利用Sentinel-1影像监测土地回填导致的地表形变

在机场填海区地表稳定散射的范围内,本文运用合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术对机场地表形变安全性进行了监测分析,反演获得了研究区域范围内的年形变速率数据结果和高分辨率形变时序结果,并以此分析了香港国际机场的地表形变区在监测周期内的形变时空分布特征。为证明监测结果的精度和可靠性,本文采用全球导航卫星系统（GNSS）观测站的垂直位移数据,对InSAR方法反演的结果进行了交叉验证,证明两者具有良好的一致性。     

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。     

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。     

基于InSAR和GRU神经网络的不稳定斜坡地表形变预测

不稳定斜坡地表形变预测对于滑坡灾害防治和预警具有重要意义。现有监测手段覆盖范围小、成本高,相关预测方法局限于单点预测,对历史数据量要求较高。针对上述问题,本文采用小基线集合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术进行不稳定斜坡地表形变监测,设计了一种结合InSAR反演结果和门控循环单元(GRU)神经网络的不稳定斜坡地表形变预测方法。首先使用SBAS-InSAR技术对研究区域进行地表形变监测,然后利用获取到的时序形变反演结果,建立GRU模型进行形变规律学习,最后开展不稳定斜坡地表形变预测。试验结果表明,该方法对不稳定斜坡地表形变的预测平均绝对误差为0.678 mm,平均绝对比例误差为2.7%,相比于传统的支持向量回归(SVR)模型,预测效果提升超过30%,工程应用潜力较大。     

利用时序InSAR技术分析北京及河北廊坊地面沉降

利用带大气估计模型的时序InSAR方法对24幅覆盖北京及河北廊坊的Envisat-ASAR影像数据进行了时序分析,获取了该地区2007年4月—2010年9月的地面沉降速率及均方差。发现了以北京朝阳区和通州区交界处为中心和以河北廊坊城区为中心的两个沉降区域,中心区平均沉降速率分别为35mm/a与22mm/a。研究区域形变速率均方差1.5mm/a。研究结果表明:利用时序InSAR技术进行城市地表沉降监测具有较好的精度及稳定性;产生该沉降的可能原因为地下水的开采、城市基础建设的发展及工业用地量、人为活动的增加。     

大范围地表沉降时序深度学习预测法

地表沉降不仅影响社会经济的可持续发展,还威胁人类的生命安全.高精度的地表沉降预测对人类预防地质灾害具有重要意义.现有的预测方法因模型参数难以获取或相关数据的缺乏而难以得到可靠的预测结果,针对此问题,本文提出一种基于深度学习的地表沉降预测方法.首先采用多主影像相干目标小基线干涉技术MCTSB-InSAR获取大区域高精度地表形变时序反演结果;其次利用循环神经网络作为网络架构,用长短期记忆(LSTM)模型进行地表沉降特征学习;最后采用网格搜索的方法调整模型参数,进而获取最优的模型参数组合方案.实际观测结果显示,相较于现有地表沉降预测方法,本文提出的预测模型平均绝对误差(0.3 mm)至少降低了27.3％,差分沉降量平均预测精度至少提高了8.9％.空间格局分析的结果表明,LSTM模型对于大区域时序形变的短期预测是有效的.     

时序InSAR用于安康膨胀土机场稳定性监测

膨胀土高填方区域形变及其边坡稳定性是膨胀土灾害相关研究中的关键问题,针对安康机场填筑程度高、膨胀土分布范围大等特点导致的潜在地面形变问题,采用基于高程改正的时序合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)技术获取安康机场运营前期地表形变。安康机场飞行区、航站区以及膨胀土边坡稳定影响区3类典型区域形变时序结果表明,安康机场基本稳定,累积形变量较小,区域最大形变量为-21.7 mm,机场内部最大形变量为-15.9 mm,其形变量在民用机场岩土工程设计规范标准要求范围之内。进一步结合区域降水与填方层深数据分析发现,现存微小地表形变及其特殊规律为膨胀土填方区工后沉降与膨胀土胀缩性形变的联合作用所致。     

基于时序InSAR的地下核试验爆后形变监测与分析

地下核试验必然导致地表发生强烈形变,而在核爆后热辐射后效阶段,核试验区域仍会下沉,为更好地理解核爆后长时序沉降变化规律,利用时序InSAR技术处理了2017-09-10—2018-12-10的39景Sentinel-1 SAR数据,得到朝鲜试验区第六次核爆后长时间序列的累积地表形变量。结果表明,万塔山山体表面在核试验后仍持续下沉;核试验区山顶约下沉30 mm,而边坡的形变量更高,约为70～100 mm。时序InSAR技术可为非天然地震所引起的地表形变提供可靠的监测结果,为核爆后长期监测提供技术支撑,具有重要的实用价值。     

基于时序InSAR的即墨市区地表形变监测

地面沉降是一种对地面及地下基础设施造成安全隐患,对经济可持续发展和环境保护产生破坏影响的地质灾害现象。本文使用2017年5月至2018年5月16景Sentinel-1A卫星SAR影像,根据D-InSAR的初步形变监测结果将即墨城区内沉降明显的区域作为研究区,基于PS和SBAS两种时序InSAR方法对该区域进行地面沉降监测,获得的沉降分布和形变时序结果吻合。地面沉降的分布与新建高层建筑区吻合,地面形变趋势与区域降水量和地下水水位变化有较高的相关性。研究结果有助于了解即墨城区的地表沉降状况以及原因,为地面沉降综合治理和地下水水资源开发利用提供参考依据。     

曹妃甸沿海区地表沉降监测与预测分析

为探究曹妃甸沿海区的地表沉降情况,本文使用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)和短基线合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术对2017—2022年的63景Sentinel-1A数据进行反演,得到了沿海区的地表沉降速率及分布,再对两种技术的反演结果进行交叉验证及分析引起沉降的原因,同时利用反向传播(BP)神经网络和长短期记忆(LSTM)网络模型分别对特征点的时序沉降量进行预测分析及精度对比,主要得到以下几点结论：(1)两种技术反演结果具有较高一致性,线性相关达0.98;(2)研究区最大沉降速率为-49 mm/a,最大累计沉降量为231.4 mm,地质条件脆弱、长期过度开采地下水、大规模的建设和工程扰动是造成该地沉降发生的主要原因;(3)经对比分析,长短期记忆(LSTM)网络模型的预测效果更适合于时序形变数据的预测,预测结果也更为接近实际形变值。     

岳阳洞庭湖大桥斜拉桥索塔变形观测方

对岳阳洞庭湖大桥三塔斜拉桥三塔的位移和扭转变形 ,提出了布网方案、观测方法和计算方法 ;按相关平差的理论严密估算了变形观测的精度 ;得出的一些结论可作为以后实际变形观测的借鉴     

模糊神经网络在变形分析与预报中的应用研究

研究了模糊神经网络的网络建模,提出了单点建模、分组建模和整体建模3种建模方法,为变形分析和预报提供了新思路。结合滑坡变形实例,指出了模糊神经网在工程变形分析和预报中的可行性。     

北斗在地壳形变监测中的应用进展

北斗卫星导航系统(BDS)于2020年建成并开始向全球提供服务。如何提高其在防灾减灾领域的应用是目前关注的焦点。本文梳理了国内外采用BDS数据开展地壳形变(包括同震和震间形变获取)研究的现状,总结了BDS数据的定位精度,归纳出基于BDS数据的地壳形变监测需要进一步解决、有待拓展的关键问题:①扩展GNSS地壳形变监测的内涵,采用GPS与BDS双模或多模算法提高形变解算精度;②开展BDS实时形变监测在地质灾害早期识别中的应用;③开发、发布相关数据处理算法与软件系统,切实推进BDS在高精度地壳形变监测领域的应用。     

株洲市龙泉污水处理厂A/O生物氧化池变形监测及数据处理分析

以株洲市龙泉污水处理厂A/O生物氧化池为例介绍加载沉降监测技术方案中监测基准点、变形监测点的布设原则、方法、观测精度及周期要求,阐述引起变形点位位移中误差的主要因素,并对外业变形观测、数据处理及分析等内容进行详细的说明。     

变形曲线的SVM分类及在变形等级划分中的应用

变形等级的划分对信息化施工和及时采取相应针对性防治措施以及地震形变在线式分析和预警系统的研究中具有重要的理论与实践意义.本文提出以曲线的曲率和二阶导数来描述变形曲线的特征,并作为SVM输入量对变形进行自动多类分类.     

地铁结构变形预测的时间序列模型方法研究

本文根据南京地铁某区间隧道结构变形监测数据,分别采用回归分析方法和时间序列分析方法建立模型,对地铁结构变形进行预测。计算结果表明在该工程实例中,回归分析模型的预测精度约为±0.20mm,时间序列模型的预测精度约为±0.08mm,较回归分析模型提高了60%,能够较好的对地铁结构变形进行预测。     

旋转稳健估计及其在变形分析中的应用

形变监测中，推求真实的位移向量是解决问题的关键所在，为此，本文提出了推求变形向量的旋转稳健估计法．实际的模拟计算证实了该方法的可靠性，尤为重要的是：作者所提出的方法应用于滑坡的变形分析、城市地表沉降的变形分析等方面所表现出来的有效性是目前任何其它一种方法所不能比拟的．     

GPS技术在万州明镜滩滑坡监测中的应用

GPS定位技术的发展为边坡变形监测提供了一种简便可靠的手段。本文阐述了应用GPS技术提取地表变形信息和GPS数据处理的方法,结合重庆市万州区明镜滩应用GPS监测网进行滑坡监测的实践,研究了在地形复杂、观测条件恶劣的山区进行GPS滑坡变形监测点位选择、监测网布设和数据处理的方法。监测结果表明,GPS变形监测的精度可达到亚厘米级,完全可以应用于滑坡变形监测。     

地表位移场的有限变形分析

为了精确分析地表位移场的变形状态，把地表变形视作有限变形，把有奶变形非线性力学理论应用到地表变形分析中。模拟计算结果表明，该理论能更精确地描述地表变形。     

基于边界元的非连续(块体系统)形变反分析法

以边界元法按位移解平面应力问题方法为基础，取边界单元的位移和表面力为未知参量，区域上的位移方程为观测方程，区域上测得的位移为观测值，按最小二乘原理，先解出未知参量，然后按位移方程计算区域内的位移，按应力方程计算区域内的应力场。在此基础上，应用非连续形变分析的基本原理，讨论了保证非连续块体系统运动的合理性应附加的应力和运动学约束条件及其表达形式。以及判定块体间相互接触关系状况的方法，以确定是否附加应力和运动学约束。