利用时序InSAR进行毕节市潜在滑坡识别与形变监测

贵州省是全国地质灾害多发、频发最为严重的省份之一,还具有很强的隐蔽性、突发性和不可预见性。为加强贵州纳雍、黔西两县级区域内潜在滑坡的监测与评估,本文利用2017年3月—2020年7月Sentinel-1 SAR数据基于SBAS-InSAR技术获取了纳雍、黔西两县级区域内的时序形变结果。结果表明,在研究区域内共发现60处疑似滑坡点,在监测时段内,滑坡最大累积形变量达23 cm。最终通过区域内的滑坡点进行实际踏勘,表明本文方法可为贵州省地质灾害防治和管理等工作提供参考。     

时序InSAR水库大坝形变监测应用研究

合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）作为近年来迅速发展的空间大地测量新技术,具有监测精度高、范围大、空间覆盖连续等优点,是解决水利工程形变监测时空连续性问题的有力手段。针对时序InSAR水库大坝形变监测应用中存在的问题,结合环境特殊性和复杂性,研究适合实际需求的时序InSAR分析方法。广南水库的应用实践表明,时序InSAR方法可探测到坝体表面高质量的散射体目标并提取较高精度的形变序列,验证了其对水库大坝、防潮堤等水工建筑物进行形变监测的有效性。时序InSAR形变监测方法在水库安全状况普查及形变历史回溯中具有巨大的应用潜力。     

多时间基线集时序InSAR形变监测:以平寨水库为例

时间基线对于时序InSAR形变提取有着重要影响。本文针对植被覆盖率与含水量较高、地形起伏较大的山地区域形变信息提取较困难的问题,以贵阳市平寨水库为研究区,获取Sentinel-1A雷达卫星2019年1月至2020年12月的历史影像数据,构建不同时间基线集,对比分析提取的地表形变信息;按照时间基线和最短的原则,选择最适宜研究区形变提取的基线条件,基于SBAS-InSAR技术获得研究区两年的沉降速率情况。结果表明,该研究区域时间基线集为60 d时提取的形变信息最为准确,存在误判和缺漏较其他时间基线集少。同时,结合贵阳市2019—2020年月平均降雨量数据及几何水准监测数据,分析了坝体形变时序变化与降雨量的关系,得出降雨量与坝体形变存在较强相关性,且基于SBAS-InSAR技术提取的形变信息与水准监测结果具有趋同性的结论。     

城市场景时序InSAR形变解译:问题分析与研究进展

时序InSAR(interferometric synthetic aperture radar)技术可以提供周期性形变监测,已经广泛应用于地表沉降和基础设施形变监测等工作,为城市安全和可持续发展提供重要保障。然而,由于城市场景的复杂性,InSAR精细监测以及形变信号解译仍然是一个难题和挑战。从时序InSAR相干点与地物目标映射关系不确定性为切入点,剖析了这种不确定性带来的形变解译问题,包括：（1）精细形变监测,即形变信号“在哪里”;（2）形变机制和驱动因素认知,即形变信号“是什么”;（3）形变信号对观测事件的反映,即考虑城市场景下的合成孔径雷达信号的复杂散射机制。引入了时序InSAR监测体系下InSAR相干点的描述框架,包括运动学特征、几何参数、语义信息、物理属性,并回顾了InSAR相干点参数提取与形变解译的研究进展。基于InSAR相干点几何参数、语义信息、物理属性的综合形变解译与机制认知将是未来城市场景精细形变监测、识别和安全评估等服务的关键。     

时间序列InSAR技术中的形变模型研究

时间序列InSAR技术,包括PS-InSAR技术和小基线集InSAR技术, 能有效克服传统D-InSAR的失相干限制, 逐步成为形变测量中的实用化技术。但是, 现有时间序列InSAR技术主要采用线性函数对真实形变进行模拟, 在真实形变呈现强烈的非线性时, 这种处理将不能得到正确的形变结果。本文就时间序列InSAR的形变模型问题展开研究, 首先从干涉相位模型解算的方法入手, 深入分析了线性形变模型的不足, 当干涉点目标的密度不够并且真实形变的非线性较强时, 干涉相位方程的解将会发散。根据魏尔斯特拉斯逼近定理, 提出以高阶多项式取代线性形变模型, 并给出了基于多项式形变模型的干涉相位方程解算方法。 利用太原市2003-2009年的23景ENVISAT ASAR影像, 分别采用线性形变模型和三次多项式形变模型, 利用小基线集技术进行了形变反演。将这两种方法得到的结果分别与水准测量结果进行了比较。结果表明, 采用多项式形变模型不仅能取得更高的形变测量精度,而且能提高点目标的密度。由于高阶多项式总能比低阶多项式更准确地拟合连续函数, 因此本文提出的多项式形变模型在时间序列InSAR形变监测中具有广泛的应用价值。     

PS InSAR技术在地表形变监测中的应用研究

利用InSAR技术监测地表形变,是目前国际上遥感领域发展较前沿的研究课题,而PSInSAR技术是InSAR技术的改进和提高。分析了制约InSAR技术监测地表形变的因素,介绍了PSInSAR的基本原理和数据处理的关键技术,结合国内外PSInSAR的应用现状展望了发展前景。     

船载双天线InSAR边坡形变监测

差分干涉测量技术(D-InSAR)是一种利用不同时相SAR数据获取形变信息的遥感技术,目前已经被广泛应用于大范围的地表形变监测。各种InSAR传感器搭载平台被应用于不同的空间尺度研究,包括星载、机载、车载和地基InSAR等,小范围江河边坡监测在可以进行对岸观测条件下,目前主要使用固定式地基InSAR监测,但是地基InSAR布设周期较长、成本较高,本文提出一种移动式船载InSAR形变监测技术,并根据船载InSAR成像几何设计一种船载双天线InSAR形变监测模型,该模型使得近距离观测船载InSAR系统在未达到H■h和R■h的条件下同样满足■的假设。本文选择云南省澜沧江流域进行试验,并利用角反射器(triangle corner reflector, TCR)模拟形变和评估形变结果的精度。试验结果表明,利用本文提出的船载InSAR技术能够获得2 cm内的视线方向(line of sight, LOS)形变误差。船载InSAR技术适用于江河流域的边坡形变监测,对水利设施的灾害监测和预警具有重要意义。     

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。     

时序InSAR在城市地铁工程区形变监测中的应用

地铁建设会引发城市地表形变灾害,而传统的合成孔径雷达差分干涉测量（D-InSAR）难以实现城市地铁工程区域的精细测量。本文利用TerraSAR-X高分辨率数据,采用PS-InSAR和SBAS-InSAR方法对徐州地铁1号线东部工程场地进行了形变监测,获取了该区域2016年6月15日-2016年9月11日期间的形变时序图。通过与人工角反射器布设点的水准测量数据对比分析,发现利用两种时序InSAR测量方法得到的地表形变结果与水准测量结果非常一致,形变误差均在1 mm以内;而SBAS-InSAR探测地表形变的敏感性低于PS-InSAR。结果表明,利用高分辨率SAR影像监测城市地铁形变具有亚毫米级的测量精度和米级的定位能力,同时证明了时序InSAR分析技术在城市地铁工程形变监测应用中的广阔前景。     

表碛型冰川的时序InSAR识别方法与形变监测研究

为了对表碛覆盖型冰川边界进行识别并掌握其变化,以伦道夫(RGI6.0)冰川编目为基础,基于Sentinel-1数据运用时序InSAR技术对昆仑山东段表碛覆盖型冰川进行了形变监测。根据2014年10月至2020年9月表碛覆盖下冰川的时序形变情况,将InSAR形变与光学影像相结合验证冰川边界。结果表明:对昆仑山东段研究区域内280条冰川边界的研究中,探测到3处表碛覆盖型冰川,对边界进行调整后冰川面积分别增加0.19、0.1、0.18 km~2。根据时序形变,发现冰川表碛形变呈现明显的季节周期性,形变与温度、坡向显著相关。另外,表碛覆盖型冰川的变形幅度在(-5,5)cm范围内,暖季变形幅度最大,且地形对突变幅度造成影响。这表明时序InSAR技术可对表碛覆盖型冰川进行形变监测与识别研究。     

利用稀少卫星影像控制点生产1:10 000 DOM——以阿拉善盟测区为例

青藏铁路沿线地表受多年冻土的影响会产生抬升和沉降,形变监测对于其安全运行至关重要。本文采用41景C波段Sentinel-1A升轨数据,结合均匀网格划分子区域的方法,探测分布相对均匀的永久散射体,以作为SBAS InSAR技术的地面控制点,对青藏线羊八井站至乌玛塘站段铁路及其沿线地表进行形变监测。试验结果表明,该段铁路年形变速率范围为-8~2 mm/a,该区域形变受周围冻土的影响随季节呈周期性变化;SBAS InSAR技术和本文的PS-SBAS InSAR技术在同名点形变趋势与形变程度方面的对比结果保持一致性,进一步说明了本文方法的可靠性。     

基于时间序列分析的桥梁变形监测预报研究

时间序列分析方法对短期建筑物变形预报具有较高的模型拟合及预报精度.本文从时间序列预测算法原理出发,阐述了使用此方法对所获得的桥梁变形监测数据进行模式识别、模型建立及预报的过程,并利用MATLAB实现了编程代码.通过对某桥梁变形监测预报的应用表明,该方法实用性较强,可以及早为桥梁变形做出预警,以避免或减少灾害的发生..     

基于时序InSAR的东营地区地表沉降研究

黄河携带大量泥沙入海,河口三角洲覆盖20~50m厚的沉积层。沉积层的自然压实导致该地区的地表沉降。此外,黄河三角洲油气资源的开发和地下水的开采也加速地表的下陷。InSAR作为一种有效的空间大地测量工具,可以提供几十公里范围内的高精度地表形变场。时序InSAR技术在多幅雷达影像组成的干涉网络基础上,识别永久散射体(PS)等雷达回波信噪比高的像素。与传统的InSAR技术相比,时序InSAR技术削弱雷达影像去相干效应的影响,实现长期的形变序列提取。文中利用两组雷达影像:19幅ERS卫星1992年12月至1996年1月的SAR影像,17幅ENVISAT卫星2003年5月至2008年3月的SAR影像。影像主要覆盖山东省东营市及其周边部分区域。结果显示,东营地区存在每年15mm以上的地表沉陷,该地区的地表沉降与油气开采活动有关。     

青岛胶州湾跨海大桥InSAR形变数据分解和信息提取

本文以青岛市胶州湾跨海大桥为研究对象,针对2014-01—2016-03 PS-InSAR技术测得的形变数据进行信息深度挖掘。在数据处理过程中,首先引入形变随季节变化及形变随温度变化的两种新模型,然后分别采用传统线性模型和这两种模型对PS点形变数据进行了分解,通过对比3种模型与实测形变数据的匹配程度,评估不同模型在桥梁分析过程中的性能。数据分析结果证实,随季节变化的周期型形变是桥梁主要形变,进而线性—周期模型的分析效果最好。同时,基于桥梁某区间的数据,重点分析了该区间内形变信息沿桥梁纵向的剖面图,并结合桥梁结构信息,对伸缩缝两侧PS点的形变特征及成因进行重点讨论。实测数据分析证实了InSAR技术具备监测桥梁微小形变信息的能力。在未来应用过程中,它能对桥梁形变风险进行早期识别,提前对风险桥梁及其风险区域进行预报,并为风险成因分析提供测量数据,最终为城市桥梁风险管理提供技术支持。     

一种顾及永久散射体的SBAS InSAR时序地表沉降提取方法

提出了一种顾及永久散射体的SBAS InSAR时序地表形变提取方法。通过设置相干性、振幅离差指数、形变速率3阈值提取稳定的永久散射体,将其作为地面控制点引入SBAS InSAR处理流程,完成对地表形变的提取,并以郑州地区为例进行试验。获取了郑州市区2016年11月至2017年11月的地表沉降速率和时序地表沉降量,通过与PS InSAR、SBAS InSAR处理结果及水准测量进行对比,说明了该方法的可靠性。     

利用时序InSAR技术监测嵩明县地表形变

城市化是近代人类环境的大趋势,是每个国家现代化程度的体现,但城市发展快也会引发许多问题,其中较为严重的是地表形变,严重的地表形变容易演变成地质灾害.本文基于嵩明县现状,利用44景Sentinel-1A卫星影像通过SBAS-InSAR技术穿透云雨雾等恶劣天气对其进行地表形变监测,获得了该区域2019年1月至2020年8月...     

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。     

基于小波去噪的地铁变形组合预测模型分析

对地铁监测数据建立相应的预测模型,对变形可进行前瞻性预测,从而保证地铁安全的施工和运营。本文以北京市地铁某基坑工程为研究对象,首先以某一监测点为例,利用小波分析对原始监测数据进行去噪处理;然后分别利用时间序列分析模型和BP神经网络模型对去噪后的数据进行建模分析,得到原数据的拟合值和对未来变形的预测值;最后利用同期Sentinel-1A卫星影像进行相干点时序InSAR处理,得到形变结果。通过分析两个模型的预测值与实际值,并与InSAR结果进行对比,验证了两个预测模型在地铁形变监测中应用的优劣性。     

利用时序InSAR监测兰州市中心城区地面沉降

针对兰州市中心城区的地面沉降问题,该文采用PS-SBAS和PS-InSAR技术,利用2016-01-20—2019-02-21时间段内的39景Sentinel-1A/B降轨数据,使用缓冲区分析技术对兰州市中心城区轨道交通线和铁路线周边100m区域做了沉降影响分析,监测结果表明:基于Sentinel-1A/B数据和时序InSAR技术,可以准确监测城市地表的沉降和轨道交通线的沉降时空规律;沉降区域主要集中在研究区东南部的方家泉村、和平镇和猪咀岭村;软土地基下地铁的施工会导致沉降现象的发生,兰州轨道交通线和铁路线的沉降主要发生在城区东南方向;在监测时段内,使用两种时序InSAR技术监测的同名点在沉降趋势和累计沉降量上保持了良好的一致性和吻合性,但PS-InSAR的时序变化曲线较PS-SBAS更为平缓。     

西山村滑坡时序形变的SBAS-InSAR监测

针对传统地表形变监测技术在我国西南山区深厚堆积层滑坡体形变监测中存在的时空分辨率问题,该文利用72景时序Sentinel-1A TOPS SAR影像,基于短基线集(SBAS-InSAR)技术获取2016—2019年四川理县通化乡西山村滑坡的时序形变特征。结果表明:西山村滑坡整体呈近线性沉降的运动趋势,在监测时段内未出现加速现象,处于长期活跃的蠕动形变。其时序形变结果呈现较为均匀的变化,与坡体形态吻合度较高,雷达视线方向的累计形变量在-315.2~20 mm之间变化,形变速率在-116~9.5 mm/a之间变化。时序形变结果表明:最严重的形变区域位于水田寨村组与马崩渔湾村组的交界处,其次是坡体中下部的水田寨村组,坡体后部的拉海拉湾村组的形变程度最小。