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PS-InSAR技术的珠海市地表形变监测与驱动力分析

基于63景Sentinel-1数据,采用PS-InSAR技术监测珠海市2018年10月—2020年11月地面沉降,利用GNSS地面同步观测数据进行精度评定,监测结果的均方根误差为4.58 mm,表明利用PS-InSAR监测研究区地面沉降具有较高的可靠性。分析珠海市地表形变的时空特征,结果表明,珠海市主体部分的平均形变速率在-55～15 mm/a,主要沉降区域分布在珠江水道周边的农垦区及沿海港口区域;主要交通线路为港珠澳大桥珠海连接线和广珠铁路珠海段,均存在年平均形变速率超过20 mm/a的明显形变异常区,需重点关注。结合地质条件、地下水开采情况对珠海市地表形变驱动力进行分析,结果表明,区域内地面沉降速率与软土层的厚度呈正相关,与地下水水位降深呈对数函数关系。     

南宁市地表形变InSAR监测及时空分析

基于Sentinel1-A数据,首先利用SBAS-InSAR(sat-ellite-based augmentation system-interferometric synthetic aperture radar)技术对南宁市区2017年12月至2019年1月的地表形变进行计算,获得研究区的地表形变速率图和累积形变量;其次,从Sentinel1-A卫星影像数据中选择6景影像进行差分干涉处理,提取5个时间段内的形变信息,并叠加分析得到总形变量;最后利用D-InSAR(differential-In-SAR)获得的形变结果对SBAS监测结果进行验证分析.结果表明:2017-2019年,南宁市地表形变极不均匀,其最大沉降速率约为23.52 mm/a,最大抬升速率约为17.77 mm/a;SBAS和D-InSAR所得监测结果总体上具有一致性,但局部存在一定差异.其中,SBAS方法提取的最大形变量约为31.55 mm,D-InSAR提取的最大形变量为39.93 mm.     

基于Sentinel-1A数据的PSI技术在城市地表形变监测方面的应用

随着佛山市城市化进程逐步加快,地表形变引发的地质灾害日益显著,应用时序InSAR技术可以精确监测城市地表形变。文中选取广东佛山地区为研究区域,利用2015—2017年获取的41景Sentinel-1A数据,基于永久散射体差分干涉测量(PSI)技术提取该地区的时序形变、平均沉降速率等形变数据。研究结果表明,佛山市部分区域出现不均匀沉降,部分地区沉降速率甚至超过-35 mm/a,主要集中在城市重点建设区域,如地铁施工、桥梁施工等地。综合研究结果表明,利用Sentinel-1A数据的时序PSI技术可以高精度监测城市地表形变,监测数据有利于及早预防城市地质灾害发生,为城市健康精细化管理提供决策依据。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于永久散射体雷达差分干涉测量的城市地面沉降研究——以上海地面沉降监测为例

基于永久散射体雷达差分干涉测量技术,提出探测水久敞射体的振幅信息双阈值方法,研究上海陆家嘴地区在1992～2002年的地面沉降,获得该地区的线性和非线性沉降量以及区域沉降场,证实了地表形变在1 km范围内具有强相关性.结果显示陆家嘴地区在1992～2002年间的线性沉降速率为13.2 mn/a,总体半均沉降速率为16.8 mm/a,与实测结果之间具有较高的一致性.研究表明,PS-DInSAR技术不仪可有效探测地表离散目标的线性形变,还可探测其非线性形变以及获取地表区域形变场,并且可监测地表形变的时序变化过程.除了可用于城市沉降监测外,PS-DInSAR技术还可用于地震、火山、滑坡等地质灾害的监测.     

雷达技术支持下的福州市地铁沿线形变监测

近年来,由于地铁等地下工程大规模的建设产生了严重的地表沉降,从而诱发许多地质灾害,严重阻碍了中国城市化进程。因此,采用高精度雷达监测技术,对城市地质灾害监测及风险评估具有重要意义。本文利用SBAS-InSAR技术,基于24景X波段TerraSAR数据和32景C波段Sentinel-1数据,时间跨度分别为2013年7月至2015年8月、2015年7月至2018年2月,对地铁建设完成后的福州市区地表沉降进行长时间系列形变监测。监测结果表明,研究区域内的最大沉降速率为-12 mm/a,在整个观测周期内发现了8个沉降漏斗。并对这些区域进行进一步的时间序列分析,其中有3个区域呈现出地质灾害初期的特征,并且地表沉降存在进一步加剧的可能。     

基于SBAS-InSAR的长治矿区地表形变监测

小基线集InSAR(SBAS-InSAR)时序分析方法能够较好地克服InSAR时空失相干限制,抑制地形和大气影响,增加时间采样率,在监测地表形变随时间演化方面取得了较好的应用。为了有效监测山西省长治矿区地表形变,利用DInSAR方法监测开采矿区的快速大形变,得到形变区30 d的最大沉降量为11 cm;利用SBAS方法监测矿区边缘微小缓慢形变,得到2003年7月—2010年7月期间区内地面沉降的空间展布及时间序列相对形变量。对于矿区周围相干性保持较好的居民区,SBAS方法监测结果表明其整体形变表现为沉降趋势,沉降面积较大,沉降速率为5~15 mm/a,最大累计沉降为90 mm。矿区因开采时间、开采方式、采储量以及地形等因素的不同而呈现出不同的沉降结果。     

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SBAS-InSAR技术的广州市白云区长时序地表形变监测与成因分析

随着我国城市化进程的推进,城市区域人类活动越来越密集,如地下水开采和地下工程等,导致地表发生沉降,影响人们的生活。为了确保城市健康稳定发展,开展城区大范围地面沉降监测具有重要意义。本文利用SBAS-InSAR技术对广州市白云区2016年2月—2022年3月获取的176景Sentinel-1 SAR影像进行处理,得到了该区域的平均形变速率和时序形变。同时,结合历史光学影像和现场调查对研究区域内的形变原因进行了分析。结果表明,形变主要与当地的地质条件、垃圾生化降解和人类活动(如建构筑物施工等)有关,最大形变速率超过40 mm/a,最大累计形变量超过350 mm。本文研究可为城市区域的地面沉降监测和成因分析提供参考。     

短基线集技术的合肥地表形变监测研究

针对如何利用InSAR技术持续性监测合肥市重点区域地表形变的问题,该文提出了一种利用COSMOSkyMed影像数据,基于短基线集技术反演2011—2016年度合肥地区地表形变的方法。结果表明:合肥市重点区域在2011—2016年期间地面形变呈平稳态势,年均形变速率在-5mm/a到5mm/a的地面形变点数量占总地面形变点数量超过95%。技术人员利用研究区内的CORS监测数据与InSAR监测的形变结果进行比较分析后发现,两者间具有较好的一致性,年形变速率差异的均方差为0.3mm/a。     

短基线集技术在地表形变监测中的应用研究

通过选取覆盖珠海地区的34景ASAR数据,采用短基线集(SBAS)技术对该地区进行了形变监测,并通过实地考察对InSAR结果进行了验证,同时对形变结果及原因进行了分析和讨论。结果表明,珠海市的地表沉降多发生在沿海、沿河区域,沉降速率主要集中在15 mm/a左右,局部区域达到30 mm/a,监测结果与实地考察结果吻合良好,从而验证了SBAS方法监测地表形变的可行性。     

利用短基线集InSAR技术监测抚顺市地面沉降

抚顺市是一座因煤而兴起的综合型重工业城市,矿产的大量开采导致了大范围的地面沉降。针对这一问题,为了有效监测抚顺市的地表形变,本文利用短基线集（SBAS）技术对覆盖抚顺市部分地区的12景COSMO-SkyMed高分辨率SAR数据进行了处理,获得了该研究区域的地面沉降分布和沉降速率图。试验结果表明,研究区整体呈现出沉降的趋势,沉降速率大部分在-25~-45 mm/a的范围内。其中新抚区沉降最为严重,有2个沉降严重的区域,最大沉降速率达到了-186 mm/a。该试验结果为抚顺市露天矿采矿导致的地面沉降与地质灾害监测提供了切实有利的数据参考。     

利用Sentinel-1数据和SBAS-InSAR技术监测西安地表沉降

哨兵一号(Sentinel-1)数据是目前现势性较好的免费SAR数据,且因其6天的重访周期,非常适合In SAR地表形变监测。本文以西安市城区及周边为研究区,开展基于多期Sentinel-1数据和短基线集干涉(SBAS-In SAR)技术的时序地表沉降监测方法的探索,研究形成了详细的数据处理流程,利用已有研究资料佐证了方法的有效性。监测表明:2015—2016年,绝大部分区域地表形变速率位于[-33~30]mm/a区间内,228 d监测期内累积沉降量最大约75 mm,发生在目前西安最大沉降中心鱼化寨;相比20世纪末,沉降强度大幅减弱,沉降严重区域由西安市东郊向南郊转移,且沉降范围减小。     

基于BDS及InSAR的龙羊峡水电站库区地表形变研究

目前北斗卫星导航系统(BDS)、连续运行参考站系统(CORS)和合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术发展迅猛,前景广阔. 但是利用上述技术监测库区形变研究聚焦点是人工建筑,并未验证BDS的可用性,也未融合CORS技术的优势. 针对此问题,结合BDS和CORS高时间分辨率,InSAR高空间分辨率的优势,以龙羊峡库区为研究区域探索合适的结合监测方案. 研究结果表明:龙羊峡库区在研究时期内存在大面积的地表形变区,最大沉降速率52.48 mm/a;最大抬升速率43.60 mm/a;以全球卫星导航系统(GNSS)静态解算成果为参考值进行验证,BDS实时动态(RTK)差分监测成果的精度为7.1 mm,InSAR监测成果的精度为4.4 mm,均满足形变监测的精度要求;采用InSAR进行大面积形变区筛选,再结合CORS利用BDS进行重点区域实时动态差分监测的模式对水库全方位形变监测是可行的.      

利用SBAS-InSAR技术分析西宁市地面沉降监测及驱动因素

地面沉降具有时间持续性与空间扩张性的特点,获取长时间序列、覆盖范围广及精度较高的地面沉降时空演化特征可以预防地面沉降造成的潜在危害。本文采用SBAS-InSAR技术,结合2017年4月—2021年2月的Sentinel-1A影像对西宁市城市地面进行沉降监测。研究结果表明,监测期间西宁市地表形变具有城区形变稳定、局部区域沉降明显及存在缓慢隆升区域的趋势;3处明显快速沉降区域(城西区的沉降区Ⅰ、城东区的沉降区Ⅱ和城北区的沉降区Ⅲ)的沉降速率约为20～35 mm/a;沉降的驱动因素为沉降区域的湿陷性黄土地层,其具有土层结构性脆弱承重特点,在覆盖土层的自重应力及建筑物附加应力的综合作用下,土质受水浸湿后,土壤的结构性能被迅速破坏,土层会发生显著的附加下沉,其强度也迅速降低,从而引起建筑物的不均匀沉降。