基于小基线集干涉测量的天津地区地表沉降时空分析

基于覆盖天津地区2017—2019年的30景Sentinel-1A影像数据,采用小基线集合成孔径雷达干涉测量(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)方法对研究区域进行地表沉降监测,获取了天津地区的年平均沉降速率和累积沉降,并与水准数据进行比对,最后分析了该地区的沉降时空特征。结果表明:2017—2019年大部分区域地表形变速率为-15.8～4.1 mm/a,最大沉降速率超过-130 mm/a,最大沉降中心位于天津市西青区王庆坨镇;基于SBAS-InSAR获取的沉降结果与水准测量结果比对,其精度达到2.96 mm;地表沉降受地下水开采、城市基础建设的发展以及工业用地量、人为活动等方面因素影响明显。     

基于多时相InSAR技术的大渡河瀑布沟水电站形变监测与预测

形变监测与预测是对水电站异常情况进行预警和及时采取补救措施的关键。提出了一种长短期记忆(LSTM, long short-term memory)神经网络方法来预测大渡河流域瀑布沟水电站干涉合成孔径雷达(InSAR, interferometric synthetic aperture radar)的时间序列形变。该方法首先利用多时相干涉合成孔径雷达(MT-InSAR, multi-temporal interferometric synthetic aperture radar)技术对2018—2020年瀑布沟水电站的哨兵一号(Sentinel-1)图像进行时间序列形变监测,然后基于时间序列InSAR形变数据采用LSTM神经网络建立了形变预测模型,最终获取瀑布沟水电站的形变速率结果和时序形变的预测结果。结果表明,瀑布沟水电站最大沉降速率达到-34 mm/a, LSTM预测模型训练和测试过程中点尺度的均方根误差(root mean squared error, RMSE)和绝对误差平均值(mean absolute error, MAE)最小值分别为2.343 mm和2.010 mm,...     

PS-InSAR技术在兰州市地面形变中的监测应用

近年来,由于城市地表沉降带来的次生灾害后果愈加严重,给城市的发展带来了诸多隐患,因此对城市进行长时间序列的形变监测具有重要的现实意义,而传统的监测方法无法获取城市大面积的地表形变信息.合成孔径雷达遥感(interfer-ometric synthetic aperture radar,InSAR)技术在大规模地表形变监测中具有独特的优势.兰州市地质条件特殊,地貌条件复杂,是中国地质灾害发生频率较大的区域之一.采用63景Sentinel-1A和5景Sentinel-1B数据基于永久散射体合成孔径雷达干涉(persistent scatterer interferometric synthetic aperture radar,PS-InSAR)测量技术获取了2014年10月—2020年4月的兰州市城区的地面形变场.研究结果表明,兰州市城区地表形变较小,临近城区周边的几处村镇存在着不同程度的沉降,且部分区域的沉降呈现出逐渐加快的趋势.     

基于合成孔径雷达干涉测量的高速铁路下伏老采空区稳定性监测分析

揭示老采空区现有变形规律是老采空区的稳定性分析的关键,而合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术对于广域地表变形监测有着传统测量技术无法比拟的优势.针对贵南高铁穿越大盘井采煤沉陷区的地表监测,采用最新的永久散射体对合成孔径雷达干涉测量(pe...     

基于短基线集方法(SBAS-INSAR)技术的山区城市地面沉降监测研究——以攀枝花为例

基于合成孔径雷达干涉(interferometric synthetic aperture radar,INSAR)技术的山区城市地面沉降研究,因地形复杂、植被覆盖等因素开展较少。首次在攀枝花市,利用12景2009-2010ENVISAT ASAR数据,采用短基线集方法开展大范围、长时间监测。结果表明,攀枝花市东区地面沉降较大,沉降的平均速率高达48 mm/年;西区沉降较小,沉降平均速率10 mm/年。推测原因多为城市化建设所致地面荷载;而市东北方向的露天矿区,因连续开采所致,不同时期同一地点的地表变化,导致高相干点在此区域分散稀疏,不能表明是否有沉降现象。     

基于SBAS-InSAR和PSO-BP神经网络算法的矿区地表沉降监测及预测

针对传统监测技术无法进行长时间矿区地表沉降监测以及现有预测模型过度依赖沉降数据、模型单一等问题,提出一种基于小基线集合成孔径雷达干涉(Small Baseline Subsets Interferometric Synthetic Aperture Radar,SBAS-InSAR)和粒子群优化-反向传播(Particle Swarm Optimization-Back Propagation,PSO-BP)神经网络算法的矿区地表沉降监测及预测模型.首先,利用SBAS-InSAR技术获取矿区地表沉降监测值;然后,选取矿区地表沉降的影响因子与获取的沉降监测值从多因子角度构建PSO-BP预测模型;最后,分析该方法的有效性和合理性.实验结果表明,利用SBAS-InSAR能有效监测矿区地表长时间沉降,随着训练样本的增加,PSO-BP预测值与SBAS-InSAR沉降值残差逐渐减少,算法收敛迭代加快,均方误差降低.与现有监测方法及预测模型的对比,证明了SBAS-InSAR在矿区地表长时间沉降监测中的优势以及PSO-BP模型在矿区地表沉降预测中的有效性和合理性,该方法可作为矿区地表长时间沉降监测和预测的有效手段.     

巴姆地震三维形变场获取

基于覆盖巴姆地震的先进合成孔径雷达(advanced synthetic aperture radar,ASAR)数据,使用差分干涉测量(differenti-al interferometric synthetic aperture radar,D-InSAR)方法获取卫星视线向(line of sight,LOS)向同震形变场,针对形变场中存在的失相干和地形误差等问题,分别使用非线性支持向量机方法(support vector regression,SVR)进行失相干恢复;并基于形变场经纬度与数字地形高程模型(digital elevation model,DEM)建立函数模型,去除残余的地形误差,从而获取完整的形变场.使用多种干涉雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术联合的方法获取巴姆地震的三维形变场.结果表明:SVR方法可以较好地恢复失相干区域,而且巴姆地震发震构造是近南北向断层,主要以右旋走滑运动为主.     

新疆西准噶尔沙吉海地区地表形变时空特征分析及其环境意义

煤矿地下开采形成的采空区对地表工程和周围环境造成严重的破坏,造成沙吉海矿区周围生态脆弱,草场面积缩减。长期废弃的矿井由于不清楚地下开采情况及范围,所以难以进行有效治理。通过长时间大范围的采空区形变特征监测,对于地质灾害预防和治理来说具有重要意义。基于2017年3月19日—2019年12月22日73幅覆盖沙吉海矿区的Sentinel-1A影像,采用差分干涉测量短基线集时序分析技术(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar, SBAS-InSAR)获取时序地表残余变形,此外通过克里金插值法获取了整个研究区完整的形变信息,监测到研究区平均变形速率在-148.44～38.05 mm/a,最大累积形变量达-1 418.42 mm。分别得到废弃采空区和正在开采矿井工作面的形变特征,正在开采煤矿采空区呈漏斗形变形,废弃采空区沉降呈多点分散形,变化不均匀。经过对沙吉海矿区详细的野外调查,验证了SBAS-InSAR结果的可靠性。最后,结合野外验证结果分析了煤矿采空区围绕沉降中心呈漏斗形演化的过程。研究成果可为老旧采空区治...     

基于SBAS-InSAR和PSO-BP神经网络算法的矿区地表沉降监测及预测

针对传统监测技术无法进行长时间矿区地表沉降监测以及现有预测模型过度依赖沉降数据、模型单一等问题,提出一种基于小基线集合成孔径雷达干涉（Small Baseline Subsets Interferometric Synthetic Aperture Radar,SBAS-InSAR）和粒子群优化-反向传播（Particle Swarm Optimization -Back Propagation,PSO-BP）神经网络算法的矿区地表沉降监测及预测模型. 首先,利用SBAS-InSAR技术获取矿区地表沉降监测值;然后,选取矿区地表沉降的影响因子与获取的沉降监测值从多因子角度构建PSO-BP预测模型;最后,分析该方法的有效性和合理性. 实验结果表明,利用SBAS-InSAR能有效监测矿区地表长时间沉降,随着训练样本的增加,PSO-BP预测值与SBAS-InSAR沉降值残差逐渐减少,算法收敛迭代加快,均方误差降低. 与现有监测方法及预测模型的对比,证明了SBAS-InSAR在矿区地表长时间沉降监测中的优势以及PSO-BP模型在矿区地表沉降预测中的有效性和合理性,该方法可作为矿区地表长时间沉降监测和预测的有效手段.     

联合InSAR和水准数据的矿区动态沉降规律分析

针对传统矿区动态沉降测量中特征点缺失导致沉降规律不可靠问题,提出基于新型合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,In SAR)与传统水准技术观测的矿区地表沉降值,使用Logistic时间函数和Levenberg-Marquard(LM)算法拟合分析矿区动态沉降规律以及其与地下开采的关系。研究结果表明:联合In SAR和水准测量沉降值拟合的动态沉降函数、加速度函数的均方差比仅利用水准的均方差分别提高89.0%和97.9%;Logistic时间函数能够较好地描述矿区地表单点的动态沉降过程,且各点的最大沉降速度和加速度极值发生时间与开采至该点的时间之间呈线性关系。     

基于小基线集时序干涉雷达分析武汉中心城区地表沉降时空特征

利用2015—2016年期间获取的15景Sentinel-1A TOPS SAR影像,采用小基线集时序干涉雷达(interferometric syn-thetic aperture radar,InSAR)分析方法,研究了武汉中心城区的地表沉降特征,分析并建立了该地区地表沉降与城市建设、降雨量和长江水位变化等因素的关系.采用32个水准点数据验证了基于Sentinel-1A反演的地表沉降结果,精度为5.82 mm/a.研究区域内不均沉降明显,其地表沉降速率范围为-81.5～18.2 mm/a,且探测到的最大沉降速率位于后湖地区;地表沉降时间序列呈伴随有明显季节变化的非线性沉降.地表沉降与影响因子的对比分析表明,沉降漏斗与工程建设施工区位置分布具有较高的空间相关性;地表沉降中的季节性变化与水位变化和降雨量有关;研究区域地表沉降主要由人为活动、土层压缩性以及地下水过度开采等造成.研究结果给出了武汉中心城区地表沉降时空特征和地表沉降与其影响因子之间的相互关系.     

D-InSAR与PS-InSAR的理论模型、技术特别及应用领域

合成孔径雷达干涉测量InSAR(synthetic aperture radar interferometry)是空间对地观测技术的一次革命性飞跃,特别是D-InSAR和PS-InSAR技术在对地表沉降监测中的应用,受到了越来越多的关注.介绍了D-InSAR和PS-InSAR技术的理论模型,在分析理论模型的基础上,归纳出这2种技术的不同特点,系统地总结了它们各自适合的应用领域以及暂时难以应用的情况.     

D-InSAR与PS-InSAR的理论模型、技术特点及应用领域

合成孔径雷达干涉测量InSAR（synthetic aperture radar interferometry）是空间对地观测技术的一次革命性飞跃,特别是D-InSAR和PS-InSAR技术在对地表沉降监测中的应用,受到了越来越多的关注．介绍了D-InSAR和PS-InSAR技术的理论模型,在分析理论模型的基础上,归纳出这2种技术的不同特点,系统地总结了它们各自适合的应用领域以及暂时难以应用的情况．     

利用时序InSAR技术监测兰州市主城区地表形变

城市地表形变是城市发展进程中的阻碍因素,为监测城市地表形变,利用46景Sentinel-1A影像,通过短基线集干涉测量技术(SBAS-InSAR)对兰州市主城区进行监测,SBAS-InSAR技术是在传统的D-InSAR技术上发展起来的时序InSAR技术,可以监测长时间序列上高精度的地表形变结果。实验获得了2017年1月到2018年8月间的地表形变信息,结果表明兰州市区存在大范围的地表沉降,最大年平均沉降速率达到104.2mm/a,累积沉降量达到174.4mm,并对兰州市区内沉降区域分布范围和发展趋势做了总结。城区北部的沉降区域主要分布在新开发的居民区周围,形成了四大沉降中心区域,城区南部沉降最为严重的是七里河区,有多个区域的年平均沉降速率达20mm/a以上。     

基于SBAS-InSAR技术的木场古滑坡变形特征分析

滑坡灾害严重威胁着人们的生命财产安全,对滑坡开展监测工作对防灾减灾具有重要意义。获取覆盖木场古滑坡的58景Sentinel-1降轨数据,基于短基线子集干涉测量（small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR）技术对木场古滑坡进行形变监测,结合木场古滑坡的地质特征分析了滑坡时序变形趋势。结果表明：木场古滑坡体形变速率结果整体为负值,且中下部变形速率较大;监测期间次级滑坡H1、H2和H3区域变形最为严重,监测点在时间维度上的变形趋势基本一致,总体呈下滑趋势,表明木场古滑坡体处于持续发展阶段,尤其是次级滑坡H1、H2和H3发育尤为强烈;结合现场变形迹象验证了SBAS形变监测的准确性。促进InSAR技术在滑坡中的应用,以期为滑坡防灾减灾工作提供科学依据。     

廊坊城区地面沉降与地下水漏斗响应关系

通过收集廊坊城区水文地质条件、地面沉降监测等资料,分析地下水漏斗变化和地面沉降发展情况,研究廊坊城区地面沉降与地下水漏斗响应关系。首先,深层地下水是廊坊城区的主要水源,2001—2015年供水量呈整体上升趋势,其中生产用水和家庭用水占主要部分,长期开采深层地下水形成地下水漏斗,漏斗断面呈"V"字形。其次,基于合成孔径雷达干涉(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术,廊坊市城区大部沉降速率60 mm/a,局部达80 mm/a。再者,地下水漏斗变化和地面沉降响应关系显示,地下水漏斗与地面沉降中心基本吻合,地下水位开采量增加,造成深层水位下降,导致地面沉降速率不断变大,影响范围亦增大,地下水位下降成为该区地面层沉降主要影响因素,同时建筑群荷载增加对地面沉降亦产生不利影响。因此,开展地面沉降与地下水漏斗响应关系研究可为地面沉降灾害防治提供理论依据。     

融合多种差分干涉测量的矿区地表形变监测

为解决时序短基线集差分干涉测量技术(SmallBaseline Subset-InSAR,SBAS-InSAR)无法准确估计煤矿沉降中心形变值的问题,通过融合合成孔径雷达差分干涉测量(Differential InSAR,D-InSAR)和SBAS-InSAR技术研究了测量矿区地表形变的监测方法。利用25景Sentinel-1数据,根据基于相干性系数的D-InSAR方法和结合永久散射体合成孔径雷达干涉测量(Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar,PS-InSAR)的SBAS-InSAR方法分别生成研究区域的形变图,并借助Kriging插值法,将前者方法所得结果填补于后者方法所获形变结果,完善矿区形变中出现的空缺值,从而更为准确地估算矿区地表形变结果。此外,沿着开采面的横纵剖面详细分析典型矿区的形变结果,并绘制地表形变剖面曲线,以此剖析矿区沉降漏斗的演化过程。最后,为了定量说明该方法的可靠性,将矿区形变结果和水准测量数据进行误差对比,并将标准差和均方根差作为矿区形变结果精度的评定指标。结果表明：相干性系数图整体质量较优,研究区域中最大累积沉降量可达176.39mm,年均沉降速率最大可达-103.82 mm/y。通过本文方法得到的形变结果和水准处理数据基本一致,且误差均小于13 cm,监测精度满足煤矿开采相关测量技术要求。     

应用与ASAR同步的MERIS对重复轨道InSAR进行大气校正

研究了使用ENVISAT(European environmental satellite)ASAR (advanced synthetic aperture radar) 数据进行重复轨道干涉测量时, 如何利用MERIS ( mediumresdution imaging spectrometer)水汽产品去除干涉差分图中的水汽效应。通过理论研究, 建立了大气校正模型, 并以长江中下游地区宜都市的差分干涉测量为例, 对其进行大气校正。试验结果表明: 斜距向形变的方差显著减小, 干涉测量精度得到了有效改进, 综合应用ASAR 和MERIS 数据可以有效地去除重复轨道InSAR(interferometric synthetic aperture radar)中的大气效应。     

基于PSInSAR和GIS空间分析的南通市区地面沉降监测

为提高永久散射体雷达差分干涉测量(PS-InSAR)技术中大气延迟相位提取精度,在采用滤波方法从残余相位中提取大气延迟相位时,提出了基于结构函数的最佳滤波方法及滤波窗口大小的自动确定方法;并对PS(permanentscatterer)点的线性形变速率进行空间分析,了解其数据分布,探测离群值,然后进行Kriging插值,以获得高分辨率的沉降速率图.为验证方法的有效性,以江苏南通市区为试验区域,采用2006—2007年间15幅Envisat卫星SAR(synthetic aperture radar)图像进行地面沉降监测.结果表明,该方法有利于确保大气延迟相位的提取精度,获得了南通市区高分辨率的沉降速率图,发现南通市区存在多个沉降漏斗,但在2006—2007年间没有出现沉降速率特别大的沉降漏斗,大部分区域的沉降速率不超过11 mm.年-1.     

基于SBAS-InSAR与GM(1,1)模型的张博线采空区地表形变监测

为获取了该区段沿线的地表形变速率及各成像时刻的累计形变量等形变信息,验证GM(1,1)模型在地表形变中的预测效果,通过 SBAS-InSAR 技术对张博线采空区 2019 年1月至2022年1月43景 sentinel-1A影像数据进行处理,并利用 GM(1,1)模型对地表特征点监测结果进行了模拟和预测。监测结果表明铁路沿线大部分区域年平均形变速率在-2.0~2.0 mm/year之间,沿线地表相对稳定;预测结果表明GM(1,1)模型在沉降预测中有良好的效果,可进行中长期预测。