基于CORS的高程参考框架的动态监测与维护

通过InSAR技术对山东省地表形变监测发现,黄三角、鲁西南等地区地表沉降明显,这些地球形变的发生,使测绘基准成果的可靠性变差,严重影响了测绘基准的应用服务。高程参考框架本身也是动态的,开展高程参考框架的动态监测与维护是必要的。通过对CORS站网2015—2019年的连续观测成果进行精细处理,2019年开展对CORS站、B级和C级点、水准点进行二等水准观测,通过2015年、2019年两期水准成果检核CORS站点正常高值,探索出一种基于CORS实现对大地高程参考框架的动态监测与维护的新方法,通过研究还发现,大多数水准点发生了沉降,少数水准点发生了抬升,CORS和水准的数据成果也验证了InSAR对地表形变的监测结果。     

多轨道时序InSAR拟稳基准平差方法研究

以我国重点沉降区(华北平原)为研究区,分析多条相邻轨道InSAR监测结果中入射角差异、形变参考点差异和大气相位差异的影响,通过引入拟稳基准平差方法,综合考虑水准基岩点、InSAR形变参考点、CORS站等因素选取拟稳点,对研究区InSAR监测结果进行稳定性分析。采用拟稳基准平差方法对时序InSAR监测结果进行整体平差,实现大范围多轨道InSAR垂直形变场基准统一。基于InSAR相邻轨道重叠区多余观测值对平差结果进行内符合精度检验,拟稳基准平差后平均误差优于5 mm,中误差优于9 mm;基于CORS站垂直位移监测结果对平差结果进行外符合精度检验,两者吻合程度较好。     

融合CORS网与时序InSAR研究北京地区地面形变

为提高地面形变监测的时空分辨率以及监测精度,采用CORS网与时序InSAR监测相融合的方法,对北京地区2018～2020年地面垂直方向形变进行研究。首先在InSAR监测量中去除极浅地表影响;然后对CORS站数据进行低频重构;最后以CORS网为基准,对InSAR监测时序进行整体平差,获得融合形变结果。结果表明,融合CORS网和InSAR监测能有效利用CORS网连续观测的优势,获取连续一致的高时空分辨率形变结果,融合方法在构建高分辨率与高精度地面形变时间序列中具有一定优势。在地面垂直方向上,朝阳区、通州区、大兴区中南部地面沉降最为明显,最大年平均形变速率达到-90 mm/a;昌平区中西部、海淀区西部、门头沟区东部等地存在较为明显的抬升,年平均形变速率约为10～20 mm/a;其他地区地面年平均形变速率约为-10～10 mm/a,相对变化较小,较为稳定。     

利用附加系统参数的GPS-InSAR综合形变模型建立三维形变场

在有效融合GPS与InSAR两种对地观测技术提高地表三维形变监测精度时,针对InSAR监测结果中可能存在的系统偏差,建立了附加系统参数的综合形变分析模型。该模型以高精度的GPS观测数据作为强约束,将InSAR数据中的系统误差综合影响用函数拟合的方法进行补偿。模拟数据和实测数据计算表明,附加系统参数的综合形变分析方法在E、N、U3个方向的精度都有所提高,其中以U方向最为显著。     

基于多视线向D-InSAR技术的三维地表形变抗差解算方法

针对粗差对多源InSAR数据三维地表形变解算的影响,提出一种基于多视线向D-InSAR技术的三维地表形变抗差解算方法。该方法利用多视线向D-InSAR地表形变监测数据,在最小二乘原则的基础上实现InSAR三维地表形变解算,获取平差观测量的残差,建立最小二乘残差与观测量单位权方差的函数关系,并通过计算出的单位权方差对InSAR地表形变观测量进行定权;基于等价权原理,选用IGGⅢ权函数实现三维地表形变的抗差解算。最后,以2009年意大利拉奎拉地区地震为例,对该解算方法的可行性和精度进行验证。结果表明,该方法可以获取可靠的解算结果。     

基于升降轨Sentinel-1A SBAS InSAR的西南山区滑坡隐患早期识别研究

以贵州省水城县为研究区,使用SBAS InSAR分别对2018-07~2019-07鸡场镇滑坡发生前31期升轨和30期降轨Sentinel-1A数据进行处理,提取地表形变场。结果表明：1）鸡场镇滑坡发生前SBAS InSAR形变场并未出现明显形变,已超出12 d重访周期SAR的形变监测能力;2）研究区存在5个明显形变区,推断与斜坡失稳、地下/露天采矿和矿物加工的抽排水有关;3）升降轨数据的SBAS InSAR形变场相互补充、验证,可显著提升卫星雷达对山区滑坡隐患早期识别和形变监测能力。研究方法可为贵州省以及中国西南山区滑坡隐患调查与早期识别提供技术参考。     

基于单轨道OT DInSAR的矿山时序三维多量级形变重建

提出一种矿山地表时序三维多量级形变重建方法。首先利用单轨道OT和DInSAR技术提取LOS向非连续的多量级形变;再结合形变先验融合模型和概率积分法构建矿山三维多量级形变重建模型;最后以神东大柳塔矿山52303工作面为研究对象,对覆盖研究区的6对高分辨率TerraSAR-X数据进行时序处理,获取长时间序列的矿山地表三维多量级形变监测结果。与水准测量结果对比发现,该方法与水准测量结果形变趋势一致,垂直向、东西向和南北向的均方根误差（RMSE）分别小于0.188 0 m、0.224 3 m和0.207 4 m。该方法不仅能准确测量矿山地表三维多量级形变,还能精细反演矿山地表沉降漏斗边缘到中心的形变特征。     

利用GPS位移数据校正2011日本Tohoku地震的InSAR形变场

轨道误差是InSAR数据处理中的一个重要因素,对从最初的图像配准到最后的高程值或形变值图像的生成都有着重要影响。含有误差的轨道参数造成基线误差以残差条纹的形式存在于干涉图中。本文利用4个条带的61景PALSAR升轨数据,通过InSAR干涉测量得到覆盖2011日本Tohoku地震的雷达视线向的地表同震位移场。通过联合GPS同震位移数据,采用二次多项式曲面拟合的方法去除InSAR同震形变数据中的卫星轨道误差,并分析雷达入射角变化对轨道误差去除的影响。对干涉图中拟合残差进行分析,改正后的InSAR同震形变场精度得到较大提高。     

基于InSAR技术的地面沉降监测研究

针对传统监测技术GNSS、水准测量等难以开展大范围、高精度和高空间分辨率的地表沉降监测工作,采用InSAR技术对某城市17景TerraSAR-X数据进行分析处理,得到2012~2013年度的地面沉降信息,采用水准与InSAR同步观测方式,开展地面沉降星地一体化同步观测实验研究,利用水准观测结果对InSAR技术地面沉降监测的精度进行分析评价,结果表明InSAR地面沉降监测具有较高精度,为同类地质灾害、地面裂缝监测提供参考。     

基于InSAR的涩北天然气田地表形变监测与开采特征反演

利用多颗SAR卫星数据,使用时序InSAR技术恢复涩北气田自1996年正式开发以来的地表形变时间序列。结果表明,涩北1号气田地表1996～2003年保持稳定,2003～2005年出现明显隆升,2005～2018年快速沉降。此外,本研究基于均匀弹性半空间模型反演涩北1号气田在2015～2018年天然气开采与地表形变之间的关系。研究表明,随着天然气开采量的增加,涩北气田地表沉降量也随之增加,而开采深度则先增加后稳定,并于2017年后稳定在2 300 m。本研究还计算InSAR反演的地下天然气储层在标准状态下的体积,结果显示,InSAR反演结果与实际统计数据差异极小,表明InSAR监测和反演结果具有可靠性。本文结果可为涩北气田的安全生产以及周边基础设施的健康运行提供重要的地表形变数据。     

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基于InSAR技术的江苏水闸垂直位移监测方法可行性探讨

利用Sentinel-1雷达卫星影像,探讨InSAR技术作为水闸垂直位移变形监测辅助手段的可行性。结果表明,InSAR技术与水准测量相比,两种方法得到的水闸垂直位移变化趋势基本一致;InSAR测量结果具有可信性,后续可进一步推广应用。     

论地面垂直变形监测中应用GPS技术的可能性

用GPS技术传递高程基准时需要知道精确的大地水准面与椭球面之差.但在垂直变形监测的特定情况下,人们关心的是高程的变化而不是高程本身.提出在地面沉降监测中可用站坐标系下的U分量变化代替水准测量高差的变化.分析了这一方法的可能误差和大小.根据1995～1998年连续4年的GPS与精密水准对比观测,验证了方法的实际精度,表明在地面沉降监测中有可能用GPS技术代替精密水准传递高程基准.     

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垂直基准定义及联接

介绍了利用地球位模型、地面重力资料、GPS和水准测量结果确定定全球高程基准及局部性垂直基准联接的基本原理和方法 ,给出了计算公式 ,并列出了国际上有关研究所获得的主要成果 ,最后对我国所需要进行的相关研究工作提出了建议     

长江三峡库区地震地形变监测研究

三峡地壳形变监测网络结合空间大地测量(GPS、InSAR)和传统大地测量的优点，在1998年以来的三峡工程建设期间和2003年水库首次蓄水中获取了大量监测成果。结果显示库区地壳运动的基本图像：垂直形变较为显著，主要来自因蓄水荷载而产生的形变，水平形变不明显．库区主要断层的活动性在蓄水期间有明显加强迹象。水准测量反映从1998年首期观测至2003年10月首次蓄水后的库区垂直位移．沉降范围较大；GPS给出了2003年蓄水前后库区的垂直位移，形变的范围主要集中在水库近岸区域。水准测量与GPS观测反应的垂直位移的量级基本一致，沉降的最大幅度在3～4cm左右。水准监测、GPS观测与重力监测结果有一定的对应性。从地壳形变监测与研究结果分析，近期负荷改变而诱发中强地震的可能性不大。     

CRInSAR与PSInSAR融合探测地表线性变形速率

提出利用CRInSAR与PSInSAR融合解算地表变形参数的算法。将CR点上获取的线性变形速率与高程改正结果作为PS基线网络的起算数据,依据最小二乘原理求解PS点上待求线性变形速率与高程改正值的最优解。这一算法可融合PSInSAR与CRInSAR两种算法的优势,起到很好的互补作用。实验显示,这一算法获取的线性变形速率精度可达±0.37 mm/a,高程改正值精度可达±0.5 m,证实该算法在实际地表变形监测中具备可行性。