利用水准数据的天津市地面沉降时空特征分析

地面不均匀沉降可能对城市的发展与人民的安全造成危害,天津市的地面沉降情况尤为严重。针对该问题,本文收集天津市2005—2012年、2016—2017年水准观测数据,以固定水准点位的沉降量、沉降速率、沉降加速率为状态向量,构建卡尔曼滤波模型,对天津市历年的水准观测数据进行滤波;根据滤波后的结果,本文利用多项式加权内插的方法,以距离、沉降速率、沉降加速率信息确定权值大小,对地面沉降情况进行内插;并以中误差作为精度评定参数,比较多种内插方法的精度。通过对内插结果的试验分析发现,2005—2017年天津市地面累计平均沉降量为394.477 5 mm,最大沉降量为1 143.5 mm;主要沉降区域为北辰、大港、塘沽等地区,且随着时间的增长,这些区域呈现漏斗式下沉。试验证明本文结合卡尔曼滤波与多项式加权内插的方式能够较好地反映地面沉降的时空特征分布情况并对未来一段时间的沉降情况进行预测,对天津市的城市发展及建设有一定的参考意义。     

顾及空间异质性的大范围地面沉降时空预测

大速率、不均匀的地面沉降已经威胁到人类的生产活动,高精度的沉降预测结果对于地质灾害的精准防控具有重要意义。为掌握地面沉降的演化规律,利用现场观测数据或InSAR数据开展了多项预测研究。然而,由于空间异质性的存在,大范围地面沉降的准确预测仍然是一项挑战。在这项研究中,从数据驱动的角度提出了一种顾及空间异质性的大范围地面沉降时空预测方法 STLSTM (Spatio-temporal Long Short-Term Memory)。首先,通过聚类识别地理空间中的均质子区;然后,在每个子区中,一个特别的长短期记忆LSTM (Long ShortTerm Memory)网络被用来捕捉局部位置的非线性特征;最后,利用预训练的网络对未来时刻的地面沉降进行定量预测。在实验部分,哨兵1号影像数据被用来比较STLSTM与其他8种基准方法的性能,利用空间统计指标分析了模型的有效性。结果表明,STLSTM在152 s内达到了最高的预测精度（71.4%）,且能够有效弱化空间异质性对大区域沉降预测任务的影响。总之,这项研究将空间异质性处理策略融合到深度学习模型中,实现了高精度、高时效的大范围地面沉降时空预测。     

基于GIS的抢劫盗窃犯罪时空变化特征分析——以广州市为例

基于GIS方法,对广州市禁摩前和禁摩后两个时间段的抢劫盗窃犯罪案件数据,进行点模式描述和点模式分析。分析结果表明:禁摩前后广州市抢劫盗窃犯罪的案发地点在空间位置和空间范围上发生了很大变化。空间位置整体向东北方向移动,空间范围进一步扩张,由禁摩前的东西走向变为向西北和东南两个方向延伸;同时,禁摩后的空间聚集程度也有所降低。这些变化都进一步说明了,新时期下,这类犯罪呈现出了新的时空变化特征。     

地面沉降-回弹及地下水位波动的InSAR长时序监测——以德州市为例

过量开采地下水是诱发地面沉降的主要原因。以山东省德州地区季节性地面沉降-回弹为例,研究了利用相干目标(coherent target,CT)时序分析技术的地表形变InSAR监测技术。通过对该地区ENVISAT卫星ASAR数据的时序分析,获取了2004年1月—2010年10月近7 a间地面沉降场的时空演变过程。针对德州市地面变形表现出的季节性特征,综合地下水开采、水准监测和降水量等资料的分析结果表明:该地区地面沉降主要受地下水季节性开采以及年降水量变化的控制,形成了每年3—8月快速下降,9月—翌年2月逐步回弹的变化特征,因此认为该区地面沉降与地下水位变化密切相关。     

MODIS影像植被时空变化分析——以吉林省为例

利用2000至2006年的MODIS-NDVI影像数据,通过年最大NDVI随时间的变化斜率和对变化趋势的分区统计、重心分析及空间自相关分析,探索近年来吉林省植被的时空变化规律。吉林省大多数区域NDVI呈现出稳定或增加趋势,反映出吉林省植被生态系统有所恢复。植被变化趋势具有明显的空间分异特征,东部主要为稳定型,西部主要为增长型,局部区域有衰退迹象,主要分布在吉林省东南角和西南角、长春市市辖区及沿河沿湖地区。空间自相关分析表明,植被变化过程在研究区域内具有较强的空间正相关,即变化趋势在空间上具有趋同性,集聚现象明显。     

城市热岛时空变化特征及演变规律研究——以扬子江城市群为例

使用MODIS地表温度夏季影像,通过均值-标准差法和空间叠加分析,研究了扬子江城市群2000—2017年城市热岛时空变化与演变规律特征.结果表明:扬子江城市群热岛效应逐年增强,且强热岛主要体现在长江以南的苏州市、无锡市、常州市、南京市4个城市;城市群中各个城市的城市热岛都呈现由主城区向周围扩展的特征,其中,南京市呈现"...     

灌区蒸散发遥感反演及其时空变化特征分析——以漳河灌区为例

准确反演区域尺度的蒸散发对于水资源循环、气候变化、科学灌溉及干旱与洪涝监测等方面的研究具有重要的科学意义,本文以漳河灌区为典型案例,构建了遥感蒸散发的SEBS模型,验证了其精度,分析了其时空规律。结果表明：①2009—2018年钟祥、荆门、团林站点的（蒸散发） ET观测值与模拟值的平均相关系数分别为0.86、0.84和0.83,RMSE平均值分别为0.61、0.67和0.62 mm/d。年际间的ET观测值与模拟值变化幅度均小于10%,相关系数范围为0.7～0.9,RMSE范围为0.4～0.8 mm/d,标准差比率范围为0.8～1.5。②研究区2009—2018年ET的平均值为427.34 mm,整体呈上升趋势。③年尺度、季尺度和月尺度ET与气温和降水在时间序列上均有较好的一致性。多时间尺度ET均呈东北和西南部高、西部低的空间分布特征。研究结果能够较好地呈现ET的高时空异质特征和年际间空间差异,本文将为漳河灌区水资源开发管理和科学灌溉提供科学依据。     

基于永久散射体雷达差分干涉测量的城市地面沉降研究——以上海地面沉降监测为例

基于永久散射体雷达差分干涉测量技术,提出探测水久敞射体的振幅信息双阈值方法,研究上海陆家嘴地区在1992～2002年的地面沉降,获得该地区的线性和非线性沉降量以及区域沉降场,证实了地表形变在1 km范围内具有强相关性.结果显示陆家嘴地区在1992～2002年间的线性沉降速率为13.2 mn/a,总体半均沉降速率为16.8 mm/a,与实测结果之间具有较高的一致性.研究表明,PS-DInSAR技术不仪可有效探测地表离散目标的线性形变,还可探测其非线性形变以及获取地表区域形变场,并且可监测地表形变的时序变化过程.除了可用于城市沉降监测外,PS-DInSAR技术还可用于地震、火山、滑坡等地质灾害的监测.     

1990—2019年石漠化区耕地时空特征及成因分析——以富源县为例

针对石漠化区耕地变化研究存在时间、空间尺度有限的问题,本文以富源县为例,基于1990、2000、2010和2019年4期的Landsat遥感数据,应用多特征与随机森林相结合的分类方法提取耕地,运用耕地覆盖度、耕地类型转化、坡度分区统计分析了近30年(1990—2019年)耕地时空变化特征,并讨论了耕地变化的原因。结果表明,1990—2019年富源县耕地面积呈先增加(1990—2010年)后减少(2010—2019年)的态势;耕地面积主要来源和转化类型均以林地和草地为主,林地最多;主要分布在北部5个石漠化面积较少的乡镇,以缓坡区为主;耕地覆盖度呈现低-高-低的过程,陡坡区耕地变化率在不同时段差异明显。近30年富源县耕地变化是在石漠化独特的地理环境下,由人口、经济、政策、交通等因素共同作用而形成的。本文的结论可为评估石漠化区域生态安全和粮食安全提供数据支撑。     

地下水开采与地面沉降关系的短基线集分析

针对传统地面沉降监测手段阻碍了地下水的开采控制及其相关研究这一情况,该文基于短基线集时序分析方法提取了天津市平原地表形变信息。首先根据合成孔径雷达干涉结果分析了天津市地面沉降分布特征,然后定量研究了地面沉降漏斗分布特征,最后以北辰区为例将实测地下水降落漏斗与地面沉降中心进行耦合。结果表明:天津市地面沉降产生主导因素为超量开采造成的地下水位下降,两者直接相关;地下水超采区内的地面沉降中心与地下水漏斗中心大致吻合,并有整体稍向西北方向偏移的趋势,原因可能为地下水开采后,受岩土的厚度与性质控制,其软土层固结速滞后于地下水位的水头变化。     

运用水准和InSAR的地面沉降监测数据融合方法

针对地面监测中水准和InSAR数据的优缺点,提出了沉降数据融合算法以及插值计算方法。采用数据融合方法对水准和InSAR进行融合,较好地解决了水准监测数据的时空分辨率低和InSAR数据中部分地区失相干的弊端,使融合后的数据能更好地描述地面沉降的现状,为更好地预测地面沉降的发展趋势,减少沉降灾害对经济社会的危害。天津地区融合算例表明,所提算法较好地解决了单一数据的缺点,融合后的数据拥有了多数据的优点,对后期地面沉降预测提供准确丰富的数据基础。     

地面沉降监测多源数据融合分析

地面沉降是区域性地面高程下降的一种地质现象,一般是由自然因素和人为因素的共同作用导致的。目前地面沉降监测的方法很多,各有优劣。本文结合武进中心城区地面沉降监测系列工程案例,对不同沉降监测方法产生的多源数据进行了分析、对比和融合,使成果兼具各种方法的优点,其不仅能更好地描述地面沉降的现状及预测地面沉降的发展趋势,而且可为后期地面沉降监测提供更加准确且丰富的数据基础。     

利用压密方程计算分析西安市地面沉降特征

利用西安市地下水位监测资料,基于水文地质三维结构模型,在不考虑粘土层滞后压缩变形的理想情况下,采用压密方程计算获得西安市抽取地下水可引起的理论地面沉降量及沉降分布特征,结果表明:计算所得沉降显著区位于西安市西南部的高新区及东南部的曲江新区,沉降量呈由北向南递增的特征,与InSAR监测结果整体趋势具有较好的一致性;地面沉降分布特征受到活动地裂缝影响,沉降曲线呈近NE向偏转展布。研究结果可为沉降灾害预防研究提供宏观的参考信息。     

利用Sentinel-1A数据监测南京河西地区地面沉降

南京河西地区是受长江和秦淮河淤积演化而成的漫滩地,由于河西新城大规模开发建设和地质条件的影响,地面沉降已成为该区域城市发展中不容忽视的问题。Sentinel-1数据是目前在轨运行的免费SAR数据,其具有较短的重访周期和较大的幅宽,为实现大范围长时序的地表形变监测提供了重要的数据源。利用短基线集干涉（SBAS-InSAR）技术对2015年4月至2018年4月覆盖南京河西地区的19景Sentinel-1A数据进行处理,获取了研究区2015—2018年间的地面沉降结果,并结合城市开发、人口分布等信息深入分析了地面沉降分布特征和成因。     

基于SBAS时序分析的大同地面沉降与地下水活动研究

大同盆地是汾渭盆地北端一个地面沉降较严重的区域,地下水开采是该区域地面沉降发生的一个重要原因。然而地下水活动与地面沉降在空间和时间的相关性却鲜有研究。为了掌握该地区地下水活动与地面沉降的内在联系,该文基于Envisat ASAR数据,利用短基线集(small baseline subset,SBAS)-In SAR技术对大同盆地地面沉降形变特征进行监测;同时利用地下水位监测数据,研究地面沉降中心与地下水位漏斗在空间和时间上的对应关系,定量分析2处地下水位波动与地表形变的关系。研究表明,地下水开采是大同盆地水源地地面沉降的主要原因,但并非所有的地下水位漏斗都存在地面沉降。该研究成果对指导该地区地下水开采及控制地面沉降有一定参考价值。     

Spatiotemporal evolution of land subsidence around a subway using InSAR time-series and the entropy method

The underground railway network of Beijing City, China, which is an important urban infrastructure, has burgeoned with the expansion of the city. However, the influence of subway construction and operation on local subsidence has received minimal attention. By analyzing the Radarsat-2 synthetic aperture radar satellite data, and using persistent scatterer interferometry, we revealed the land subsidence characteristics along the Beijing Subway Line 6. In the context of land subsidence, the expectation (Ex) reflects the overall level of local land subsidence while the entropy (En) reflects the degree of nonuniformity of local land subsidence in time and space. By comparing the changes in Ex and En, we estimated the spatial range of the influence of the subway on local land subsidence. The influenced area was mainly located between 60 m north of the subway line and 80 m south of the subway line. Land subsidence was most strongly altered during subway construction. During operation of the subway, the deformation rates along the subway increased slightly in the first two years and were then stabilized.     

宁波地面沉降的短基线集监测与分析

针对传统地面沉降监测手段精度高,但监测周期长、空间分辨率低、人力物力耗费大等问题,该文基于短基线集时序分析技术提取了宁波地区的地表形变信息。首先根据短基线集技术监测结果分析了宁波地区地面沉降分布特征,然后对宁波东部新城的沉降进行了精细化分析,并给出了其沉降原因。结果表明:宁波地区地面沉降整体呈现弱发育特征,部分地区存在轻微地面隆起现象,东部新城地面沉降呈现中度发育特征,并存在不均匀沉降现象,快速的城市化建设是东部新城地面沉降的主要原因。     

利用双极化Sentinel-1数据监测城市地面沉降——以上海市为例

在遥感卫星成像中,极化是非常重要的概念。不同极化数据包含的地面信息不同,其应用价值也不同。针对VV、VH极化数据在城市地面沉降监测中的应用,本文利用双极化Sentinel-1数据监测上海市城区地面沉降,分析两种监测结果产生差异的原因,并与水准数据进行对比验证。结果表明,VV极化数据对研究区的监测整体性优于VH极化数据;干涉对相干性质量与有效像素数数量均高于VH极化数据;监测结果与水准数据的偏差小于VH极化数据。