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。     

基于像元转换的土地覆盖变化监测方法——以北京市区县为例

叠置像元比较分析方法常用于遥感分类后土地利用/土地覆盖变化检测,该方法通过栅格数据计算实现,方便快捷。提出一种利用像元转换的变化检测方法,结合Arc GIS软件平台,实现了对不同区域的土地覆盖类别变化分析的一体化处理方式。该方法是叠合像元比较方法的一种扩展,能对具有多类别的覆盖场景进行同步变化检测,依据新定义的覆盖类别编码,将不同时相的土地覆盖图进行叠置分析或分区统计分析,从而统计不同范围中各覆盖类别的定量转化及发生转化的空间分布。实验以2期北京市Globe Land30数据为对象,利用新检测方法对不同范围和覆盖类别变化进行了计算,更为高效快捷地获得了变化结果,展示了覆盖类别变化和景观格局变化,验证了该变化检测方法的适用性。     

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。     

基于SAR影像的贡巴冰川末端冰湖年际变化监测及溃决规律分析

受全球气候变化的影响，近年来藏东南区域多数冰川退化加剧，冰湖的异动也更为频繁，冰湖溃决诱发洪水、涌浪、泥石流等山地灾害的风险激增。以多源时序合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）影像为数据源，从水体和非水体信号的强度差异出发，开展冰湖的分类方法研究，提出了一种基于时序SAR影像的强度标准化比值实施冰湖提取与动态监测的方法。为了验证方法的可行性，选取日本航天局的ALOS/PALSAR-1与欧空局的Sentinel-1A影像序列，针对位于贡巴冰川流域的典型实验区，在11 a的时间跨度上开展了冰湖动态提取和长时序变化分析。通过实验成功获取了贡巴冰川末端冰湖2007-2018年间的时空变化，进而发现近10 a间冰湖的体量呈高速增长的态势，这从侧面也印证了贡巴冰川消融加剧的现状。此外，2018年的新近监测结果表明，局部溃决涌道的扩张打破了冰湖固有的生存周期，甚至会诱发洪水和泥石流次生灾害的发生，有必要加强监测与防范。     

煤变质程度的新指标——变质系数

通过对不同变质程度煤的Ｘ射线衍射分析，探讨了各种煤的结构特点，提出了考察煤变质程度的新指标－变质系数，不仅合理，而且能较精确地反映出煤的变质程度。     

基于重力卫星数据监测地表质量变化的三维点质量模型法

利用卫星重力测量手段监测全球质量变化取得了巨大成功,本文基于牛顿万有引力定律在三维空间直角坐标系中导出利用重力卫星观测数据监测全球质量变化的三维点质量模型法,该方法可直接利用重力卫星的轨道和星间观测数据或时变重力场模型计算全球质量变化,由于利用卫星观测数据计算地表质量变化的向下延拓过程以及观测数据噪声的影响,需要采用合适的空间约束方程或正则化技术对解算结果进行约束或平滑处理.利用合成全球质量变化模型模拟一个月的GRACE双星轨道和星间距离变率数据计算全球质量变化,对三维点质量模型法进行分析验证,采用零阶Tikhonov正则化技术处理病态问题.结果表明,三维点质量模型法可有效用于重力卫星观测数据监测全球质量变化,为利用重力卫星观测数据监测全球质量变化提供一种可选的途径.     

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改进的PS探测方法及其应用

提出一种改进的永久散射体PS(Persistent Scatterer)探测方法,首先基于时序SAR影像的振幅信息,利用振幅和振幅离差指数双阈值法获取PS候选点,然后根据干涉相位空间相关性,对所有候选点进行相位稳定性分析,筛选出既满足雷达反射强度高、又符合散射稳定性要求的真实PS点,最后基于所选PS点提取形变信息。选取上海市局部区域作为实验区,以16幅TerraSAR-X(TSX)影像为数据源,进行PS探测和形变信息提取。结果表明,相比于已有的PS探测方法,本文方法能够更准确、可靠地识别出时序SAR影像中的PS点。形变结果显示,研究区域内最大沉降速率为-51mm/a,平均沉降速率为-15.8mm/a,以水准实测数据进行检核,验证了基于改进的PS探测方法进行地表形变信息提取结果的可靠性。     

PSI技术在地表形变监测中的应用研究

基于时序SAR影像准确识别PS是永久散射体合成孔径雷达干涉(PSI)技术建模及形变信息提取中最为关键的问题之一。本文提出了一种改进的PS探测算法,它是基于时序SAR影像的振幅信息,利用振幅和振幅离差指数双阈值法获取PS候选点,对所有候选点进行相位稳定性分析,筛选出既满足雷达反射强度高、又符合散射稳定性要求的真实PS点,并基于所选PS点提取形变信息。实验结果表明,相比于已有PS探测方法,本文所提出的方法能够更准确、可靠地识别出时序SAR影像中的PS目标,进而提高了PSI形变探测结果的精度和可靠性。