高分辨率PS-InSAR在轨道交通形变特征探测中的应用

为了确保城市轨道交通的安全运营和可持续发展,将高分辨率PS-InSAR技术引入城市轨道交通的形变监测领域。以上海为例,分析了城市轨道交通网络专题的形变特征。首先,利用26景TerraSAR-X影像在上海开展高分辨率PS-InSAR沉降精细测量,得到轨道交通网络整体的沉降格局;然后,针对不同建成时期和建设形式的路段,分类探讨其形变特性及原因;最后,进行测量结果的精度验证。分析结果表明,快速的城市化发展建设已成为上海轨道交通沿线主要的沉降原因;不同建成时期和建设形式的路段表现出不同的形变特征,早期建设路段比晚期建设路段更稳定,高架路段比地下路段沉降速率更小;PS-InSAR与水准数据保持很好的一致性。证实了高分辨率PS-InSAR技术在城市轨道交通形变监测、管理维护和预警方面具有一定的可行性,可以为城市公共交通的规划和建设提供决策支持。通形变监测、管理维护和预警方面具有一定的可行性,可以为城市公共交通的规划和建设提供决策支持。     

高分辨率SAR影像在地面沉降监测中的应用

TerraSAR-X具有较高的地面分辨率、短波长以及高时间分辨率,为高精度地面沉降的监测提供了更大的契机。选取2011-12～2013-05的38景TerraSAR-X影像,采用PS-InSAR技术对常州武进区地面沉降状况进行监测,提取更多的PS点,获取了2011～2013年的地表形变速率,沉降细节更加丰富;同时对沉降的原因进行研究和分析,最后利用外部水准数据对其监测结果进行对比和验证,精度较高(达到了4.2 mm/a)。     

应用雷达干涉技术的交通设施形变监测研究

针对常规测量手段耗时、费力,难以快速完成大型交通设施的形变监测的问题,该文开展了基于高空间分辨率SAR影像的PS-InSAR在大型交通设施形变监测方面的实验研究:选取2009—2010年间27景3m分辨率的TerraSAR-X数据,采用PS-InSAR技术提取了天津市西部城郊结合区内主要交通设施及沿线区域的地表形变信息。结果表明:利用高分辨率SAR影像监测公路、铁路等交通设施时,可以提取高密度的PS监测点;提取形变信息与水准观测值相互吻合;研究区域存在几个较大的沉降中心,使得一些交通设施在部分路段沉降较大。     

基于PS-InSAR技术的地表变形监测

近年来,将InSAR技术应用于地表监测成为研究的热点.为确定煤矿采空区历年地表沉降情况,采用PS-InSAR技术,利用历史存档降轨数据,提取研究区不同时期地表变形速率图.结果表明,PS-InSAR技术能够获得采空区地表毫米级变形监测结果.     

多轨道集成PS-InSAR监测高速公路沿线地面沉降研究——以京沪高速公路（北京——河北）为例

监测和治理公路等线性工程沿线地面沉降已成为保障线性工程正常运营的一项重要基础性工作。本文以京沪公路为实验区,基于2008-2010年相邻轨道的ENVISAT ASAR数据,利用多轨道PS-InSAR集成方法成功提取了京沪公路（北京-河北）沿线的沉降速率图和沉降剖面图。实验结果表明,该方法不仅统一了不同轨道间影像的坐标系与参考基准,而且使跨轨道、多幅影像的大范围PS-InSAR监测成为现实。同时,确认了京沪公路（北京-河北）沿线的9个沉降中心,分析了沿线6km范围内的地面沉降情况,该结果与已有研究吻合。因此, PS-InSAR集成方法丰富了线性工程沿线地面沉降的监测手段,可为线性工程的正常运营提供基础性数据。     

Pleiades卫星影像测图能力与精度分析试验研究

随着遥感技术的飞速发展,高分辨率卫星遥感影像越来越多地用于地理信息产品生产。本文首先介绍了SPOT系列的下一代光学遥感卫星Pleiades,通过生产试验,研究了Pleiades卫星影像稀少控制点定向情况,分析了Pleiades卫星影像立体测图的精度,并给出相关结论供Pleiades卫星影像生产实践参考。     

基于时序合并的PS-InSAR方法在雄县及周边区域地表形变监测中的应用

本文提出了一种基于时序合并的PS-InSAR(TSC-PS-InSAR)监测方法,提取雄县及周边区域地表形变信息。形变区域最大沉降速率为-79 mm/a,沉降原因为地下水超采。结果表明,TSC-PS-InSAR方法在无需先验模型的条件下,能显著提高PS目标数量,且监测结果与StaMPS方法提取的形变信息在沉降趋势及沉降量级上保持了良好的一致性,验证了本文方法在实际应用中的可靠性和可行性。     

PS-InSAR技术支持下的滇中地区高速公路灾害识别

针对人工对高速公路上的灾害隐患进行逐一排查难度较大的问题,该文利用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)技术对滇中地区昆磨、昆石、昆楚3条高速公路灾害隐患进行早期识别与排查,选取2018年6月-2019年12月期间的45景Sentinel-1A影像作为实验数据,提取了高速公路沿线的灾害点,并分析了灾害点的纵横断面沉降情况.结果 表明,滇中地区高速公路沉降最严重的是昆磨高速公路,存在3个明显沉降点,最大沉降速率达到-54mm/a;其次是昆石高速公路,存在2个明显沉降点,最大沉降速率达到-30 mm/a;而昆楚高速公路未发现明显沉降点.表明PS-InSAR技术能有效识别高速公路中存在的灾害隐患,且具有一定的优势,其结果可为相关部门进行公路监测与养护提供依据.     

基于PS-InSAR技术的珠海市地表形变监测与驱动力分析

基于63景Sentinel-1数据,采用PS-InSAR技术监测珠海市2018年10月—2020年11月地面沉降,利用GNSS地面同步观测数据进行精度评定,监测结果的均方根误差为4.58 mm,表明利用PS-InSAR监测研究区地面沉降具有较高的可靠性。分析珠海市地表形变的时空特征,结果表明,珠海市主体部分的平均形变速率在-55～15 mm/a,主要沉降区域分布在珠江水道周边的农垦区及沿海港口区域;主要交通线路为港珠澳大桥珠海连接线和广珠铁路珠海段,均存在年平均形变速率超过20 mm/a的明显形变异常区,需重点关注。结合地质条件、地下水开采情况对珠海市地表形变驱动力进行分析,结果表明,区域内地面沉降速率与软土层的厚度呈正相关,与地下水水位降深呈对数函数关系。     

基于地理国情的城市地表沉降监测PS-InSAR技术研究与应用

城市地表沉降是一种不可逆的极具危害性的地质灾害。为深入、系统的掌握城市地表沉降现状和发展趋势,北京市已开展相关研究和实践,并将地表沉降监测纳入城市常态化监测实施方案。基于地理国情常态化监测,采用PS-InSAR技术方法获取准确、详实的地表沉降监测数据,从而准确分析、归纳地表沉降发展规律,这些研究与应用对于北京市城市规划、建设、安全、运营和综合管理都具有重要意义,也可以为其他城市开展相关区域地表沉降监测提供参考借鉴。     

一种改进的InSAR城市地面沉降监测精度评价方法

针对InSAR沉降监测精度评定方法的单一性,综合考虑建筑物自身沉降和时空基准难以统一的问题,构建了改进的反距离权重插值模型。以宁波东部新城某沉降区域的PS-InSAR监测结果为试验数据,在统一时空基准的前提下,利用改进IDW插值模型对监测结果进行精度评定,并以交叉验证的方式验证了该插值方法的准确性。试验证明：通过对比两个实测水准点,使用改进的IDW插值获取的InSAR监测结果误差为0.3和0.8,相比于普通IDW和Kriging方法提高了大约1.1 mm。     

PS-InSAR技术对上海高架路的沉降监测与归因分析

上海市高架道路是上海市重大基础设施工程之一,跨越11个行政区,打通了城市交通脉络。为保证其安全运营和可持续发展,利用高分辨率永久散射体雷达干涉测量技术对高架路进行沉降监测,沉降结果与同期水准数据基本保持一致,最大误差不超过3 mm/a。进一步联合高架路的结构特性、运营车辆的动荷载情况、高架路施工进程,分析了提取的高架路沉降的空间分布情况以及时间演化行为。多因素的归因分析结果表明,上海市高架道路沉降格局与周边区域地面沉降密切相关,同时与高架道路自身荷载和运营车辆动荷载、高架道路建成时间有关。     

基于分时散射目标的非城区地形PS-InSAR监测

永久散射体(PS)在非城区的分布密度通常难以满足PS-InSAR技术的地形监测需求,导致PS-InSAR监测误差较大,而非城区通常存在一定时段内的散射目标,即分时散射目标,为此,本文提出基于分时散射目标的改进PS-InSAR算法。首先采用通过边缘保持EMD算法对SAR影像干涉对进行降噪;然后以双层K-means聚类提取非城区的分时散射目标候选集,并通过可信概率提取可靠的分时散射目标;最后通过组内加权参数迭代和组间等权融合,计算监测区的地表形变。试验结果表明,提取的分时散射目标与同位置PS点具有相近的分布特性和变化趋势,较大地提高了非城区目标点的分布密度,提高了非城区地表形变监测的精度。     

基于LiDAR的煤矿地表沉陷监测方法研究

传统的矿区地表变形监测获取数据量少、监测周期长、效率不高;结合LiDAR及RTK技术应用到煤矿区地表沉陷监测工作中,进行外业数据采集与内业数据处理,对得到的点云数据和生成的DEM进行煤矿区沉降变形分析,并以贵州某煤矿区为例进行了地表沉陷监测试验,满足精度要求,验证了该方法的可行性。     

InSAR技术在高速公路灾害辅助识别中的应用

为尽可能早地发现并排查出高速公路灾害的隐患点,本文以昆磨高速公路的昆明至玉溪路段为例,首先基于PS-InSAR技术,利用45景Sentinel-1影像获得了研究区域2018-2019年的沉降速率图。然后对沉降严重区域进行横纵断面分析,识别出昆磨高速公路沿线的隐患路段。最后对这些路段的进一步监测提出建议。研究表明,昆磨高速公路沿线总体呈现出较为平缓的沉降趋势,但存在着3个严重沉降区。分别是谢井村和朱井村路段、昆磨高速公路与东绕城高速公路交界处路段,以及昆磨高速公路与晋新公路交界处路段。因此证明了PS-InSAR技术能有效排查高速公路沿线的灾害隐患。     

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。     

多源星载SAR地形干涉测量精度分析

星载InSAR技术具有高效率、高精度获取全球DEM数据及其他增值产品的优势,是地形测绘领域的研究热点。本文综合利用国内外多源星载SAR影像数据,开展地形干涉测量试验及精度对比分析,旨在为全球测绘提供技术参考。现有的X/C/L波段卫星SAR系统,如COSMO-SkyMed、GF-3、ALOS-2获取的干涉数据集,在青海典型复杂地形实验区均成功获取了DEM数据产品。分析结果表明,在3种典型数据源中,基于COSMO-SkyMed干涉测量DEM的精度与细节质量相对较高,GF-3干涉结果次之,ALOS-2数据也实现了较好的地形测图精度。相关结果从侧面论证了国产GF-3数据具备在空间基线合适的条件下获得高精度DEM数据产品的潜力。     

基于面向对象的珲春地区高分辨率遥感影像分类研究

以吉林省珲春市春化镇为研究区,以Pleiades、高分一号、资源三号影像为实验数据,利用面向对象信息提取方法实现了对3种遥感影像进行信息提取。利用3D Filter边缘检测算子对多尺度分割进行优化,通过对影像进行多次实验得出地物要素的最优分割参数,并且建立不同地物要素的分割层级。分析实验数据的特点构建了合理的分类层级,选取能区分各个地物要素的特征进行组合,利用阈值分类和模糊分类实现地物要素的信息提取。利用混淆矩阵对数据进行客观分析,得到3种影像的总体分类精度和kappa系数。分析结果表明:Pleiades影像分类精度较高,更适合本实验区的遥感影像信息提取。     

基于ICESat-2 ATLAS数据的DEM高程精度评价

为探究ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM和AW3D30 DEM 3种开源DEM数据的高程精度,本文以高精度ICESat-2 ATLAS测高数据为参考数据,利用GIS统计分析、误差相关分析及数理统计对DEM的高程精度进行对比评价。结果表明：①AW3D30的质量最稳定;SRTM1 DEM在平原精度最高;在高原山地精度由高到低依次为AW3D30 DEM、ASTER GDEMV3、SRTM1 DEM。②DEM数据高程精度受地表覆盖影响较大,且与地形因素密切相关,在相同地表覆盖的两个研究区中DEM数据高程精度表现情况不一致,SRTM在平原地表覆盖下精度表现最好,平均误差为3.15 m,AW3D30 DEM在山地地表覆盖下精度表现最好,平均误差为7.61 m。③坡度对DEM数据的高程精度影响较大,在两个研究区3种DEM数据的高程误差均随坡度的增加而增加;坡向对DEM数据的高程精度影响较小,未发现明显的规律。