采用SBAS-InSAR技术监测郑州城区地面沉降

为长期有效监测郑州市地表沉降,本文采用SBAS-InSAR (Small baseline subset-Interferometry SAR)技术对29景覆盖郑州城区的Sentinel-1A影像数据进行处理,获得了郑州城区2015.04-2017.03地面沉降速率与累积沉降量。试验表明,郑州中心城区地表稳定,其余区域普遍存在地面沉降现象,主要沉降区为研究区西北部、北部、东部,下沉速率大部分位于0.6 mm/a-6 mm/a区间范围内,其沉降中心分别位于城区西北惠济区与城中金水区,最大下沉速率约为27.4 mm/a,最大累积下沉量约为70.4 mm,该试验结果为郑州城市规划建设提供参考。     

基于SBAS-INSAR技术的抚顺市矿区地表沉陷监测与分析

基于2019年1月13日至2019年6月6日期间获取的13景Sentinel-1SAR数据(VV极化),采用短基线集技术(SBAS)获取抚顺市矿区的地表形变信息.结果表明,抚顺市的矿区地面沉降较为严重,最大累计沉降量为138.929 mm,在老虎台煤矿和泰和煤矿.确定了抚顺市2019年1月至2019年6月内形变速率,最大形变速率为-199.961 mm/a,选择典型的4个位置绘制多时相形变速率变化图,采用常规四等水准控制点验证解算精度,结果表明SBAS-INSAR技术适用于矿区地表沉降监测和分析.     

典型矿业城市地表形变遥感监测及沉降特征分析

地表形变是矿业城市地质灾害的重要诱因和表现形式。本文以典型矿业城市焦作市为例,采用SBAS-InSAR方法,构建了密集时序地表形变SAR数据集,提取了地表抬升或沉降速率的时间序列。结果表明,该典型矿业城市总体沉降趋势为以东北部地表沉降最为明显,最大抬升速率为51.20 mm/a,最大沉降速率为76.46 mm/a,平均沉降速率为1.45 mm/a,且监测到地面沉降分布主要位于煤矿采空区。本文方法为矿业城市大范围地面沉降监测提供了参考。     

时序InSAR技术在地球环境监测及其资源管理中的应用:以交城-清徐地区为例

利用ALOS-1（2007-2010）、Sentinel-1A（2017-2018）存档数据对山西交城-清徐地区的地面沉降进行监测。结合小基线和永久散射体技术优点，在增加时间采样密度的基础上利用二维线性回归分析得到研究区域的形变速率和时间序列。经同期GPS观测结果校核表明:交城-清徐地区持续发生地面沉降，但山区和平原区域形变的空间分布、量级不同，引起形变原因也不同。平原地带沉降空间分布受构造断裂控制，断裂带两侧呈现明显的差异性形变，且最大沉降速率为－200 mm/a，沉降的主要原因是地下水超采，但经治理后地面沉降灾害有所缓解，表现为沉降速率小于－30 mm/a。山区主要由于矿产资源的长期开采，沉降中心不断向南移动，最大形变速率为－462 mm/a。     

利用时序InSAR技术分析北京及河北廊坊地面沉降

利用带大气估计模型的时序InSAR方法对24幅覆盖北京及河北廊坊的Envisat-ASAR影像数据进行了时序分析,获取了该地区2007年4月—2010年9月的地面沉降速率及均方差。发现了以北京朝阳区和通州区交界处为中心和以河北廊坊城区为中心的两个沉降区域,中心区平均沉降速率分别为35mm/a与22mm/a。研究区域形变速率均方差1.5mm/a。研究结果表明:利用时序InSAR技术进行城市地表沉降监测具有较好的精度及稳定性;产生该沉降的可能原因为地下水的开采、城市基础建设的发展及工业用地量、人为活动的增加。     

一种多源地面沉降监测数据融合方法及其应用

本文利用精密水准、GNSS和时序InSAR 3种技术手段开展多源地面沉降监测数据融合研究。首先统一3种监测手段的时空基准,然后采用Bland-Altman方法分析监测结果一致性,并采用曲面拟合方法建立监测数据间的模型关系,得到综合精密水准、GNSS和时序InSAR优势的面状监测结果。研究结果表明：研究区主要沉降区域位于沛县安国镇、龙固镇、朱寨镇、大屯街道及丰县分凤城街道,矿产资源开采是导致区域沉降的主要因素。监测周期内的最大沉降速率为29.8 mm/a,地面沉降速率超过10 mm/a的沉降区面积为2 018.8 km²,占总面积的61.9%。     

连云港防波堤时序InSAR沉降监测研究

连云港位于"一带一路"的交汇处,沿海开发建设导致地表载荷和地质环境发生重大变化.针对出现的地面沉降问题,基于多主影像相干目标小基线技术,利用2017年1月至2018年12月25期Radarsat-2超宽精细模式SAR影像数据,对连云港市进行地表沉降监测.基于监测结果进一步深入剖析徐圩港区东、西防波堤的沉降影响状况及研究区地面沉降诱发因素.结果表明区域沉降最严重位置位于连云港徐圩港区,最大沉降速率达251.7 mm/a.徐圩港区东、西防波堤皆出现较为明显的沉降.     

连云港防波堤时序InSAR沉降监测研究

连云港位于"一带一路"的交汇处,沿海开发建设导致地表载荷和地质环境发生重大变化.针对出现的地面沉降问题,基于多主影像相干目标小基线技术,利用2017年1月至2018年12月25期Radarsat-2超宽精细模式SAR影像数据,对连云港市进行地表沉降监测.基于监测结果进一步深入剖析徐圩港区东、西防波堤的沉降影响状况及研究区地面沉降诱发因素.结果表明区域沉降最严重位置位于连云港徐圩港区,最大沉降速率达251.7 mm/a.徐圩港区东、西防波堤皆出现较为明显的沉降.     

佛山地铁沿线时序InSAR形变时空特征分析

佛山作为中国珠三角地区经济和城市化高速发展的城市，由于其脆弱的地质水文条件，长期遭受地面沉降灾害的影响。同时，该区域地铁作为缓解城市交通压力的重要工具，其施工和运行所导致的地面沉降也影响了人们的生命财产安全。但目前针对佛山地区相关的系统研究不多，对地铁沿线的沉降规律认识不足。利用Sentinel-1数据监测了2015-06至2018-09间佛山市的形变信息，结果表明，佛山市地表形变呈零星分布，未出现大范围的沉降漏斗，形变速率为-20~5 mm/a，局部区域的沉降速率超过-30 mm/a。地面沉降主要与不稳定的地质结构、地下水抽取和局部区域工程施工有关。基于获得的形变结果，对佛山市地铁沿线的形变情况进行了研究，并对2018年佛山市地铁坍塌事故路段的沉降情况进行了详细分析，阐述了在空间分布上地铁沿线沉降差异的成因，并在时间上对地铁沿线的形变进行了模型参数反演。研究工作为今后当地政府开展地表形变普查、沉降灾害预警提供了参考，并为地铁正常运行与维护的安全监测提供了理论依据。     

基于PSInSAR技术的常州地表形变监测研究

地面沉降已成为我国主要地质灾害之一,本文利用27景Envisat ASAR数据,采用点目标干涉测量(IPTA)技术,以常州市为实验地区,得到常州地区2007 ～ 2011年间地表形变沉降速率图,结果表明,常州市区存在多处严重沉降,最大沉降速率达-31 mm/a,表明IPTA技术在城市地面沉降监测中有广泛的应用前景.     

Interferometric SAR Time Series Analysis for Ground Subsidence of the Abandoned Mining Area in North Peixian Using Sentinel-1A TOPS Data

The North Peixian mining area of China has rich coal resources, with total proven reserves of 2.37 billion tons. However, the underground coal mining activities have resulted in ground collapse, which has caused serious harm to the environment and threatened the lives and properties of local residents. In this study, 12 Sentinel-1A terrain observation by progressive scans (TOPS) mode acquisitions between 30 July 2015 and 13 May 2016 over the abandoned mining area in North Peixian were analyzed using the interferometric synthetic aperture radar (InSAR) time series method to detect the ground subsidence, with the maximum ground subsidence reaching 83 mm/a and an average value of about 12.7 mm/a. The subsidence results derived from the Sentinel-1A TOPS mode dataset were proven to be effective in investigating and monitoring the ground subsidence in the North Peixian mining area. Compared to the rapid deformation during the ongoing period of mining excavation, the ground subsides slowly in abandoned mining areas and shows a linear relationship with time over a relatively long period of time. Spatial correlation between the subsidence distribution and land cover was found, in that the magnitude of the subsidence in urban areas was smaller than that in rural areas, which is associated with the controlled coal mining activities under buildings, railways, and water bodies. The results demonstrate that Sentinel-1A TOPS SAR images can be used to effectively and accurately detect and monitor ground subsidence in a mining area, which is critically important when investigating land subsidence in a large-scale mining area.     

基于多源数据的山西省采煤沉陷区调查监测体系构建北大核心CSCD

为助力健全自然资源监测体制、落实生态文明建设各项要求、提供优质高效的用地保障服务,采煤沉陷区调查监测意义重大。本文基于多源遥感数据,结合传统测量和现代遥感技术,构建了山西省采煤沉陷区调查监测体系。研究结果表明,本文基本摸清了山西省采煤沉陷区分布情况,其总面积为6500 km^(2),与山西省矿区及采空区分布高度重叠;土地利用以林地、耕地及草地为主;土地损毁以轻、中度为主。受采煤沉陷的影响,拟搬迁村庄1221个,仍有400多个村庄未搬迁。     

黄土填方区地表沉降时序InSAR监测分析

“削山填沟造地”等岩土工程在湿陷性黄土沟壑地区屡见不鲜,掌握填方区沉降情况具有重要意义。本文收集了2017年11月—2020年12月获取的56景TerraSAR-X StripMap模式影像,利用时序InSAR技术监测了陕北某湿陷性黄土填方地基工程的沉降信息,并与2017年11月—2020年12月期间监测区3个水准点的沉降测量结果比对。结果表明,在填方区地表以沉降为主,在挖方区地表以抬升为主,研究区存在有1处较为明显的地表沉降情况,位于填挖边界线附近填方区内,形变速率范围为-40~-20 mm/a,最大形变速率达-49.9 mm/a,累计量为-151.6 mm,时序InSAR形变结果和实地水准结果吻合性较好,垂直方向形变速率中误差为1.8 mm/a,表明时序InSAR技术在湿陷性黄土填挖方区变形监测中具有较好的应用价值。     

基于DInSAR的徐州张双楼煤矿地表形变监测研究

徐州煤矿资源开采已造成了大规模的地面沉陷,为了为矿区安全开采和塌陷区环境综合治理提供科学依据,利用雷达差分干涉测量（DInSAR）技术对ALOS PALSAR数据进行处理,获得徐州张双楼煤矿区2011-01-16至2011-03-03期间的地表形变分布图.结果表明,张双楼煤矿在46 d间隔里出现了3处沉降漏斗区域,漏斗中心最大沉降量达到420mm,并且沉降漏斗区域与矿区分布一致,说明DInSAR能够有效地监测矿区地表形变.     

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。     

济宁地区高速公路沉降监测与分析

针对煤炭开采导致地面沉降比较严重的问题,以济宁地区为研究区,利用2008年1月至2010年2月共6景ALOS PALSAR数据,开展高速公路沉降监测与分析。通过双轨D-InSAR进行差分干涉处理,提取了地面形变图。研究发现,挖掘煤炭、开采地下水等人为因素造成的地表沉降明显,年均沉降量达55mm;高速公路沉降程度较轻,年均沉降量为4.7mm;还发现,矿区开采等人为因素会对高速公路产生影响,不同的地质条件也会导致高速公路发生不同程度的沉降。     

动态矿区DEM生成方法及其在土地复垦中的应用研究

首先根据我国矿区土地复垦工作中存在的不足,通过研究提出"动态土地复垦"的概念,并确定了动态土地复垦方案制定的数据基础——动态矿区数字高程模型。动态矿区数字高程模型应该包含煤矿生产对地表的累积影响结果数据和地表的原始地形信息,开采沉陷预计结果可以提供前者,地面测量可以提供后者,经过数据处理可以按时间间隔生成描述塌陷区的一系列数字高程模型(DEM)(准动态),然后运用DEM的空间分析技术提取塌陷区在不同时间段的土地破坏类型、范围和位置数据,并根据这些数据进行动态土地复垦方案决策数据的提取,经实例验证该方法可行。     

百年煤城地表沉降融合PS/SBAS InSAR监测——以徐州市为例

融合PS/SBAS算法成为当前InSAR技术的研究热点,本文通过融合PS/SBAS的优势,利用128景ALOS PALSAR影像和24景Radarsat-2影像获取了百年煤城徐州地区2007-2015年的地表形变场及变化趋势。试验结果表明：①2007-2011年,徐州主要有4个沉降区,分布在沛县、丰县、铜山区和贾汪区。②2012-2015年,沛县、丰县和铜山区地表沉降范围有所扩大;贾汪区地表沉降范围和速率明显减小,说明近年来贾汪区重点治理采矿塌陷工作已初步见效;另外,睢宁县县城出现明显沉降。③已有文献对沛县大屯中心区的沉降监测结果验证了试验结果是可靠的。④首次提取了徐州近8年间地表沉降的信息,可为该地区开展地表沉降调查监测与防治工作提供参考;试验方法可为全国开展地表沉降调查监测工作提供参考。