PS-InSAR技术在长江堤防沉降监测中的应用

落实和推动长江治理与保护一直是长江水利工作的重大任务。沿江堤防工程作为保护沿江经济带发展的一道重要屏障,其形变监测是长江运营管理中重要的内容之一。InSAR作为一种新型、大尺度的监测手段,在水利工程隐患排查中具有巨大的推广价值。本文采用PS-InSAR技术和Sentinel-1A影像,提取了南京梅子洲及其周边江堤2020年4月—2022年1月的形变时空分布,并结合同期水准数据对其可靠性进行了验证。结果表明,长江侧堤防比夹江侧堤防形变更加明显。其中,靠近潜州处堤段形变速率可达-20 mm/a。总体而言,梅子洲江堤呈现出一致性的沉降形变,差异性形变不显著,堤防整体发生了轻微沉降;PS-InSAR观测的形变时空分布与水准数据具有较高的一致性,该技术适用于长江堤防沉降变化监测,且能为大尺度的长江堤防风险排查与早期隐患识别提供一种可行的技术手段。     

基于PS-InSAR的深圳市地表形变监测研究

地面沉降具有区域性、累加性和不可逆性,会造成城市地面标高损失、城市内涝、建筑物受损等问题,In-SAR技术具有全天候、覆盖范围广、空间分辨率高等优点,可以进行长期的地表形变监测。本文利用PS-InSAR方法,结合2017年4月至2019年12月22景Sentinel-1A SAR数据,利用SARscape软件监测分析深圳市宝安区、南山区和福田区的地表形变情况,并根据形变速率的时间趋势进行地表形变分类。结果表明,研究区的年均形变最小值为-26.5 mm/a,形变平均值为-0.20 mm/a,沉降的时序结果可总结为持续抬升、持续沉降与先升后降3种形变类型,其中持续沉降区面积占比30.24%,主要分布在南山区,结合土地利用探讨了沉降类型的主要成因。     

基于PS-InSAR方法的个旧市地表形变监测

基于2018-03-22-2019-01-16覆盖个旧市的23景Sentinel-1A卫星影像,利用PS-InSAR方法进行处理,获取了该地区的地表形变结果.结果表明,该地区的地表年均形变速率为-49.89～25.52 mm/a,锡矿开采区是地表沉降较严重的地区;个旧市城区的地质条件较稳定,形变量较小.     

基于PS-InSAR技术的珠海市地表形变监测与驱动力分析

基于63景Sentinel-1数据,采用PS-InSAR技术监测珠海市2018年10月—2020年11月地面沉降,利用GNSS地面同步观测数据进行精度评定,监测结果的均方根误差为4.58 mm,表明利用PS-InSAR监测研究区地面沉降具有较高的可靠性。分析珠海市地表形变的时空特征,结果表明,珠海市主体部分的平均形变速率在-55～15 mm/a,主要沉降区域分布在珠江水道周边的农垦区及沿海港口区域;主要交通线路为港珠澳大桥珠海连接线和广珠铁路珠海段,均存在年平均形变速率超过20 mm/a的明显形变异常区,需重点关注。结合地质条件、地下水开采情况对珠海市地表形变驱动力进行分析,结果表明,区域内地面沉降速率与软土层的厚度呈正相关,与地下水水位降深呈对数函数关系。     

基于IPTA技术的广州市2017—2020年地铁沿线沉降监测

干涉点目标分析技术(IPTA)是一种常用的地表形变监测技术,能够克服大气延迟、时空失相关的影响,获取高精度的监测数据。本文采用IPTA技术对覆盖广州市2017年5月至2020年5月期间的85景Sentinel-1A影像进行处理,获取了广州市的平均形变速率信息。同时,本文还分析了广州市及其地铁沿线形变的空间分布特点。结果显示：广州市地铁沿线的整体地表形变较为稳定,沉降主要集中在6号线沿线,最大的沉降漏斗位于柯木塱站,沉降速率达到了-39.5 mm/yr。结合实地考察结果,IPTA技术能够为大范围城市地铁沿线的沉降监测提供可靠的信息支撑。     

基于PS-InSAR技术的地表变形监测

近年来,将InSAR技术应用于地表监测成为研究的热点.为确定煤矿采空区历年地表沉降情况,采用PS-InSAR技术,利用历史存档降轨数据,提取研究区不同时期地表变形速率图.结果表明,PS-InSAR技术能够获得采空区地表毫米级变形监测结果.     

佛山地铁沿线时序InSAR形变时空特征分析

佛山作为中国珠三角地区经济和城市化高速发展的城市,由于其脆弱的地质水文条件,长期遭受地面沉降灾害的影响。同时,该区域地铁作为缓解城市交通压力的重要工具,其施工和运行所导致的地面沉降也影响了人们的生命财产安全。但目前针对佛山地区相关的系统研究不多,对地铁沿线的沉降规律认识不足。利用Sentinel-1数据监测了2015-06至2018-09间佛山市的形变信息,结果表明,佛山市地表形变呈零星分布,未出现大范围的沉降漏斗,形变速率为-20~5 mm/a,局部区域的沉降速率超过-30 mm/a。地面沉降主要与不稳定的地质结构、地下水抽取和局部区域工程施工有关。基于获得的形变结果,对佛山市地铁沿线的形变情况进行了研究,并对2018年佛山市地铁坍塌事故路段的沉降情况进行了详细分析,阐述了在空间分布上地铁沿线沉降差异的成因,并在时间上对地铁沿线的形变进行了模型参数反演。研究工作为今后当地政府开展地表形变普查、沉降灾害预警提供了参考,并为地铁正常运行与维护的安全监测提供了理论依据。     

基于地理国情的城市地表沉降监测PS-InSAR技术研究与应用

城市地表沉降是一种不可逆的极具危害性的地质灾害。为深入、系统的掌握城市地表沉降现状和发展趋势,北京市已开展相关研究和实践,并将地表沉降监测纳入城市常态化监测实施方案。基于地理国情常态化监测,采用PS-InSAR技术方法获取准确、详实的地表沉降监测数据,从而准确分析、归纳地表沉降发展规律,这些研究与应用对于北京市城市规划、建设、安全、运营和综合管理都具有重要意义,也可以为其他城市开展相关区域地表沉降监测提供参考借鉴。     

PS-InSAR技术对上海高架路的沉降监测与归因分析

上海市高架道路是上海市重大基础设施工程之一,跨越11个行政区,打通了城市交通脉络。为保证其安全运营和可持续发展,利用高分辨率永久散射体雷达干涉测量技术对高架路进行沉降监测,沉降结果与同期水准数据基本保持一致,最大误差不超过3 mm/a。进一步联合高架路的结构特性、运营车辆的动荷载情况、高架路施工进程,分析了提取的高架路沉降的空间分布情况以及时间演化行为。多因素的归因分析结果表明,上海市高架道路沉降格局与周边区域地面沉降密切相关,同时与高架道路自身荷载和运营车辆动荷载、高架道路建成时间有关。     

高分辨率PS-InSAR在轨道交通形变特征探测中的应用

为了确保城市轨道交通的安全运营和可持续发展,将高分辨率PS-InSAR技术引入城市轨道交通的形变监测领域。以上海为例,分析了城市轨道交通网络专题的形变特征。首先,利用26景TerraSAR-X影像在上海开展高分辨率PS-InSAR沉降精细测量,得到轨道交通网络整体的沉降格局;然后,针对不同建成时期和建设形式的路段,分类探讨其形变特性及原因;最后,进行测量结果的精度验证。分析结果表明,快速的城市化发展建设已成为上海轨道交通沿线主要的沉降原因;不同建成时期和建设形式的路段表现出不同的形变特征,早期建设路段比晚期建设路段更稳定,高架路段比地下路段沉降速率更小;PS-InSAR与水准数据保持很好的一致性。证实了高分辨率PS-InSAR技术在城市轨道交通形变监测、管理维护和预警方面具有一定的可行性,可以为城市公共交通的规划和建设提供决策支持。通形变监测、管理维护和预警方面具有一定的可行性,可以为城市公共交通的规划和建设提供决策支持。     

基于PS-InSAR和SBAS-InSAR技术的北京地区地面沉降对比分析

为了弥补传统D-InSAR技术的不足,本文应用PS-InSAR、SBAS-InSAR技术对北京地区的29景SAR图像进行时序分析,得到研究区的沉降信息,并对比分析了两种技术所获得的结果。结果表明,PS与SBAS所得到的结果具有很高的一致性,且与北京市地面沉降的监测结果相符。因此,研究利用InSAR技术监测地面沉降具有很高的研究价值。     

基于PS-InSAR技术的地表沉降分析

由于传统测量手段对于地表沉降监测不足,PS-InSAR技术具有高空间分辨率和一定程度能克服时间、空间以及大气的影响等优势,因而逐渐成为一种大范围地表沉降监测的主要方法。本文利用PS-InSAR技术,通过SARscape软件对收集到的34幅覆盖日本千叶市地区的ENVISAT ASAR遥感影像进行沉降监测实验。实验结果表明:日本千叶市地区最大累计沉降量为58.965 mm,主要集中在城市地区,并且该地区的沉降和地下矿藏开发有关。     

An iterative PS-InSAR method for the analysis of large spatio-temporal baseline data stacks for land subsidence estimation

South-west of Tehran, the capital city of Iran, is subjected to a high deformation rate due to excessive groundwater extractions. Persistent Scatterrer SAR Interferometry (PS-InSAR) technique is used to monitor Tehran’s deformation. Three time series data including two Sentinel-1A (S-1A) spanning from 2014 to 2017, and an ENVISAT-ASAR data stack spanning from 2004 to 2010, are analyzed. The PS-InSAR technique does not perform well on ENVISAT-ASAR due to poor selection of PS points induced by large perpendicular baselines and strong temporal decorrelation of the dataset. In this paper, a novel Iterative PSI method (IPSI) is proposed to increase the PS points which are lost in PS-InSAR technique because of the unsuccessful derivation of the absolute phase value due to an integer ambiguity. The method selects PS points based on simultaneous analysis of their amplitude and phase. Results demonstrate that the density of PSs has been increased by about 4.5 times. Line of Sight (LOS) velocities obtained from both S-1A and ENVISAT-ASAR data analysis are highly compatible with each other, indicating the reliability of the both applied methods. The maximum cumulative displacements are estimated as 39.6 cm and 88.4 cm for Sentinel-1A and ENVISAT-ASAR datasets respectively. Moreover, the subsidence area has grown in the period between the data acquisition time. The methods are successfully validated by subsidence rates obtained from precise leveling and GPS observations.     

基于分时散射目标的非城区地形PS-InSAR监测

永久散射体(PS)在非城区的分布密度通常难以满足PS-InSAR技术的地形监测需求,导致PS-InSAR监测误差较大,而非城区通常存在一定时段内的散射目标,即分时散射目标,为此,本文提出基于分时散射目标的改进PS-InSAR算法。首先采用通过边缘保持EMD算法对SAR影像干涉对进行降噪;然后以双层K-means聚类提取非城区的分时散射目标候选集,并通过可信概率提取可靠的分时散射目标;最后通过组内加权参数迭代和组间等权融合,计算监测区的地表形变。试验结果表明,提取的分时散射目标与同位置PS点具有相近的分布特性和变化趋势,较大地提高了非城区目标点的分布密度,提高了非城区地表形变监测的精度。     

基于时序合并的PS-InSAR方法在雄县及周边区域地表形变监测中的应用

本文提出了一种基于时序合并的PS-InSAR(TSC-PS-InSAR)监测方法,提取雄县及周边区域地表形变信息。形变区域最大沉降速率为-79 mm/a,沉降原因为地下水超采。结果表明,TSC-PS-InSAR方法在无需先验模型的条件下,能显著提高PS目标数量,且监测结果与StaMPS方法提取的形变信息在沉降趋势及沉降量级上保持了良好的一致性,验证了本文方法在实际应用中的可靠性和可行性。     

InSAR填海区地铁沿线地表沉降反演分析

为了更好地监测和掌握深圳填海区地铁工程结束后地铁沿线的地面沉降情况,该文利用TS-InSAR技术和20景2017年8月15日—2019年3月14日的Sentinel-1A SAR数据,借助POD精密定轨星历和ASTER GDEM V2分别去除轨道误差和地形相位,反演了深圳填海区2017—2019年地表沉降时间序列,并在此基础上重点分析了填海区地铁沿线地面沉降的时空演变规律以及地面沉降成因。结果显示,填海区各地铁沿线的地面沉降特征较为明显,最大沉降速率为-17.52 mm/a。其中,宝安中心、前海湾、深圳湾区段地铁沿线的地面沉降趋势较为严重,其地面沉降呈现逐渐增强和扩散趋势。     

雷达技术支持下的福州市地铁沿线形变监测

近年来,由于地铁等地下工程大规模的建设产生了严重的地表沉降,从而诱发许多地质灾害,严重阻碍了中国城市化进程.因此,采用高精度雷达监测技术,对城市地质灾害监测及风险评估具有重要意义.本文利用SBAS-InSAR技术,基于24景X波段TerraSAR数据和32景C波段Sentinel-1数据,时问跨度分别为2013年7月至...     

多参考点的PS-InSAR变形监测数据处理

针对永久散射体干涉测量（PS-InSAR）基线网平差数据处理过程中单参考点存在导致的解不够稳定和不够可靠的问题,本文提出了一种结合地面监测资料的多参考点PS-InSAR数据处理方法,并研究推导了相应的处理模型;该方法在PS基线网处理中引入多参考点参与解算,一方面提高了解算结果的稳定性,另一方面通过增加多余观测获取最优参数解,提高了解的可靠性。本文利用覆盖西安市的13景Envisat ASAR数据以及5个角反射器（CR）、GPS点作为参考点,分别获取了单参考点和多参考点下的平均形变场,通过与4个检核点的比较,表明多参考点结果比单参考点更吻合于地面观测资料,证明了该方法的优越性。     

应用雷达干涉技术的交通设施形变监测研究

针对常规测量手段耗时、费力,难以快速完成大型交通设施的形变监测的问题,该文开展了基于高空间分辨率SAR影像的PS-InSAR在大型交通设施形变监测方面的实验研究:选取2009—2010年间27景3m分辨率的TerraSAR-X数据,采用PS-InSAR技术提取了天津市西部城郊结合区内主要交通设施及沿线区域的地表形变信息。结果表明:利用高分辨率SAR影像监测公路、铁路等交通设施时,可以提取高密度的PS监测点;提取形变信息与水准观测值相互吻合;研究区域存在几个较大的沉降中心,使得一些交通设施在部分路段沉降较大。