时序InSAR郑州地铁沿线地面沉降分析

针对郑州市地铁网络缺少长时间序列的地面沉降研究,本文基于永久散射体合成孔径雷达干涉测量PS-InSAR（Persistent Scatterers Interferometric Synthetic Aperture Radar）技术生成的长周期地面沉降数据分析了郑州市地铁沿线地面沉降的时空特征,并通过反距离内插等距化处理,基于长短期记忆网络LSTM（Long Short-Term Memory）模型对典型地铁站点地面沉降进行了预测与分析。研究结果表明：空间上,沉降路段主要集中在1号线和5号线的东段,最大沉降速率超过20 mm/a,且1号线沿线不均匀形变较为突出;时间上,不同区域PS点在时间序列上的变化有较大不同,沉降槽中心处沉降呈逐年扩大趋势。实验表明LSTM模型具有较高的预测精度,预测发现1号线市体育中心站南边河南省档案馆新馆北侧未来两年里仍将以大约0.5 mm/月的速率继续沉降,有必要对该站及其附近继续监测。     

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InSAR技术的南昌市地铁沿线地面沉降监测与分析

地铁的建设与营运会产生沿线的长期持续形变,从而引发地面沉降。本文以南昌市运营中的1、2号线以及在建地铁沿线为研究对象,基于研究区内的26景Sentinel-1A数据和DEM数据,采用了小基线集(Small Baseline Subset,SBAS)时间序列技术,获取了研究区内地表的形变速率与累计形变量。实验结果表明,地铁沿线范围内整体呈现沉降趋势,沉降速率在-2 mm/year～-17mm/year之间,局部区域出现地面抬升情况,累计抬升65.53mm。通过分析时序结果变化以及沉降发生的地理空间分布,推断地铁高速运行产生的地面载荷是地面沉降发生的主要因素。     

基于时序InSAR的成都地铁沿线形变时空特征分析

采用PS-InSAR技术,基于Sentinel-1A卫星数据对覆盖开通运营3年时间内成都地铁3、4、7号线周边500 m范围的区域进行形变监测,并分析相对典型的形变区域的时空特征以及影响因素,最后利用Holt指数平滑模型对区域的形变进行预测。研究表明,成都市主城区的形变趋势表现为沉降情况较稳定西北方向抬升,东南方向沉降;形变速率在-15～15 mm/a内,且局部地区的沉降相对较明显,根据Holt指数平滑模型的预测值显示,几个典型沉降区域仍具有持续沉降的趋势,最后分析地铁沿线形变的主要原因为浦江-新津断裂带的活动以及城市建设等。     

PSP-InSAR技术在地铁沿线的形变监测应用

基于56景COSMO-SkyMed影像，本文采用PSP-InSAR技术对杭州地铁2号线沿线500 m范围进行地面沉降监测，并对形变区的位置、面积和数量进行了统计，在此基础上提取形变梯度大于0.1 mm/m的累计形变量点并开展比对分析。结果表明：①虽然地表形变集中区、形变严重区和形变梯度较大区域有着高度的重叠，但部分形变集中区内形变量和形变梯度并不大，也存在形变平稳区段形变梯度却较为显著现象，因此单从一个角度分析地铁沿线的形变，易增加漏检和错检的概率。②PSP-InSAR技术可从空间上完整表现地铁线上沉降的分布特征，对于地铁竣工运营期间的沉降监测具有显著意义，可为地铁的运营维护提供依据。     

基于IPTA技术的广州市2017—2020年地铁沿线沉降监测

干涉点目标分析技术(IPTA)是一种常用的地表形变监测技术,能够克服大气延迟、时空失相关的影响,获取高精度的监测数据。本文采用IPTA技术对覆盖广州市2017年5月至2020年5月期间的85景Sentinel-1A影像进行处理,获取了广州市的平均形变速率信息。同时,本文还分析了广州市及其地铁沿线形变的空间分布特点。结果显示：广州市地铁沿线的整体地表形变较为稳定,沉降主要集中在6号线沿线,最大的沉降漏斗位于柯木塱站,沉降速率达到了-39.5 mm/yr。结合实地考察结果,IPTA技术能够为大范围城市地铁沿线的沉降监测提供可靠的信息支撑。     

时序InSAR在城市地铁工程区形变监测中的应用

地铁建设会引发城市地表形变灾害,而传统的合成孔径雷达差分干涉测量（D-InSAR）难以实现城市地铁工程区域的精细测量。本文利用TerraSAR-X高分辨率数据,采用PS-InSAR和SBAS-InSAR方法对徐州地铁1号线东部工程场地进行了形变监测,获取了该区域2016年6月15日-2016年9月11日期间的形变时序图。通过与人工角反射器布设点的水准测量数据对比分析,发现利用两种时序InSAR测量方法得到的地表形变结果与水准测量结果非常一致,形变误差均在1 mm以内;而SBAS-InSAR探测地表形变的敏感性低于PS-InSAR。结果表明,利用高分辨率SAR影像监测城市地铁形变具有亚毫米级的测量精度和米级的定位能力,同时证明了时序InSAR分析技术在城市地铁工程形变监测应用中的广阔前景。     

北京地铁隧道结构整体变形监测的研究

本文结合北京地铁一号线八宝山站至八角游乐园站区间结构变形监测工程,提出了一种对城市地铁隧道变形三维整体监测的方法,在不中断地铁正常运营的情况下,得到地铁整个变形区域形变的三维数据,不仅精密的监控了隧道衬砌、轨道和道床的形变,确保行车安全;而且可以方便的进行隧道结构和轨道变形的力学分析,从而达到了解地铁变形机理、掌握形变规律、预测形变趋势的目的。     

多轨道集成PS-InSAR监测高速公路沿线地面沉降研究——以京沪高速公路（北京——河北）为例

监测和治理公路等线性工程沿线地面沉降已成为保障线性工程正常运营的一项重要基础性工作。本文以京沪公路为实验区,基于2008-2010年相邻轨道的ENVISAT ASAR数据,利用多轨道PS-InSAR集成方法成功提取了京沪公路（北京-河北）沿线的沉降速率图和沉降剖面图。实验结果表明,该方法不仅统一了不同轨道间影像的坐标系与参考基准,而且使跨轨道、多幅影像的大范围PS-InSAR监测成为现实。同时,确认了京沪公路（北京-河北）沿线的9个沉降中心,分析了沿线6km范围内的地面沉降情况,该结果与已有研究吻合。因此, PS-InSAR集成方法丰富了线性工程沿线地面沉降的监测手段,可为线性工程的正常运营提供基础性数据。     

利用Sentinel-1影像监测土地回填导致的地表形变

在机场填海区地表稳定散射的范围内,本文运用合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术对机场地表形变安全性进行了监测分析,反演获得了研究区域范围内的年形变速率数据结果和高分辨率形变时序结果,并以此分析了香港国际机场的地表形变区在监测周期内的形变时空分布特征。为证明监测结果的精度和可靠性,本文采用全球导航卫星系统（GNSS）观测站的垂直位移数据,对InSAR方法反演的结果进行了交叉验证,证明两者具有良好的一致性。     

城市地表形变的双极化Sentinel-1数据极化时序InSAR技术监测

利用双极化Sentinel-1数据有望得到较单极化数据更好的城市地表形变监测结果。以典型受地表沉降灾害影响的两座超大城市（墨西哥的墨西哥城和中国北京市）为研究区,分别基于长时序单、双极化Sentinel-1数据,利用时序合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar, InSAR）技术和极化时序InSAR技术对两城市近年地表形变进行监测研究。结果表明,利用双极化Sentinel-1数据对干涉图进行极化优化后,干涉图相位质量得到提升,高质量像元比例明显增加。使用双极化数据后,形变监测点密度有显著提升,相比于单极化数据结果,墨西哥城和北京市监测点密度分别提升88%和50%;更高的监测点密度使部分区域双极化数据反演地表形变的准确性更高。与单极化Sentinel-1数据相比,利用双极化Sentinel-1数据进行城市地表形变监测可得到监测点密度更高、可靠性更好的结果。     

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。     

InSAR技术支持下的高速铁路沿线沉降监测与预测

针对盘营铁路专线、哈大铁路专线沿线沉降监测研究较少,采用InSAR技术获取了研究区地表形变信息,还对其进行了相关分析.用SBAS-InSAR对35景Sentinel-1A SAR数据进行处理,获取VV、VH极化下的年均沉降速率及沉降序列;以年均沉降速率为研究对象,进行沿线沉降特征分析及交叉验证;利用小波变换对沉降序列降噪处理,用改进BP神经网络对降噪后沉降序列预测分析.研究结果表明,研究区内高速铁路沿线共监测出6个明显沉降区域,最大沉降速率达50mm/a;两种极化年均沉降速率具有较高的一致性,降噪处理后的沉降序列更加平滑;改进BP神经网络具有较高的收敛速度,其预测精度有较大提高.     

基于SBAS-InSAR技术的大坝形变探测与监测

针对大坝安全运营的形变监测问题,研究基于多基线干涉合成孔径雷达（SBAS-InSAR）技术的大坝形变探测与监测方法。设置时间基线阈值,生成大坝差分干涉相位图;利用改进的戈尔茨坦滤波（Goldstein）算法,滤波处理大坝差分干涉相位图;采用最小不连续的区域增长解缠算法,相位解缠大坝差分干涉相位图;通过相干系数阈值法,在大坝相位解缠图内选取高相干点;建立大坝形变探测与监测的高程测量估计数学模型;通过奇异值分解法,求解数学模型,实现大坝探测与监测结果。实验证明：该方法可有效生成大坝差分干涉图,并去除大坝差分干涉图的内部噪声;可有效探测与监测大坝内各监测点的形变量。     

基于SBAS技术的地表形变自动识别与监测分析

合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术因全天时、全天候、不受云雾影响,广泛用于地表形变监测,如何快速获取大范围内形变区域的分布情况亟须解决的问题,为此利用短基线集（SBAS）技术处理了143期Sentinel-1A数据,对山西省沁水县进行了地表形变监测,利用热点分析方法自动提取变形区域,并对提取出来的重点区域进行长时间的监测分析。研究结果表明,在沁水县共识别出15处地面塌陷区和1处滑坡。通过对两处典型区域进行时序形变监测,发现塌陷区域目前仍然处于持续变形中,且形变量级较大,最大累积形变量达到了-205.2 mm,验证了利用热点分析进行大范围结果识别监测的可靠性,研究成果可为该区域研究和矿区塌陷灾害防治提供支撑。     

利用稀少卫星影像控制点生产1:10 000 DOM——以阿拉善盟测区为例

青藏铁路沿线地表受多年冻土的影响会产生抬升和沉降,形变监测对于其安全运行至关重要。本文采用41景C波段Sentinel-1A升轨数据,结合均匀网格划分子区域的方法,探测分布相对均匀的永久散射体,以作为SBAS InSAR技术的地面控制点,对青藏线羊八井站至乌玛塘站段铁路及其沿线地表进行形变监测。试验结果表明,该段铁路年形变速率范围为-8~2 mm/a,该区域形变受周围冻土的影响随季节呈周期性变化;SBAS InSAR技术和本文的PS-SBAS InSAR技术在同名点形变趋势与形变程度方面的对比结果保持一致性,进一步说明了本文方法的可靠性。     

多时相Sentinel-1A InSAR的连盐高铁沉降监测分析

多时相InSAR技术具有探测大范围毫米级地表形变的能力,已被广泛应用于地面沉降监测.近几年,应用多时相InSAR技术监测以高铁为代表的大尺度人造线状地物形变备受关注.本文将C波段SAR数据用于高铁沿线路基形变监测,应用相位稳定性分析和改进的StaMPS技术来增加相干性点的密度和形变参数解算的稳定性.采用研究区时间跨度为21个月的47景Sentinel-1A数据,对连(云港)盐(城)高铁及其沿线区域进行多时相InSAR分析,并利用同时期连续的北斗导航卫星系统(BeiDou navigation satellite system,BDS)观测数据对线性沉降速率和时序位移分别进行监测分析,进而对比验证二者的沉降监测结果.研究结果表明:利用C波段的Sentinel-1A数据能够获取毫米级的线性形变速率和时序位移序列,InSAR与BDS二者平均时序位移均方根误差为3.8 mm,与BDS监测结果相比取得很好的一致性,且连盐高铁线路整体表现稳定.     

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。     

基于合成孔径雷达差分干涉测量技术的矿区地面形变分析

介绍了合成孔径雷达差分干涉测量（D—InSAR）技术的基本原理和D-InSAR数据处理流程,采用双轨法D-InSAR处理了4景覆盖济宁某矿区的卫星ENVISATASAR数据,分别提取了增强差分干涉图、相应的相干图以及矿区地面形变图,并对其进行了简单分析。对从矿区地面沉降分布、沉降面积统计进行矿区地面沉降分析;选取研究矿区的部分水准监测结果与D-InSAR监测结果相比较的方式进行精度分析。说明了13-InSAR技术在矿区地面沉降监测应用中应该注意的事项。     

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。