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。     

基于SBAS-InSAR技术的阿海电站滑坡形变监测可靠性分析

利用2017-07～2019-04 Sentinel-1A数据对阿海电站区域滑坡形变速率及位移时间序列进行监测分析,并利用同期GPS数据对SBAS-InSAR监测结果的可靠性进行评价。结果表明,在InSAR观测时间内滑坡形变量从坡体后缘向前缘逐渐递增,最大形变速率可达136.7 mm/a,最大累积形变量达216 mm;在形变量较小区域,SBAS-InSAR与实测GPS值较为接近,精度较高,但在形变梯度较大区域,两者还存在一定差异。     

基于Sentinel-1影像的2019~2020年河北隆尧地裂缝及周边形变监测与分析

为了解隆尧地裂缝目前的发育状况及其对周边地区的影响,采用2019-01~2020-12共31景Sentinel-1影像,基于SBAS-InSAR和Stacking InSAR技术获取隆尧地裂缝及其周边区域的形变时间序列及形变速率分布,进一步采用均质弹性空间模型研究隆尧地裂缝现今滑移状况。结果表明：1）隆尧地裂缝2019~2020年南北两侧的形变速率梯度差达4 cm/a,较2007~2011年5 cm/a的形变速率梯度差有所下降;2）固城店镇、魏家庄镇、官庄镇存在明显的周期性地表形变,但总体趋势仍为沉降;3）建模结果表明,隆尧地裂缝现阶段几乎破裂至地表,滑移速率为27 mm/a,与2007~2011年结果相比深度及滑移速率有所降低,说明现阶段隆尧地裂缝虽仍处于活跃状态,但活跃程度有所减缓。     

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。     

基于Sentinel-1A的南昌市时间序列InSAR地面沉降监测

本文基于2016-01~2018-07的Sentinel-1A数据,采用PS-InSAR和SBAS-InSAR时序处理方法获取南昌市主城区地面形变信息,对比2种监测结果,分析产生不均匀地面形变的原因。结果表明,2种时序技术的监测结果相关性较高,南昌市主城区的形变趋势为西北抬升、东南下沉。形变区空间分布存在梅岭抬升区、南昌西火车站沉降区、赣江东岸沉降区、邓家埠沉降区和南钢沉降区,主要受地质构造、含水层介质、地下水开采和城市建设等因素影响。     

湖北恩施州铁路选线滑坡隐患识别与成因分析

基于2019-01～2022-05共97景Sentinel-1A卫星影像,使用SBAS-InSAR方法对湖北恩施州进行形变监测。结果表明,研究区内存在多处滑坡群,最大滑动速率达49 mm/a。基于外部DEM生成研究区坡度图,统计形变和坡度关系后发现,滑动区域主要位于坡度为20°～40°的山体上,因此在铁路选线时需要重点考虑坡度和坡向因素。研究发现,远离河流的内陆型滑坡在雨季呈加速滑动趋势,雨季过后滑动速率变缓;而河岸型滑坡在雨季呈减速滑动趋势,雨季过后滑动速率增加。结合光学影像和地质勘察资料分析可知,InSAR监测结果与实际情况基本吻合。研究结果有助于了解湖北恩施州地表形变趋势及成因,表明时序InSAR技术可用于轨道交通工程滑坡普查与预警,滑坡监测成果可为高速铁路前期选线提供重要参考依据。     

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。     

基于SBAS/PS-InSAR技术的滑坡遥感监测对比研究

以2015~2019年12景ALOS-2 PALSAR2影像和2018~2019年38景Sentinel-1A影像为主要数据源,利用PS-InSAR和SBAS-InSAR技术提取西藏江达县波罗乡白格滑坡点的形变信息,并对处理结果进行交叉验证。研究得到以下结论：1）PS-InSAR技术条件下,ALOS-2数据和Sentinel-1A数据的平均形变速率范围为-68.9~37.9 mm/a和-64.5~24.2 mm/a;SBAS-InSAR技术条件下,ALOS-2数据和Sentinel-1A数据的平均形变速率范围为-84.2~-40.0 mm/a和-84.0~-13.0 mm/a。2）对2种数据结果中提取的4个特征点进行时序分析和定量分析显示,2种InSAR技术结果变化趋势较为一致,验证了两者在滑坡监测中的可靠性和准确性。     

基于InSAR技术的东营市地面沉降监测及多诱发因素分析

基于2019年Sentinel-1的28景降轨InSAR数据,监测东营市年均沉降速率,分析并相互验证处于不同季节的两个干涉对及各形变中心的时序变化情况。结果表明,东营市存在5个大范围的沉降区域,均位于东营市沿海区域,最大沉降速率约为300 mm/a,沉降特征因地下水抽取、石油开采与卤水开发等地下流体开采类型不同而具有明显的季节性特征,但总体上各形变区域每年1~5月表现为较大线性速率的沉降,6~12月出现不同程度回弹后又缓慢沉降,干涉对剖线的形变趋势同时可验证时序结果的正确性。     

运用时序InSAR技术监测合肥市地面沉降及断裂活动

基于覆盖合肥地区的24景Sentinel-1A数据,采用PS-InSAR和SBAS-InSAR时序处理方法获取2017-11~2019-10合肥市城区及周边地面形变分布信息,分析主城区地面沉降的时空演化规律,获取地铁网络沿线地表形变空间分布图。结果表明,合肥市地铁线路沿线发生不同程度形变,形变严重区域主要集中在西部及西南部,最大沉降速率达到35 mm/a。对池河-西山驿断裂形变场进行宏观分析,并结合时空同步的跨断层水准数据进行对比验证,认为2种数据的垂直形变监测结果具有一致性,推测数据的垂直升降变化可能受断层拉张和挤压交替控制。     

利用渐进式SBAS-InSAR监测分析北京平原地区地表形变

以SBAS-InSAR解算结果为基础,采用融合序贯平差思想的渐进式SBAS-InSAR处理新增影像。在绝大部分已有数据形变参数和已有数据参数矩阵不变的情况下,仅将新增影像与较新的少部分已有影像进行增量解算,以获取所有影像时刻的地表形变结果,并以2019-06～2020-04北京平原地区地表形变为例进行实验。结果表明,利用渐进式SBAS-InSAR及SBAS-InSAR获取的地表形变速率之差的平均值和标准差分别为0.01 mm/a和0.1 mm/a,且渐进式SBAS-InSAR的解算时间仅为SBAS-InSAR的1/5～1/2。     

延安新区地表垂直形变时空演化的经验正交函数分析

采用SBAS-InSAR技术对43景Sentinel-1A影像进行处理,获取延安新区（北区）地表形变信息,并运用经验正交函数对结果进行分解,得到研究区域的时间系数和空间分布。结果表明,延安新区（北区）的最大沉降速率为-56 mm/a,最大抬升速率为32 mm/a。从第1模态可以看出,挖方、填方是造成地表抬升和沉降的主要原因;第2模态则反映了工程建设不同时期对应的不同地表形变状态,即加速、减缓、平稳3个阶段。     

基于PS-InSAR和随机森林的天津区域地表形变监测

采用2019-01～2022-03共90景Sentinel-1A卫星影像,基于PS-InSAR技术对天津市及其周边地区(下文简称“天津区域”)地表形变进行监测分析。结果表明,沉降主要发生在天津市外围,其中邻近天津市的河北省胜芳镇最大地面沉降速率达80 mm/a。为探究天津区域沉降内因,结合随机森林土地分类结果分析地表形变的地理分布特征,为地质灾害综合治理和地下水资源开发利用提供参考依据。     

升降轨融合的施工区域InSAR地表形变监测

以天津某施工区域为研究对象,开展InSAR地表形变监测研究。利用PS-InSAR技术与SBAS-InSAR技术对2017～2021年54景Sentinel-1B数据和65景Sentinel-1A数据进行处理,针对研究区地表形变时间序列,分析建筑物施工对区域地表时序变化及周边建筑物的影响。研究结果表明,沉降主要集中在研究区域两侧建筑物在建区域,抬升主要发生在研究区中间建筑物改造区域;夏季降雨期间,区域地表会出现不同程度的抬升现象。     

SBAS-InSAR在矿区地表形变监测中的应用与分析

本文运用SBAS-InSAR时序技术,对2019年9月19日-2020年3月29日期间的17景Sentinel-1A数据进行处理,获取了济宁北部煤矿区内的年均沉降速率,探测到6处沉降漏斗分布,最大沉降速率达到-242 mm/y.结果 表明:SBAS-InSAR时序方法可在矿区的地表形变监测中得到足够的监测对象,较完整地...     

基于SBAS-InSAR的北京地区地表沉降监测与分析

运用SBAS-InSAR获取北京地区的地表沉降信息,采用18景ENVISAT ASAR影像完成北京地区2007～2010年地表沉降的时空分析。结果表明,北京地区沉降不均匀较为严重,在昌平区、顺义区、通州区等区域出现多处沉降漏斗,且有连成一片并向东扩张的趋势;大部分地区的平均沉降速率在-150 ～10 mm/a,沉降中心的最大沉降量超过400 mm;地表沉降受地下水开采与城市化影响明显。     

南水北调中线区域地面沉降SBAS-InSAR监测研究

基于1 009景Sentinel-1A影像,利用SBAS-InSAR技术对南水北调中线区域地面沉降进行长时间序列监测。结果显示,整个中线沿线地面沉降主要分布于河北省东南部,最大形变速率为-139 mm/a,由于与渠道间有一定距离,因此对输水影响较小。北京市的最大形变速率为-133 mm/a,天津市西南部最大形变速率为-81 mm/a,但天津支线经过了2个沉降区,应当引起相关部门的重视。本文重点分析了南水进京后北京市地面沉降的时序形变特征,结合相关资料分析得知,南水北调工程有效补充了北京地区地下水储量,显著遏制了北京市地面沉降的发展态势。     

利用SBAS-InSAR技术监测菏泽市地面沉降

采用SBAS-InSAR技术对菏泽市65景Sentinel-1A SAR数据进行处理,获取菏泽市2017-05-20~2021-05-23的沉降结果,并结合地下煤矿工作面的开采对各成像时期的地面沉降情况进行精细化分析,最后利用实际水准数据对SBAS-InSAR监测结果进行精度验证。结果表明,研究时段内,菏泽市地面沉降不断加速,郓城地区沉降较为严重,最大年平均沉降速率达-311 mm/a,最大累积沉降量达-1 269 mm。SBAS-InSAR监测到的沉降位置和沉降变化趋势与水准测量结果相符,但在沉降严重区域,SBAS-InSAR监测到的沉降量与实际水准测量结果有一定差异。     

太阳山断裂带及周边地区多源遥感断层构造解译与分析

利用多源遥感数据及SBAS-InSAR技术,多尺度多角度开展太阳山断裂带及周边地区的断层遥感解译与对比分析工作。结果表明,研究区共发育6条主要断裂,其中太阳山断裂带构造地貌特征明显,由4条主干断裂组成,即岗市-河洑断裂、太阳山西侧断裂、肖伍铺断裂、仙峰峪断裂,主干断裂表现出线性陡坎、断层沟谷、湖泊边界、山体断错等异常地貌特征。SBAS-InSAR结果显示,研究区在2017-01~2019-10累积最大沉降量为62.59 mm,最大抬升量为59.42 mm,断裂控制着区域构造格架,影响地面抬升与沉降的分布格局,其中太阳山地区沉降与抬升的形变分布特征与构造带走向一致,可间接反映遥感解译的准确性。     

基于Sentinel-1数据的银川盆地现今地壳形变研究

基于InSAR技术,利用Sentinel-1数据获取银川盆地及周边地区2015~2019年高空间分辨率地壳形变速率场。结果显示,银川盆地整体呈下沉趋势,贺兰山东麓断裂及黄河断裂两条主控断裂两侧存在较明显的差异性运动,芦花台隐伏断裂和银川隐伏断裂活动不明显。对一般倾角断层的震间地表形变曲线拟合公式进行改进,实现了基于单一轨道InSAR观测值同时反演断层倾角、走滑速率、倾滑速率以及闭锁深度。将算法应用于灵武断裂的活动状态及闭锁深度反演,得到断裂走滑速率约为303 mm/a,正断倾滑速率约为027 mm/a,闭锁深度约为6.8 km,倾角约为54.7°。此外,InSAR监测发现,石嘴山市和银川市东部存在局部巨幅形变,通过InSAR时序分析及现场调查认为,形变可能由人类活动引起。