D-InSAR技术在地表变形监测中的应用

详细阐述了以三轨法为例来推导D-InSAR技术提取地表形变的基本原理。通过算例分析,验证了D-InSAR技术提取地表形变法在地表形变监测的实用性。并将这方法所得数据值与常规水准测量值作比较,得出了一些结论。     

D-InSAR的黄土高原矿区地表形变监测

D-InSAR技术已在数字高程建模、地表微小变形、地壳形变等方面显示出广阔前景,但其对黄土高原矿区复杂、剧烈、动态的地表形变监测能否有效,目前仍存在争议。针对此问题,该文以大同市南郊区采煤沉陷地为研究区域,利用两轨法D-InSAR技术,采用ALOS PALSAR数据获取了研究区域2008年1月1日至2月16日间的沉陷面积和最大沉降值。然后以晋华宫矿某工作面为例,利用开采沉陷预计方法进行验证,预计结果显示该工作面的最大沉陷值与D-InSAR测量值相差达24.04mm,并分析差异主要来源于SAR数据、地形、预计参数选取的限制。实验结果表明,D-InSAR技术能够比较准确且有效地监测黄土高原矿区地表形变。     

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CR-InSAR的煤矿区地表沉陷监测研究

以西山煤电古交矿区为研究区域,采用常规D-InSAR技术对矿区地表进行试验研究。选取干涉质量较好的影像数据,分别运用二轨法和三轨法进行处理,将处理结果与实测的GPS测量数据进行对比分析。常规D-InSAR技术能够监测微小地表沉陷,但在低相干区域不能获得准确形变量,基于此,提出了采用CRInSAR技术来监测煤矿区地表沉陷。结合该矿区收集到的TerraSAR-X影像数据,开展CRInSAR技术监测煤矿地表沉陷的应用实验,得到与实测GPS测量数据非常相似的观测结果,验证了CRInSAR技术监测煤矿区地表沉陷的可靠性和优越性。     

影响三轨法D-InSAR形变测量的相位测量误差定量分析

从三轨法D-InSAR基本原理和数据处理流程出发,分析讨论了相位测量误差对三轨法D-InSAR形变测量精度的影响,详细给出了相位测量误差对三轨法形变测量影响的定量关系式。从定量分析中可以看出,基线比是造成相位测量误差对三轨法形变测量精度影响的一个关键因素,同时,卫星视角也是影响三轨法形变测量的一个比较重要的因素。     

时间相邻-四轨法的D-InSAR矿区沉陷监测研究

针对由矿区煤炭开采引起的地表沉陷通常具有较大的形变梯度,而地表形变梯度超过干涉相位的临界梯度在干涉时会产生失相干,从而不能很好地解算出地表形变值的问题。该文尝试采用基于"时间相邻-四轨法"的D-InSAR技术方案对山西大同矿区某矿进行分阶段监测,即将矿区沉陷大形变基于时间分解为数幅小形变,通过降低地表沉降形变量来提高影像干涉效果,同时可以将时间基线过长导致的失相干最小化。为了更有效地验证监测方案的可行性,该文结合矿区观测站水准测量成果与观测站实际布设情况对监测数据采用高斯矩阵进行加权平均,将观测站单点形变量转化为所处像元对应地表区域的近似平均形变量,减小了个别观测站不能代表周围地表区域整体形变趋势的误差。通过对观测站加权后的形变数据与D-InSAR处理结果对比分析,证明此方案在矿区地表沉陷监测是可行的。     

融合三次样条插值的D-InSAR沉陷变形监测技术

传统煤矿开采沉陷形变监测只能获得离散监测点的地表形变量,无法获取沉陷区整体的形变趋势,而D-InSAR技术能够获取整体地表形变信息,但D-InSAR技术需要大量遥感影像数据,否则导致时间失相干性而无法获得连续的形变量。本文针对D-InSAR影像数据解译过程中影像数据较少的问题,首先利用D-InSAR技术对淮北矿业集团袁店二矿7225、7226工作面进行了监测分析,获取了几个时间段内整体的下沉形变场;然后提出了采用三次样条插值与D-InSAR技术相结合的开采沉陷监测方法,基于D-InSAR影像上监测点监测值,利用三次样条插值建立了内插反演函数,在已建立函数的基础上得出了其他雷达卫星重访周期内的下沉值;最后将内插反演下沉值与实测水准数据进行了对比分析。结果表明：D-InSAR监测结果能够有效地反映开采沉陷的影响范围,能够较为准确地提取区域地表的形变信息;结合三次样条插值的D-InSAR技术监测结果最大误差和最大相对误差分别为31.5mm和17%,该方法能有效地解决D-InSAR影像数据缺少的问题。     

九寨沟Ms7.0级地震三维同震形变场提取

针对D-InSAR地震形变监测中存在LOS(line of sight)视线向模糊的问题,该文构建了一种融合升降轨不同视线向干涉测量数据获取三维同震形变场的方法。以2017年九寨沟M_S7.0级地震为例,基于研究区的Sentine1_1A数据和SRTM(1″)DEM数据,采用二轨差分的D-InSAR技术,融合升降轨LOS向以及自定义视线向的干涉测量数据进行联合解算,获取了研究区三维同震形变场,解决了单一轨道雷达LOS提取结果不能准确反映地表三维形变场的问题。实验表明,此次地震造成了震中附近一定范围地表的沉降和东南向的滑移,并通过震区形变剖面图和形变等值线图,分析了形变场的空间分布以及此次地震所造成地表断裂的位置,认为此次地震与塔藏断裂、虎牙断裂存在关联性,其运动形式为主动盘逆冲的走滑型地震。     

基于D-InSAR的唐山矿区地表形变监测研究

针对传统的监测方法都是基于点位监测,耗时耗力且难以大面积监测,本文以唐山某矿1326工作面为研究区域,利用二轨法D-InSAR的方法,采用两景Sentine1-1A数据对该工作面进行监测与分析,将所求取的监测结果分别与水准测量数据、利用开采深陷预计方法所预计出的该工作面以及受到开采影响的周边建筑物的下沉值进行对比验证。实验结果表明,D-InSAR监测值与开采沉陷预计的值结果较为一致,能够较为精确有效地监测矿区地表形变以及开采范围内的建筑物沉降。     

融合D-InSAR与GIS技术的矿区开采沉陷形变监测及预测方法

针对合成孔径雷达差分干涉测量（D-InSAR）技术能监测大范围地表形变信息,但单一的D-InSAR技术不能精确分析沉降分布的范围和位置的问题,本文以淮北袁店二矿为例,首先选择2015年4—5月2景C波段Radarsat-2和7—12月6景Sentinel-1卫星影像数据作为干涉影像数据构成6个干涉影像对,通过二轨法对其进行差分干涉处理和相位解缠提取干涉形变图;然后将D-InSAR差分干涉图与开采平面、开采计划图导入ArcGIS进行叠加,分析矿区开采沉陷区域的空间动态分布位置并进行定量分析;最后采用灰色理论模型进行预测。结果表明：D-InSAR叠加分析图能反映出在煤炭开采过程中沉降区域位置和分布范围;D-InSAR预测值与实测值最大相对误差和方差比分别为11.5%和0.097。     

基于单视线向D-InSAR技术的倾斜煤层开采地表沉陷监测方法

基于合成孔径雷达差分干涉测量（differential interferometric synthetic aperture radar,D-InSAR）技术的开采沉陷监测理论和方法是矿山变形监测领域研究的热点,当前已有学者融合单视线向D-InSAR技术和开采沉陷规律成功构建了开采沉陷三维监测模型,然而由于该模型仅融合了水平煤层开采地表沉陷规律,其并不适用于倾斜煤层开采地表沉陷监测。针对上述问题,根据D-InSAR监测的视线向变形与三维变形的关系,融合倾斜煤层开采地表沉陷规律,提出了基于单视线向D-InSAR技术的倾斜煤层开采地表沉陷监测方法。模拟实验表明,所提出的方法下沉监测相对误差绝对值小于9.53%,平均为1.31%,南北方向和东西方向水平移动监测相对误差绝对值小于9.78%,平均为3.71%,满足开采沉陷监测精度要求。并利用该方法成功监测了中国山东省兖州矿区南屯煤矿9310工作面在2012-01-27—2012-02-07期间开采引起的地表移动与变形。     

融合单视线D-InSAR和BK模型的煤矿地表三维变形动态监测方法

合成孔径雷达差分干涉测量（differential interferometric synthetic aperture radar, D-InSAR）在获取地表形变的过程中有其特有的监测手段,针对D-InSAR矿区地表三维变形监测的难点,首先,顾及D-InSAR难以获取快速大梯度变形的特性,选取边界拟合度较好的Boltzmann函数模型,结合Knothe时间函数,构建一种BK(Boltzmann-Knothe)模型;然后,由于D-InSAR仅能获取地表沿视线向（line of sight, LOS）的短时段一维变形量,依据地表三维移动变形和LOS向变形的投影关系,结合目标区域地质采矿条件,构建适应短时段单视线向变形的适应度函数;最后,引入烟花算法（fireworks algorithm, FWA）,提出了融合单视线D-InSAR和BK模型的煤矿地表三维变形动态监测方法。模拟实验表明,所提方法能够可靠准确地反演出全部开采沉陷动态预计参数,求参相对误差为0.11%～7.51%;在大变形区域,该方法监测的下沉和水平移动与真实值一致。抗差求参实验结果表明,在观测误差或模型参数误差的影响下,该...     

利用D—InSAR二轨法监测徐州大屯中心区地表形变

合成孔径雷达差分技术（D－hnSAR）是获取大范围地表形变的一种新方法。首先介绍了D—InSAR二轨法提取地表形变的基本原理,然后以徐州大屯中心区为实验区域,荻取了徐州大屯中心区2007年到2009年地面沉降结果,并与水准测量获取的沉降结果进行了比较。结果表明,2007年到2009年大屯中心区平均沉降量为3mm,年平均...     

Sentinel-1A数据的四川宜宾Ms6.0同震形变分析

为了获取2019年6月17日发生的四川宜宾Ms6.0地震引起的地表形变情况,该文利用欧空局宽幅模式的高分辨率新型Sentinel-1A卫星获取了此次地震的第一对同震干涉像对数据,使用D-InSAR技术获取宜宾市长宁县地区的同震形变场。结果显示,本次地震在震中西北方向分别形成了1个明显的沉降区和抬升区,在雷达视线方向上的最大沉降量为7.9 cm,最大抬升量为8.1 cm。通过与同一时间内的GPS高程测量形变量相比,D-InSAR解算的地表形变量与GPS监测点形变量基本一致,均不超过3 mm,表明了本文的D-InSAR形变解算结果的可靠性,体现了新型Sentinel-1A雷达卫星在地震形变监测领域有着很高的应用价值和潜力。     

IPTA监测圣佩德罗湾港口地表时序沉降

常规D-InSAR技术已成功应用于由于火山、地震等引起的地表形变监测,然而受时间失相干和大气延迟等影响,该技术监测地表沉降形变的精度只能达厘米级。本文以美国圣佩德罗湾港口为研究对象,采用干涉点目标分析(IPTA)技术,选用二维线性相位模型对时序差分干涉相位图迭代回归分析,逐次去除大气延迟、DEM误差以及噪声等的影响,最终提取出准确可靠的形变序列相位信息。结果证明IPTA技术对长期微小的地壳累积形变探测具有广阔的应用前景,而且IPTA技术在实现效率和数据存储方面都优于常规的PS-InSAR。     

利用Sentinel-1A数据监测地表形变案例分析

雷达卫星结合InSAR技术已广泛应用于高精度地表形变监测领域。本文选取2017年九寨沟地震为研究案例,利用Sentinel-1A地震前后的单视复数影像,基于D-InSAR技术获取该次地震的同震形变场。结果显示：震中西北侧表现出相对均匀的下沉现象,沉降漏斗区雷达视线向最大沉降量达25.1 cm;东南侧呈现不均匀抬升状态,地表破碎较为明显,最大抬升量为11.6 cm。研究表明基于Sentinel-1A数据的D-InSAR技术可以为地震形变场的定量分析提供一种快速有效的手段,为阐释地震发震机理及评估受灾情况提供必要的数据支撑,具有广阔的应用前景。     

Method for determining weight matrix for resolving three-dimensional surface deformation using Multi-LOS D-InSAR technology

Three-dimensional surface deformation is resolved using deformations obtained from multiple line of sight differential interferometry synthetic aperture radar (multi-LOS D-InSAR). However, the random model is susceptible to both accidental errors (such as errors due to noises) and system errors (such as orbital errors and topographic errors). To solve this problem, we present a weight-determining method based on high-precision global positioning system (GPS) observations. Specifically, the precision of multi-LOS D-InSAR deformation observations is evaluated based on high-precision GPS deformation observations from the same period. Then, by considering the influence of system errors and accidental errors on the deformation of a pixel observed by multi-LOS D-InSAR, a combined fitting model associated with the positions and elevations of a pixel is built. Finally, the precision of deformations from multi-LOS D-InSAR is evaluated pixel-by-pixel by using the built model. As a result, the weights of observations in the model for resolving three-dimensional surface deformation using multi-LOS D-InSAR can be determined. We verify the feasibility and precision of the weight-determining method through a simulation experiment and a real data experiment, respectively. The verification results show that the proposed weight-determining method based on high-precision GPS observations provides higher reliability for the resolved three-dimensional surface deformation.