时序InSAR技术的潍北平原地面沉降分析

针对潍北平原地区较为严重的地面沉降灾害,该文通过长序列地面沉降监测资料全面掌握了该地区地面沉降现状,为该地区地面沉降的预防治理提供科学依据.该文利用SBAS-InSAR技术对潍北平原地区2017年8月-2019年10月期间的Sentinel-1A数据进行了处理.基于水准测量数据对监测结果进行验证,获取了该区域的地面沉降时空分布特征,对沉降典型特征点的时序形变特征进行了分析,研究了地面沉降与地下水之间的相关性.结果表明:2017-2019年间最大沉降速率超过50(mm·a-1)的区域主要包括寿光市羊口镇、营里镇、侯镇,寒亭区大家洼镇、央子镇以及昌邑市龙池镇;地面沉降受地下水超采的影响较为显著,地面沉降漏斗与深层地下水降落漏斗分布特征基本一致.     

基于InSAR技术的南昌市地铁沿线地面沉降监测与分析

地铁的建设与营运会产生沿线的长期持续形变,从而引发地面沉降。本文以南昌市运营中的1、2号线以及在建地铁沿线为研究对象,基于研究区内的26景Sentinel-1A数据和DEM数据,采用了小基线集(Small Baseline Subset,SBAS)时间序列技术,获取了研究区内地表的形变速率与累计形变量。实验结果表明,地铁沿线范围内整体呈现沉降趋势,沉降速率在-2 mm/year～-17mm/year之间,局部区域出现地面抬升情况,累计抬升65.53mm。通过分析时序结果变化以及沉降发生的地理空间分布,推断地铁高速运行产生的地面载荷是地面沉降发生的主要因素。     

时序InSAR监测京雄城际铁路河北段地面沉降

本文以京雄城际铁路河北段固安站至雄安站沿线作为研究区,利用2018—2020年共34景Sentinel-1B影像,基于小基线集雷达干涉测量技术(SBAS-InSAR)获取京雄城际铁路河北段沿线的地面沉降时空分布信息,结合空间自相关分析方法,揭示研究区地面沉降的空间分布格局,并对沉降原因进行初步分析。研究结果表明,京雄城际铁路河北段沿线地面沉降发展由北向南存在一定的差异。北部年均沉降速率小于10 mm/a,南部沉降较为严重,最大年均沉降速率达-105.6 mm/a,且沿线西部年均沉降速率高于东部区域。通过分析影响因素得知,地面沉降量与地下水埋深值存在相关性,地下水埋深高的地区地面沉降量较高。同时结合研究区土地利用变化结果发现,城市化建设所产生的静载荷对京雄城际铁路沿线的地面沉降产生一定的影响。     

时序InSAR技术在地球环境监测及其资源管理中的应用:以交城-清徐地区为例

利用ALOS-1（2007-2010）、Sentinel-1A（2017-2018）存档数据对山西交城-清徐地区的地面沉降进行监测。结合小基线和永久散射体技术优点，在增加时间采样密度的基础上利用二维线性回归分析得到研究区域的形变速率和时间序列。经同期GPS观测结果校核表明:交城-清徐地区持续发生地面沉降，但山区和平原区域形变的空间分布、量级不同，引起形变原因也不同。平原地带沉降空间分布受构造断裂控制，断裂带两侧呈现明显的差异性形变，且最大沉降速率为－200 mm/a，沉降的主要原因是地下水超采，但经治理后地面沉降灾害有所缓解，表现为沉降速率小于－30 mm/a。山区主要由于矿产资源的长期开采，沉降中心不断向南移动，最大形变速率为－462 mm/a。     

综合莫兰指数和交叉小波的不均匀沉降量化分析

由于针对地面沉降不均匀态势的量化分析较少,采用永久散射体干涉测量(persistent scatterer inteferomotry,PSI)方法获取北京平原地面沉降信息。根据浅地表空间利用差异在沉降漏斗区选取5个典型区,基于空间自相关分析和小波分析方法,量化了各区地面沉降空间和时序不均匀程度。并研究了浅地表空间利用差异和地下水位变化对空间和时序不均匀沉降的影响。研究发现:①5个区域每年累计沉降量和时序沉降量的莫兰指数大小关系相同,均为I_5 I_3 I_1 I_2 I_4,结合浅地表空间利用情况,区域3和4不均匀沉降的影响因素较复杂,区域1,2和5沉降空间不均匀程度与空间利用复杂程度呈正相关;②各区地下水流场变化的波动大小和持续时间长短直接影响区域时序沉降不均匀程度。     

时序InSAR技术在监测马村区地面沉降中的应用

本文利用Sentinel-1A SAR影像,通过小基线集(SBAS-InSAR)技术获取了马村区2016年10月26日至2019年3月9日地面沉降的年平均形变速率。监测结果表明,由于土地整治政策、人工开采以及矿区长期排水等因素的影响,马村区内存在多个沉降中心,其中最大沉降量达到-200 mm,最大形变速率达到-88 mm/a。通过建立剖面,提取并分析了张白河村、亮马村和新村附近沉降中心的沉降现状。     

PS-InSAR和SBAS-InSAR技术对昆明主城区地面沉降监测的对比分析

以昆明主城区为例,分别利用PS-InSAR和SBAS-InSAR技术对2014—2017年间29景升轨Sentinel-1A数据进行沉降监测,对比两种技术得到的沉降结果,进行剖面图分析与时序分析。结果表明,PS-InSAR和SBAS-InSAR技术监测结果具有一致性、相关性和可靠性。研究发现,昆明市沉降漏斗主要位于居民区、地铁、道路、高速公路以及滇池等区域,最大年沉降速率可达-39.580mm/a,累积沉降量达到85mm。研究表明,昆明主城区地面沉降主要由于近几年城市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原因引起地面软土地层下沉。     

结合SBAS技术的鲁西南地区地面沉降监测

利用2016年8月—2017年8月的14景Sentinel-1雷达影像，采用小基线集（SBAS）技术，提取了鲁西南地区地面沉降信息，并结合公路和铁路等专题数据开展了沉降影响分析。研究结果表明：鲁西南地区地面沉降严重且覆盖范围较大，最大沉降漏斗位于郓城县主城区，沉降速率达-134.06 mm/a；同时地面沉降对铁路有一定影响，特别对公路影响较大；并与水准测量数据进行对比，验证了SBAS用于沉降监测的准确性和时效性。     

基于PS-InSAR技术地质灾害遥感监测分析——以南通市崇川区为例

以南通市崇川区2020年的SAR影像为数据源,利用永久散射体雷达差分干涉测量(PS-InSAR)技术对南通崇川区的地面沉降进行时序分析研究。结果显示,基于时间序列的分析表明,崇川区存在多个沉降漏斗区,其中东南部区域下降趋势明显,沉降速率较高,最大沉降速率约33.24 mm/a。分析崇川区沉降原因,可以为南通市崇川区地质灾害防治提供理论参考。     

基于InSAR技术的天津局部地表沉降特征分析

天津是我国地面沉降最严重的地区之一。本文基于融合分布式的DS-InSAR技术处理了2021年1月—2023年6月的58景Sentinel-1A数据,获取了天津南部地区最新地表形变特征;并结合土地覆盖和水文地质等信息,开展了天津市典型沉降成因分析。结果表明：(1)天津地面沉降分布差异性较大,不均匀沉降特征明显,西南部地区为沉降重灾区,最大沉降速率达85.2 mm/a;(2)天津地面沉降与地下水过度开采、地面载荷增加及地质构造密切相关。该研究可为天津市地质灾害防治提供数据支撑和决策依据。     

时序InSAR北京地区地表沉降监测与分析

针对北京地区地表沉降现象,本文采用时序InSAR方法获取了2018—2020年的沉降速率场与累计沉降量场,并选取特征区域及不同空间跨度的两条地铁线路进行具体沉降分析。结果表明:①北京地区不均匀沉降现象较为明显,总体呈现西部抬升、东部沉降的空间分布特征;②存在3个较明显的沉降漏斗,最大累计沉降量达-218.5 mm;③朝阳区存在金盏沉降漏斗及豆各庄沉降漏斗,且两个沉降漏斗在本文研究时间跨度内均呈扩大趋势;④地铁5、6号线均存在不同程度的沉降与抬升现象,沉降现象与地下水及地下空间的过度开采存在一定的关系,而地区抬升现象与南水北调工程对地下水的补充存在相关关系。     

佛山地铁沿线时序InSAR形变时空特征分析

佛山作为中国珠三角地区经济和城市化高速发展的城市，由于其脆弱的地质水文条件，长期遭受地面沉降灾害的影响。同时，该区域地铁作为缓解城市交通压力的重要工具，其施工和运行所导致的地面沉降也影响了人们的生命财产安全。但目前针对佛山地区相关的系统研究不多，对地铁沿线的沉降规律认识不足。利用Sentinel-1数据监测了2015-06至2018-09间佛山市的形变信息，结果表明，佛山市地表形变呈零星分布，未出现大范围的沉降漏斗，形变速率为-20~5 mm/a，局部区域的沉降速率超过-30 mm/a。地面沉降主要与不稳定的地质结构、地下水抽取和局部区域工程施工有关。基于获得的形变结果，对佛山市地铁沿线的形变情况进行了研究，并对2018年佛山市地铁坍塌事故路段的沉降情况进行了详细分析，阐述了在空间分布上地铁沿线沉降差异的成因，并在时间上对地铁沿线的形变进行了模型参数反演。研究工作为今后当地政府开展地表形变普查、沉降灾害预警提供了参考，并为地铁正常运行与维护的安全监测提供了理论依据。     

基于DInSAR的徐州张双楼煤矿地表形变监测研究

徐州煤矿资源开采已造成了大规模的地面沉陷,为了为矿区安全开采和塌陷区环境综合治理提供科学依据,利用雷达差分干涉测量（DInSAR）技术对ALOS PALSAR数据进行处理,获得徐州张双楼煤矿区2011-01-16至2011-03-03期间的地表形变分布图.结果表明,张双楼煤矿在46 d间隔里出现了3处沉降漏斗区域,漏斗中心最大沉降量达到420mm,并且沉降漏斗区域与矿区分布一致,说明DInSAR能够有效地监测矿区地表形变.     

黄土填方区地表沉降时序InSAR监测分析

“削山填沟造地”等岩土工程在湿陷性黄土沟壑地区屡见不鲜,掌握填方区沉降情况具有重要意义。本文收集了2017年11月—2020年12月获取的56景TerraSAR-X StripMap模式影像,利用时序InSAR技术监测了陕北某湿陷性黄土填方地基工程的沉降信息,并与2017年11月—2020年12月期间监测区3个水准点的沉降测量结果比对。结果表明,在填方区地表以沉降为主,在挖方区地表以抬升为主,研究区存在有1处较为明显的地表沉降情况,位于填挖边界线附近填方区内,形变速率范围为-40~-20 mm/a,最大形变速率达-49.9 mm/a,累计量为-151.6 mm,时序InSAR形变结果和实地水准结果吻合性较好,垂直方向形变速率中误差为1.8 mm/a,表明时序InSAR技术在湿陷性黄土填挖方区变形监测中具有较好的应用价值。     

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。     

PS-InSAR技术在福州市建筑物沉降监测中的应用研究

建筑物沉降主要是由所在地面沉降引起的,而不均匀的地面沉降会造成地表建筑物倾斜形变,并对建筑物的安全结构造成影响,严重的甚至会出现垮塌.本文以福州市仓山区建筑物为研究对象,利用PS-InSAR技术,处理分析了2016年6月至2019年12月福州主城区共计68期SAR影像数据,结合我院已有1:500建筑物矢量面,获取了福州...     

利用PS-InSAR技术进行城市地铁沿线形变监测与机理分析

本文利用PS-InSAR技术获取了上海地区沉降速率场及累计沉降量等信息,并分析了该地区的沉降时空分布特征,以及该地区沉降与降水量、地铁施工运营等因素之间的关系。研究表明:①上海市沉降呈不均匀分布,北部沉降较稳定,而中部的虹口区、南部的闵行区、东部的浦东新区均发生了不同程度的沉降。其中,闵行区沉降最为严重,其最大累计沉降量达-43 mm,呈大范围、大沉降现象。②研究区域内沉降量呈非线性沉降现象及明显的季节性变化,且与地区降水量有关,降雨量对地下水的及时补充可以有效缓解地面过度沉降的发生。③上海地铁3、15、16号线部分路段均出现明显沉降现象,且处于在建阶段的15号线沉降最为明显,部分路段最大累计沉降量达-34 mm。     

利用水准数据的天津市地面沉降时空特征分析

地面不均匀沉降可能对城市的发展与人民的安全造成危害，天津市的地面沉降情况尤为严重。针对该问题，本文收集天津市2005—2012年、2016—2017年水准观测数据，以固定水准点位的沉降量、沉降速率、沉降加速率为状态向量，构建卡尔曼滤波模型，对天津市历年的水准观测数据进行滤波；根据滤波后的结果，本文利用多项式加权内插的方法，以距离、沉降速率、沉降加速率信息确定权值大小，对地面沉降情况进行内插；并以中误差作为精度评定参数，比较多种内插方法的精度。通过对内插结果的试验分析发现，2005—2017年天津市地面累计平均沉降量为394.477 5 mm，最大沉降量为1 143.5 mm；主要沉降区域为北辰、大港、塘沽等地区，且随着时间的增长，这些区域呈现漏斗式下沉。试验证明本文结合卡尔曼滤波与多项式加权内插的方式能够较好地反映地面沉降的时空特征分布情况并对未来一段时间的沉降情况进行预测，对天津市的城市发展及建设有一定的参考意义。     

利用压密方程计算分析西安市地面沉降特征

利用西安市地下水位监测资料,基于水文地质三维结构模型,在不考虑粘土层滞后压缩变形的理想情况下,采用压密方程计算获得西安市抽取地下水可引起的理论地面沉降量及沉降分布特征,结果表明:计算所得沉降显著区位于西安市西南部的高新区及东南部的曲江新区,沉降量呈由北向南递增的特征,与InSAR监测结果整体趋势具有较好的一致性;地面沉降分布特征受到活动地裂缝影响,沉降曲线呈近NE向偏转展布。研究结果可为沉降灾害预防研究提供宏观的参考信息。