磁散射模型的海上舰船目标复合场景双基SAR图像仿真方法,实现了不同双基角下的海上舰船SAR图像仿真,并分析了雷达飞行方向与舰船角度、发射机和接收机相对位置、极化、海况对雷达图像的影响。结果表明,双基角、极化、舰船朝向都会对双基SAR图像产生较大的影响,因此可以通过获取不同双基角度下的复合场景SAR图像特征从而可以更好地开展舰船识别。此外,SAR图像中的阴影特征也可作为舰船识别的辅助手段。

基于属性散射中心卷积核调制的SAR目标识别深层网络

卷积神经网络(CNN)的特征提取能力与其参数量有关,一般来说,参数量越多,CNN的特征提取能力越强。但要学好这些参数需要大量的训练数据,而在实际应用中,可用于模型训练的合成孔径雷达(SAR)图像往往是有限的。减少CNN的参数量可以降低对训练样本的需求,但同时也会降低CNN的特征表达能力,影响其目标识别性能。针对此问题,该文提出一种基于属性散射中心(ASC)卷积核调制的SAR目标识别深层网络。由于SAR图像具有电磁散射特性,为了提取更符合SAR目标特性的散射结构和边缘特征,所提网络使用预先设定的具有不同指向和长度的ASC核对少量CNN卷积核进行调制以生成更多卷积核,从而在降低网络参数量的同时保证其特征提取能力。此外,该网络在浅层使用ASC调制卷积核来提取更符合SAR图像特性的散射结构和边缘特征,而在高层使用CNN卷积核来提取SAR图像的语义特征。由于同时使用ASC调制卷积核和CNN卷积核,该网络能够兼顾SAR目标的电磁散射特性和CNN的特征提取优势。使用实测SAR图像进行的实验证明了所提网络可以在降低对训练样本需求的同时保证优秀的SAR目标识别性能。

基于时序InSAR技术的中贵天然气管道天水市段沿线滑坡隐患识别与形变分析

中贵天然气管道天水市段沿线地处黄土高原,地貌类型多样、构造活跃、复杂地质条件下发育多种具有隐蔽性和潜伏性的地质灾害,其中滑坡灾害对中贵天然气管道的安全危害极大,因此,对中贵天然气管道天水段沿线滑坡隐患进行有效识别与分析具有重要意义。采用Sentinel-1A升降轨卫星数据,基于时序合成孔径雷达干涉测量(synthetic aperture radar interferometry,InSAR)对中贵天然气天水段沿线滑坡隐患进行了解译识别、现场复核、发育特征与典型滑坡形变分析。研究区共识别17处滑坡隐患点,现场复核最终确定13处,其余4处为人类工程活动区,其中常沟村和磨峪沟村滑坡形变受降雨影响。统计发现研究区管道沿线滑坡多发生在坡度40°~50°,高差400~600 m,东北坡向和距管道100~150 m范围内,且岩土体强度较低,地层以第四系全新统冲洪积层(Q_(4)^(a1+p1))为主。结果表明:联合升降轨的时序InSAR技术可以有效识别管道沿线滑坡隐患,为油气管线的安全运营及今后油气管道选线提供重要的科学依据和参考。

基于散射点拓扑和双分支卷积神经网络的SAR图像小样本舰船分类

随着合成孔径雷达(SAR)图像在舰船检测和识别领域的广泛应用,准确而高效地进行舰船分类已经成为一个亟待解决的问题。在小样本学习场景下,一般的方法面临着泛化能力不足的问题,因此该文引入了额外的信息和特征,旨在增加模型对目标的理解和泛化能力。该文通过散射关键点构建拓扑结构以表征舰船目标的结构和形状特征,并计算拓扑结构的拉普拉斯矩阵,将散射点之间的拓扑关系转化为矩阵形式,最后将SAR图像和拉普拉斯矩阵分别作为双分支网络的输入进行特征提取。在网络结构方面,该文设计了一个由两个独立的卷积分支组成的双分支卷积神经网络,分别负责处理视觉特征和拓扑特征,并用两个交叉融合注意力模块分别对两个分支的特征进行交互融合。该方法有效地将目标散射点拓扑关系与网络的自动学习过程相结合,从而增强模型的泛化能力并提高分类精度。实验结果表明,在OpenSARShip数据集上,所提方法在1-shot和5-shot任务的平均准确率分别为53.80%和73.00%。而在FUSAR-Ship数据集上,所提方法分别取得了54.44%和71.36%的平均准确率。所提方法在1-shot和5-shot的设置下相比基础方法准确率均提升超过15%,证明了散射点拓扑的应用对SAR图像小样本舰船分类的有效性。

基于属性散射中心目标重构加权决策融合的SAR目标识别方法

针对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别问题,采用原始图像及其属性散射中心目标重构结果进行决策融合。以核稀疏表示分类(KSRC)为基础分类器,对原始及重构SAR图像进行分类。KSRC通过引入核函数提升分类适应能力;目标重构可有效剔除原始SAR图像中的噪声成分。根据目标重构过程中重构结果与残差的能量关系评估原始SAR图像噪声水平,并以此为依据确定原始图像和重构图像决策结果的权重。采用加权融合手段对两个结果进行处理,判断测试样本的目标类别。基于MSTAR数据集对方法进行测试,实验结果证明了其有效性。

基于BiLSTM-CNN的地基SAR永久散射体选取

针对地基合成孔径雷达(SAR)形变测量中,常规永久散射体(PS)选取方法在时间欠相干复杂场景下,PS选取数量、质量难以满足形变测量需求的问题。提出了一种基于双向长短期记忆-卷积神经网络(BiLSTM-CNN)的PS选取方法,该方法采用幅度离差与幅度联合选取正、负样本构建训练数据集,并把干涉相位、幅度差分与相关系数作为数据集的时序特征,然后利用BiLSTM和多尺度CNN分别学习PS全局时序特征及局部时序特征,再通过多头自注意力机制(MHSA)对全局和局部时序特征进行加权融合学习,最后进行特征概率映射以构建PS分类模型。利用重庆市万州区九道拐雷达监测数据对所提方法性能进行实验分析,结果表明该方法改善了网络准确度、F1分数、召回率、精确度等指标,提高了雷达图像PS选取数量及质量。

基于PS-InSAR的道路穿越区长城形变分析

随着交通网络不断扩展,现代道路穿越古老的长城,这种变化引发了长城的形变效应,成为引起广泛关注的议题。为了更深入地了解道路穿越长城对其形变的影响,研究采用了永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)技术,对长城周边区域进行了详细的形变分析。研究发现,道路穿越长城的行为明显影响了长城的形变情况,尤其是在特定区域出现了明显的地面沉降现象。这种形变表现为在道路穿越区域内的长城被拉伸和压缩,导致最大累积沉降量高达75.2 mm。在这些受影响的区域中,长城的沉降速率甚至达到了每年24.6 mm。通过对长城振动变形信息的综合分析和呈现,研究揭示了道路穿越长城对其造成的明显形变效应。这一研究成果不仅对长城的保护和管理具有重要的实际应用价值,还为类似地区的形变研究提供了参考和借鉴。

飞行器典型结构雷达成像诊断与分析

隐身飞行器逐步受到各国青睐,评估目标隐身能力并明确隐身性能改善的方向在飞行器隐身设计工作中至为关键。在雷达高频区,飞行器目标的散射特性呈现“稀疏性”,散射场遵循局部性原理,目标的散射分布能够等效为由一系列离散分布的孤立散射中心组成。鉴于逆合成孔径雷达(inverse synthetic aperture radar,ISAR)图像具有分辨率高、能够准确精细反映散射点空间位置等优势,本文以仿真成像的形式展现了典型结构对应的ISAR图像,分析了散射点形态与散射机理之间的关联关系,提炼得到了球体、圆柱体、三棱柱、圆锥、直筒式腔体、S弯腔体等6类典型飞行器结构对应的主要散射路径,并针对两种不同类型的隐身无人机,开展了基于雷达成像的强散射点诊断与评估,得出了两类无人机的主要散射源集中在进气道的结论。