基于PS和SBAS技术监测厦门市主城区地面沉降

基于Sentinel-1A卫星2017年5月到2020年9月的41幅影像,采用PS和SBAS 2种技术,进行高精度的时序形变监测获取了厦门市区监测期间的地表形变信息,PS形变量级位于-25～20 mm/a,SBAS形变量级位于-22.91～18 mm/a.对2种监测结果进行交叉对比和时序分析,形变趋势和空间分布相吻合并分析其线性关系高达0.9206.提取出4个沉降比较严重区域分别是:A区为同安区中部地区,沉降量最大达到-40 mm;B区位于集美区西南部,最大沉降量为-26 mm;C区位于海沧区南部城中,最大沉降量为-23 mm;D区位于海沧区东部地区与厦门岛西部地区最大沉降量分别为-23 mm、-32 mm、-7.7 mm.结果表明2种技术都获得可靠结果.     

基于SBAS和IPTA技术的京津冀地区地面沉降监测

京津冀位于华北平原北部地区,地下水的长期超量开采,造成了严重的区域地面沉降,对京津冀区域进行大范围地表形变监测已经成为一个值得关注的问题.基于相邻条带的RADARSAT-2数据,结合小基线集干涉测量技术和干涉点目标分析技术,获取京津冀地区2012-2016年地面沉降场时序信息.基于监测结果对研究区地面沉降发育情况进行初步探讨,并对沉降漏斗的时空演化特征进行分析.研究发现,京津冀地区发生地面沉降的区域较多,地面沉降不均匀性特征明显,地面沉降发育最严重的地区位于北京金盏一带,最大沉降速率达到130 mm·a~(-1);在多个沉降漏斗中,北京金盏沉降漏斗、天津王庆坨沉降漏斗发育最为严重,累计沉降量分别达到661 mm,658 mm.衡水市阜城县、景县沉降漏斗扩张趋势最为剧烈,累计沉降量大于200 mm的面积达到1494 km~2.     

兰新高速铁路军马场-民乐段地表形变监测及成因

以兰新高速铁路军马场-民乐路段为研究区域,利用SBAS-InSAR技术得到2014-2016年的路基形变速率与累积形变量,结合实测数据验证其可靠性,分析该段路基形变的时空特征,从自然因素与人为因素两方面分析路基形变的原因.结果表明,研究区域内大部分路基稳定,形变速率保持在-5～5 mm/a,但也存在形变较为严重的区域,其中以民乐县与山丹县交界处最为明显,累积沉降量达90 mm.气温和降水会导致路基的形变出现季节性变化,主要是由于湿陷性黄土稳定性差导致的路基沉降以及低温与高降水量导致的路基冻胀变化;灌溉渠、人口聚集区及施工活动均对该区域的沉降产生积极影响.     

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。     

利用SBAS-InSAR研究汶川地震后鲜水河断裂西北段的形变特征

选取鲜水河断裂西北段2008年8月30日-2009年7月11日8景Envisat ASAR数据,基于SBAS-InSAR技术,获取了年平均形变速率图和7景时间序列图.结果表明:鲜水河断裂带附近视线向最大隆升值为27.0 mm/a,最大沉降值为23.0 mm/a,形变值主要集中在-7.7~3.4 mm/a.主要的隆升区域位于道孚断裂的东北段,主要的沉降区域位于甘宁断裂的南段.鲜水河断裂西北段的形变量值很小,变化缓慢,每个地区月变化基本都在毫米范围内,断裂带隆升过程中可能出现沉降,沉降过程中也可能出现隆升,隆升和沉降说明在一段时间内断裂带总的运动趋势.     

天津LNG码头SBAS-InSAR时序形变及地面监测数据响应分析

为了查明油气重大基础设施中,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技术的有效性,本文采用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（全球导航定位系统）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年5月-2022年4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-394mm;SBAS-InSAR的时序形变数据15-53mm的沉降形变,在GNSS中有9-57mm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1m、2m和3m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的延安新区地表沉降监测与分析

以延安新区为研究区,采用SBAS-InSAR方法对2015年建成之后的地面沉降进行监测分析,结果表明,2015-2019年延安新区雷达视线方向形变速率为-52～13 mm/a,垂直向形变速率为-74～18 mm/a.通过克里金插值发现延安新区有2个明显的西北-东南向的带状沉降区域,最大的沉降区域从南至北贯穿新区;新区东...     

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。     

基于时序InSAR技术监测北京平原区地面沉降

选取地面沉降比较严重的北京平原区作为研究区域,利用时序InSAR技术对该区域2003-2010年的52景ENVISAT ASAR数据进行处理,通过小基线对组合、差分干涉处理、高相干点提取、形变相位分离等步骤,最终反演出北京地区2003-2010年的时间序列累积沉降量和平均形变速率.研究结果表明,沉降地区主要分布在朝阳、通州、昌平和顺义地区,其中朝阳-通州区域沉降最为严重,年最大沉降量超过了110mm/y,与该区域过度开采地下水有关.将监测结果与现有研究成果和实测水准数据进行对比,发现三者具有较高的一致性,表明时序InSAR技术监测地区沉降具有可靠性和准确性.     

四川汶川Ms8．0级地震同震干涉形变场定量分析

利用星载合成孔径雷达差分干涉测量技术（D-InSAR）和60景日本ALOS／PALSAR1．1级雷达数据,采用两通差分干涉处理模式,对2008年5月12日汶川Ms8．0级地震的同震干涉形变场进行了研究．通过对干涉处理中图象配准、噪声滤波和相位解缠等若干关键算法的优化使用,成功获取了震中周围较大区域的形变干涉纹图和数值化位移场分布图,并通过形变等值线和跨断层剖面线对形变场进行了定量分析,客观揭示了汶川地震地表形变场的全貌及其空间动态变化特征．结果显示,汶川地震造成的地表形变场影响范围很大,但形变主要集中在断层两侧附近区域,在上下盘各约100km以外的远场区形变量较小．按形变幅度和梯度的差异整个形变场可分为三个区域,一个是位于断裂带及其附近的非相干带所指示的强烈变形区,长度约250km,宽度在西南方向约35—15km,在东北方向约15—10km,西南宽东北窄,最大宽度位于汶川和映秀之间,这说明破裂由西南向东北扩展．这一区域是本次地震中形变最强烈,并形成地震地表破裂带的区域,该区域的形变InSAR已无法测出．另一个是位于非相干带南北两侧具有清晰可辨连续并向发震断层收敛的包络状干涉条纹所示的次级变形区,该区域在断层两侧的宽度各约70km,视线向位移为上盘沉降,沉降幅度约在-100cm以上,下盘抬升,抬升幅度约在120-130cm以下．上盘及断层附近干涉条纹相对密集,跨断层形变曲线粗糙锯齿,显示形变过程复杂,变形非均匀性突出．沿发震断层走向出现多处规模不等的局部隆起和沉降．远离发震断层的发散状宽缓条纹分布区域为远场弱变形区,形变量约为-20-30cin．这些形变特征反映了发震断层运动的分段差异性、上下盘之间的相对逆冲性及逆断层型地震上盘破坏的复杂性．初步分析认为汶川?     

克拉玛依油田SBAS-DInSAR长时序形变监测

采用SBAS-DInSAR技术获得了克拉玛依油田的年平均形变速率和长时序形变，利用兼顾均值和标准差的方法提取了高形变区，计算了由西向东和由北向南的形变梯度，分析了等时间间隔的累计形变量、高形变区所占比例、特征点沉降趋势。结果表明，研究区的形变区与石油开采区域有较高的一致性且形变多与油田开采及注水注气相关；形变在空间上表现为非均匀性，在时间上表现为非线性；研究区形变总体趋势仍在变化；特征点的累计形变表现为多样性，这与地面地物有着密切的相关性。SBAS-DInSAR技术对于广域长时序非线性的油田形变监测具有较好的可行性，可提供有效的技术支撑。     

基于哨兵1号的呼和浩特市沉降及成因分析

利用SBAS?InSAR及PS?InSAR技术,处理了2018年10月到2020年10月的28景sentinel?1A数据,计算出呼和浩特市平均地面沉降量和沉降速率.结果表明,呼和浩特市存在三处漏斗状沉降区,分别位于回民区、玉泉区北部、台阁牧镇北部,沉降区内大部分形变速率在5.32～17.31 mm/a之间;其中,台阁...     

廊坊北三县地区地面沉降时空分布特征与成因分析

精确、高效的垂向形变监测与分析对地面沉降灾害防控与地球动力学研究均具重要意义。采用永久散射体干涉测量(PS-In SAR)技术获取廊坊北三县地区2007~2010年地面沉降时间序列信息,并结合地层岩性、活动构造、城镇化水平与地下水开采等形变影响因素,分析研究区沉降时空分布特征与成因。结果表明:研究区地面沉降非均匀性显著,且表现出季节性变动特征;厚度较大的冲积、湖积地层沉降较发育,沉降分布受构造控制明显,断层两侧形变速率差异大,局部区域人为诱因占主导;一般、严重沉降区分布与0IBI差值0.4区域具一定空间响应,且在典型区内与中、深层承压水位漏斗空间展布吻合较好,但沉降中心偏西北。     

基于SBAS-InSAR的钻井水溶矿山地表时序沉降场反演

为研究某钻井水溶矿山地表形变发展规律,选取2016年11月12日至2019年06月06日欧洲航天局Sentinel-1A影像数据,采用SBAS-InSAR技术获取研究区高相干点和地表时序形变图。根据高相干点个数及其参数,反演研究区沉降面积和沉降体积,并采用克里金插值法对研究区高相干点进行内插,获取沉降漏斗数据,然后与水准实测形变值进行对比。试验结果表明:2016年11月至2019年06月研究区地表最大累计沉降量为246 mm,高相干点沉降值大于10 mm的区域内最大沉降面积为1.26 km~2,最大沉降体积为118 336 m~3。沉降结果与水准实测数据均方根误差为±8 mm,地表沉降漏斗发育与溶腔内部承重水压对地表稳定性影响一致,沉降范围和体积反演结果可为研究区后期的土地保护与复垦提供依据。     

乌海矿区地表沉陷SBAS-InSAR监测分析

煤炭资源开发战略迅速西移,造成西北矿区严重的地表沉陷,该研究以位于内蒙古自治区乌海市乌海矿区为研究对象,采用SBAS-InSARS技术对25景ALOS PALSAR数据进行处理,监测了该地区2007年1月到2011年2月的地面沉降情况,获取了平均沉降速率和时间序列累积沉降量,沉降结果表明,乌海矿区沉陷多个沉降中心,主要分布于研究区内的北部、西南部、东南部,沉降速率在空间上呈不均一分布,最大年沉降速率在52～57mm/a;研究区域最大沉降量高达56cm,且沉降中心在不同时间段的形变量不同。     

基于SABS-InSAR的保德矿区地表形变监测与分析

煤炭开采是保德县的主导产业,长期高强度的矿产资源开发导致矿区内地表发生了不同程度的形变,地质灾害频发,对进一步采矿作业造成了极大的安全隐患,破坏了当地的生态环境。为了进一步探究矿区地表变形的时空分布变化规律以及地表形变的驱动因素,利用SBAS-InSAR技术对覆盖研究区的32景Sentinel-1A影像数据进行处理,得到了保德矿区2020-06-24—2022-09-13期间的地表形变信息。在监测时间段内,研究区整体以沉降为主,形成多处由中心向四周发展的漏斗状下沉区域,主形变区内形变量与时间大致呈线性关系。依据计算得到的形变结果将保德矿区划分为6个重点研究区,以5号重点研究区中的泰安煤矿为例,通过分析其工作面的采掘工程,得出以下结论：(1)煤矿地表并未达到稳定状态。(2)发生地表形变的区域与工作面空间分布相吻合。(3)作为矿区形变的主要驱动因素,随着采矿工程的推进,主形变区域的范围和沉降速率将会进一步增大。研究区内的地质构造和地层岩性对研究区整体形变的趋势和范围起到一定的控制作用,断层两侧上盘、下盘的相对运动以及不同区域地表的可压缩层厚度差异均对地面的形变速率有一定的影响。通过叠加对比...     

基于小基线DInSAR技术的典型地区沉降监测

为了有效地监测城市地面沉降情况,以2003—2010年该区52景ASAR数据为研究对象,利用小基线DInSAR技术方法,通过连接、干涉、解缠、轨道精炼和去平、反演、二次反演、地理编码等步骤,对反演出的实验区2003—2010年的形变速率进行时序序列分析。结果表明:实验区地面抬升沉降主要分布在A区、B区、C区、D区(最大沉降速率达到每年11.1 mm),抬升区域主要分布在A区和D区(最大抬升速率达到每年9.2 mm),其余大部分地区的沉降和抬升速率不太明显。通过与以往的沉降研究成果进行对比,验证了该技术在地面表沉降监测中的可靠性和准确性,为后期研究及预测实验区地面沉降及抬升提供理论依据。     

大渡河流域时序InSAR地质灾害监测

大渡河流域滑坡灾害频发,对流域内的施工建设和水电站安全造成极大威胁,获取流域地灾分布一张图对防灾减灾工作具有重要意义。本研究基于时间序列InSAR技术,对覆盖了大渡河丹巴至乐山段的升轨Sentinel-1数据进行分析,获取了流域2018-2021年的大范围形变结果,并结合光学影像识别出潜在的隐患区域。研究结果表明：区域最大形变速率达到了-65.2 mm /y;大部分沉降区集中在丹巴、石棉和汉源地区,主要受到地质构造活动和降雨等因素驱动;综合考虑形变速率、地形、植被覆盖和变形范围的影响,在大渡河沿线发现了15处较显著的滑坡隐患区;在典型形变区域,InSAR结果与地面测量数据基本一致,证明了InSAR滑坡监测技术在复杂西南山区的有效性,测量结果将为当地灾害治理提供指导依据。     

江苏沿海地区地面沉降约束下的地下水可采资源量评价

地面沉降是制约江苏沿海地区发展最主要的地质环境问题.基于水文地质条件和土体力学特征综合分析,深入研究区域地面沉降特征和机理,建立区域尺度的地下水-地面沉降耦合模型.基于耦合模型,设置符合区域地面沉降发展规划的约束条件,推算沿海各县市地面沉降约束下的地下水可采资源量.结果表明,在2020年沉降中心的沉降速率控制在15 mm·a~(-1),其他地区控制在10 mm·a~(-1)以内的约束条件下,沿海地区深层地下水可开采资源量达1.33×10~8 m~3·a~(-1).研究成果为地方制定科学合理的地下水配置方案提供科学依据.     

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。