基于SBAS-InSAR技术的甘肃华亭市地表形变监测与分析

小基线集SBAS-InSAR技术能够有效识别区域性地表形变,可以长时间序列分析地表形变特征。本研究获取了覆盖甘肃华亭市范围2017年10月—2021年4月Sentinel-1A升降轨雷达数据214期,利用SBAS-InSAR技术进行差分干涉处理,探测区域地表形变,分析形变区变化规律特征。结果表明:华亭市地表形变区主要分布在主城区北部、市域范围东南部,共计8处,以煤矿代表的地面沉降最为明显,沿视线方向最大年沉降平均速率达-404.036 mm/a。研究获取了区域地表形变区分布状况及形变速率,可为华亭市地表形变监测、地质灾害防治、地下水水资源开发利用提供参考依据。     

基于PS-InSAR技术的北京地铁线网地表沉降研究

随着城市地下轨道交通的高速发展,地铁建设运营引起的地面沉降现象及其对工程线路的影响引发了国内外相关学者的极大关注。本研究基于哨兵1号合成孔径雷达（SAR）影像,利用永久散射体对合成孔径雷达干涉测量（PS-InSAR）技术对北京地铁全网沿线1 km区域地表变形进行监测,形成了2018—2022年北京地铁沿线整体监测的形变结果图、特征点时序形变结果图以及统计分析典型形变区域的沉降速率剖面图等成果,并分析了北京地铁沿线重点沉降区域、沉降速率时间变化和空间变化,对地铁运营安全风险评估和运维管理具有重要意义。     

InSAR技术在沂沭断裂带地表形变监测中的应用研究

针对常规大地测量监测沂沭断裂带地表形变结果无法全面反演该区域构造应力场的局限性,尝试采用PS和SBAS两种In SAR时序分析技术对该区域地表形变进行监测。首先对SBAS-In SAR技术的原理进行详细推导和分析;在此基础上,对覆盖研究区的14景ENVISAT-ASAR数据采用PS-In SAR和SBAS-InSAR技术进行处理,分别提取了该区域地表年平均形变速率图;通过与水准监测数据的对比分析发现:InSAR时序分析方法在大范围、持续缓慢断裂带地表形变监测中能够获取与精密水准监测一致的形变趋势,且SBAS-In SAR技术在数据量较少情况下能获得更好的监测效果。这表明In SAR时序分析技术可以作为断裂带微小地表形变监测的有效手段。     

基于InSAR技术的中国地表形变一张图研制

地表形变危害巨大且深远,利用合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术监测地表形变虽已较为成熟,但是超大范围,甚至全国范围的地表形变快速提取仍充满挑战。为快速获取全国地表形变信息,设计了一种基于超算并行计算的广域地表形变快速提取优化方法,并对干涉集基线组合方法、广域相位解缠算法、大气效应改正方法等进行了改进和创新。基于该方法,采用10 157景哨兵1号数据,研制了中国全境2021年度40 m分辨率地表形变速率图,经验证形变速率精度为4.82 mm/a,有效覆盖度为94.6%,图幅间无明显接边差异。同时对国内典型地表形变区域进行了分析。研究为广域地表形变常态化快速提取提供了参考。     

基于短基线集InSAR技术监测北京地区地表形变

短基线集差分干涉测量(SBAS-InSAR)技术是在传统DInSAR技术基础上发展起来的一种更高精度的长时序变形监测方法,可有效地克服传统DInSAR在微小形变监测中受时空去相干以及大气效应等因素的影响,已成为当前InSAR技术的研究热点.本文利用ENVISAT ASAR传感器获取的22幅C波段影像数据,基于短基线集差分干涉测量技术对北京地区地表沉降进行监测,获取每个观测时刻的形变累积量,得到研究区的形变序列图,进而分析了该区域地表沉降特征,结合地质环境监测成果,初步讨论了2003至2010年间北京地区区域地表沉降成因.     

InSAR时间序列分析技术在西安地表形变监测的应用

差分干涉测量技术（D-InSAR）是近年发展起来的新型空间对地观测技术,具有全天候、全天时、大范围地表形变监测优点,但由于受到时空失相干和大气延迟的影响,形变监测精度受到了很大的制约。近年发展起来的InSAR时间序列分析技术,将多景SAR影像数据融合在一起,利用时间序列分析提取监测区域监测期内的时间序列形变信息,间接消除或削弱了时空失相干和大气延迟对形变结果的影响,具有良好的应用前景。本试验利用InSAR时间序列分析技术获取了西安市三环以内主城区2007年1月至2011年2月间的高精度地表形变成果。     

基于SBAS-InSAR的地表非线性形变时序监测

针对具有小区域特征的地表非线性形变对于合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术从监测点密度和监测精度都提出了更高的要求这一现状。该文基于SBAS-InSAR的技术原理,提出了一种基于高效率、低成本的地表非线性形变时序监测方法,并以柴达木盆地一处油田为研究对象,获取了研究区2007年初到2010年中期的形变结果,表明4处采油点中1处下降、3处隆升,隆升主要由注水引起。研究证明:SBAS-InSAR技术在地表非线性形变时序监测方面具有较强能力,提取的形变成果可为生产单位和政府部门分析决策提供科学依据。     

SBAS-InSAR方法支持下的矿区地表沉降监测及参数反演

煤矿开采极易诱发各类地质灾害,从而对矿区人民的生命财产安全带来严重影响。因此,对矿区地表进行形变监测及对其开采面参数进行反演获得形变规律,可有效防止矿区地质灾害的发生。本文选取山西省的店坪煤矿和汾源煤业作为研究区域,基于Sentinel-1A卫星影像数据,使用小基线集（SBAS）方法提取研究区的形变结果。使用Okada模型对5-101工作面参数进行反演和分析,并将反演结果与采工图实测数据进行对比验证。结果表明：①煤矿开采引起的地表形变程度与煤矿开采长度成正比;②急倾斜厚煤层开采引发的地表形变程度要比近水平薄煤层引起的地表形变程度大,更容易造成地表塌陷;③Okada模型反演较短近水平薄煤层的开采参数精度较高,说明该模型适用于此类型煤矿开采参数的反演。     

基于InSAR技术和光学遥感的贵州省滑坡早期识别与监测

贵州省因其复杂的地形地貌和强降水等气候特征,滑坡灾害频繁发生。亟需一种可靠的滑坡早期识别和监测方法。传统的滑坡识别和监测方法存在局限性,而InSAR技术在大规模地质灾害监测中具有独特的优势。但是,基于单一地表形变值的滑坡识别结果存在一定的不确定性。因此,本文联合InSAR技术和光学遥感,利用Sentinel-1A雷达卫星影像数据对贵州省六盘水市、铜仁市、贵阳市等地区进行大规模地表形变监测和危险形变区识别;并采用基于NDVI时间序列分析和基于滑坡发育要素的滑坡识别方法对研究区潜在滑坡灾害进行调查。利用InSAR技术对研究区域内重点滑坡（鸡场镇）进行监测,及时掌握滑坡的运动状态。本文方法对贵州省的灾害防治和管理具有重要意义。     

时间序列InSAR技术辅助下的北京市高速公路网沉降监测应用

利用高分辨率TerraSAR-X影像,通过多主影像相干目标小基线干涉技术（MCTSB-InSAR）获取了北京市主城区2011-2015年的地表形变信息;通过建立缓冲区,提取并分析了北京市12条高速公路及一条快速公路的沉降现状;在高速公路沉降信息的基础上对机场第二高速进行了路面平整度分析。利用水准测量数据验证了监测结果,精度达4.6 mm/a,表明MCTSB-InSAR技术不仅可以快速监测出大区域高速公路交通网络的地表沉降,而且监测精度较高。     

短重访SAR数据在矿区快速形变场的监测

针对矿区地表形变具有快速、连续、大梯度等特征,使其InSAR形变监测常出现低相干,甚至失相干等低效监测问题,该文采用21景重访周期仅为12 d的Sentinel-1A数据,利用小基线集时序InSAR技术(SBAS-InSAR),对山西省东坪煤矿2017年5月30日至2018年1月25日期间的地表形变进行了连续监测.结果表明:该监测区间快速沉陷区域有五处,沉陷总面积达3.146 km2,最大下沉值约为-57.47 mm,最大下沉速率约为-67.53 mm/a;形变场A处平均沉陷深度随时间推移呈线性增加;形变场E处工作面上方地表的沉陷响应较工作面边缘及以外更为剧烈.证明了短重访SAR数据能够准确反演地表沉陷速率和累积量,动态提取矿区快速形变场的空间分布形态和时序变化过程,为矿区地表形变动态监测和沉陷区地质灾害定量评估提供有效方法.     

全尾砂充填矿山地表移动研究

矿区地表沉降对开采区地表的可持续发展有着重要的影响,会宝岭铁矿利用全尾砂充填技术来减少采空区地表塌陷,但是回采和充填过程仍对地表有一定的破坏。本文利用GPS-RTK技术以及水准方法来监测会宝岭铁矿开采区域所布设地表移动观测站,分析监测成果并确定开采区域的地表移动特征及移动参数,将概率积分方法用于预测变形并将其与测量数据进行比较。研究表明全尾砂充填下开采区域地表下沉轻微,变形造成的破坏较小。     

地表形变D-InSAR监测方法及关键问题分析

总结和分析了地表形变D-InSAR监测的主要方法和当前所面临的主要问题。针对常规D-InSAR技术中大气相位和低相干区域相 位解缠，分别介绍了基于Delaunay三角网的不规则格网解缠方法、累积干涉纹图处理方法（Stacking Interferograms）、永久性 散射体（PS）技术以及角反射器干涉测量（CR-InSAR）方法，分析了各自的适用条件和优缺点。此外，对有限数据量条件下低相干 区域大气相位校正、相干目标识别等问题进行了重点讨论。立足于工程应用需要，分别对D-InSAR测量地表形变的参数选择、测量 结果的精度验证、D-InSAR测量值与形变的关系、大区域处理以及形变场时空演变等问题进行了分析和讨论。     

利用Sentinel-1影像监测土地回填导致的地表形变

在机场填海区地表稳定散射的范围内,本文运用合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术对机场地表形变安全性进行了监测分析,反演获得了研究区域范围内的年形变速率数据结果和高分辨率形变时序结果,并以此分析了香港国际机场的地表形变区在监测周期内的形变时空分布特征。为证明监测结果的精度和可靠性,本文采用全球导航卫星系统（GNSS）观测站的垂直位移数据,对InSAR方法反演的结果进行了交叉验证,证明两者具有良好的一致性。     

城市地表形变的双极化Sentinel-1数据极化时序InSAR技术监测

利用双极化Sentinel-1数据有望得到较单极化数据更好的城市地表形变监测结果。以典型受地表沉降灾害影响的两座超大城市（墨西哥的墨西哥城和中国北京市）为研究区,分别基于长时序单、双极化Sentinel-1数据,利用时序合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar, InSAR）技术和极化时序InSAR技术对两城市近年地表形变进行监测研究。结果表明,利用双极化Sentinel-1数据对干涉图进行极化优化后,干涉图相位质量得到提升,高质量像元比例明显增加。使用双极化数据后,形变监测点密度有显著提升,相比于单极化数据结果,墨西哥城和北京市监测点密度分别提升88%和50%;更高的监测点密度使部分区域双极化数据反演地表形变的准确性更高。与单极化Sentinel-1数据相比,利用双极化Sentinel-1数据进行城市地表形变监测可得到监测点密度更高、可靠性更好的结果。     

时序InSAR在城市地铁工程区形变监测中的应用

地铁建设会引发城市地表形变灾害,而传统的合成孔径雷达差分干涉测量（D-InSAR）难以实现城市地铁工程区域的精细测量。本文利用TerraSAR-X高分辨率数据,采用PS-InSAR和SBAS-InSAR方法对徐州地铁1号线东部工程场地进行了形变监测,获取了该区域2016年6月15日-2016年9月11日期间的形变时序图。通过与人工角反射器布设点的水准测量数据对比分析,发现利用两种时序InSAR测量方法得到的地表形变结果与水准测量结果非常一致,形变误差均在1 mm以内;而SBAS-InSAR探测地表形变的敏感性低于PS-InSAR。结果表明,利用高分辨率SAR影像监测城市地铁形变具有亚毫米级的测量精度和米级的定位能力,同时证明了时序InSAR分析技术在城市地铁工程形变监测应用中的广阔前景。     

基于PALSAR数据的青藏高原冻土形变检测方法研究

季节性冻胀和融沉导致的地面形变是青藏高原冻土区建设施工与维护的主要问题。对冻融造成的形变进行有效监测是青藏铁 路建设与维护的前提。差分干涉测量技术是地表形变监测的重要手段之一,PALSAR（L波段的合成孔径雷达）数据在非城市区域具 有较高的相关性,适合青藏高原冻土区的地表形变监测。本文选用4景覆盖研究区域的PALSAR数据,研究利用该数据进行冻土形变 检测的方法,并对其检测结果进行了分析。结果表明,该方法与水准测量方法有较好的一致性。     

基于短基线集技术的城市地表沉降监测研究

通过对合成孔径雷达干涉测量的去相干分析,提出了基于短基线集（SBAS）技术进行地表形变监测的方法。该方法能够克服DInSAR易受时间、基线去相干等因素的影响,通过对短时-空基线组合的影像对进行干涉处理以提取高相干点,利用大气延时相位与相位噪声在频域不同特性以达到二者分离的目的,最终获取监测区域长时间缓慢地表形变的演变规律。本文利用2007-2011年16景南京地区ALOS数据进行了短基线差分干涉试验,并通过实测水准数据进行了对比,结果表明该技术能够较准确地反演出地表的形变场及累积形变量。     

基于D-InSAR技术的金沙江地区滑坡形变监测与分析

滑坡是发生在我国山区的主要地质灾害类型,金沙江地区由于地势较高、地形复杂、多云多雨的特点,给传统的滑坡监测增加了难度。合成孔径雷达差分干涉测量技术(Differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR)已在滑坡地面沉降监测中得到了广泛应用。本文选取金沙江上游沿岸作为研究区域,基于2018年8月11日与9月28日的Sentinel-1A影像及SRTM1数据,利用GAMMA软件及D-InSAR技术监测到金沙江地区的地表形变,成功识别出金沙江右岸的一处滑坡灾害。研究结果显示,在此滑坡的坡顶部分出现了约2.5 cm的沉降,而在坡底部分由于崩塌物的累积,地面出现了约3 cm的抬升。从实验结果可以得出,InSAR技术是一种有效的滑坡变形监测手段,利用Sentinel-1A卫星的SAR数据对滑坡区域进行形变监测,可以得到较好的干涉结果。     

Sentinel-1A TS-DInSAR京津冀地区沉降监测与分析

近年来,京津冀地区的不均匀地表沉降日趋严重,对公路、铁路等基础设施安全造成严重威胁,已引起国内外广泛关注。合成孔径雷达时序差分干涉TS-DIn SAR(Time Series Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar)作为一种高效的广域形变测量手段,在地面沉降调查监测中已被广泛应用,但如何针对高现势性的影像数据高精准提取大范围区域地表形变是当前深化的热点。本文利用欧洲太空局发布的Sentinel-1A新型数据源,针对TOPS(Terrain Observation by Progressive Scans)模式影像间存在多普勒中心不一致问题,借助外部高精度POD(Precise Orbit Determination)轨道和DSM(Digital Surface Model)数据进行频移滤波迭代配准,并针对Sentinel-1A数据特征集成优化了基于点目标时序分析的大区域地表形变监测方法,以2015年—2016年期间的29景影像为实验数据开展了京津地区沉降监测研究,提取了北京东、廊坊及天津西等地区的沉降结果,并结合区域内典型区域人口密度、产业分布、地表覆盖和线路剖面等信息深入分析了沉降的时空分布特征和成因。结果表明,Sentinel-1A时序干涉结果在大范围地表沉降调查监测上具有可靠的应用精度。