基于SBAS技术的深圳市地表形变监测

星载合成孔径雷达干涉测量技术全天时、全天候条件工作,可大面积、高精度获取地表形变信息,从而为地表形变影响的风险评估提供理论支持。小基线集技术是新近发展起来的用于监测地表形变的新技术,具有监测范围广、精度高等特点。采用28景TerraSAR数据(2013-03—2015-11)进行时间序列处理,提取深圳市主城区的时间系列地表沉降结果。结果表明,大部分地区累计下沉量在-10~10mm之间,部分地区年均下沉量大于-50mm。利用时间序列分析方法找到下沉现象明显的几个区域并进行位移分析,实测数据证实SBAS技术具备监测地表微小形变的能力,可在未来城市形变监测及灾害风险评估中起到关键作用。     

基于SBAS技术的输电线路地表形变监测

地质灾害对输电杆塔和电网系统运行带来安全隐患,人工巡查无法及时发现地表缓慢形变导致的杆塔形变,且巡查效率低,成本高.为解决地质形变给输电线路带来的威胁,需监测输电线路沿线的地表形变.基于Senti-nel-1A卫星数据,以SBAS-InSAR为技术手段,对RT甲、乙线和YF直流线沿线实现周期性、低成本和高精度的形变监测...     

基于SBAS技术的九寨沟震后地表形变监测

2017-08-08九寨沟Ms7.0地震给当地人民和生态环境带来了巨大的损失,灾后重建成为当地的一项重要任务。文中选取九寨沟地震区震后2017-08-14—2018-07-01的Sentinel-1A数据作为SAR影像,采用小基线集技术监测该地区时间序列形变。研究结果基本查明该区域的整体形变情况,并从中找到下沉较为明显和形变规律异常的区域,为震区灾后重建、地表形变监测和地质灾害预防提供理论和数据支持。     

利用SBAS技术监测洛杉矶地区地表形变

以InSAR技术为基础发展起来的小基线集法(SBAS)有效克服时空去相干和大气效应的影响,可长时间、高精度监测地表形变。文中以美国南加州洛杉矶地区为研究区域,利用34景ENVISAT雷达影像开展地面沉降监测,并通过时间序列分析的方法获取2003年9月到2009年8月时间段内高精度地表形变结果。研究发现多处由于地下水过度开采引起的地表形变明显的区域,该成果与同时段内数据资料比较,吻合较好。因此,该技术可广泛应用于城市地表形变监测,为相关部门决策提供科学可靠的数据参考。     

基于SBAS技术的地表形变自动识别与监测分析

合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术因全天时、全天候、不受云雾影响,广泛用于地表形变监测,如何快速获取大范围内形变区域的分布情况亟须解决的问题,为此利用短基线集（SBAS）技术处理了143期Sentinel-1A数据,对山西省沁水县进行了地表形变监测,利用热点分析方法自动提取变形区域,并对提取出来的重点区域进行长时间的监测分析。研究结果表明,在沁水县共识别出15处地面塌陷区和1处滑坡。通过对两处典型区域进行时序形变监测,发现塌陷区域目前仍然处于持续变形中,且形变量级较大,最大累积形变量达到了-205.2 mm,验证了利用热点分析进行大范围结果识别监测的可靠性,研究成果可为该区域研究和矿区塌陷灾害防治提供支撑。     

SBAS技术在迪庆藏族自治州北部地表形变监测中的应用

迪庆藏族自治州位于云南省西北部,随着近年来的自然环境演变和人类活动发展,以及迪庆州北部地质土壤岩层不稳定,青藏高原伸延部分南北纵向排列的横断山脉周围地表形变时而发生,进而导致了崩塌、碎石和泥石流等地质灾害.文中通过SBAS监测技术对迪庆州北部大面积区域进行地表形变监测,监测周期覆盖2018年1月12日至2020年2月1...     

基于SBAS技术的川藏铁路折多山地区地表形变监测与分析

相比传统的地表形变监测,InSAR技术能够全天时、全天候、大范围地获取地表形变信息。SBAS短基线集作为一种新技术,能有效解决时空去相干、大气延迟等影响,获得高精度的地表形变信息。文章利用SBAS技术对川藏铁路折多山地区27景Sentinel-1A数据进行地表形变监测,得到该地区在2017-03—2018-12时间序列形变监测结果。通过分析该地区整体形变情况,圈定3个明显形变的范围,在其中一个形变范围内,发现3个疑似滑移区域,其最大形变量达到-92.3 mm/a。最后结合Google Earth光学影像,验证并分析这3个疑似滑移区域成因。     

结合PS特征点的SBAS地表形变监测

针对SARscape SBAS技术存在人工选取地面控制点影响监测结果的问题,本文提出了一种结合PS特征点的SBAS地表形变监测方法。通过设置PS技术中的振幅离差指数与相干性阈值,提取PS监测结果中的特征点作为地面控制点进行轨道精炼与形变反演。以2017年3月至2018年12月覆盖南昌地区的Sentinel-1影像为数据源,进行了地表形变监测与验证。结果表明：①该方法与PS方法监测结果均显示南昌市城区在监测时段内整体呈小幅度上升趋势,年平均沉降速率相关性达到了0.959,具有高度一致性。②将该方法、PS方法、人工选取地面控制点的SBAS方法的监测结果与水准数据进行对比,该方法与水准数据的误差不超过3.5 mm,说明了该方法的有效性。     

基于SBAS技术的厦门市地表沉降监测

近年来,由于城市地表沉降带来的次生灾害后果十分严重,在长江三角洲和福建西南沿海,此类现象更为明显突出,给城市的健康可持续发展带来了很大的阻碍。合成孔径雷达遥感对地监测技术(InSAR)具有大范围成像和全天侯监测的特点,广泛应用于城市地表形变监测研究当中。小基线集技术(SBAS)作为一种基于D-InSAR技术改进发展起来的时序InSAR技术,在长时间维度上的监测精度更优,理论值可以达到毫米级别。研究利用SBAS技术,基于Sentinel-1A数据对福建省厦门市进行了地表形变监测。实验结果发现厦门市区下沉速率较快、下沉现象明显的小范围沉降区域,为地质灾害的预防及后续技术监测提供了不可多得的实时预警信息。     

基于SBAS的矿区形变监测研究

由于使用的SAR图像较少,缺乏多余观测,传统的DInSAR测得的形变可靠性较差.此外,受InSAR观测周期以及空间和时间基线的限制,多数情况下很难将离散的DInSAR观测连接起来,获得时间上连续的沉降场,从而揭示研究区域的沉降演化情况.运用小基线集(SBAS)技术,通过虚拟观测值的方法,对DInSAR获取的相位进行后处...     

利用小基线集技术(SBAS)监测泉州地区地表形变

差分干涉测量(DInSAR)技术可用于监测厘米级甚至毫米级的地表形变。文中选用2007—2011年期间19景日本ALOS1/PALSAR数据,采用短基线集技术(SBAS)获取了该地区的形变时间序列和平均沉降速率。研究结果表明:泉州东南部地区整体上呈抬升态势,上升速率为5mm/a左右,主要是受到亚欧板块和西太平洋板块互相挤压作用的结果;泉州东南部有多处出现地表沉降,沉降的结果与泉州市统计的地区地下水开采数据相当吻合,因此沉降主要与地下水过度开采相关。     

基于Sentinel-1影像和SBAS技术的昆明地区地表形变研究

利用2016年4月—2017年3月间获取的17景sentinel-1SAR数据(VV极化),采用短基线集技术(SBAS)获取昆明地区地表形变信息,并对重点沉降区域沉降的时序特征及成因进行分析。结果表明:①昆明地面沉降在空间分布上呈现明显不均匀性,且沉降分布区域有所扩张;②昆明老城中心区、王家营至呈贡大学城一带等地区保持相对平稳;③老城区南部、东部和西部等多个沉降区相连,形成横跨昆明盆地的一条滇池近岸半弧形沉降带;④研究区域内最大沉降速率位于小板桥-义路村-广卫村一带,最大沉降速率为-52mm/a。     

粤港澳大湾区红树林长时间序列遥感监测

随着遥感数据量的爆发式增长,对变化过程分析的精细化要求与本地算力不足之间的矛盾日益突出。GEE（Google Earth Engine）地理云平台的出现,解决了用户算力紧张的行业痛点。本文以粤港澳大湾区为研究区,在GEE的支持下,构建1987年—2020年年度湿地分类数据集,分析大湾区红树林的时间阶段性特征和空间扩张过程,结合连续长历时分析对变化时间点的准确识别,揭示了保护区设立与滩涂造林等工程在红树林保护与修复中的积极成效。主要结论有：（1）截止到2020年,大湾区共有红树林2174 ha,81%的红树林集中在深圳湾、淇澳岛和镇海湾;（2）大湾区的红树林经历了由平稳发展（1987年—2003年）到快速增长（2003年—2020年）的变化过程,其主要增量来源于镇海湾（40%）和淇澳岛（28%）;（3）淇澳岛和镇海湾的红树林仍处于快速增长期,但淇澳岛增速最快,从2002年至今面积翻了30倍,深圳湾则在早期的快速增长（1987年—2009年）后进入平稳期（2009年—2020年）;（4）由于保护区设立时间较早,深圳湾成为大湾区唯一一个形成稳定核心区的红树林分布区,镇海湾虽然拥有最大的红树林面积,但林道狭窄,景观破碎,生态系统反而更加脆弱;（5）设立自然保护区和滩涂造林都对红树林面积增长起到了积极作用。本研究为大湾区海岸带湿地生态系统保护与修复提供科学的证据支持,对沿海生态屏障建设具有一定的指导作用。     

基于SBAS时序分析方法的断裂带形变监测

以海原断裂带为研究区,开展了基于2015年3月~2016年7月的20景哨兵一号(Sentinel-1)数据和SBAS-InSAR技术的时序断裂带形变监测。结果表明,研究区形变累积量集中在-10~+5mm,海原县第一中学附近存在明显沉降漏斗,其沉降累积量达28mm;海原断裂带南北两盘相对形变速率约为6mm/a,运动性质为左旋走滑,与GPS和地质学研究结果基本一致。     

利用Sentinel-1 SAR数据及SBAS技术的大区域地表形变监测

雷达干涉测量技术为地面沉降高精度快速准确监测提供了新的手段。对于数万平方千米的大范围地面沉降,要求测量手段不仅具备高精度,还要具备大范围同步测量的能力。为解决这一问题,本文提出了利用Sentinel-1数据结合SBAS技术的监测方法,首先对黄河三角洲区域进行形变监测,然后利用CORS数据进行验证,最后对地面沉降的时空分布情况进行分析。该研究证明了采用该方法对大区域形变监测的适用性,为该区域沉降预防和治理提供了重要依据。     

基于小基线集技术的城市精细化地表形变监测

近年来,城市化建设的不断进步和城市人口的不断增加给城市的建设、规划和管理都带来不小的压力,城市居民生命财产安全的保障以及基础设施的建设成为影响城市发展面临的重大难题。文中研究利用InSAR技术全天时、全天候、范围广、不受天气影响等特点,对城市地表形变进行检测。同时,研究选取重庆市城区作为研究区域,Sentinel-1A数据作为SAR影像,采用SBAS技术提高监测精度,得到重庆市城区在2017年5月~2018年5月的时间序列形变。研究基本查明该区域的整体形变情况,并从实验结果中找到抬升和下沉明显的区域,为城市大范围的地表形变监测和城市精细化管理提供数据支持和理论基础。     

基于时序InSAR的即墨市区地表形变监测

地面沉降是一种对地面及地下基础设施造成安全隐患,对经济可持续发展和环境保护产生破坏影响的地质灾害现象.本文使用2017年5月至2018年5月16景Sentinel-1A卫星SAR影像,根据D-InSAR的初步形变监测结果将即墨城区内沉降明显的区域作为研究区,基于PS和SBAS两种时序InSAR方法对该区域进行地面沉降监...     

利用SBAS时序技术识别地热资源开采引起的地表形变

本文以地热资源丰富的雄安新区为研究对象,利用SBAS技术对2015年7月至2019年2月的42幅Sentinel-1区域卫星影像和2016年8月至2018年12月的10幅ALOS-2区域卫星影像进行处理,以此获取雄安新区的时间序列地表形变。研究结果表明,雄安新区整体地表沉降严重,且沉降区主要集中在雄县和容城县,其中雄县沉降最为严重,沉降中心累计沉降量超过330 mm,容城县沉降中心累计下沉量超过120 mm。结合地热井位置和地热开采历史,由时间序列分析表明,大量开采地热资源会引起地表沉降现象。     

基于GPS-InSAR集成技术地表形变的监测

应用GPS-InSAR集成技术进行地表形变监测是目前极具潜力的研究方向。本文分析了GPS和InSAR两种技术的特点和互补性,提出了GPS-InSAR集成技术数据融合的方案,并通过对国内外研究实例的分析,说明利用GPS-InSAR集成技术监测地表形变是可行的,并具有广阔地应用前景。     

基于SBAS-InSAR技术监测西安市地表形变特征

地面沉降是西安市最为严重的地质灾害之一。本文基于SBAS-InSAR技术处理了西安市2018—2021年36景Sentinel-1A影像,获取了西安市最新的地表形变特征,并分析其成因。研究表明：(1)2018—2021年西安市主要地表形变区域为鱼化寨地区、电子城地区、三爻-凤栖原地区、城墙南部区域;(2)鱼化寨及电子城地区已转为抬升趋势,城墙南部一直处于抬升阶段,三爻-凤栖原地区呈下沉趋势;(3)西安市地表形变主要受承压水开采及回灌的影响,地裂缝则显著影响了地表形变的分布及走向,建筑载荷也对地表形变有一定的影响。