结合InSAR的矿区大梯度变形监测技术进展

合成孔径雷达干涉测量技术(In SAR)广泛应用于监测矿区地表形变,采用SAR影像的相位信息可高精度提取试验区的微小形变;但当形变梯度较大,引起干涉影像对的失相干无法得到有效干涉条纹时,则无法获取矿区形变,亟需引入新的技术来解决。本文通过查阅相关文献,分析了目前结合In SAR技术完成矿区大梯度变形监测的几种方法,总结了这几种方法的不足,提出了未来的研究方向和思路。     

时间相邻-四轨法的D-InSAR矿区沉陷监测研究

针对由矿区煤炭开采引起的地表沉陷通常具有较大的形变梯度,而地表形变梯度超过干涉相位的临界梯度在干涉时会产生失相干,从而不能很好地解算出地表形变值的问题。该文尝试采用基于"时间相邻-四轨法"的D-InSAR技术方案对山西大同矿区某矿进行分阶段监测,即将矿区沉陷大形变基于时间分解为数幅小形变,通过降低地表沉降形变量来提高影像干涉效果,同时可以将时间基线过长导致的失相干最小化。为了更有效地验证监测方案的可行性,该文结合矿区观测站水准测量成果与观测站实际布设情况对监测数据采用高斯矩阵进行加权平均,将观测站单点形变量转化为所处像元对应地表区域的近似平均形变量,减小了个别观测站不能代表周围地表区域整体形变趋势的误差。通过对观测站加权后的形变数据与D-InSAR处理结果对比分析,证明此方案在矿区地表沉陷监测是可行的。     

联合InSAR与三维激光扫描技术监测矿区大梯度形变

基于传统差分干涉测量(D-InSAR)技术检测形变梯度有限,无法实现矿区地表大梯度形变监测的问题,本文提出利用三维激光扫描技术点云数据的高密度及其三维建模后单点定位精度高的特点,将SAR数据和点云数据进行融合提高形变检测梯度。具体过程为:根据干涉图像的相千系数掩膜去掉干涉图上形变梯度较大的点,相位解缠后得到"有洞"的形变场,基于反距离加权思想采用点云数据对SAK形变场进行"补洞"从而实现监测区域的无缝联接。以山东省境内某矿区工作面上方河堤大坝为例,应用本文提出的方法进行了矿区大梯度形变实验研究。研究结果表明:采用本文提出的方法监测结果与地面观测站水准数据较为一致,其中最大绝对误差64mm,最大下沉处相对误差为4.95%,从而证明了该方法的可行性。本文方法为利用D-InSAR技术实现矿区内大梯度形变监测提供了新的途径和手段。     

时序SAR幅相联合加权融合方法监测矿区形变

针对煤炭资源的井下高强度开采引起的地表形变问题,开展矿区地表形变的精细监测对于指导矿区生产建设和生态修复具有重要意义。提出一种基于时间序列SAR影像差分干涉信息相位叠加和首末两幅SAR影像强度信息Pixel-tracking技术获取大量级形变信息相结合的加权融合方法,对河北省峰峰矿区万年矿开采工作面进行精细监测,结合现场同期水准测量验证,相对于传统的时序差分相位叠加法和Pixel-tracking法,基于时序SAR影像的幅相联合加权融合方法能够明显地提升矿区形变监测的精度,其水准验证精度为0.051 m。     

DInSAR集成GPS的矿山地表形变监测研究北大核心CSCD

矿区滑坡、沉陷等地质灾害频繁,矿区地表监测及预报愈显重要,利用雷达差分干涉测量与GPS集成可实现对矿区的三维形变监测。本文以资兴唐煤矿区为例,对矿区五景ASAR数据进行了处理,获取了垂直形变图;在矿区选取了代表性的10个GPS形变监测点,获取了ASAR数据对应时间的平面点位形变监测结果。对DIn SAR与GPS测量数据集成与内插,获得地面监测点的三维形变量,采用部分监测点的水准测量数据对形变结果进行了验证,结果表明两种监测结果一致。     

PALSAR数据在矿区地表沉陷探测中的应用

地下开采导致的地表形变失相干是InSAR技术在矿区开采沉陷监测中面临的主要问题。本文分析了In-SAR技术用于矿区开采形变监测的适用性和最大可探测形变梯度问题,并以陕西彬县彬长矿区为研究对象,采用PALSAR数据进行矿区开采沉陷探测实验研究,研究结果表明:PALSAR数据因其波长较长的特点,具有相对较大的监测梯度,在一定程度上能够克服矿区形变量超出最大监测梯度所造成的失相干现象。     

InSAR技术在沂沭断裂带地表形变监测中的应用研究

针对常规大地测量监测沂沭断裂带地表形变结果无法全面反演该区域构造应力场的局限性,尝试采用PS和SBAS两种In SAR时序分析技术对该区域地表形变进行监测。首先对SBAS-In SAR技术的原理进行详细推导和分析;在此基础上,对覆盖研究区的14景ENVISAT-ASAR数据采用PS-In SAR和SBAS-InSAR技术进行处理,分别提取了该区域地表年平均形变速率图;通过与水准监测数据的对比分析发现:InSAR时序分析方法在大范围、持续缓慢断裂带地表形变监测中能够获取与精密水准监测一致的形变趋势,且SBAS-In SAR技术在数据量较少情况下能获得更好的监测效果。这表明In SAR时序分析技术可以作为断裂带微小地表形变监测的有效手段。     

基于相干点目标的多基线D-InSAR技术与地表形变监测

失相干（Decorrelation）与大气波动是影响重复轨差分干涉测量（D-InSAR）进行地表形变信息提取的主要因素。相干性降低使得干涉纹图在空间上表现为不连续,难以完成相位解缠。重复观测时大气波动引起的相位延迟在空间域上的不均一分布则降低了D-InSAR提取形变信息,特别是空间范围覆盖较大的形变场的精度。介绍了一种基于相干目标的多基线D-InSAR数据处理算法。该算法根据少量SAR数据构成多基线干涉纹图集,分别利用点目标检测算法和相干系数均值作为相干目标提取的测度;利用相位回归分析模型对干涉相位进行时间域迭代处理,从干涉相位中提取线性形变速率和DEM误差改正,通过迭代处理补偿高程误差,解算线性地表形变速率。该算法提高了D-InSAR形变监测的时间采样率,能准确获取每个观测时刻的形变累积量。以沧州地区2004—2005年的SAR数据为例,获取了该地区地表沉降线性速率及其演变状况。     

一种监测东营油田地表形变的方法

针对传统永久散射方法和相干目标法干涉图相位解缠的不足,该文提出了一种改进的多主影像相干目标小基线干涉方法。采用融合永久散射方法和相干目标法的优点,较好地平衡了失相干因素的去相干性与干涉目标点之间的矛盾,利用较小的数据集实现地表形变反演;基于14景COSMO-SKYMED雷达影像,采用多主影像相干目标小基线干涉方法提取地表形变信息。基于水准数据验证后的实验结果表明:所提方法不仅可以准确快速地监测出地表沉降区,而且监测精度较高,研究结果可以应用于城市形变监测、地震、滑坡等领域。     

改进的残差修正DGM(1,1)模型在煤矿地表沉降预测中的应用

针对传统大地测量技术难以实施大范围矿区形变监测以及传统开采沉陷预测方法在实际应用中存在的不足，提出时序合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和改进的离散灰色马尔科夫模型相结合的方法对矿区地表形变进行监测和预测。使用鄂尔多斯市某矿区哨兵1号(Sentinel-1)数据提取地表形变监测结果，并与同时期的全球定位系统(GPS)监测数据进行对比。将沉陷监测结果作为原始序列建立残差修正的离散灰色马尔科夫模型，预测矿区沉降。研究结果表明：研究区域地表形变明显，残差修正的离散灰色马尔科夫模型能较为准确地预测矿区沉降结果。     

D－InSAR技术在淮南矿区沉陷监测中的试验研究

综合矿区开采沉陷特点和D－InSAR基本原理指出,当前D－InSAR矿区沉陷监测的难点为：1）不易采用同一传感器数据监测整个地表移动周期内的矿区沉陷;2）在低潜水位矿区,地表移动活跃期内最大变形梯度往往超过雷达临界探测梯度导致去相干;3）在高潜水位矿区,变形梯度大、沉陷积水区雷达回波信号弱,导致干涉测量结果不理想。因此,为了改善D－InSAR在矿区的沉陷监测中的应用效果,针对上述问题提出了相应的解决方案。最后,通过选择淮南矿区形变期内的两景数据,进行二轨差分干涉处理,获得了研究区域煤炭开采形成的地表沉降场,并分析了不可靠形变信息产生的原因。     

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.     

基于差分干涉SAR的煤田火区地表形变监测

煤田火区地表形态变化是煤火监测和分析的可用指标之一。由于矿区地表严重的去相干噪声,使得星载合成孔径雷达干涉测量技术应用于煤田火区地表形变检测比较困难。结合煤田火区地表形变特点,利用L波段的ALOS PALSAR数据进行差分干涉处理,利用干涉条纹频率精确估计基线,并用自适应滤波方法降低去相干噪声的影响。在去除平地相位和参考地形相位后,获取煤田火区的地表形变。研究表明:地表形变与煤火燃烧具有一定的相关关系,通过地表形变分析有助于对地下煤火燃烧情况的判断;利用差分干涉SAR技术检测煤田火区地表形变,进而对煤火进行监测和分析是可行的。     

InSAR技术在矿区沉降监测中的应用研究

介绍了应用InSAR技术监测矿区地表沉降以及地下开采活动的原理;利用重轨差分InSAR技术获得了峰峰矿区地表ENVISAT和JERS 1的雷达形变干涉相位图;分析了在矿区地表沉降过程中ENVISATC波段和JERS 1 L波段形变干涉相位图的相干特性、相位特性以及干涉测量技术在矿区地表沉降监测中应用的可行性和局限性。实验结果表明,利用C波段和L波段雷达数据可以实施对矿区地表沉降的监测,但是C波段雷达受到空间干涉基线的限制更加严格,如果要实现对矿区地表沉降的监测,需要充分利用每个卫星回访时期的雷达数据,建立长时序的星载雷达形变干涉相位图序列,才能较好地实现矿区地表沉降监测。     

一种改进的SAR干涉图综合滤波算法研究

SAR干涉图作为相位信息的载体,其质量直接影响对研究区域形变状况的进一步分析,采取有效的滤波算法能抑制干涉图相位噪声,提高干涉测量精度。在获得的干涉相位图中,由于矿区开采而造成的地表沉降会体现出近环状相位条纹的特征。针对这一特点,对传统的基于梯度的滤波算法做出了改进,并结合Goldstein频域滤波和改进的梯度自适应滤波,提出了一种适用于矿区沉降形成的SAR干涉相位模式滤波方法。选取河北峰峰煤矿的PALSAR干涉相位图作为实验数据,对该滤波方法做出了详细的性能评价和对比。结果表明,采用本文提出的综合滤波方法在显著降低实验区SAR干涉图相位噪声的同时,也很好地保持了相位分辨率,使由于矿区沉降而造成的形变相位环的边缘形态更加清晰。     

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ALOS数据的济宁矿区地表沉降监测与分析

合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)技术以其精度高、连续监测、成本低等特点在地表沉降监测方面被广泛应用。以济宁矿区为例,选择2008-01-08、2008-02-23和2008-04-09三景ALOS PALSAR影像组成3个差分干涉对,得到矿区在LOS方向地面形变图,并使用Arc GIS软件对其中的葛亭煤矿进行精细化分析,生成矿区的等值线图和剖面图。实验表明:D-In SAR技术能够比较准确且有效地监测矿区地表形变,为地表监测提供可靠方法。     

应用合成孔径雷达干涉技术监测矿区地表形变

由于雷达具有全天候和穿透性等特点，促使干涉合成孔径雷达和差分干涉合成孔径雷达测量技术成为当前研究的热点。本文介绍SAR系统的几何特征及其干涉原理，着重探讨差分干涉雷达技术在矿区地表形变监测中的应用。     

结合星载与地基InSAR技术的露天矿地表形变监测

为了保障露天矿区安全生产及运营，针对露天矿区形变区难以及时识别与监测问题，采用星载合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和地基InSAR联合监测模式，对露天矿区开展不同阶段、多尺度的形变区域识别与监测，分析形变趋势，研究二者InSAR技术在露天矿区形变区调查、重点形变区确定及监测预警的应用效能。研究结果表明：星载InSAR技术实现对露天矿区的广域地表形变监测，且识别出重点形变区，分析形变发展趋势；地基InSAR实现了对露天矿区重点边坡形变区进行近实时、高频率的监测，根据监测数据变化趋势，判别形变发展阶段；两者InSAR技术结合应用，充分发挥各自优势，星载InSAR实现面域形变区识别与监测，地基InSAR实现重点形变区的高频监测及无法形成有效干涉形变区的补充监测，获取了更为详细、全面的形变信息，为露天矿区形变灾害监测预警提供高效、可靠的监测数据，提升露天矿区防灾减灾的能力。     

ALOS-2 PALSAR-2的干涉相干性分析——以黄河上游地区为例

作为目前仅有的L波段星载SAR系统,PALSAR-2在国土资源调查和地质灾害监测方面有着广泛和独特的应用潜力。自其发射运行以来,它的数据质量成为用户们广泛关注的焦点。对于涉及雷达干涉测量的应用来说,干涉相干性是SAR数据最重要的质量评价指标之一。本文选取了覆盖黄河上游山区的PALSAR-2与PALSAR各一对影像,开展了干涉处理实验分析。本文提出采用相干分解技术,可以抑制几何去相干的影响,并从地物类型和地形坡度两个方面,分析比较它们的相干性分布差异,同时,给出了黄河上游地区的差分干涉初步结果。实验结果表明,在地形起伏较大的地区,相似观测模式获取的PALSAR-2数据的相干性通常优于PALSAR数据,干涉性能有显著的提升。同时,PALSAR-2差分干涉图在拉西瓦水电站果卜岸坡坡体上探测到了清晰的形变条纹,在滑坡体形变监测方面展现出巨大的应用潜力。