江苏全省地面沉降InSAR监测

针对江苏省是长三角地区地面沉降比较严重的地区,InSAR技术作为最有效的地表形变监测手段,曾被用来获取江苏局地的地面沉降信息,但用于全省域监测尚无先例的现状。该文介绍了利用时间序列InSAR技术开展江苏全省地面沉降监测的方法和成果,提出了适用于区域级和国家级合成孔径雷达干涉测量(InSAR)形变监测的技术方法,给出了基于ALOS PALSAR影像和RADARSAT-2影像的江苏全省2007—2011年及2012—2015年2个时段的地面沉降监测成果,利用江苏省CORS站数据,对InSAR获取的地面沉降速率进行了精度评价。结果表明,2个时段的InSAR监测结果的精度分别为3.8(mm·a~(-1))和4.0(mm·a~(-1))。最后对2个时段的全省地面沉降的时空分布、动态变化情况进行了分析,并对InSAR监测成果的应用前景进行了展望。     

利用GRACE数据进行京津冀地区地面沉降与地下水耦合分析

地下水的过量开采已导致京津冀地区出现严重的地面沉降,为了分析地下水与地面沉降之间的耦合关系,首先利用GRACE-FO数据与GLDAS数据反演出京津冀地区2016—2019年地下水变化时序;然后利用MCTSB-InSAR技术反演出该地区同时段的沉降变化时序。通过试验分别获取地下水与地面沉降的差分变化序列和变化趋势线,并引入非弹性存储系数分析地下水对地面沉降影响力的变化规律。结果表明:①当地下水迅速升高或降低时,地面沉降速率减小或增大;当地下水持续升高时,地面沉降接近停止。②沉降越严重的区域,地下水与地面沉降变化趋势的相关性越强。③由地下水变化引起沉降的能力,随沉降等级升高而变大,且该能力在不同沉降等级中随时间变化的趋势也不同。     

武汉市地面沉降时空分异特征及地理探测机制

城市地区地面沉降造成地面高程损失,威胁各类设施的安全运行,影响地表径流和水文循环,监测地面沉降现状并揭示其形成机制,对于城市可持续发展具有重要意义。以2007—2011年的ALOS-PALSAR影像和2015—2019年的Radarsat-2影像为数据源,基于小基线集技术（small baseline subset interferometric synthetic aperture radar, SBAS-InSAR）获取武汉市两个监测阶段的地面沉降速率、沉降时间序列,并利用地理探测器揭示规划单元尺度地面沉降的主导驱动因子及驱动因子之间的交互作用机制。结果表明:(1)2007—2011?年和2015—2019年地面沉降平均速率分别为-3.53 mm/a和-1.48 mm/a。地面沉降较为显著的区域:2007—2011年,是汉口、沙湖沿岸及以北、南湖以西和白沙洲地区;2015—2019年,是汉口、沙湖北和白沙洲地区。(2)?局部性、阶段性、与自然条件及人类活动相关是两个时期武汉市地面沉降演变的3个特点。(3)水文地质条件作为必要条件,通过与地面荷载、地下空间开发、工程施工因素交互作用形成武汉市地面沉降时空格局,2007?—2011年的工程施工因素、2015—2019年的地面荷载因素与水文地质条件交互作用明显较强。     

InSAR技术支持下的长沙市2015—2021年地面沉降监测分析

长沙市是长江中游地区重要的中心城市,地质条件脆弱、土质疏松,土体在施工和降雨作用下极易固结压实,造成地面形变,威胁建筑物和基础设施的稳定。地面沉降是长沙市地质灾害的主要原因之一。为了监测长沙市近几年的地面沉降情况,本文使用MCTSB-InSAR方法,利用151景Sentinel-1SAR影像数据,获取了长沙市主城区2015—2021年的地面沉降结果。经分析发现,最大累计沉降量约为250 mm,最大沉降速率约为80 mm/a,绝大部分区域平均沉降速率在30 mm/a以下;长沙市整体稳定,局部有不均匀沉降发生,沉降区域主要分布在主城区外围,主要由工程施工引起。     

基于InSAR的武汉地区2016—2021年地面沉降监测

利用2016年1月—2021年12月的89景哨兵一号雷达影像,采用相干点目标分析合成孔径雷达干涉测量技术（IPTA-InSAR）进行数据处理,获取了武汉地区的地面沉降信息,并联合GNSS基准站观测成果对InSAR监测的形变进行分析。结果表明2016—2021年期间,武汉市主城区形成了汉口、沙湖北和白沙洲3个较为明显的沉降中心,地面沉降呈连片化发展趋势。汉口地区的地面沉降速率最高,部分区域沉降超过10 mm/a,典型沉降区的地面沉降过程伴随有一定的波动特征,其中下沉趋势在不同年间会有区别,2016—2020年间特征点缓慢下沉,2018年开始加速下沉,至2020年下沉速度再次放缓。GNSS与InSAR特征点沉降分析表明2种技术的监测结果整体上具有很好的一致性。     

Sentinel-1A SAR影像及其在矿区地面沉降 监测中的应用研究

详细介绍了Sentinel-1A SAR影像数据的基本参数、工作模式、应用领域等。利用2016.11.09—2017.03.09的5景Sentinel-1A C波段SAR影像数据进行矿区地面沉降监测试验。基于SARscape利用双轨D-In SAR技术进行差分干涉处理,得到了研究区地面沉降分布图,直观地再现了研究区在2016.11.09—2017.03.09的沉降分布、沉降量级等。结果表明济宁某矿区在监测期间地面相对稳定,未有大面积和大量级的地面沉降发生,4个干涉对监测到的最大沉降都未超过3 cm。     

包头市地面沉降高分辨率时序InSAR监测北大核心CSCD

针对包头市地面沉降监测需求,该文利用24景高分辨率COSMO-SkyMed雷达影像,采用多主影像相干目标小基线干涉技术(MCTSB-InSAR),首次提取了该市2013年1月—2015年12月共3年的沉降信息。结果表明,该阶段包头市主城区存在较大范围的地面沉降,但沉降速率总体较小,最大沉降漏斗位于青山区奥林匹克公园北部,最大沉降速率达-56mm/a,野外调查表明,该地沉降主要原因是电厂排灰池自然沉积压缩所致。此外,昆都仑区包钢开发厂、九原区希望工业园区以及石拐区五当召镇也有明显沉降。研究结果可为包头市地面沉降灾害科学防治提供数据支撑。     

包头市地面沉降高分辨率时序InSAR监测

针对包头市地面沉降监测需求,该文利用24景高分辨率COSMO-SkyMed雷达影像,采用多主影像相干目标小基线干涉技术(MCTSB-InSAR),首次提取了该市2013年1月—2015年12月共3年的沉降信息。结果表明,该阶段包头市主城区存在较大范围的地面沉降,但沉降速率总体较小,最大沉降漏斗位于青山区奥林匹克公园北部,最大沉降速率达-56mm/a,野外调查表明,该地沉降主要原因是电厂排灰池自然沉积压缩所致。此外,昆都仑区包钢开发厂、九原区希望工业园区以及石拐区五当召镇也有明显沉降。研究结果可为包头市地面沉降灾害科学防治提供数据支撑。     

基于PSInSAR技术的地面沉降监测研究——以北京怀柔区为例

怀柔应急水源地是北京第一个建成的特大型应急备用水源地,经过数年的开采后,应急水源地水位大幅度下降,地下水漏斗面积不断扩大。PSInSAR技术在监测地面沉降方面具有很大的优势,本文利用PSInSAR技术和2003年—2009年间28幅Enviast卫星的ASAR影像监测怀柔应急水源地地区地面沉降情况,试验结果表明该地区平均沉降量为8mm/a。通过该地区地面沉降状况和地下水漏斗发展趋势之间的对比,发现地面沉降范围和地下水漏斗有较大的空间一致性,平面分布趋势整体上由南西—北东向北西—南东转变。     

时间序列InSAR技术辅助下的北京市高速公路网沉降监测应用

利用高分辨率TerraSAR-X影像,通过多主影像相干目标小基线干涉技术（MCTSB-InSAR）获取了北京市主城区2011-2015年的地表形变信息;通过建立缓冲区,提取并分析了北京市12条高速公路及一条快速公路的沉降现状;在高速公路沉降信息的基础上对机场第二高速进行了路面平整度分析。利用水准测量数据验证了监测结果,精度达4.6 mm/a,表明MCTSB-InSAR技术不仅可以快速监测出大区域高速公路交通网络的地表沉降,而且监测精度较高。     

百年煤城地表沉降融合PS/SBAS InSAR监测——以徐州市为例

融合PS/SBAS算法成为当前InSAR技术的研究热点,本文通过融合PS/SBAS的优势,利用128景ALOS PALSAR影像和24景Radarsat-2影像获取了百年煤城徐州地区2007-2015年的地表形变场及变化趋势。试验结果表明：①2007-2011年,徐州主要有4个沉降区,分布在沛县、丰县、铜山区和贾汪区。②2012-2015年,沛县、丰县和铜山区地表沉降范围有所扩大;贾汪区地表沉降范围和速率明显减小,说明近年来贾汪区重点治理采矿塌陷工作已初步见效;另外,睢宁县县城出现明显沉降。③已有文献对沛县大屯中心区的沉降监测结果验证了试验结果是可靠的。④首次提取了徐州近8年间地表沉降的信息,可为该地区开展地表沉降调查监测与防治工作提供参考;试验方法可为全国开展地表沉降调查监测工作提供参考。     

基于PS-InSAR的京津城际铁路地面沉降监测研究

合成孔径雷达干涉测量技术可以大范围监测地表形变,对高速铁路运行沿线具有较好的监测能力。本文以ENVISATASAR数据为基础,采用PS—InSAR监测北京和天津地区的地面沉降的特征,通过临轨基准转换完成了两个区域的拼接,实现了在同一基准上的大尺度京津城际铁路沿线地面沉降的监测。通过本次研究,我们掌握了京津城际铁路沿线地面沉降的分布,以典型区域为样方分析其时间序列演化特征,并分析城际铁路不均匀地面沉降的运行风险。     

PALSAR和ASARPSI显著地表沉降探测与分析

永久散射体雷达干涉(PSI)已被广泛应用于城市缓慢沉降监测,但针对显著性地表沉降监测及PSI适用性的探讨较少。本文选取天津市与廊坊市城郊结合部的典型工业化城镇为研究区,分别以2007至2010年间的23幅L波段(23.6 cm)ALOS PALSAR影像和2007至2009年间的23幅C波段(5.6 cm)ENVISAT ASAR影像为数据源,使用基于相位空间相关性分析的PSI方法进行时空沉降提取,并对两个平台的结果进行对比分析和交叉验证。在此基础上,结合长短波SAR对沉降敏感性不同的特征探讨该PSI方法应用于显著沉降解算的可靠性,并结合地质条件及地下水开采信息对实验区沉降的时空分布进行深入分析和解释。研究表明,两平台的沉降结果十分吻合,在沉降漏斗区二者均方根误差(RMSE)为6.5 mm/a;实验区地表沉降呈现出显著的非均匀性,最大沉降速率超过200 mm/a,造成严重沉降的主要原因为地下水的大量开采;证实了PSI方法在显著地表沉降监测方面的有效性和可靠性。     

Sentinel-1A TS-DInSAR京津冀地区沉降监测与分析

近年来,京津冀地区的不均匀地表沉降日趋严重,对公路、铁路等基础设施安全造成严重威胁,已引起国内外广泛关注。合成孔径雷达时序差分干涉TS-DIn SAR(Time Series Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar)作为一种高效的广域形变测量手段,在地面沉降调查监测中已被广泛应用,但如何针对高现势性的影像数据高精准提取大范围区域地表形变是当前深化的热点。本文利用欧洲太空局发布的Sentinel-1A新型数据源,针对TOPS(Terrain Observation by Progressive Scans)模式影像间存在多普勒中心不一致问题,借助外部高精度POD(Precise Orbit Determination)轨道和DSM(Digital Surface Model)数据进行频移滤波迭代配准,并针对Sentinel-1A数据特征集成优化了基于点目标时序分析的大区域地表形变监测方法,以2015年—2016年期间的29景影像为实验数据开展了京津地区沉降监测研究,提取了北京东、廊坊及天津西等地区的沉降结果,并结合区域内典型区域人口密度、产业分布、地表覆盖和线路剖面等信息深入分析了沉降的时空分布特征和成因。结果表明,Sentinel-1A时序干涉结果在大范围地表沉降调查监测上具有可靠的应用精度。     

Mapping land subsidence over the eastern Beijing city using satellite radar interferometry*

Beijing City has suffered from groundwater-induced subsidence since the late 1930s and the over-exploration of groundwater could lead to subsidence as much as ?12.0 cm?yr^?1. Previous studies on the ground deformation at Beijing City mainly focused on the period before the year of 2014 when a mega-engineering project was launched to reduce water shortage in Beijing. To study the most recent ground deformation, 19 L-band ALOS-1 PALSAR images (June 2007–January 2011), 24 C-band Sentinel-1 SAR images (June 2015–November 2016) together with 9 ALOS-2 PALSAR acquisitions (September 2014–February 2017) were analysed in this work. Levelling measurements were exploited to verify the ALOS-1-based time series InSAR (TS-InSAR) result while Sentinel-1 and ALOS-2 result were cross-verified with each other. Furthermore, the whole study area was divided into four sub-zones, and the result indicated that the subsidence rates over five townships, Cuigezhuan, Jinzhan, Liyuan, Songzhuang and Yanjiao were accelerating and more attentions should be paid. On the contrary, the town centre of Douge Zhuang township experienced a decreasing trend between these two temporal-periods. Additionally, the time series measurements with respect to five selected measurement points and the profile line along the subsidence hot spots were analysed.     

Monitoring ground deformation in Beijing, China with persistent scatterer SAR interferometry

This paper investigated the long term ground deformation in Beijing, China, using persistent/permanent scatterer interferometry (PSI) techniques. GEOS-PSI (Geodesy and Earth Observing Systems-PSI), an in-house software developed at UNSW for PSI, has been applied to 41 ENVISAT ASAR images acquired over the metropolitan area of Beijing City between June 2003 and March 2009 and 24 ALOS PALSAR images (two Paths: 10 acquisitions from January 2007 to October 2008 and 14 acquisitions from February 2007 to September 2009). The results generated using these datasets from the two satellites were cross-validated. Correlations between the results of ENVISAT ASAR and ALOS PALSAR agreed very well. The horizontal and vertical displacement rate maps over Beijing City were obtained from the results generated with data acquired by both satellites over the period from 1st February 2007 to 1st November 2008. The results indicate that the displacements in Beijing City were mainly in the vertical direction. The majority of the easting displacement rates were in the range of ?10 mm/year to 10?mm/year, while the vertical rates were in the range of ?115 mm/year to 6?mm/year. The possible cause for the ground deformation is groundwater extraction based on our research as well as earlier published studies.     

基于差分雷达干涉测量的矿区地面沉降监测研究

收集了1992年12月至1998年6月JERS-1L波段雷达数据,利用差分雷达干涉测量技术进行地面沉降监测研究。通过"二轨法"进行差分处理,选择其中的6景差分雷达干涉图进行分析。在研究区内发现了4个沉降区域,并按照时间序列通过对地面形变图进行分析,获取其中两个沉降区最大的垂直沉降量。     

Spatial-Correlation Based Persistent Scatterer Interferometric Study for Ground Deformation

Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR), nowadays, is a precise technique for monitoring and detecting ground deformation at a millimetric level over large areas using multi-temporal SAR images. Persistent Scatterer Interferometric SAR (PSInSAR), an advanced version of InSAR, is an effective tool for measuring ground deformation using temporally stable reference points or persistent scatterers. We have applied both PSInSAR and Small Baseline Subset (SBAS) methods, based on the spatial correlation of interferometric phase, to estimate the ground deformation and time-series analysis. In this study, we select Las Vegas, Nevada, USA as our test area to detect the ground deformation along satellite line-of-sight (LOS) during November 1992–September 2000 using 44 C-band SAR images of the European Remote Sensing (ERS-1 and ERS-2) satellites. We observe the ground displacement rate of Las Vegas is in the range of ?19 to 8 mm/year in the same period. We also cross-compare PSInSAR and SBAS using mean LOS velocity and time-series. The comparison shows a correlation coefficient of 0.9467 in the case of mean LOS velocity. Along this study, we validate the ground deformation results from the satellite with the ground water depth of Las Vegas using time-series analysis, and the InSAR measurements show similar patterns with ground water data.