SBAS-InSAR技术在矿区地表沉降监测中的应用

滩地和沙丘地区的矿区地表形变具有复杂性和特殊性,常规监测手段无法获得长期有效的监测结果,传统的雷达差分干涉测量技术(DInSAR)易受时空失相干、大气延迟等因素的影响而降低监测精度.以营盘壕煤矿2101和2201两个工作面为例,采用差分干涉测量短基线集时序分析(Small Baseline Sub-set-Interferometry SAR,SBAS-InSAR)技术对Sentinel-1A的84轨道的17景数据进行时序分析,获取了矿区2018年9月8日至2019年3月19日的累计沉降量和沉降速率等信息,直观地展现了矿区沉降状况.对研究区监测结果进行点、线、面的分析,发现累积沉降量和时间呈线性关系,新开采的区域的沉降在整个区域沉降中影响最大,较晚开采的区域在矿区沉降中为主要影响因素.     

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。     

基于SBAS的采动影响区某高速路沉降监测与分析

为克服大气效应等对D-In SAR监测结果的影响,本文采用小基线集(SBAS)方法对8景PALSAR影像进行干涉处理,获取了采动影响区上方高速公路2007-2010年的路面高相干点时序沉降量。将监测值与水准测量值对比发现,最大误差为18.7mm,最小误差仅为0.5mm,中误差为8.7mm,说明SBAS监测值具有较高的精度。通过对SBAS监测结果的分析可知,实验区高速路最大坡长约为500m,整个路面的坡度为0.041%,小于公路《规范》规定的纵坡长和坡度,开采活动未影响附近高速公路的正常运行。同时也说明SBAS技术在监测线状建筑物方面具有一定的实用性,可用于建筑物下采煤安全监测。     

利用SBAS技术反演城市地面沉降方法研究

随着城市建设进程的加快及地质因素影响,地面沉降研究成为城市安全的热点问题之一。为探讨时序InSAR技术应用在城市安全监测领域的可行性,本文研究了SBAS技术在城市地面沉降中的应用。在阐述SBAS技术原理和探讨SBAS技术数据处理流程的基础上,利用15景2017年Sentinel-1A影像数据,反演南京市地面沉降,并分析其精度。通过与南京市CORS站沉降数据的对比分析,SBAS技术反演结果与CORS站沉降量最大差值为2.9 mm,最小差值为-0.6 mm,均方根误差为1.74 mm,两者沉降变化量基本相符,证明了SBAS方法能有效监测地面沉降,这对城市安全监测与保护具有极大参考意义。     

Sentinel-1A卫星TOPS模式数据的SBAS时序分析方法——以黄河三角洲地区为例

Sentinel-1A是目前在轨运行的新一代SAR卫星,其TOPS成像模式具有宽幅成像的特点,能够实现大范围地表形变监测,目前国内外鲜有基于渐进扫描(terrain observation by progressive scans,TOPS)模式影像的小基线集(short baseline subset,SBAS)处理研究成果发表。以黄河三角洲地区作为研究区,选取了2015年5月—2016年4月27景Sentinel-1A TOPS模式影像,组成了94对干涉影像对,使用ECMWF气象数据估算大气延迟,实现大范围大气相位校正;然后采用SBAS时序分析方法提取了研究区地表累积形变量及形变速率图。研究结果表明,该地区近年来仍存在持续沉降,在广饶镇齐成工业园、广饶盐场及南宅科村周边等地区存在明显的沉降漏斗,沉降监测结果与该研究区已有文献所述沉降规律吻合,证明了TOPS模式SBAS时序分析方法应用于形变监测的可行性和有效性。     

IPTA监测圣佩德罗湾港口地表时序沉降

常规D-InSAR技术已成功应用于由于火山、地震等引起的地表形变监测,然而受时间失相干和大气延迟等影响,该技术监测地表沉降形变的精度只能达厘米级。本文以美国圣佩德罗湾港口为研究对象,采用干涉点目标分析(IPTA)技术,选用二维线性相位模型对时序差分干涉相位图迭代回归分析,逐次去除大气延迟、DEM误差以及噪声等的影响,最终提取出准确可靠的形变序列相位信息。结果证明IPTA技术对长期微小的地壳累积形变探测具有广阔的应用前景,而且IPTA技术在实现效率和数据存储方面都优于常规的PS-InSAR。     

利用短基线集技术监测城市地表沉降

西安市及其周边地区是中国地表沉降最为显著的区域之一.针对上述问题,本文采用9景降轨ENVISAT ASAR(advanced synthetic aperture radar)数据和短基线集技术提取了西安市主城区2011年2月至2011年11月的时序形变信息和沉降分布特征.研究结果表明:西安市主城区在监测期间的最大沉降速率约为-150 mm/a,最大累计沉降量约为-125 mm.在监测期间西安市主城区共形成4个显著的沉降中心,分别是鱼化寨沉降中心、电子城沉降中心、三爻村沉降中心以及西等驾坡村沉降中心,其中鱼化寨中心沉降最为严重.短基线集监测结果对比同期水准监测数据,两者结果一致性良好,两者最大残差值为5.51 mm,最小残差值为0.02 mm,均方根误差为3.22 mm,由此验证了本文短基线集形变监测结果的精度和可靠性.     

利用小基线集技术(SBAS)监测泉州地区地表形变

差分干涉测量(DInSAR)技术可用于监测厘米级甚至毫米级的地表形变。文中选用2007—2011年期间19景日本ALOS1/PALSAR数据,采用短基线集技术(SBAS)获取了该地区的形变时间序列和平均沉降速率。研究结果表明:泉州东南部地区整体上呈抬升态势,上升速率为5mm/a左右,主要是受到亚欧板块和西太平洋板块互相挤压作用的结果;泉州东南部有多处出现地表沉降,沉降的结果与泉州市统计的地区地下水开采数据相当吻合,因此沉降主要与地下水过度开采相关。     

普宁市地面沉降的SBAS技术监测应用研究

InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)技术是随着合成孔径雷达发展起来的一种雷达干涉测量新技术,它可获得地表目标点的精确三维空间位置以及细微形变信息。基于雷达干涉测量发展的短基线(Small BAseline Subset,SBAS)干涉测量,可对缓慢地表形变进行高精度的监测。本文以广东省普宁市为实验区,选用2007~2010年间共10景ALOS/PALSAR数据,采用SBAS技术获取了该地区的形变时间序列和平均沉降速率,结果表明普宁市区存在多个严重的沉降漏斗,年最大沉降速率达15cm/a。利用观测时段内两期的水准点观测资料对SBAS时序结果进行验证,对比结果发现两者较差最大为46mm,最小为21mm,表明SBAS技术进行地面沉降监测的可靠性和有效性。     

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。     

Sentinel-1和SBAS-InSAR分析钻井水溶岩盐矿山时序沉降

利用小基线集(SBAS)InSAR技术对钻井水溶岩盐矿山地表沉降开展时空分析。实验选取湖南常德某典型钻井水溶岩盐矿区为测试区,时间跨度为2016年2月—2017年2月的21景Sentinel-1影像数据,获取了测区的时序沉降序列。实验结果显示,矿区地表大量级沉降在2016年9月才开始呈现,沉降漏斗横向出现多峰值,矿区沉降整体空间分布上出现西南部整体片状、中部偏北离散带状沉降。这些沉降特征均与钻井水溶法开采特征保持一致。将实地水准测量形变数据和DInSAR形变结果与本文结果进行对比以评估结果可靠性。结果表明,SBAS技术获取结果与水准结果表现出较高一致性,从而为钻井水溶岩盐矿山地表沉降提供了一种更为有效的监测手段,也可为此类矿山地表形变时空演化规律分析提供参考。     

基于SBAS技术的金属矿山沉陷规律研究

D-InSAR技术已经发展成为一种重要的地表监测手段,在矿山监测方面已经有较多成功的案例。但是矿山地表沉陷是一个长周期的形变序列,D-InSAR技术由于失相关等因素影响无法获得长周期的时序形变,小基线技术削弱了失相关的影响,可以获得时序的地表形变。文中利用小基线技术分析金属矿山沉陷规律,以某大型锑金属矿山为研究背景,用过14期形变序列探索一定地质采矿条件下的金属矿山的开采沉陷规律。结果表明,金属矿山受重力作用较大,部分区域地表形变受复杂地质构造控制。     

Assessment of Land Surface Subsidence Due to Underground Metal Mining Using Integrated Spaceborne Repeat-Pass Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DInSAR) Technique and Ground Based Observations

Differential interferometric synthetic aperture radar (DInSAR) is a novel remote sensing technique to measure earth surface deformation. It is capable of obtaining dense information related to the deformation of a large area efficiently, economically and effectively. Therefore, DInSAR is a promising technology for monitoring the earth surface deformation related to some natural hazardous events, such as earthquake, volcano eruption, land subsidence, landslide. In present study, Conventional DInSAR technique have been applied to a mineral rich zone, coming under the Khetri copper belt, a part of Northern Aravali range of hillocks in India, predominant with mining activities since late 1960’s to address the possibility of deformation phenomena due to hard rock underground metal mining. Four interferometric SAR data sets of Radarsat-2 was used for the study area to address the subsidence/uplift phenomena. Further, results obtained from conventional DInSAR technique using Radarsat-2 data sets compared with results obtained from ground based observation technique for its validity. In both the techniques, deformation results obtained in terms of average subsidence rate in mm (quarterly basis) of points under study within mining zone of Mine-A has well agreed to each other. Further, it has been observed that average subsidence rate in mm (quarterly basis) obtained from space based observation and ground based observation are 5.6 and 6.67, respectively over the points under study in mining zone of Mine-A.     

Monitoring surface changes in discontinuous permafrost terrain using small baseline SAR interferometry,object-based classification,and geological features: a case study from Mayo,Yukon Territory,Canada

Permafrost-induced deformation of ground features is threating infrastructure in northern communities. An understanding of permafrost distribution is therefore critical for sustainable adaptation planning and infrastructure maintenance. Considering the large area underlain by permafrost in the Yukon Territory, there is a need for baseline information to characterize the permafrost in this region. In this study, the Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar (DInSAR) technique was used to identify areas of ground movement likely caused by changes in permafrost. The DInSAR technique was applied to a series of repeat-pass C-band RADARSAT-2 observations collected in 2015 over the Village of Mayo, in central Yukon Territory, Canada. The conventional DInSAR technique demonstrated that ground deformation could be detected in this area, but the resulting deformation maps contained errors due to a loss of coherence from changes in vegetation and atmospheric phase delay. To address these limitations, the Small BAseline Subset (SBAS) InSAR technique was applied to reduce phase error, thus improving the deformation maps. To understand the relationship between the deformation maps and land cover types, an object-based Random Forest classification was developed to classify the study area into different land cover types. Integration of the InSAR results and the classification map revealed that the built-up class (e.g., airport) was affected by subsidence on the order of ?2 to ?4 cm. The spatial extent of the surface displacement map obtained using the SBAS InSAR technique was then correlated with the surficial geology map. This revealed that much of the main infrastructure in the Village of Mayo is underlain by interbedded glaciofluvial and glaciolacustrine sediments, the latter of which caused the most damage to human made structures. This study provides a method for permafrost monitoring that builds upon the synergistic use of the SBAS InSAR technique, object-based image analysis, and surficial geology data.     

基于SBAS的矿区形变监测研究

由于使用的SAR图像较少,缺乏多余观测,传统的DInSAR测得的形变可靠性较差.此外,受InSAR观测周期以及空间和时间基线的限制,多数情况下很难将离散的DInSAR观测连接起来,获得时间上连续的沉降场,从而揭示研究区域的沉降演化情况.运用小基线集(SBAS)技术,通过虚拟观测值的方法,对DInSAR获取的相位进行后处...     

基于DInSAR的徐州张双楼煤矿地表形变监测研究

徐州煤矿资源开采已造成了大规模的地面沉陷,为了为矿区安全开采和塌陷区环境综合治理提供科学依据,利用雷达差分干涉测量（DInSAR）技术对ALOS PALSAR数据进行处理,获得徐州张双楼煤矿区2011-01-16至2011-03-03期间的地表形变分布图.结果表明,张双楼煤矿在46 d间隔里出现了3处沉降漏斗区域,漏斗中心最大沉降量达到420mm,并且沉降漏斗区域与矿区分布一致,说明DInSAR能够有效地监测矿区地表形变.     

义能矿区开采沉陷演化的TS-DInSAR监测与影响分析

为研究济宁市义能矿区开采沉陷演化特点及其对周边建筑物的影响,本文采用69景长时间序列中等分辨率Sentinel-1影像,以TS-DInSAR技术体系中的小基线集DInSAR分析为研究方法,获取了2016年初至2018年底该矿区开采面周边的沉降信息。结果表明,义能矿区在监测时段内沉陷范围较为集中,最大累计沉降量约为627 mm,通过居民点位置与沉陷结果的叠加分析,发现周边3处村庄受到了不同程度的影响,该结果能为煤矿开采沉陷控制方案的效果评估及设计优化提供重要参考作用。     

结合PS特征点的SBAS地表形变监测

针对SARscape SBAS技术存在人工选取地面控制点影响监测结果的问题，本文提出了一种结合PS特征点的SBAS地表形变监测方法。通过设置PS技术中的振幅离差指数与相干性阈值，提取PS监测结果中的特征点作为地面控制点进行轨道精炼与形变反演。以2017年3月至2018年12月覆盖南昌地区的Sentinel-1影像为数据源，进行了地表形变监测与验证。结果表明：①该方法与PS方法监测结果均显示南昌市城区在监测时段内整体呈小幅度上升趋势，年平均沉降速率相关性达到了0.959，具有高度一致性。②将该方法、PS方法、人工选取地面控制点的SBAS方法的监测结果与水准数据进行对比，该方法与水准数据的误差不超过3.5 mm，说明了该方法的有效性。