利用附加系统误差参数的升降轨InSAR-GPS数据融合方法建立三维形变场

针对合成孔径雷达干涉测量技术（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）监测形变时高空间分辨率的优势以及GPS监测数据高精度、高时间分辨率的特点,对升、降轨InSAR与GPS数据融合获取高精度的三维形变场的方法展开研究。提出以高精度的GPS观测值为约束,对升、降轨InSAR观测方程分别添加一个跟点的位置有关的系统误差函数,以对InSAR数据中残留的系统误差进行修正,减弱或消除系统误差的影响。模拟数据和实测数据表明,该方法能够有效地补偿不同轨道InSAR数据与GPS数据间的系统误差影响,且计算简单;采用附加系统误差参数的升、降轨InSAR-GPS综合形变分析模型建立的三维形变场具有更高的精度。     

InSAR矿区地表三维形变监测与预计研究进展

首先,介绍了InSAR地表形变监测技术的基本原理和技术特点;然后,对当前InSAR矿区地表三维形变监测方法做了系统性分类,并探讨了各自的优缺点和适用范围;之后,综述了当前InSAR矿区地表三维形变预计方法的研究现状和进展;最后,归纳梳理了InSAR矿区三维形变监测预计在多源数据融合和沉降机理分析等方面的前沿问题。     

D—InSAR技术在地表变形监测中的应用

详细阐述了以三轨法为例来推导D—InSAR技术提取地表形变的基本原理。通过算例分析,验证了D—InSAR技术提取地表形变法在地表形变监测的实用性。并将这方法所得数据值与常规水准测量值作比较,得出了一些结论。     

GPS与InSAR数据融合方法及其应用

应用GPS—InSAR集成技术监测地表形变是目前地学界研究的热点问题。介绍了利用GPS对InSAR进行大气误差和轨道误差改正的方法,探讨了GPS与InSAR数据融合的方案,并通过一个实例证明：应用GPS—InSAR集成技术可以达到毫米级监测精度,其具有十分广阔的应用前景。     

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。     

九寨沟Ms7.0级地震三维同震形变场提取

针对D-InSAR地震形变监测中存在LOS(line of sight)视线向模糊的问题,该文构建了一种融合升降轨不同视线向干涉测量数据获取三维同震形变场的方法。以2017年九寨沟M_S7.0级地震为例,基于研究区的Sentine1_1A数据和SRTM(1″)DEM数据,采用二轨差分的D-InSAR技术,融合升降轨LOS向以及自定义视线向的干涉测量数据进行联合解算,获取了研究区三维同震形变场,解决了单一轨道雷达LOS提取结果不能准确反映地表三维形变场的问题。实验表明,此次地震造成了震中附近一定范围地表的沉降和东南向的滑移,并通过震区形变剖面图和形变等值线图,分析了形变场的空间分布以及此次地震所造成地表断裂的位置,认为此次地震与塔藏断裂、虎牙断裂存在关联性,其运动形式为主动盘逆冲的走滑型地震。     

联合InSAR与坡向约束的露天矿边坡三维形变监测

针对目前多轨道InSAR融合方法监测的南北向形变误差大,难以科学地识别露天矿边坡滑坡隐患的问题,本文提出了联合InSAR与坡向约束的露天矿边坡三维形变监测方法。首先,将露天矿边坡水平位移主要沿着坡向的先验信息作为约束条件。然后,根据SAR卫星形变投影关系,建立了附加约束条件的露天矿三维形变观测模型,并据此求解三维形变。最后,选用辽宁省阜新市新邱矿区作为研究区域,实现了仅基于升降轨InSAR数据的露天矿边坡三维形变监测。结果表明：本文方法解算的三维形变精度约为1.2 cm,仅占最大形变值的5.6%。本文方法有助于改善目前InSAR露天矿山三维形变监测精度不高的情况,提升露天矿山边坡滑坡隐患识别能力。     

InSAR三维同震地表形变监测——窗口优化的SM-VCE算法

三维同震地表形变场对于地震形变特征解译和断层滑动分布反演具有重要意义.本文基于地表应力应变模型(SM)和方差分量估计(VCE)的InSAR三维地表形变监测方法(SM-VCE),通过顾及一定窗口范围内不同像素点三维形变之间的力学关系(SM)建立函数模型,显著增加了多余观测个数,进而可利用VCE实现不同类InSAR观测值之间的精确定权.相比于传统的单点解算方法,基于窗口的SM-V CE方法可显著提高三维地表形变的估计精度.在原始SM-V CE方法中,求解不同目标点的三维形变时,窗口大小是固定不变的,并且窗口内的I nSAR观测值被认为是等精度的.对于同震形变场而言,I nSAR技术在地震破裂带附近往往难以获得有效的形变监测结果,使得固定窗口大小的SM-V CE方法无法获取完整的三维同震地表形变.即使在断层附近有I nSAR观测值的情况下,窗口内往往会包含断层两侧的异质InSAR观测值,使得原始SM-VCE方法难以得到可靠的近场三维形变.同时,InSAR观测值极易受到失相干等噪声影响,窗口内不同像素点的形变测量值精度往往各不相同,因此,忽略窗口内I nSAR观测值精度差异的做法将会降低三维地表形变精度.鉴于此,本文在SM-V CE方法的框架下,提出一种顾及断裂线及自适应变化搜索窗口的观测值选取策略,进而基于邻近的I nSAR有效观测值重建地震破裂带附近的三维地表形变场;引入迭代加权最小二乘方法实现窗口内同一类I nSAR观测值内部的自适应定权,有效降低了误差较大的观测值对三维地表形变精度的影响.模拟试验和基于升降轨哨兵数据的2019年Ri dgecrest地震研究表明,相对于原始SM-VCE方法,本文提出的窗口优化SM-V CE方法获取的三维同震地表形变场更加精确、完整.     

升降轨PSInSAR地面沉降监测结果的互检验与时序融合

升降轨PSInSAR时序分析获得的同一地区2组监测结果分别为升轨和降轨下的地表形变速率与累积变形量。针对研究区地面以下沉为主,水平方向变形极为微小的特点,将视线向(line of sight,LOS)变形转换为垂向的下沉值,以此进行升降轨模式下2组观测值的比较与精度检验。在此基础上,将相干目标的2组观测序列数据融合以实现加密观测。研究结果表明:升降轨模式下沉降速率观测值的互检验精度优于2 mm;2组观测序列数据的融合结果进一步揭示了相干目标在时域上的非线性沉降特征。     

InSAR和地表覆盖的地表沉降驱动力分析

针对传统地表沉降监测和成因分析无法实现大规模应用的问题,该文采用一种结合InSAR和地表覆盖数据的多源数据监测和分析方法。通过对Envisat数据集和哨兵1号数据集时序处理中的配准技术进行重点攻关,获取大范围、高精度、多时相的地表沉降成果;然后结合相应年度的地表覆盖数据进行多要素数据的空间拓扑分析,确定地表沉降变化变化的驱动力。以天津市汉沽为例,开展多源InSAR数据、多时相地表覆盖数据的地表沉降监测和分析,发现大面积水域的减少、构筑物和房屋建筑的增加等反映城市建设的指标与地表沉降加剧有密切关系,并结合天津市总体规划进行验证分析。实验结果表明,基于InSAR和地表覆盖方法对于地表沉降驱动力分析的有效性,可为后续城市地表沉降灾害防治和可持续发展应用提供参考。     

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。     

Research on ground deformation monitoring method in mining areas using the probability integral model fusion D-InSAR,sub-band InSAR and offset-tracking

With the aim of addressing the problem of accurately monitoring complete deformation fields over mining areas by means of Synthetic Aperture Radar (SAR), this paper proposes a solution to obtain complete deformation fields using the probability integral model to fuse deformation data derived from Differential Interferometric SAR (D-InSAR), sub-band InSAR and offset-tracking. This method is used for small-scale, medium-scale and large-scale deformation monitoring using D-InSAR, sub-band InSAR and offset-tracking, respectively. Finally, the probability integral model is utilized to integrate the three deformation fields, and a complete deformation field with high-accuracy over the study area can be obtained. The method is tested on 13 TerraSAR-X (TSX) images from December 2, 2012 to April 24, 2013 of the working face 52,304 of the Daliuta mining area in Shaanxi province, China. The complete deformation field of the working face during the 113-day mining period is obtained. The results show that during the process of working face advancing, the subsidence basin has been expanding along the direction of excavation. The relationship between the average maximum subsidence rate and the advancing distance of the working face can be described by a quadratic polynomial. It has been also observed that, when the underground mining reaches the full mining condition, the maximum subsidence value does not increase further. The accuracy of the proposed method is verified against the global positioning system field survey data. The root mean square errors in the strike and dip directions are 0.134 m and 0.105 m, respectively. Due to the support provide by the reserved coal pillars, the subsidence value above the reserved coal pillars is smaller.     

利用InSAR数据的格尔木市地表沉降监测

InSAR及其相关技术在城市地面沉降监测中具有独特优势。本文采用2015年12月4日至2018年1月10日间的37景Sentinel-1卫星SAR影像数据，基于InSAR时间序列分析技术，对地处高原的格尔木市市区及其周边进行了地表形变监测。结果表明，基于相干性等指标共提取了252 889个相干点，每平方千米平均有501个相干点，后续经相干点分析计算后掩模去误差较大的点后，实际使用相干点252 035个；格尔木市及其周边郊区的整体沉降速率均在5 mm/a以内，未发现明显的沉降区域或大面积的沉降带，市区南部的沉降速率低于北部。     

基于小波去噪的地铁变形组合预测模型分析

对地铁监测数据建立相应的预测模型,对变形可进行前瞻性预测,从而保证地铁安全的施工和运营。本文以北京市地铁某基坑工程为研究对象,首先以某一监测点为例,利用小波分析对原始监测数据进行去噪处理;然后分别利用时间序列分析模型和BP神经网络模型对去噪后的数据进行建模分析,得到原数据的拟合值和对未来变形的预测值;最后利用同期Sentinel-1A卫星影像进行相干点时序InSAR处理,得到形变结果。通过分析两个模型的预测值与实际值,并与InSAR结果进行对比,验证了两个预测模型在地铁形变监测中应用的优劣性。     

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。     

利用车载双天线InSAR系统监测公路边坡形变

星载差分合成孔径雷达干涉测量(differential interferometric synthetic aperture radar,DInSAR)技术已经广泛应用于大范围的地表形变监测,但星载合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）数据获取的地表形变易受大气噪声的影响,且长时间的重访周期会导致像对之间的失相干。为了有效减弱这些影响,提出了利用零空间基线的车载合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)系统监测公路边坡形变的方法。在车载双天线系统采集不同时相的公路边坡SAR数据时,通过轨道控制使得异时相干涉对的空间基线接近零,从而使得利用DInSAR数据进行形变信息提取时可以减少去平地相位的过程,极大地简化了差分干涉处理的流程。以中国湖北省武汉市某区域获取的车载双天线InSAR数据为例,使用所提出的方法对7个布设的角反射器点进行形变精度分析,得到形变值均方根误差为2.206 mm。     

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。     

一种改进的InSAR城市地面沉降监测精度评价方法

针对InSAR沉降监测精度评定方法的单一性，综合考虑建筑物自身沉降和时空基准难以统一的问题，构建了改进的反距离权重插值模型。以宁波东部新城某沉降区域的PS-InSAR监测结果为试验数据，在统一时空基准的前提下，利用改进IDW插值模型对监测结果进行精度评定，并以交叉验证的方式验证了该插值方法的准确性。试验证明：通过对比两个实测水准点，使用改进的IDW插值获取的InSAR监测结果误差为0.3和0.8，相比于普通IDW和Kriging方法提高了大约1.1 mm。     

广域滑坡灾害隐患InSAR显著性形变区深度学习识别技术

全面识别和发现地质灾害隐患,已成为我国地质灾害防治的重大实际需求。目前,基于InSAR技术和深度学习相结合用于广域尺度下地质灾害隐患智能识别应用效果与适用性还需要进一步探索与研究。本文基于Stacking InSAR技术获得地表形变相位数据,利用深度学习检测识别正在变形的滑坡隐患位置与分布,确定显著性形变区边界,探索将上述技术方法推广到一定的广域范围和动态更新数据集。结果显示,测试数据集显著性形变区平均识别精度为0.69,召回率为0.67,F₁ score为0.67,动态更新数据集识别精度为0.85,召回率为0.58,F₁ score为0.68。研究表明,本文方法在广域地灾隐患识别中具有应用可行性,可为地质灾害监测预警提供理论基础与技术支撑。     

时序InSAR水库大坝形变监测应用研究

合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar，InSAR）作为近年来迅速发展的空间大地测量新技术，具有监测精度高、范围大、空间覆盖连续等优点，是解决水利工程形变监测时空连续性问题的有力手段。针对时序InSAR水库大坝形变监测应用中存在的问题，结合环境特殊性和复杂性，研究适合实际需求的时序InSAR分析方法。广南水库的应用实践表明，时序InSAR方法可探测到坝体表面高质量的散射体目标并提取较高精度的形变序列，验证了其对水库大坝、防潮堤等水工建筑物进行形变监测的有效性。时序InSAR形变监测方法在水库安全状况普查及形变历史回溯中具有巨大的应用潜力。