基于SBAS-INSAR的德兴矿区沉降监测与分析

以江西省德兴市矿区为例,采用小基线集技术即广域差分增强系统-干涉雷达(Satellite-Based Augmentation System-Interferometric Synthetic Aperture Radar,SBAS-InSAR)技术处理该区域2018年12月29日至2019年12月24日共30景升轨哨兵1号(Sentinel-1A)数据,对该矿区进行地表沉降分析.研究结果表明,研究区内有三处明显沉降,分布在研究区的西南部、东南部以及北部,其中西南部沉降最为严重,最大年平均沉降速率为490 mm/a.针对沉降较为严重的区域选点进行特征点时序分析,结果表明,选取的特征点随着时间的推移其累积沉降量逐渐增大,并在研究时间跨度之内没有减缓的趋势,矿区持续开采诱发的地面沉降会给地质结构和周围居民的生活产生一定影响.     

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-InSAR技术的煤炭坝矿区地表沉降监测与分析

为满足能源的需求,煤炭坝矿区对煤矿进行了大规模的开采,给当地环境带来了巨大的危害.传统监测方法已无法满足监测要求,InSAR技术凭借其大范围、无接触、监测精度高的优点在矿区沉降监测中广泛应用.本文基于SBAS-InSAR对11景ALOS1数据进行处理,获取了煤炭坝矿区2008年7月至2011年1月期间的时序形变结果和平均沉降速率.结果发现多处煤矿开采区地面沉降剧烈,通过对时序形变结果进行分析,得出在不同的矿区有不同的形变特征.监测结果对当地城镇规划和地质灾害的预防有一定的指导意义.     

时序InSAR技术在监测马村区地面沉降中的应用

本文利用Sentinel-1A SAR影像,通过小基线集(SBAS-InSAR)技术获取了马村区2016年10月26日至2019年3月9日地面沉降的年平均形变速率。监测结果表明,由于土地整治政策、人工开采以及矿区长期排水等因素的影响,马村区内存在多个沉降中心,其中最大沉降量达到-200 mm,最大形变速率达到-88 mm/a。通过建立剖面,提取并分析了张白河村、亮马村和新村附近沉降中心的沉降现状。     

StaMPS技术在区域地表沉降形变监测中的应用

采用欧洲空间局环境监测卫星IW模式下Sentinel-1A VH极化影像数据,利用StaMPS技术,以惠东县为研究区域,选取区域内某个水准点(A)作为形变参考点,持续观测惠东县及城区重点区域2015-12～2018-02地表沉降形变,并对2019年解除的8个地质灾害点进行观测.实验表明惠东县东部山体部分有较明显沉降,最大形变速率达到-10 mm/y,城区部分及沿海部分有少量抬升,速率最大达到4 mm/y,累积最大沉降量达到-24 mm.城区重点区域地质情况较为稳定,部分区域形变基本在0～-2 mm/y,累积沉降量总体介于0～-4 mm,8个已解除的地质灾害点处于稳定状态.     

曹妃甸沿海区地表沉降监测与预测分析

为探究曹妃甸沿海区的地表沉降情况,本文使用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)和短基线合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术对2017—2022年的63景Sentinel-1A数据进行反演,得到了沿海区的地表沉降速率及分布,再对两种技术的反演结果进行交叉验证及分析引起沉降的原因,同时利用反向传播(BP)神经网络和长短期记忆(LSTM)网络模型分别对特征点的时序沉降量进行预测分析及精度对比,主要得到以下几点结论：(1)两种技术反演结果具有较高一致性,线性相关达0.98;(2)研究区最大沉降速率为-49 mm/a,最大累计沉降量为231.4 mm,地质条件脆弱、长期过度开采地下水、大规模的建设和工程扰动是造成该地沉降发生的主要原因;(3)经对比分析,长短期记忆(LSTM)网络模型的预测效果更适合于时序形变数据的预测,预测结果也更为接近实际形变值。     

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技术的抚顺市矿区地表沉陷监测与分析

基于2019年1月13日至2019年6月6日期间获取的13景Sentinel-1SAR数据(VV极化),采用短基线集技术(SBAS)获取抚顺市矿区的地表形变信息.结果表明,抚顺市的矿区地面沉降较为严重,最大累计沉降量为138.929 mm,在老虎台煤矿和泰和煤矿.确定了抚顺市2019年1月至2019年6月内形变速率,最大形变速率为-199.961 mm/a,选择典型的4个位置绘制多时相形变速率变化图,采用常规四等水准控制点验证解算精度,结果表明SBAS-INSAR技术适用于矿区地表沉降监测和分析.     

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.     

D-InSAR技术在矿山开采沉降形变监测中的应用

D-InSAR(合成孔径雷达差分干涉测量)技术在矿山沉降形变监测中取得了显著的成效,本文为分析某有色金属矿山地表沉降形变特征,以D-InSAR技术为基础,选用2景ENVISAT ASAR数据,使用GAMMA软件进行二轨法D-InSAR处理,获得矿山地表形变分布图,分析了矿山形变范围、面积以及形变量特征。结果表明:矿山形变集中于矿区中东部,与地下开采区域相吻合,其最大沉降量位于开挖区域中心部位靠西一侧,最大沉降量值为48mm,沉降量大于15mm的区域为0.52km2,其研究成果为矿山后期的开采与防护治理提供可靠的依据。     

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。     

永久散射体雷达差分干涉反演矿区时序沉降场

针对永久散射体差分干涉测量(PSIn SAR)算法流程,发展了基于周期函数模型的空间维解缠方法,并将其应用于矿区时间序列地表变形反演。通过在研究区域内安装人工角反射器(CR),将CR点上计算所得的周期模型参数分量作为整个网络的约束,通过空间约束平差以实现空间维解缠。选取了河南省境内白沙水库附近的煤矿密集区为主要研究区域,采用周期函数模型对矿区线性及非线性形变分量进行模拟,反演了2007年2月—2010年2月的时间序列形变场,并采用研究区域内的水准实测数据作为外部验证数据。实验结果表明:白沙水库周围区域存在着较为明显的沉降,在煤矿分布区域内累积最大沉降量超过了10 cm。沉降区域内以线性沉降趋势为主,非线性沉降较为缓慢,仅在水库的西南方向较为明显。应用已有的水准点实测形变值对实验结果进行验证分析,结果表明该方法精度可达约±2.1 mm,证实了本文采用的方法在矿区地表时序形变反演中的可行性和可靠性,对预防过度采矿导致的矿区塌陷具重要现实意义。     

基于SBAS-InSAR技术和Sentinel-1A的城市地表沉降监测

基于SBAS-InSAR技术对覆盖研究区2017—2018年20景Sentinel-1A影像数据进行处理,得到研究区年沉降速率及时序形变信息,并与PS-InSAR结果进行对比验证,最后进一步分析了研究区沉降的成因.结果表明沉降主要发生在燕郊镇中部与西部区域,平均沉降速率超过20 mm/a,集中沉降区域平均沉降速率超过3...     

一种多源地面沉降监测数据融合方法及其应用

本文利用精密水准、GNSS和时序InSAR 3种技术手段开展多源地面沉降监测数据融合研究。首先统一3种监测手段的时空基准,然后采用Bland-Altman方法分析监测结果一致性,并采用曲面拟合方法建立监测数据间的模型关系,得到综合精密水准、GNSS和时序InSAR优势的面状监测结果。研究结果表明：研究区主要沉降区域位于沛县安国镇、龙固镇、朱寨镇、大屯街道及丰县分凤城街道,矿产资源开采是导致区域沉降的主要因素。监测周期内的最大沉降速率为29.8 mm/a,地面沉降速率超过10 mm/a的沉降区面积为2 018.8 km²,占总面积的61.9%。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。