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。     

联合DInSAR与Offset-tracking技术监测高强度采区开采沉陷的方法

高强度煤炭开采产生巨大的地表形变,形变相位梯度过大导致干涉测量解缠错误,单一采用常规DInSAR及其衍生技术都无法获得地表沉陷主值。本文提出一种新的解决方案,即联合利用DInSAR与偏移量追踪技术（Offset-tracking）各自的技术优势,实现开采区大变形的准确提取,并基于GAUSS函数模型拟合恢复沉陷区剖面形态。基于2012年2月13日和2012年11月27日两景高分辨率SAR数据（RADARSAT-2,5 m精细波束模式（MF5））为数据源,以神东矿区布尔台矿、寸草塔一矿、二矿为研究区,采用常规DInSAR技术获得亚厘米级沉陷区边界,边界沉陷值处于-0.01~ -0.02 m;利用偏移量追踪方法获取米级地表沉陷中心主值,中心沉陷值集中在-1.0~ -4.0 m。将2种方法监测到沉陷信息分段融合,最后采用GAUSS函数模型重构矿区开采沉陷下沉特征曲线。结果表明,偏移量追踪方法可弥补DInSAR技术监测大量级形变信息的不足,联合技术可完整获取高强度采区的大形变沉陷。     

SBAS-InSAR在矿区地表形变监测中的应用与分析

本文运用SBAS-InSAR时序技术,对2019年9月19日-2020年3月29日期间的17景Sentinel-1A数据进行处理,获取了济宁北部煤矿区内的年均沉降速率,探测到6处沉降漏斗分布,最大沉降速率达到-242 mm/y.结果 表明:SBAS-InSAR时序方法可在矿区的地表形变监测中得到足够的监测对象,较完整地...     

基于D-InSAR技术北海市地面沉降监测研究

城市地面沉降监测对城市的安全与发展具有重要的意义。差分雷达干涉测量技术作为合成孔径雷达卫星应用的拓展,具有全天候、大范围、快速获取高精度地表形变信息的优势,在城市地面沉降监测中得到广泛应用。文章基于双轨法D-InSAR技术对北海市地面沉降进行详细监测与分析,获取了北海地区的地表形变信息。研究发现地面形变在北海市辖的三区一县均有,结合实地勘察,明确北海市地面沉降的主要影响因素为地下水资源开采。结果表明,D-InSAR技术在北海市地面沉降监测中的效果显著,能较为准确地提取区域地面的形变信息。     

基于卡尔曼滤波的D-InSAR和水准监测数据融合方法研究

针对面状监测的D-InSAR技术在沉降最大值附近精度较低,而高精度水准测量只能得到有限个监测点变形值的缺陷,利用集合卡尔曼滤波方法对D-InSAR和水准监测结果进行同化,从而对目标进行高精度面状沉降变形监测。结果表明,基于集合卡尔曼滤波同化结果相比于反演值和D-InSAR监测结果有了很大改善。将该方法应用于济宁邹济公路,经同化值的总均方根误差为17.7 mm,满足高等级公路变形监测的精度要求。     

对某煤业公司303综采工作面地表移动观测站的设计

开采沉陷是造成矿区环境地质灾害的直接原因,有效控制和减轻地面沉陷程度是减轻或避免开采沉陷环境灾害的根本途径。针对这一问题,作者提出了建立移动观测站来监测地表在空间的移动和移动时间过程,确定有关时间系数,为本地区提供地表移动的主要参数。     

山东省黄河北煤炭矿区地表沉陷预测与综合治理研究

黄河北煤炭矿区为鲁西煤炭基地最后一块整装后备资源,阳谷茌平煤田和黄河北煤田其开发建设具有重要的意义。该文采用实际观测资料利用回归分析法获得的岩移参数,对山东省黄河北矿区内上组煤开采后引起的地表沉陷进行了预测,预测结果表明:地表沉陷总面积达到3 724.5 km~2,最大下沉深度为5 455 mm;其中,阳谷茌平煤田最大下沉深度为5 455 mm,地表沉陷面积为1 188.0 km~2;黄河北煤田最大下沉深度为2 976 mm,地表沉陷面积为2 536.5 km~2。地表沉陷预测结果与多年水位观测数据进行对照,煤炭开采会造成1 091.5 km~2季节性积水区和62.3km~2的常年积水区。地表沉陷对地面、地物产生不同的影响和危害,其中对农业的影响最大。地表沉陷形成的塌陷裂缝、不同坡度耕地、大型塌陷坑等可分别采取黄土填堵、大型设备平整、退耕还林、煤矸石充填、修复为鱼塘等治理措施。该文对下一步黄河北矿区开发过程中,相关政府部门采取的规划控制措施提出了建议。     

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。     

锡矿山锑矿区地面变形监测点布置与数据分析

以冷水江锡矿区的地质环境条件为基础,结合监测区采空区的分布特征,布设了以GPS、全站仪和水准仪联合监测的地表变形监测网。通过前期监测数据分析和变形机理研究,对监测网点进行了有效优化,并提出了地表变形监测网点布设的总体思路,为同类矿山开展变形监测提供了参考依据。     

基于概率积分法的横河煤矿巨厚松散层下开采沉陷预测分析

煤炭资源开采产生的沉陷变形会对土地资源造成严重破坏,因此针对巨厚松散层下煤炭开采产生的地面沉陷变形分布
规律的研究具有十分重要的意义。以山东济宁横河煤矿为例,运用概率积分法分别建立了主断面和采区任意点的预测模型,预测
了2# 、3# 煤层先后开采后地表下沉、倾斜、曲率、水平移动、水平变形等特征。预测结果显示,横河矿区下沉面积为78hm2,最大
下沉值达到9.987m,与现场调查的实际情况基本吻合。由于横河矿区由巨厚松散层覆盖,相比一般采矿条件下,地表沉陷具有地
表下沉系数较大、地表最大下沉值较大、水平移动系数和水平移动值较正常值偏大、沉陷范围大、拐点偏移距较小等特点。      

一种基于TerraSAR数据的矿区InSAR最大可检测动态形变梯度模型

受传感器本身的限制及噪声、大气延迟等影响,InSAR技术可检测的最大形变梯度存在极限。为准确预计InSAR技术在矿区形变监测中的检测能力,以65个矿区的地质采矿资料为基础,结合Knothe时间函数和概率积分模型,利用不同空间分辨率的TerraSAR数据,建立矿区InSAR最大形变梯度动态检测函数模型。该模型无需事先获取SAR影像,利用矿区现有的地质采矿资料即可判断InSAR在矿区不同开采阶段的可检测区间。以陕西大柳塔矿区为例,采用2012-11-21~2013-01-26的7景TerraSAR数据进行模型验证,结果表明,该模型不仅能够准确预测InSAR技术在矿区不同开采阶段的检测区间,同时可以确定InSAR技术在矿区不同开采阶段的地表可检测边界,可为InSAR技术在矿区中的推广应用提供重要参考。     

黄河三角洲区域地表形变监测研究

由于地壳运动、地下水使用及矿床开采等因素的影响,会造成地表的形变,特别是垂直（高程）方向影响更大。为了维持高程基准的现势性,本文提出了一种以InSAR地表形变监测和水准测量相结合的方法,实现地表形变区高程基准动态维持。并以黄河三角洲区域为例,对2种成果精度进行了对比验证,水准测量和InSAR监测结果基本相符,可实现2种技术手段融合以获取点、面综合的高程变化信息。     

基于遥感技术的兖济滕矿区采煤沉陷区现状及动态变化特征

利用遥感技术,对兖济滕矿区2000-2010年的采煤沉陷区动态变化进行了研究,结果表明,2010年,兖济滕矿区累计沉陷面积为88．43km^2,占整个矿区面积的3．53％。10年来,沉陷区面积呈直线上升趋势,由2000年的57．37km^2,增加到2010年的88．43km^2,平均年增沉陷地面积约为3．45km^2。采用遥感手段,在大范围内,可以较直观、准确地确定采煤沉陷区的范围、面积、形态、动态变化等特征,可为沉陷区的综合治理提供科学依据。     

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。     

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。     

用INSAR作地面沉降监测的试验研究

介绍了合成孔径雷达干涉测量进行天津市地区地面沉降监测的试验。对于试验区域，原始资料选取的原则，剪裁出的试验区域的影像进行InSAR处理都作了简要的说明，最后将利用D－InSAR得到的天津市区的地面沉降监测结果与水准测量的监测结果进行了对比，并据此得到一些初步认识。     

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。