极化干涉合成孔径雷达技术发展与应用

极化干涉SAR技术是近年SAR遥感领域内的研究热点.本文首先概述了极化干涉SAR技术基本理论,并总结了目前极化干涉SAR技术的应用现状;然后在详细介绍国外ALOS-PALSAR、TerraSAR-X和RADARSAT-2三个典型星载极化SAR系统的基础上,分析了极化干涉SAR技术的应用前景.     

The coseismic displacement field of the Zhangbei-Shangyi earthquake mapped by differential radar interferometry

The coseismic deformation produced by 1998 earthquake (M_s = 6.2) in Zhangbei-Shangyi of northern China is measured by the differential synthetic aperture radar interferometry (D-InSAR) technique using the European Remote Sensing satellite (ERS) SAR data. Interferograms are constructed from the ERS-1/2 SAR data by the three-pass method. The line-of-sight displacement map indicates that the deformation center of the earthquake is located at E114°20′, N40°57′, with the maximum uplift of 25 cm. The extent of the displacement is around 300 km². The focal mechanism and earthquake-induced structures are analyzed based on the spatial distribution of the deformation. The results give new insights into the seismic mechanism study.     

SAR差分干涉测量技术在地震区域形变测量中的应用研究

合成孔径雷达(SAR)差分干涉测量是一种最新的大地形变测量遥感技术方法.利用欧洲空间局1996年4月15日获取的地球资源卫星ERS-1数据和4月16日获取的ERS-2数据,以及1997年12月2日获取的ERS-2数据,应用差分干涉测量技术对发生于1997年11月8日的西藏玛尼地震进行了提取区域形变场的应用研究.从得到的变化检测条纹图中可识别出地表破裂带,并可定量推算震中周围和两条断裂带附近的变形情况.分析结果表明:断裂为左行平移性质,断裂带南侧水平错动的最大变形量至少超过2.8 m,北侧水平错动的最大变形量至少超过1.75 m.差分干涉测量分析结果与地面调查及已有的相关研究资料符合得很好.     

玉树县地震震后地质灾害易发程度评价

玉树"4·14"地震发生后,地质灾害发育密度明显递增。通过对研究区地质环境条件及地质灾害基本特征分析研究,选取了历史地质灾害发育程度、地形地貌、工程地质岩组、地质构造、水文条件、植被条件、降雨量、地震、人类工程活动等影响因素,建立了相应的地质灾害危险性评价指标体系,采用层次分析法,基于GIS技术平台,对玉树"4·14"地震震后地质灾害进行了易发程度划分。     

基于时序InSAR的青海同仁市滑坡隐患早期识别与特征解析

选取青海省同仁市作为研究区,以Sentinel-1A卫星升降轨合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)数据为主要信息源,利用差分干涉测量短基线集时序分析(small baselines subset InSAR, SBAS-InSAR)技术反演提取区域地表形变信息,结合区内地形地貌、地质构造、气象水文、植被覆盖、历史地灾等背景资料,辅以GF-2光学影像筛选确认,实现了区内滑坡隐患的早期识别,共识别出滑坡隐患19处,其中8处为已知滑坡灾害点,11处为新识别隐患点。对形变反演与隐患识别结果进行了形变速率精度分析与结合几何畸变的差异性分析,评价了形变反演结果的精度与有效性,证明了隐患识别结果的全面与准确性。选取了3处典型滑坡隐患从形变时空分布特征、光学影像特征、实地变形特征等方面进行特征解析,掌握了区内滑坡隐患的孕灾条件及变形趋势。区内隐患坡体不稳定,均呈缓慢变形趋势,尤其是6—8月集中降雨期间,形变呈加速趋势,降雨是该区诱发滑坡灾害的主要因素。     

极化雷达与光学遥感森林雪灾破坏协同监测

以贵州省扎佐林场为例,利用全极化雷达与光学遥感数据进行森林雪灾破坏状况协同监测,分析了倒伏森林与健康森林的后向散射特性及其差异,重点分析了倒伏森林与健康森林的极化响应特征、散射机制及其差异。基于雪灾破坏前后森林的散射机制变化,利用Freeman-Durden分解方法对倒伏森林进行了识别。为了进一步优化识别效果,引入了高分辨率光学数据,采用优选的融合方法, 将雷达与光学遥感数据融合,得到了较好的倒伏森林识别效果。研究结果表明,利用雷达与光学遥感数据协同监测森林雪灾破坏是可行的,而全极化雷达遥感数据在森林类型识别和森林破坏监测方面具有独特的优势,在我国西南地区的森林资源调查和灾害监测中具有广阔的应用前景。     

InSAR处理中预滤波方法的适用性研究

在InSAR处理中,频谱偏移是影响干涉图质量的主要因素之一,预滤波的作用是去除干涉像对中频谱偏移引起的去相干。首先对预滤波原理进行了介绍,然后以河北省张北地区和长江三峡地区的ERS SLC数据以及青海玉树地区和山西省临汾地区的ENVISAT ASAR SLC数据为例,分别对方位向和距离向的频谱偏移进行了预滤波实验,并通过相干性直方图和相干性平均值对影响预滤波效果的因素进行了着重分析。实验表明,在主辅图像多普勒中心频率差值较大时,方位向预滤波效果明显;时间基线太长、剧烈地表形变或植被覆盖较密引起的主辅图像去相干性较大,或空间基线较短均会导致距离向预滤波效果的明显降低。     

Monitoring crustal deformation by GPS and InSAR in the three gorge area

The on-going Three Gorges Project (TGP) aims to build one of the largest hydropower stations in the world. Previous investigations have concluded that the reservoir is likely to induce medium-to-intense earthquakes. 23 GPS stations have been established to maintain a geodetic and seismological monitoring network around the reservoir to monitor seismicity and crustal deformation, and to facilitate mitigation activities in case an intense earthquake occurs. The velocity of GPS site was derived from 3 repeated GPS surveys. Meanwhile, another effort has been made to investigate the feasibility of application of satellite interferometric synthetic aperture radar (InSAR) techniques in detecting crustal deformation possibly caused by impoundment of the Three Gorges Reservoir. It has been made to derive digital elevation models (DEM) using European Remote Sensing (ERS) synthetic aperture radar (SAR) imagery. Pairs of ERS SAR images in raw format are processed to generate digital elevation models. This effort will help us evaluate the accuracy of the InSAR techniques for further derivation of background deformation patterns and future detection of reservoir-induced crustal deformation in the area. Foundation item: Supported by the Seismological Union Foundation of China (602015), NASA grant of US(NAG5-9065) and Key Project of China Seismological Bureau(95-12-02) Biography: Qiao Xue-jun(1968-), male, Associated professor, research direction: crustal deformation.     

Long term monitoring of urban subsidence by Permanent Scatterer DInSAR

When using differential SAR interferometry (DInSAR) to monitor the surface deformation over a long time scale, it is often strongly affected by the spatial and temporal decorrelations and atmospheric dishomogeneities. The recently developed Permanent Scatterers (PS) technique proposed by Fertti et al. can overcome these difficulties by interpreting time-series of interferometric phase only at coherent point scatterers. In this study, we apply this PS technique using 25 ERS-1/2 scenes from 1992 to 2000 to monitor the subsidence in Suzhou. By using the linear deformation model, the deformation map in Suzhou urban area over the eight years is obtained. And the calculated results are in good agreement with the measurements of leveling.     

Long term monitoring of urban subsidence by Permanent Scatterer DInSAR

When using differential SAR interferometry (DInSAR) to monitor the surface deformation over a long time scale, it is often strongly affected by the spatial and temporal decorrelations and atmospheric dishomogeneities. The recently developed Permanent Scatterers (PS) technique proposed by Fertti et al. can overcome these difficulties by interpreting time-series of interferometric phase only at coherent point scatterers. In this study, we apply this PS technique using 25 ERS-1/2 scenes from 1992 to 2000 to monitor the subsidence in Suzhou. By using the linear deformation model, the deformation map in Suzhou urban area over the eight years is obtained. And the calculated results are in good agreement with the measurements of leveling.     

极化目标分解在目标分类中的应用

极化目标分解是从极化SAR数据中提取目标特征的重要方法,可以将其概括为两大类:基于S inc lair矩阵的相干目标分解和基于Mueller矩阵、相干矩阵、协方差矩阵的部分相干目标分解.利用相干目标分解中的基于Pau li矩阵分解法、Krogager分解法和Cam eron分解法,对实测极化SAR数据进行分类实验,结果表明极化目标分解对于从极化SAR数据中提取目标特征,进而对其进行分类是可行和有效的.     

基于地学信息图谱的地质灾害成灾机制分析

 地质灾害的形成和演化受制于一定的区域背景条件,从而决定了区域地理环境对地质灾害的空间分布有着不可忽视的影响,地学信息图谱理论借助图形语言的形象思维和表达能力,可直观、简洁地表达地质灾害的形成条件和影响因素。本文基于地质灾害空间数据库,运用地学信息图谱理论和GIS 技术,将地质灾害空间属性及其与致灾因子在时间、空间分布的关系用图谱形式表示,分析研究区地质灾害在空间上的特征以及在时间上的变化过程。研究结果表明,研究区内地质灾害的形成主要受地形地貌、地层岩性、地质构造、降雨和人类工程活动等因素的影响和制约。其中,地形地貌是形成地质灾害的必要条件,地层岩性为地质灾害形态及变形破坏提供了物质基础,地质构造对地质灾害形成具有直接或间接的控制作用,降雨是地质灾害的主要触发因素,人类工程活动加剧了地质灾害的形成。     

新闻报道的批判性话语分析——以《中国日报》、《纽约时报》对中国玉树地震的报道为例

作为新闻一种特定的语篇类型,突发性新闻报道是一国媒体在新闻专业、媒体定位等诸多因素的集中体现.2010年中国玉树发生了地震,对比中关两国主流媒体<中国日报>和<纽约时报>对中国玉树地震的两篇相关报道,发现<纽约时报>在对玉树地震破坏程度以及中国政府对灾区救援方面的描述,很多都是负面的.     

全球大地震破裂空间复杂度特征研究

基于有限断层反演得到的滑移数据, 用独立滑移单元的数量表征地震破裂复杂度, 据此对大地震破裂进行分组, 并研究破裂复杂度与主要震源参数之间的关系, 探讨破裂复杂度的全球及区域空间分布特征。结果表明, 矩震级很大(Mw ≥ 8.5)的事件, 地震破裂复杂度更大; 破裂复杂度较高的地震分布在浅层地壳(≤ 30 km)内的概率最大, 随着震源深度增加, 破裂复杂度对震源深度的敏感性逐渐消失; 走滑断层机制占比较大的事件, 破裂复杂度较高; 破裂复杂度与地震能矩比没有明确的关系; 破裂复杂度的空间分布特征与区域地质构造环境相关。破裂复杂度的空间分布特征可以分为3类, 第一类是板块之间简单碰撞产生的俯冲带, 板块交界处的滑动速率和方向较为一致, 这种情形下以比较简单的事件类型为主; 第二类是多板块交界处, 或者板块交界处的滑动速率和方向在整个区域内存在差异; 第三类是大陆内部的强烈挤压地带。与第一类空间分布特征相比, 第二类和第三类情形下破裂复杂度相对更高。地震破裂复杂度可以在一定程度上反映区域应力场的复杂性。     

基于时序遥感数据的九寨沟核心景区崩塌发育分布特征

2017年“8.8”地震导致九寨沟核心景区发育数以千计的高位或极高位崩塌灾害,造成自然景观及旅游设施严重损毁。震后三年以来崩塌仍表现出较高活动性,为九寨沟震后恢复重建与生态治理等带来更大挑战。本文基于地震前后5期高精度遥感影像数据,结合多年实地调查、遥感解译与核密度分析等方法,从时间和空间角度分析了崩塌空间聚集趋势及发育分布特征。结果表明,地震前后崩塌发育具有空间聚集效应,在0-5.6 km范围聚集性显著,但震后三年内的总体聚集趋势变化不大。此外,崩塌显著分布于高程2800~3400 m与30°~55°的陡坡段,地震触发与震前重力诱发崩塌多分布在北东-南的优势坡向,岩性上集中分布于石炭系与石炭二叠系的厚层坚硬碳酸盐岩地层。本文成果对九寨沟崩塌灾害防治与风险管控具有积极意义,可为震后地质灾害长期活动性研究提供基础数据。     

基于纹理特征的高分辨率合成孔径雷达影像单体建筑物震害信息识别

获取震后建筑物震害信息有利于开展人员救援和灾后重建工作。由于高分辨率合成孔径雷达（SAR）数据少有震前数据存档,利用震后单时相高分辨率SAR数据评估建筑物震害成为研究热点,但利用高分辨率SAR数据对单体建筑物的研究却很少。本文以北川老县城震后0.24mTerraSAR-X聚束模式（ST）数据为数据源,经多视处理后提取建筑物纹理特征,对比分析不同视数大小和纹理计算窗口大小对建筑物震害识别影响,确定最佳纹理计算窗口大小和视数大小。结合震前光学数据,获得SAR单体建筑物轮廓图,随机选取建筑物轮廓样本作为训练样本,引入支持向量机（SVM）和随机森林（RF）分类器识别建筑物震害信息。结果表明,基于纹理特征的SVM、RF方法能有效地识别高分辨SAR影像单体建筑物震害信息,SVM识别精度可达到88.24%,RF识别精度可达到92.47%。可见基于高分辨率SAR数据的纹理特征识别建筑物震害方法稳定有效,可为灾后应急、灾害评估和灾后重建工作提供可靠信息支撑。     

高分辨率极化SAR影像KummerU分布非监督分类方法

针对高分辨率极化SAR数据特征分布不再符合同质区域假设, 进而导致基于统计分布的极化SAR影像非监督分类方法精度下降的问题, 将具有广泛适用性的KummerU分布嵌入粒子群寻优聚类算法, 提出了新的极化SAR影像非监督分类算法(PSO-KummerU方法):首先基于极化SAR统计特征对数据进行初分类, 然后采用极化SAR统计特征与粒子群优化算法进一步进行聚类中心求解, 分类准则部分采用KummerU距离改进代替传统的Wishart距离度量准则; 采用3种非监督分类方法(H/α-Wishart、PSO-Wishart、PSO-KummerU方法)进行分类对比实验.实验结果表明:基于KummerU分布的PSO-KummerU方法与采用Wishart距离的聚类方法相比, 目视效果明显改进, 整体分类精度提高14%以上.     

鄂西山区与山体稳定有关的环境工程地质问题(之一)

鄂西山区改革开放以来各项事业有了很大的发展 ,也因此出现了各种环境灾害问题。本文在全面分析了鄂西山区环境地质背景———即地形、地貌、地层岩性、工程地质岩组分类、区域地质构造运动和地震等基础上 ,系统地阐述了与山体稳定性有关的主要环境工程地质问题之一———兴修水利工程引起的坝基失稳、大坝变形及水库渗漏等灾害 ,以及交通运输和城乡基本建设工程导致的车站边坡失稳、道路塌方、地基变形、房屋撕裂和滑坡等灾害     

基于GIS的西藏地区活动构造分布特征及地震灾害危险性分析

西藏地区是中国地震灾害发生频率最高的地区。近年来,随着全球气候变化和地壳运动加快导致的地质灾害也日趋频繁和严重。同时,频繁的地震灾害所引发的崩塌、滑坡等地质灾害也是制约西藏地区农牧业发展和经济持续增长的重要因素之一。农牧业作为西藏的重要产业,对于提高西藏农牧业防灾减灾水平、避免人员与经济遭受重大损失具有重大的现实意义。通过地理信息系统(geographic information system, GIS)技术对西藏地区活动构造特征进行可视化显示,并对西藏地区2007—2018年发生的地震分布与活动构造带进行叠加分析;在查阅相关文献和地区史料数据的基础上,分析西藏地区的地震易发性与危险性,并作图显示。结果表明:西藏地区地震频率高发生区域占比26.48%,较高发生区域占比17.04%,中发生区域占比34.44%,较低发生区域占比18.89%,低发生区域占比3.15%。     

Focal mechanism analysis and parameter estimation of Zhangbei-Shangyi earthquake from differential SAR interferometry

On 10 January, 1998 an earthquake of Ms=6.2occurred in the Zhangbei-Shangyi region of North China.The surface seismic deformation was measured in the previous study using the 3 pass ERS-1/2 SAR differential interferometric technology (D-INSAR). In this note the focal mechanism of Zhangbei-Shangyi earthquake is estimated from the D-INSAR measurement of surface deformation based on a standard elastic dislocation model for seismic displacement. The inversion procedure is an iterative, linear least-squares algorithm. Through the relation between the focal parameters and displacement in the line of sight direction measured in the radar interferogram, the optimum focal parameter set is derived. The results show that the seismic fault of Zhangbei-Shangyi earthquake is a thrust fault dipping SW with a large right-lateral displacement component.The strike and dip are 95° and 30° respectively on a fault patch of 12 km long by 14 km wide. Its hypocenter is located at N40°58', E114°21', and 7.5 km in depth. The estimated slip vector is 0.728 m with a rake of 105.95°, the trend of slip is NW13.26°, and M0is 2.69×1018 N @ m.