Sentinel-1和SBAS-InSAR分析钻井水溶岩盐矿山时序沉降

利用小基线集(SBAS)InSAR技术对钻井水溶岩盐矿山地表沉降开展时空分析。实验选取湖南常德某典型钻井水溶岩盐矿区为测试区,时间跨度为2016年2月—2017年2月的21景Sentinel-1影像数据,获取了测区的时序沉降序列。实验结果显示,矿区地表大量级沉降在2016年9月才开始呈现,沉降漏斗横向出现多峰值,矿区沉降整体空间分布上出现西南部整体片状、中部偏北离散带状沉降。这些沉降特征均与钻井水溶法开采特征保持一致。将实地水准测量形变数据和DInSAR形变结果与本文结果进行对比以评估结果可靠性。结果表明,SBAS技术获取结果与水准结果表现出较高一致性,从而为钻井水溶岩盐矿山地表沉降提供了一种更为有效的监测手段,也可为此类矿山地表形变时空演化规律分析提供参考。     

SBAS-InSAR技术在矿区地表沉降监测中的应用

滩地和沙丘地区的矿区地表形变具有复杂性和特殊性,常规监测手段无法获得长期有效的监测结果,传统的雷达差分干涉测量技术(DInSAR)易受时空失相干、大气延迟等因素的影响而降低监测精度.以营盘壕煤矿2101和2201两个工作面为例,采用差分干涉测量短基线集时序分析(Small Baseline Sub-set-Interferometry SAR,SBAS-InSAR)技术对Sentinel-1A的84轨道的17景数据进行时序分析,获取了矿区2018年9月8日至2019年3月19日的累计沉降量和沉降速率等信息,直观地展现了矿区沉降状况.对研究区监测结果进行点、线、面的分析,发现累积沉降量和时间呈线性关系,新开采的区域的沉降在整个区域沉降中影响最大,较晚开采的区域在矿区沉降中为主要影响因素.     

永久散射体雷达差分干涉反演矿区时序沉降场

针对永久散射体差分干涉测量(PSIn SAR)算法流程,发展了基于周期函数模型的空间维解缠方法,并将其应用于矿区时间序列地表变形反演。通过在研究区域内安装人工角反射器(CR),将CR点上计算所得的周期模型参数分量作为整个网络的约束,通过空间约束平差以实现空间维解缠。选取了河南省境内白沙水库附近的煤矿密集区为主要研究区域,采用周期函数模型对矿区线性及非线性形变分量进行模拟,反演了2007年2月—2010年2月的时间序列形变场,并采用研究区域内的水准实测数据作为外部验证数据。实验结果表明:白沙水库周围区域存在着较为明显的沉降,在煤矿分布区域内累积最大沉降量超过了10 cm。沉降区域内以线性沉降趋势为主,非线性沉降较为缓慢,仅在水库的西南方向较为明显。应用已有的水准点实测形变值对实验结果进行验证分析,结果表明该方法精度可达约±2.1 mm,证实了本文采用的方法在矿区地表时序形变反演中的可行性和可靠性,对预防过度采矿导致的矿区塌陷具重要现实意义。     

利用DS-InSAR技术监测沛北矿区地表形变

针对采空区地表散射特性不稳定、高相干点目标少且分布不均匀的特点,本文基于相干矩阵特征值分解（T-EVD）的DS-InSAR技术,利用Sentinel-1A数据获取并分析了徐州沛北矿区2017年1月-2018年12月的地表沉降特征。与常规时序InSAR监测对比表明,融合分布式目标的DS-InSAR技术监测点数量显著增加且空间分布更加均匀,能够更好地反映矿区地表沉降的时空分布特征,为煤炭枯竭型矿区地表沉降规律分析和机理研究提供了先进的技术支撑,在采空区地表沉降监测方面具有良好的应用前景。     

SBAS-InSAR及其应用于准噶尔盆地独山子地区地表形变监测

本文以2019年6月6日至2021年12月28日获取的40景Sentinel-1卫星影像作为数据源,基于SBAS-InSAR技术对独山子地区进行形变监测,分析了独山子地区地面形变时空演化特征,并探讨了其形变的影响因素。结果表明：该地区地面沉降以缓慢沉降为主,局部区域有明显的地表沉降和抬升。在整个研究区内,大部分监测点形变速率的绝对值小于3mm/year,说明这一区域在监测期内保持相对稳定。同时存在约16.6%的沉降点沉降速率大于6mm/year,沉降速率相对较快。在显著形变区,最大沉降量为248.1mm,最大抬升量为117.5mm,且沉降区主要分布在独山子市区、独山子山脉东北部和独山子区西南部。沉降主要与工程建设、挖土开采、冻土溶解及油气开采和地质构造有关。本研究可为独山子地区地表形变灾害防治提供一定的参考依据。     

PS-InSAR在沛县矿区地表沉降监测中的应用

以徐州北部重要煤矿产地沛县为例,采用永久散射体时序分析技术(PS-In SAR)对2007~2011年间的18景ALOS PALSAR影像进行时序分析,反演了该地区这4 a间由于煤矿开采造成的地表形变过程。实验结果表明,(1)实验区域存在两处较大矿区形变,分别为沛城煤矿和孔庄煤矿,其沉降中心区沉降速率分别达到-38 mm/y和-18 mm/y,且与实际矿区的空间分布位置一致;(2)受孔庄煤矿开采的影响,沛县北部的省道321以及县内道路沉降也较为明显,沉降速率为-8 mm/y;(3)其他形变区域中心形变速率为-6^-16 mm/y。     

D-InSAR技术在矿山开采沉降形变监测中的应用

D-InSAR(合成孔径雷达差分干涉测量)技术在矿山沉降形变监测中取得了显著的成效,本文为分析某有色金属矿山地表沉降形变特征,以D-InSAR技术为基础,选用2景ENVISAT ASAR数据,使用GAMMA软件进行二轨法D-InSAR处理,获得矿山地表形变分布图,分析了矿山形变范围、面积以及形变量特征。结果表明:矿山形变集中于矿区中东部,与地下开采区域相吻合,其最大沉降量位于开挖区域中心部位靠西一侧,最大沉降量值为48mm,沉降量大于15mm的区域为0.52km2,其研究成果为矿山后期的开采与防护治理提供可靠的依据。     

基于PSInSAR的成都地区地表沉降空间分布研究

针对成都地区土地规划利用的需要,采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术(Permanent Scatterer InSAR,PSInSAR)对成都地区地表沉降空间分布情况进行了实验研究。结果表明,在该研究时段内研究区域最大沉降量达到24 mm,最大抬升量达到18 mm。研究区西北至东南方向地表在研究时段内发生了抬升,东北至西南方向出现了地表沉降现象,并对可能造成地表沉降的主要原因进行了分析。     

顾及多动态环境因子的滑坡演化规律研究——以西宁市9大滑坡区为例

本文利用2018—2022年103景Sentinel-1A数据,采用SBAS-InSAR方法,获得了西宁市坡向沉降信息,研究西宁市滑坡区坡向沉降的趋势特征及其同区域内如植被覆盖、降水等因素之间存在的耦合关系。结果表明,西宁市滑坡区的沉降趋势呈现出坡向分异的特征,具体表现为阳坡沉降速率大于阴坡沉降速率。根据这一沉降变化特性,本文分析得出更深层次的特征机制：(1)植被覆盖度越低,滑坡形变速率越高;(2)降水量可能导致特征点的形变量短期上升,但总体仍呈下降状态;(3)地物威胁主要来自阳坡,坡度越高区域往往是滑坡区速率最大的地方。为此,未来西宁市滑坡的注意力应该更倾向于西南坡方向,提高本区域滑坡监测与预警的警觉性。     

基于双轨D-InSAR技术的矿区沉降监测

阐述了基于双轨道D-InSAR技术的基本原理及技术流程,利用研究区域2017-02-17、2017-03-11、2017-04-02三景雷达影像,获取该区域在此期间的沉降情况.结果表明D-InSAR技术用于矿区沉降监测日趋成熟,是一种监测矿区地面沉降的可靠方法.