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适用于自然地表形变反演的小基线集方法

由于自然地表像元在长期观测中容易发生时空失相干,利用时序InSAR（Synthetic Aperture Radar Interferometry）技术对其开展形变监测会面临可用形变测量点不足的挑战。针对这一问题,提出一种改进的小基线（Small Baseline Subset,SBAS）方法。该方法改进了传统SBAS中初始高相干像元筛选及相位滤波过程：首先利用拟合优度检验,并结合相干性阈值条件来识别同质像元;然后根据同质像元数量将所有像元分成2部分,即PS（Persistent Scatterers）候选点和DS（Distributed Scatterers）候选点;其次分别在这两部分像元中开展初始高相干PS点及DS点筛选;最后对选出的高相干PS点及DS点进行加权相位滤波。利用覆盖北京平原区西北部（含城区及山区）的27景ENVISAT ASAR影像开展的形变监测实验表明：与2个参考方法相比,该方法能够有效扩展形变结果上的测量点数量和覆盖范围,测量点数量分别提高了22.6%及27.6%,且自然地表的形变测量点密度得到了明显提升。同时,研究区形变结果与4个连续GPS站的位移数据有很好的一致性,证明了该方法在地表形变反演中的有效性及优越性。     

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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。     

时序InSAR解译2017~2020年北京地面沉降时空变化

利用合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术对2017-06~2020-06期间获取的Sentinel-1数据集进行处理和分析,获取北京近几年地面沉降区域的时空分布特征。结果表明,北京地表形变呈现5处沉降区,最大年形变速率为-111.3 mm/a。将InSAR结果与GPS观测资料进行对比,验证了时序InSAR的有效性。对比2018年和2019年的年形变速率可知,各个沉降范围内的沉降面积均在减小,且沉降减缓的面积远大于沉降加速的面积。局部调查后发现,5处沉降区除1处仍在加速沉降外,其他4处的沉降速度均在减缓。     

PS基线网络用于线性工程形变监测与分析

针对SAR干涉点目标分析技术在区域地表形变监测中仅能在一定程度上消除大气延迟效应的问题,采用邻域差分的思想来减弱差分干涉相位中的自相关影响。采用附加距离限制的Delaunay三角网进行PS基线网络的布设,可以有效剔除距离较长的基线边和低质量的PS点目标,并利用邻接矩阵对PS基线网络中的重复边进行检测与删除,以提高程序的计算效率。首先利用模拟数据对程序的有效性与正确性进行验证,然后以大同-西安客运专线太谷-祁县段为研究对象,选取2015-07～2016-02的8景TerraSAR数据进行实例分析,获取的高铁沿线形变与已有地裂缝调查资料和野外实地考察资料具有较高的一致性,证明了PS基线网络在线性工程形变监测应用中的可行性。     

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。     

新疆呼图壁地下储气库的InSAR形变监测与模拟

利用TerraSAR-X卫星2013-08~2014-08的17景雷达影像,采用小基线集（small baseline subset,SBAS）InSAR技术获取呼图壁(HTB)地下储气库（underground gas storage,UGS）运行期间的地表形变序列,并结合UGS注（采）气井口的压力数据,采用多点源Mogi模型,对HTB UGS的形变场进行模拟。结果表明,整个UGS区域的形变特征为非连续分布,形变与注（采）气压力变化具有较好的相关性;注（采）气期间沿卫星视线向(LOS)的形变峰值分别为10 mm和-8 mm;采用自适应前向搜索法,基于多点源Mogi模型初步模拟注（采）气期间的形变过程,当UGS的注（采）气平均气压为18 MPa和15 MPa时,LOS的形变可达7 mm和-4 mm,地表形变的大小与注（采）气井口密度有关;UGS的储气分布呈非均匀状态,即地下气库结构复杂多变。     

GPS卫星P1-C1码间偏差对星基增强改正数计算的影响分析

为分析GPS卫星P1-C1码间偏差对星基增强改正数计算的影响,利用中国广域分布监测站的GPS C1-P2双频实测数据计算GPS卫星钟差和星历改正数,并将其用于定位实验。实验结果表明,GPS卫星P1-C1码间偏差修正前后的卫星钟差改正数计算结果差异较为明显。定位结果表明,在SBAS改正数计算和用户定位时均对卫星P1-C1码间偏差进行修正,可使GPS C1码单频SBAS用户95%三维定位误差降低约19%,其中水平误差由1.94 m降低至1.45 m,高程误差由3.82 m降低至3.14 m;对于GPS C1-P2双频SBAS用户,只要保证在SBAS定位时对观测量中卫星P1-C1码间偏差的处理与SBAS改正数计算时一致,就可消除卫星P1-C1码间偏差的影响。     

LMD-GM(1,1)模型及其在变形监测中的应用

将局部均值分解(LMD)方法应用在监测数据中。实验结果表明,LMD-GM(1,1)模型的拟合效果和预测效果比EMD-GM(1,1)模型和GM(1,1)模型好,具有更高的应用价值。     

基于Sentinel-1雷达影像的成都市地面沉降InSAR监测分析

利用2017-03~2018-03共30景Sentinel-1A SAR数据,分别采用PSI和SBAS技术获取成都市主城区地面形变分布信息,结合地面水准资料对InSAR结果进行精度评估,并初步分析地面沉降的原因。结果表明,成都市大部分区域稳定,平均形变速率主要集中在-5~5 mm/a;地面沉降主要位于一环线以外地区,地铁5、6号线主要站点及周边不均匀沉降明显,最大沉降速率达到20 mm/a;在成华区和锦江区等部分新建城区有不同程度的地面沉降,速率为5~15 mm/a,PSI和SBAS结果相关性较高。