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Sentinel-1A的南昌市时间序列InSAR地面沉降监测

本文基于2016-01~2018-07的Sentinel-1A数据,采用PS-InSAR和SBAS-InSAR时序处理方法获取南昌市主城区地面形变信息,对比2种监测结果,分析产生不均匀地面形变的原因。结果表明,2种时序技术的监测结果相关性较高,南昌市主城区的形变趋势为西北抬升、东南下沉。形变区空间分布存在梅岭抬升区、南昌西火车站沉降区、赣江东岸沉降区、邓家埠沉降区和南钢沉降区,主要受地质构造、含水层介质、地下水开采和城市建设等因素影响。     

应用升降轨SBAS-InSAR技术监测昆明市地面沉降

将SBAS-InSAR技术应用于昆明主城区地面沉降监测,单独处理同一地区2014~2017年的29景升轨和32景降轨Sentinel-1A、1B数据。在升降轨模式下进行数据处理与精度验证,结果表明两种模式下所得到研究区域的平均沉降速率和时序分析基本保持一致。研究发现昆明市沉降漏斗主要位于居民区、地铁、道路、高速公路、以及滇池区域,最大年均沉降速率可达-38.975 mm/a,累积沉降量达到89 mm。研究表明,昆明市地面沉降主要由于近几年城市化建设和轨道交通建设的飞跃发展,导致居民区和交通网络密集,地面载荷增加,地下隧道开挖与地下水开采等问题引起地面软土地层下沉而产生明显的沉降现象。     

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技术的广州市地表沉降监测与分析

文章基于覆盖广州市2017—2019年的18景Sentinel-1A影像数据,采用SBAS-InSAR技术获取该地区的地表沉降信息并进行时空分析.结果表明,广州市地表沉降呈不均匀分布,主要沉降区分布沿珠江流域一带分别为广州大学城、沙溪、小洲村,最大沉降量为-28 mm;大部分地区平均沉降速率为-4.0～2.8 mm/a...     

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。     

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SBAS-InSAR的北京地区地表沉降监测与分析

运用SBAS-InSAR获取北京地区的地表沉降信息,采用18景ENVISAT ASAR影像完成北京地区2007～2010年地表沉降的时空分析。结果表明,北京地区沉降不均匀较为严重,在昌平区、顺义区、通州区等区域出现多处沉降漏斗,且有连成一片并向东扩张的趋势;大部分地区的平均沉降速率在-150 ～10 mm/a,沉降中心的最大沉降量超过400 mm;地表沉降受地下水开采与城市化影响明显。     

基于EWT-Prophet方法的地表沉降预测

针对地表沉降预测研究中单一传统方法预测精度较低、预测过程不稳定等问题,提出一种经验小波变换(EWT)与Prophet预测模型相结合的优化预测方法.以江西省上饶市德兴矿区为例,采用30景哨兵1号影像进行SBAS-InSAR沉降研究,并获取该区域研究时段内的沉降时序数据.首先对原始沉降时序数据进行EWT自适应分解,分解产生...     

基于升降轨SBAS-InSAR技术的城市地区地表沉降监测

研究采用SBAS-InSAR技术,结合Sentinel-1A升降轨道数据对青海省西宁市市区进行了地表沉降监测。实验结果发现西宁市市区中沉降速率大、下沉现象明显的4个沉降区域,这些沉降区域漏斗主要发生于新建城市居民楼小区、道路、高速公路和山区区域附近。其中,Ⅲ号区域在监测时间内地面点下沉速率最高值可超过-27 mm/a,累积沉降量甚至超过了50mm。经过研究分析,区域的大范围性沉降效应主要是由于近几年大规模的城市化建设和交通轨道建设损坏了地表的土层地质平衡状态,从而引起了地表土层不可逆转的下沉现象。同时,通过对两组数据的沉降速率值作地理同名点的线性函数分析可以得到相关系数高达0.9854,这很好地验证了数据成果的可靠性和精准性。     

基于D—InSAR的济宁市采煤沉陷监测与分析

对地下采煤造成的地表沉陷进行及时、精确的监测监管是一个亟待解决的课题。该文以济宁市为例,介绍了D-InSAR技术在大范围采煤沉陷区监测及其时序变化特征分析中的应用。介绍了使用D-InSAR技术对采煤沉陷进行监测的基本原理;以5cm下沉线作为采煤沉陷区边界线,选取15期RADARSAT-2 Wide模式数据,采用多基线累积叠加方法分别提取各期采煤沉陷区边界并使用岩移观测数据对监测结果进行了检核。以花园煤矿为例,分析D-InSAR监测采煤沉陷范围及程度的时序变化特征,随着开采的持续进行,沉陷范围及沉陷量逐步增加,受临近工作面开采影响,沉陷中心的沉陷量呈周期性增加。结果表明,D-InSAR可以精确有效地对采煤沉陷区范围及其时序变形过程进行监测,可以应用于大尺度采煤沉陷区的动态监测。     

高分辨率时序InSAR在矿区开采沉陷监测中的应用--以霄云矿区为例

煤炭资源的高强度开采在促进社会经济发展的同时,也造成了一系列地质环境问题。采煤沉陷区的综合治理及生态修复亟需矿区现状调查数据作为基础支撑,而现状数据的快速更新在监测效率、经济代价及可延续性方面对当前测量方法及工作手段提出了更高的要求。该文以济宁市霄云矿区为例,采用时序InSAR技术对2016—2018年间的15期高分辨率RADARSAT-2XF模式影像开展解译处理,获取霄云矿区的时空形变特征,并结合不同时段开采工作面位置进行了监测结果分析。结果表明,高分辨率时序InSAR技术能够有效识别矿区开采引起的形变迹象,满足采煤沉陷区下沉信息精确获取的监测要求,为大范围开采沉陷信息的获取及影响程度的划定提供了可靠技术方法。     

矿区地表沉陷D-InSAR监测分析与应用

针对常规矿区地表沉陷监测方法的缺点,基于D-InSAR技术,对2016年12月18日—2017年2月25日的两景RADARSAT-2雷达数据进行差分干涉处理,获取了研究区域监测时间段内的开采沉陷信息,监测到3处沉陷盆地分布,结合实际情况,对监测结果和精度进行了分析。结果表明,D-InSAR技术能够有效监测矿区的地表沉陷分布及特征,可为研究大范围矿区的地表沉陷动态监测提供技术参考。     

基于TCP-InSAR的采动区铁路动态沉降监测与时序分析

为高效获取采动区长时间序列形变，监控煤炭开采对矿区铁路的影响，研究一种基于TCP-InSAR(temporarily coherent point interferometric synthetic aperture radar)的采动区铁路形变监测方法。该方法根据时间序列SAR影像间的相干性，选取临时相干点构建Delaunay三角网，并通过离群值探测去除具有相位模糊度的TCP间的弧段，最后采用最小二乘解算得到区域地表变形。实验使用2016-10~2017-04时间段内的15景Sentinel-1A数据，利用TCP-InSAR技术获得某矿区的铁路形变。结果表明，受采动影响，该时间段内铁路最大下沉值为95 mm，最大倾斜坡度为0.37‰。利用TCP-InSAR技术可实现采动区内铁路长时间的动态形变监测。     

综合物探方法在煤矿采空区勘察中的应用——以济南市钢城区某项目为例

济南市钢城区某建设项目位于原黄庄煤矿范围内,地表下存在着成规模的煤矿采空区,具体范围及深度资料缺失.1994年黄庄煤矿停采后,研究区内一直保持原有村庄建筑物,未进行过拆迁开发,也未进行过系统的采空区调查及地表变形监测.本次勘察评价利用现有的采矿资料,采取多种物探手段,查明了研究区采空区的分布范围及深度,为后期采空区治理...     

概率积分法沉陷预计与参数反演优化算法及实现

任意多边形工作面沉陷预计及精确的求取概率积分法反演参数是开采沉陷研究的重点。提出了使用Delaunay三角剖分将任意多边形开采区域划分为若干小三角形,然后进行沉陷预计的方法,解决了任意多边形沉陷预计的难题;综合模矢法和遗传算法优点,提出了组合算法,提高了概率积分法参数反演精度和效率;开发了集实测数据处理、预计模型参数反演和移动变形预计模块于一体的地表移动变形数据处理软件。优化算法的提出及系统开发,可以更好的服务于"三下采煤"、矿区建筑物稳定性评估、矿区土地复垦、采煤塌陷地治理规划设计等工作。     

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基于分层标监测的德州城区地面沉降分层沉降特征浅析

自20世纪80年代开始,由于地层结构松散、固结程度低,地下水超采等原因,鲁西北平原区地面沉降持续发展。年沉降速率最快的区域位于东营南部的广饶县、滨州南部的博兴县和聊城东部的茌平区附近。德州地面沉降漏斗与周边沧州、衡水沉降区连成一片,成为鲁西北平原区最为典型的地面沉降发育区。其中德州城区国棉厂监测点1991—2017年累计沉降量已超过1400 mm。该文简要介绍了德州分层标组施工工艺、监测方法,综合利用水准测量及分层标监测数据,开展了分层沉降特征研究,查明分层标组所在区域0~60 m,60~300 m,300~500 m及500 m以深地层因压缩变形引起的地面沉降速率分别为1.67 mm/a,20 mm/a,18.33 mm/a,8.00 mm/a。对引起地面沉降的主要因素进行了简要分析,对德州城区地面沉降监测工作提出了建议。     

基于HVCE-RBFNN的矿区地表三维形变监测研究

提出一种融合赫尔默特方差分量估计和径向基函数神经网络(HVCE-RBFNN)的三维形变计算方法,结合GNSS和InSAR监测数据,解算甘肃省金昌市金川西二采矿区的地表三维形变场。结果表明,基于HVCE-RBFNN方法获取的三维形变结果精度高于传统方法,其东西向、南北向和垂直向的均方根误差(RMSE)分别为20.85 mm、7.41 mm和34.47 mm,3个方向的最大形变量分别为228 mm、300 mm和193 mm,采空区形变空间分布符合开采沉陷规律。     

利用DS-InSAR技术监测黄河三角洲地表形变

针对黄河三角洲地区湿地及农田多、范围大,导致PS-InSAR技术难以获取高密度地表形变信息的问题,提出一种基于分布式目标InSAR（DS-InSAR）的黄河三角洲地表形变监测方法。该方法通过置信区间估计选取同质像元点,利用特征值分解方法计算主散射体对应相位值以达到相位优化的目的,再根据时空相干性确定分布式目标,最后建模解算时序地表形变信息。以26景Sentinel-1A影像为数据源,提取2019-12～2020-12期间黄河三角洲地区的地表沉降信息,与PS-InSAR方法结果相比,点位密度提高5.56倍;两种方法获取的同名点对形变速率的相关系数为0.727,说明两者具有很好的一致性。实验结果表明,研究区内存在4处明显沉降区域,最大沉降速率达-238 mm/a,经分析及实地调查验证,其主要影响因素为地下卤水及油气开采。