北京地区时序InSAR对流层延迟校正方法研究

对流层延迟是合成孔径雷达干涉测量(InSAR)的一个重要误差源,如何正确估计并从干涉相位中分离出对流层延迟是获取高精度InSAR产品的重要步骤.针对上述问题,该文利用Sentinel-1数据,以北京地区为研究区域,采用相位高程比、GPS天顶延迟校正图、InSAR通用型大气改正在线服务(GACOS)和第五代欧洲中尺度天气预报再分析产品(ERA5)这4种模型或数据生成对流层延迟,对该地区2017年1月8日-2017年7月31日生成的干涉图进行校正,并分析了 4种手段的校正效果.结果表明,对单个干涉图来说,在山区相位高程比的校正效果最优,在平原地区GACOS和ERA5最优且相差不大;但对于形变的时间序列来说,GACOS与GPS的形变结果最为符合,且略优于ERA5;相位高程比虽然能显著降低标准差,但不能明显改善时序结果;GPS-ZTD方法受制于空间分辨率,较其他方法改正效果略差.     

联合GRACE和GPS解译加州地下水储量变化

本文基于2002年04月—2016年08月共156月的GRACE时变重力场模型与地表水文模型,采用组合滤波与尺度因子法获取加州地下水储量变化,并联合EMD分解后的GPS测站垂向时间序列进行分析.结果显示:基于Swenson去相关与250 km高斯平滑半径组合滤波的GRACE地下水反演结果和GPS垂向时间序列季节性变化结果较好,与降水资料季节性变化特征明显,2002-2016年年均等效水高变化-9.4±2.1 mm/a.GPS测站垂向时间序列与附近水井相关性较好.通过深入分析发现地下水亏损是造成地表沉降的主要原因,且降水能够有效缓解以农业灌溉为主的地下水抽取.     

时序InSAR解译2017~2020年北京地面沉降时空变化

利用合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术对2017-06~2020-06期间获取的Sentinel-1数据集进行处理和分析,获取北京近几年地面沉降区域的时空分布特征。结果表明,北京地表形变呈现5处沉降区,最大年形变速率为-111.3 mm/a。将InSAR结果与GPS观测资料进行对比,验证了时序InSAR的有效性。对比2018年和2019年的年形变速率可知,各个沉降范围内的沉降面积均在减小,且沉降减缓的面积远大于沉降加速的面积。局部调查后发现,5处沉降区除1处仍在加速沉降外,其他4处的沉降速度均在减缓。