天津蓟州五名山滑坡隐患早期识别监测

为精确识别五名山滑坡隐患,利用Sentinel-1A/B升降轨数据,基于SBAS-InSAR技术反演2017-03~2021-04该地区垂向和坡向形变,识别滑坡灾害以及隐患点,对形变时间序列及滑坡原因进行分析。结果表明,五名山潜在地质灾害隐患可分为3个区域,其中最大垂向累积形变达-38.28 mm,临空面坡体最大坡向累积形变为22.10 mm;降水量对坡体稳定性具有不同程度的影响,坡体累积形变峰值滞后于降水峰值。研究成果可回溯蓟州五名山滑坡灾害形变特征,为天津北部山区地质灾害监测识别提供新思路,为防灾减灾提供保障和技术支持。     

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。     

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。     

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。     

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...     

金沙江结合带巴塘段滑坡群InSAR探测识别与形变特征

金沙江结合带结构破碎,软弱岩层发育,流域性特大高位地质灾害频繁发生。针对该区域开展大范围滑坡调查与监测研究,对减灾防灾具有重要意义。以金沙江结合带巴塘段为试验区,采用堆叠InSAR技术分别利用升轨、降轨Sentinel-1A卫星数据对该区域滑坡隐患开展了调查研究。在此基础上,以中心绒乡滑坡群为重点研究区,利用多维小基线子集技术获取了区域二维形变速率(水平东西向和垂直向)及二维时间序列结果。通过对4处典型滑坡体的形变时间序列结果进行分析,发现在两年时间段内安里克米滑坡、仁娘村滑坡、贡伙村滑坡1和贡伙村滑坡2水平方向累积位移量分别达到44.3、-26.6、65.3和-77.1 mm,垂直向累积位移量分别达到-30.2、-88.3、-80.9和-56.9 mm,且这4处滑坡呈现缓慢蠕滑变形趋势。通过对贡伙村滑坡2的形变监测二维时间序列与降雨数据分析发现,强降雨对滑坡变形有一定短暂影响。由于滑坡群处于地质条件脆弱地区,构造活动强烈,在强降雨条件下极易导致滑坡失稳,建议对其进行持续监测,同时该研究成果对流域内其他区域的滑坡调查与监测研究具有参考意义。     

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。     

基于SBAS-InSAR的矿区采空区潜在滑坡综合识别方法

针对位于山区且受大量采空区影响的边坡,利用传统测量方法监测耗费人力、物力且光学遥感难以定量识别其是否为潜在滑坡的问题,本文提出一种融合研究区小基线集（SBAS-InSAR）地表监测数据、坡度及坡向的识别方法。通过SBAS-InSAR技术获得研究区地表雷达视线（LOS）方向形变速率,将其转化为垂直方向形变速率,并根据研究区DEM建立坡度及坡向分析图,根据不同山体的坡度、坡向找到易发生滑坡的区域,融入该区域垂直方向的时序形变速率,对其进行滑坡识别。实验表明：卡房镇周边受采空区的影响较大,多数区域垂直方向年形变速率大于10 mm/a;通过本文方法对研究区潜在滑坡进行识别,发现在研究区的21处历史滑坡点中,有16处被识别为潜在滑坡,5处未被识别但也位于发生形变的区域内,表明本文方法对潜在滑坡的识别精度高,具有可行性。该研究为识别采空附近的潜在滑坡提供了一种新的思路,可以有效识别采空区附近山体边坡是否处于潜在的、不明显的滑动状态,对滑坡灾害具有预警作用。     

基于SBAS-InSAR技术的小金川两岸滑坡隐患识别

为全面准确地识别小金川半扇门-达维河段干流两岸滑坡隐患,基于SBAS-InSAR技术,通过Sentinel-1升、降轨数据分析结果结合互补的方式对该区域的滑坡隐患进行早期识别。结果显示：1）升、降轨数据结合有效减小了阴影叠掩区干扰,能够较全面地识别出两岸岸坡长期蠕变的隐患点;2）Sentinel-1降轨处理得到LOS向形变速率为-120~10 mm/a,升轨处理得到的形变速率为-131~10 mm/a;3）基于形变结果识别出35处滑坡隐患点,其中8处为典型滑坡隐患点。重点分析两处滑坡隐患点的形变特征并进行现场复核显示,坡体上道路错断明显,在形变区域发育有裂隙并导致地台发生错动,验证了坡体处于长期蠕变状态。     

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技术在吹填人工岛礁沉降监测中的应用

采用2020-03～2022-03覆盖海南省儋州市海花岛的25景Sentinel-1A影像,分别运用SBAS-InSAR(small baseline subset InSAR)和PS-InSAR(permanent scatter InSAR)技术反演人工岛礁地面形变时空演变规律,开展重点沉降区域形变机理分析,探讨岛礁地面形变与海平面变化之间的相关性。结果表明：1)2种方法所得结果的空间分布和形变趋势表现出较高的一致性;2) SBAS-InSAR雷达视线向平均形变速率为-14.69～6.96 mm/a,最大累积沉降量为-37.18 mm; 3)岛礁靠近外海侧区域沉降速率远大于靠近陆域侧区域,其形变趋势受海洋水动力扰动和地下水位变化影响,具有此类形变特征的地面形变与海平面变化存在一定相关性。     

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。     

基于干涉点目标分析方法的大光包滑坡形变监测

为研究干涉点目标分析(IPTA)方法应用于超大型滑坡形变监测的有效性,采用IPTA方法处理大光包滑坡65景Sentinel-1A影像,获得大光包滑坡的总体形变趋势及时间序列,并与StaMPS-SBAS方法的处理结果进行交叉验证,同时结合全球降水数据进一步分析形变与降雨之间的关系。结果表明,IPTA方法在超大型滑坡形变监测方面具有较好的应用效果;大光包滑坡在观测期间一直处于形变状态,雷达视线向形变速率最高达-50.590 mm/a;滑坡特征点形变速率在雨季明显加快,存在再次发生滑坡的风险。     

InSAR用于高山峡谷区滑坡监测的适用性

针对升降轨Sentinel-1A数据获取的得荣县古学乡2个大型滑坡形变特征不一致的问题,利用R指数、敏感性和相干性等参数,开展InSAR技术用于该地区滑坡监测的适用性研究。结果表明,降轨数据比升轨数据更适合2处大型滑坡的识别与监测,并很好地解释了升降轨滑坡监测结果不一致的原因。对2个滑坡进行时间序列形变分析及多维形变特征分解,结果表明,2个滑坡在2019～2020年累积形变量最大值分别约为300 mm和230 mm,需加强关注。     

利用GPS与CRInSAR融合开展微量形变监测的应用研究

利用一种GPS、角反射器和InSAR相融合的微量形变监测方法,在树坪滑坡形变监测中进行了初步应用。利用该方法得到的微量形变监测结果与GPS实测值之间差值的均值为3.33 mm,RMS为3.16 mm。这一结果表明,利用该方法开展微量形变监测是可行的。     

山东地区近期垂直形变场精细特征分析

利用山东地区38个GNSS基准站2011~2016年连续6 a的观测数据，对山东地区地壳垂向形变场特征进行系统分析。结果表明，山东地区地壳垂向形变具有明显的差异性，形变量最大的区域为山东西南部地区，形变速率约为-24.0 mm/a；西北部地区形变速率较大，为-15.0 mm/a；东南部以及沿海地区沉降速率较小，为-0.5~3.0 mm/a；而在中部地区（泰山山脉）呈隆升趋势，形变速率为0.3~5.0 mm/a。     

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。     

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SBAS-InSAR与Prophet模型的引黄济青沿线地表形变监测与预测北大核心CSCD

基于38景Sentinel-1 SAR影像,利用SBAS-InSAR技术获取2019-02-2021-10引黄济青沿线地表形变的分布、量级及时空演化特征等信息;然后,使用形变梯度分析引黄济青沿线地表的稳定性;最后,利用Prophet模型对引黄济青沿线若干特征点的地表形变进行预测。研究表明,SBAS-InSAR能够获取引黄济青沿线及其周边区域大范围、长时间序列的地表形变情况,横纵剖面线形变梯度值比较大的区域与地表形变严重区高度吻合;基于SBAS-InSAR的监测结果,利用Prophet模型能够对形变较小的特征点进行较好的模拟和预测。     

综合SBAS-InSAR与CR-InSAR解译安康膨胀土机场形变

基于49景Sentinel-1影像,综合SBAS-InSAR和CR-InSAR技术对安康膨胀土机场进行为期2 a的形变监测。结果表明,共存在3处明显失稳边坡区域,与机场填方区域高度重合,失稳边坡沿视线向远离卫星,在空间上形变范围由点到面,时间上形变速率逐渐变缓。结合降雨数据对机场形变规律进行进一步分析,发现膨胀土边坡形变在夏季降雨高发期明显变缓,甚至发生抬升。综合分析推测,机场边坡区域发生的特殊形变与施工填方所用的膨胀土具有密切关系,且安康机场形变仍在持续。