基于Sentinel-1A的南昌市时间序列InSAR地面沉降监测

本文基于2016-01~2018-07的Sentinel-1A数据,采用PS-InSAR和SBAS-InSAR时序处理方法获取南昌市主城区地面形变信息,对比2种监测结果,分析产生不均匀地面形变的原因。结果表明,2种时序技术的监测结果相关性较高,南昌市主城区的形变趋势为西北抬升、东南下沉。形变区空间分布存在梅岭抬升区、南昌西火车站沉降区、赣江东岸沉降区、邓家埠沉降区和南钢沉降区,主要受地质构造、含水层介质、地下水开采和城市建设等因素影响。     

基于升降轨Sentinel-1A SBAS InSAR的西南山区滑坡隐患早期识别研究

以贵州省水城县为研究区,使用SBAS InSAR分别对2018-07~2019-07鸡场镇滑坡发生前31期升轨和30期降轨Sentinel-1A数据进行处理,提取地表形变场。结果表明：1）鸡场镇滑坡发生前SBAS InSAR形变场并未出现明显形变,已超出12 d重访周期SAR的形变监测能力;2）研究区存在5个明显形变区,推断与斜坡失稳、地下/露天采矿和矿物加工的抽排水有关;3）升降轨数据的SBAS InSAR形变场相互补充、验证,可显著提升卫星雷达对山区滑坡隐患早期识别和形变监测能力。研究方法可为贵州省以及中国西南山区滑坡隐患调查与早期识别提供技术参考。     

基于PS-InSAR和SBAS技术监测南京市地面沉降

利用覆盖南京地区的23幅Sentinel-1A影像,分别采用PS-InSAR技术和SBAS技术进行数据处理,获得了两组研究区域的地表沉降信息,并对两组结果进行交叉验证分析。结果表明,两种方法获取的结果无论是在沉降范围还是在形变量级上,都具有高度的一致性;研究区域在2015-04～2017-01期间存在地面沉降问题,且最大的沉降速率达到-30 mm/a。     

Sentinel-1 TOPS影像干涉处理与形变监测

Sentinel-1A IW模式可获取250 km宽的SAR影像,且噪声小、重访周期短。然而Sentinel-1A的TOPS成像方式造成SAR影像方位向多普勒频率变化较大,干涉数据处理对影像配准要求极高。提出基于DEM和精密轨道的TOPS影像高精度配准和拼接方法,实现TOPS影像干涉变形监测的数据处理,并利用升降轨TOPS影像数据获取门源地震雷达视线向一致的同震变形,证实本文数据处理方法的正确性。     

采用时序InSAR技术监测北京地铁网络沿线地面沉降

随着北京轨道交通的日益完善,地铁成为人们日常出行的重要交通工具,监测和治理地铁工程沿线地面沉降成为保障线性工程正常运营的一项重要基础性工作。本文基于55景覆盖北京地区的3 m高分辨率TerraSAR-X数据,采用时序InSAR分析技术获取2010年4月至2016年12月地铁网络沿线的地面沉降形变信息,系统分析了北京地铁网络沿线地面沉降时空演变规律。同时,结合Peck公式将InSAR监测结果进行建模,以7号线磁器口-广渠门内站区段为例,估算地面沉降槽的空间发展特征。研究发现：北京市地铁线路沿线表现出不同程度的形变,形变严重的路段主要集中在东部及东北部区域,最大沉降速率超过了100 mm/a;相对于其他线路,4号、10线整体情况比较稳定,14号、亦庄线次之,6号、7号线不均匀沉降最为严重;此外,地铁在不同建设时期路段表现出不同的形变特征,施工期路段较运营期沉降严重;7号线磁器口与广渠门内站间沉降槽的宽度和最大值沉降值在2010-2016年呈现增加趋势,沉降槽最大宽度约达180 m。     

采用升降轨Sentinel-1数据监测北京城市副中心地面沉降

通州区作为北京城市副中心,地面沉降对其城市建设和发展会产生潜在的影响.采用2019年1月至2020年2月升、降轨Sentinel-1数据,基于SBAS-InSAR技术提取通州区高精度地表形变信息,运用GIS空间分析方法,结合地下水和土地利用类型数据,综合分析通州区地面不均匀沉降的原因.结果表明:升、降轨SAR数据获取的...     

利用SBAS-InSAR技术监测菏泽市地面沉降

采用SBAS-InSAR技术对菏泽市65景Sentinel-1A SAR数据进行处理,获取菏泽市2017-05-20~2021-05-23的沉降结果,并结合地下煤矿工作面的开采对各成像时期的地面沉降情况进行精细化分析,最后利用实际水准数据对SBAS-InSAR监测结果进行精度验证。结果表明,研究时段内,菏泽市地面沉降不断加速,郓城地区沉降较为严重,最大年平均沉降速率达-311 mm/a,最大累积沉降量达-1 269 mm。SBAS-InSAR监测到的沉降位置和沉降变化趋势与水准测量结果相符,但在沉降严重区域,SBAS-InSAR监测到的沉降量与实际水准测量结果有一定差异。     

利用Sentinel-1A数据监测抚顺市地表形变

针对抚顺市大范围地表形变问题,利用短基线集InSAR技术和覆盖研究区的17景降轨Sentinel-1A影像,提取抚顺市2015~2016年地表形变信息,结合信息熵分析地表不均匀形变现状,并提取典型形变区在东西向和南北向的时序剖面结果,最后利用已有文献验证该结果的可靠性。研究表明：1）2015-06~2016-06形变中心主要分布在东露天矿、西露天矿、塔峪、南花园、新屯地区;2）抚顺市的榆林街道和站前街道形变信息熵均大于1.0,地表不均匀形变极为严重,后期需重点监测;3）西露天矿北帮最大沉降量约为78 mm,东露天矿自西至东存在4个局部沉降漏斗,最大沉降量约为250 mm,塔峪北沉降区最大沉降量约为55 mm。     

基于InSAR技术的东营市地面沉降监测及多诱发因素分析

基于2019年Sentinel-1的28景降轨InSAR数据,监测东营市年均沉降速率,分析并相互验证处于不同季节的两个干涉对及各形变中心的时序变化情况.结果表明,东营市存在5个大范围的沉降区域,均位于东营市沿海区域,最大沉降速率约为300 mm/a,沉降特征因地下水抽取、石油开采与卤水开发等地下流体开采类型不同而具有明...     

南水北调中线区域地面沉降SBAS-InSAR监测研究

基于1 009景Sentinel-1A影像,利用SBAS-InSAR技术对南水北调中线区域地面沉降进行长时间序列监测。结果显示,整个中线沿线地面沉降主要分布于河北省东南部,最大形变速率为-139 mm/a,由于与渠道间有一定距离,因此对输水影响较小。北京市的最大形变速率为-133 mm/a,天津市西南部最大形变速率为-81 mm/a,但天津支线经过了2个沉降区,应当引起相关部门的重视。本文重点分析了南水进京后北京市地面沉降的时序形变特征,结合相关资料分析得知,南水北调工程有效补充了北京地区地下水储量,显著遏制了北京市地面沉降的发展态势。     

利用高分辨率TerraSAR-X数据监测武汉地区2013～2015年地面沉降

利用27景TerraSAR-X数据进行时序InSAR分析,获取武汉城区2013~2015年地面沉降监测结果,并结合地质、水文及实地踏勘资料进行沉降成因分析。结果表明,武汉城区地面沉降主要分布在汉口后湖、青山区工业路及光谷广场附近区域,最大沉降速率达78.1 mm/a;软土地基上大规模的城市建设引起的地下水位下降和荷载增加是造成沉降的主要原因。另外发现,长江沿岸地表形变与长江水位变化密切相关,初步推测与长江水位对两岸承压水的动态影响有关。     

基于Sentinel-1数据的鲜水河断裂带震间形变监测

基于Sentinel-1卫星数据,利用InSAR技术获取鲜水河断裂带2015~2018年的震间形变速率场。研究表明,InSAR结果的可靠性较高,且与GPS监测结果具有很好的一致性。形变速率场显示,鲜水河断裂具有明显的左旋走滑运动特性,断层滑动速率约为7~11 mm/a,自北向南存在递减趋势,且在2014-11 M6.3康定地震附近,由于受到震后余滑影响,滑动速率达到15 mm/a。     

基于Sentinel-1数据的银川盆地现今地壳形变研究

基于InSAR技术,利用Sentinel-1数据获取银川盆地及周边地区2015~2019年高空间分辨率地壳形变速率场。结果显示,银川盆地整体呈下沉趋势,贺兰山东麓断裂及黄河断裂两条主控断裂两侧存在较明显的差异性运动,芦花台隐伏断裂和银川隐伏断裂活动不明显。对一般倾角断层的震间地表形变曲线拟合公式进行改进,实现了基于单一轨道InSAR观测值同时反演断层倾角、走滑速率、倾滑速率以及闭锁深度。将算法应用于灵武断裂的活动状态及闭锁深度反演,得到断裂走滑速率约为303 mm/a,正断倾滑速率约为027 mm/a,闭锁深度约为6.8 km,倾角约为54.7°。此外,InSAR监测发现,石嘴山市和银川市东部存在局部巨幅形变,通过InSAR时序分析及现场调查认为,形变可能由人类活动引起。     

基于InSAR技术的江苏水闸垂直位移监测方法可行性探讨

利用Sentinel-1雷达卫星影像,探讨InSAR技术作为水闸垂直位移变形监测辅助手段的可行性.结果 表明,InSAR技术与水准测量相比,两种方法得到的水闸垂直位移变化趋势基本一致;InSAR测量结果具有可信性,后续可进一步推广应用.     

基于面向对象方法的Sentinel-1A SAR在洪水监测 中的应用

开展Sentinel-1A SAR数据在洪水淹没范围提取和水体变化监测方面的应用研究,对科学有效地管理洪涝灾害有重要意义。合成孔径雷达以其不受天气影响、能穿透云层、覆盖面积广等特点成为灾害监测的重要数据来源。面向对象的方法能有效解决影像的椒盐现象被广泛运用于信息提取研究。本文基于Sentinel-1A SAR数据,利用面向对象的方法构建洪水淹没范围提取流程,绘制灾前、灾中、灾后水体变化监测图,对比分析基于传统像元的提取方法,实现对广西临桂会仙岩溶湿地区域不同时期洪水动态监测。研究表明,Sentinel-1A SAR数据在洪水监测领域有巨大的应用潜力,相较于传统基于像元的方法,面向对象的方法能有效抑制杂斑生成,提高空间信息的利用效率,具有更好的提取精度。