时间序列InSAR技术在矿区地表形变监测中的应用

针对露天矿区与城区地表相干性不一的特征,提出一种改进的时序InSAR(合成孔径雷达干涉测量)技术对霍林河矿区及周围城区地表进行形变监测。首先,通过增加时间采样密度控制相干性来筛选矿区周边具备一定相干点密度的干涉数据;其次,采用经过参数优化的分布式散射点选取方法选取分布式目标并使用传统方法提取永久散射体;最后,将分布式目标与永久散射体目标混合构建Delaunay三角网进行两次回归分析得到研究区域地表形变速率。实验结果显示,霍林河矿区边坡最大形变速率达到?630 mm/a,矿区周边道路地面最大沉降速率达到71 mm/a,霍林郭勒市地表沉降速率最大达到15 mm/a,与同期GPS监测结果进行对比,证明改进的时序InSAR技术方法适用性良好,对矿业城市地表形变监测提出了一种新的InSAR监测方法。     

基于SBAS-InSAR技术的金沙江流域沃达村巨型老滑坡形变分析

近年来突发性高位滑塌灾害日益频发,造成恶劣影响。这类地质灾害调查难度高、隐蔽性强,单靠群测群防和地质调查难以解决灾害的防治问题。随着雷达遥感卫星数据质量的不断提升,合成孔径干涉雷达测量(InSAR)中的SBAS-InSAR技术为特大型老滑坡灾前形变探测提供了新的技术途径。利用SBAS-InSAR技术对金沙江流域沃达村滑坡进行地表形变监测,获取了2017年3月30日至2019年9月28日内的形变结果,划定了强烈形变区(Ⅰ雷达)、均匀形变区(Ⅱ雷达),分析了滑坡复活区整体和局部滑塌地表形变速率、累积位移变化趋势和主裂缝形变情况。同时实地进行了工程地质调查和复核,发现老滑坡复活区变形迹象与SBAS-InSAR技术解译成果有着较好的一致性。表明SBAS-InSAR技术在复杂山区地质灾害监测预警领域有较为广阔的应用前景,为类似老滑坡监测预警提供了新的思路与借鉴。     

基于InSAR技术的川西高山峡谷区地质灾害早期识别研究——以小金川河流域为例

采用短基线集时序干涉测量(small baseline subset InSAR,SBAS-InSAR)技术,利用多时相合成孔径雷达数据,对川西高山峡谷区开展地表多时相、长时序形变监测与地质灾害隐患早期识别研究。介绍了时序InSAR方法原理,梳理了数据处理流程,分析了小金川河流域雷达可视性,利用2018-11—2019-12共26期的Sentinel-1A历史存档数据开展了流域内地表形变监测,结果表明: 流域内雷达视线方向的年平均形变速率为-51.12~75.28 mm/a; 依据形变异常分布规律,共判译出4处形变异常区与11处潜在地质灾害隐患点,其中6处隐患点为已知地质灾害点,其余5处隐患点尚不为人知。以隐患点P1(阿娘寨滑坡)为典型案例,开展了长时序监测分析与验证,评估利用InSAR技术开展地质灾害隐患早期识别的可靠性,证明了SBAS-InSAR技术在地质灾害早期识别中的优势及有效性,其技术成果在川西高山峡谷区具有大范围推广应用的潜力。     

黄土灌溉区域地面沉降InSAR监测结果分析

合成孔径雷达是近年发展起来的一种空间对地观测技术,目前已被广泛应用于获取地表信息及地表形变。地面沉降形变缓慢且影响范围大,已成为国内外城市主要地质灾害。研究区域位于泾河南岸下游,距陕西省西安市约50km。通过选取覆盖泾阳南塬黄土灌溉区的11景X波段Terra SAR数据,采用短基线集技术(SBAS-InSAR技术)进行地面沉降监测。结果表明泾阳南塬灌溉区具有两个地面沉降区域,其在121天内沿剖线累计形变分别达到了6.4cm和2.7cm。经对地面沉降区域相关的水井分布情况的实地调查,分析了形变中心形变速率和附近水井地下水水位高程资料,发现地面沉降由灌溉引起合成孔径雷达是近年发展起来的一种空间对地观测技术,目前已被广泛应用于获取地表信息及地表形变。地面沉降形变缓慢且影响范围大,已成为国内外城市主要地质灾害。研究区域位于泾河南岸下游,距陕西省西安市约50km。通过选取覆盖泾阳南塬黄土灌溉区的11景X波段Terra SAR数据,采用短基线集技术(SBAS-InSAR技术)进行地面沉降监测。结果表明泾阳南塬灌溉区具有两个地面沉降区域,其在121天内沿剖线累计形变分别达到了6.4cm和2.7cm。经对地面沉降区域相关的水井分布情况的实地调查,分析了形变中心形变速率和附近水井地下水水位高程资料,发现地面沉降由灌溉引起。     

SBAS-InSAR技术在西藏江达县金沙江流域典型巨型滑坡变形监测中的应用

滑坡是一种破坏力极强的地质灾害,对滑坡易发区域进行长期有效的时序形变监测是研究机理和防灾减灾的重要途径,小基线雷达干涉测量技术（SBAS-InSAR）在滑坡等地质灾害形变监测中的应用为当前地灾防治提供了新的手段。文章使用SBAS-InSAR技术对西藏江达县金沙江流域发生的典型滑坡灾害进行了时序形变特征分析。首先,基于2017年7月—2018年12月的23景Sentinel-1A影像数据,获取了江达县东部及其周边区域在时间跨度内的形变分布图以及时序形变特征;在此基础上,结合区域内沃达和白格2处滑坡的实地勘探资料和现有研究成果验证了形变探测结果的准确性;另监测数据显示沃达滑坡中部及前缘位置存在明显形变,且部分位置的形变量超过100 mm,白格滑坡的残留体同样存在较大的形变,尤其是边界区域存在明显的形变漏斗,最大形变量超过110 mm。同时在金沙江流域西岸存在2处滑坡隐患区域,累计沉降量均超过45 mm,最大形变速率分别为?53 mm/a和?45 mm/a。基于数据分析和现场勘查,表明SBAS-InSAR技术在滑坡灾害的形变监测方面是一种有效手段,另江达县金沙江多处岸坡在不断发生形变,应进一步加强该区域地质灾害形变监测,必要时提前开展防治工作。     

融合分布式散射体时序InSAR技术在矿区形变调查中的应用

为了对河北省承德市滦平县张百湾镇周台子村铁矿区进行形变调查和监测,消除安全隐患,在时序CSInSAR（相干散射体InSAR）技术的基础上,开发了48景Sentinel1数据的DSCSInSAR（融合分布式散射体和相干散射体InSAR）技术。该方法首先采用AD (Anderson Darling)检验对同质像素点进行识别,然后基于协方差矩阵特征值分解算法对最优相位进行估计,最终通过时序形变解算得到铁矿区的地表形变结果。研究结果表明：研究区的年平均形变速率范围为-34.50~24.50 mm/a;大部分矿区都存在不同程度的沉降,其中周台子村和路边附近矿区沉降量较大,窑岭沟矿区出现明显抬升现象,最大沉降量和最大抬升量分别达到了34.00和24.03 mm,其形变结果与当地4个GPS监测点结果一致。与CSInSAR技术相比,DS CSInSAR技术极大提高了目标点的密度和干涉图的质量。     

基于时序InSAR的西南科技大学地表形变监测与分析

以西南科技大学青义校区为研究区,利用SBAS-InSAR和PS-InSAR对52景升轨Sentinel-1A雷达影像,分别获取了研究区2017年6月至2020年11月的地表形变速率及时序形变量。结合相干性系数、形变速率、方差及标准差对两种时序InSAR结果进行检验对比,从自然、人为因素两方面探讨了研究区地表形变机理与演化过程。结果表明：研究区存在多处显著沉降,最大垂直沉降速率可达15 mm/a,地表形变与学生公寓楼、道路扩建等人为因素有关,地表沉降区与强降雨、岩性及地势地貌关联紧密,地层界线与地表形变不显著相关。相较而言,两种监测结果总体一致性较好,SBAS-InSAR相比PS-InSAR的监测结果稳健性更好。     

综合InSAR技术和多源SAR数据在滑坡变形监测中的应用——以吉林治新村滑坡为例

为实现对吉林省治新村滑坡的有效监测,文章选取2017年27景Sentinel-1A数据,基于小基线雷达干涉测量技术(SBAS-InSAR)对治新村滑坡进行形变监测,分析了其时序演化态势。选用2016、2017年2景ALOS-2数据,采用差分雷达干涉测量技术(D-InSAR)监测了该滑坡形变体的特征。SBAS-InSAR对滑坡形变时序演化态势进行监测,而D-InSAR则主要对滑坡具体的形变体进行形变监测,且L波段的ALOS-2数据穿透性强于C波段的Sentinel-1A数据,可以获得更完整的干涉信息,两者监测结果可交叉验证,提高结果的可靠性。SBAS-InSAR监测结果表明：治新村滑坡汇水区滑坡后缘在监测期间发生了沉降,并且在2017年7月5—29日期间滑坡后缘地表沉降达12.47 mm,监测期间平均沉降速率为2.88 mm/a;位于山谷的受威胁居民区发生了抬升,至2017年12月8日平均累计抬升达19.59 mm,监测期间平均抬升速率19.99 mm/a。D-InSAR结果显示：治新村滑坡汇水区斜坡存在5处主要变形体,面积最大变形体17 973 m²,位于西侧斜坡...     

基于多源遥感数据的区域地质灾害风险评价——以贵州省纳雍鬃岭煤矿区为例

近年来,时序InSAR技术在地表变形监测方面应用广泛,传统地质灾害风险评价存在时效性较差、动态更新滞后等问题。本文基于信息量-AHP模型与SBAS-InSAR时序技术,首先以覆盖研究区高分影像与2019—2021年SLC级Sentinel-1A C波段雷达数据提取研究区灾害点与变形点,然后选取相对高差、坡度、坡向、NDVI、降雨、距断层距离、距采空区距离、地表形变等8个地质灾害影响因子估算研究区地灾危险性指数;选取GDP、POP、道路、林地、耕地以及工矿用地因子,选用AHP层次分析法赋权计算各个因子易损性指数,最后结合危险性指数、易损性指数构建区域地质灾害区风险评价体系并采取危险性、易损性、二维矩阵表方式对其开展地质灾害风险评价。结果表明:本次基于信息量-AHP模型与SBAS-InSAR技术构建的区域地质灾害风险评价体系较为合理,评价结果具有一定的时效性和合理性。此外,评价结果在矿区生产建设、防灾减灾等有关方面具有重要的现实意义。     

PS技术及其在地表形变监测中的应用现状与发展

合成孔径雷达干涉测量技术（InSAR）为地表形变监测提供了极具应用潜力的手段,具有大面积、高空间分辨率、全天候及成本低的优点。但由于大气条件变化、地表覆被等时间空间去相干的影响,其精度和普适性受到极大限制。 近几年发展的永久散射体（PS）技术在传统差分干涉测量（DInSAR）中引入时间维,分析长时间内保持稳定的像元集相位变化,获得毫米级的地表形变测量精度,同时有效地解决了时间空间去相关和大气非均质性影响的问题,目前在滑坡、地面沉降和地质灾害监测等领域得到了广泛的应用。PS技术具有高精度、高时间分辨率、能极大提高影像利用率的优点;但只适用较小区域、需要大量影像、且不适于分析快速突变的地表形变。为克服PS应用中的问题,近年来出现了三角反射体技术、多平台PS技术及相关性像元分析（CPT）技术,使PS技术应用具有更广泛的适应性。     

基于时序InSAR技术的甘肃金川铜镍矿区地表沉降研究

文章采用时序InSAR技术对甘肃省金川铜镍矿区域地表沉降规律开展研究.利用Senti-nel-1A干涉影像,基于SBAS-InSAR技术和时序D-InSAR技术,反演2018年1月-11月金川铜镍矿区域地表沉降.经过2种技术结果对比及验证分析表明,2018年矿区有2个沉降漏斗,分别是西二采区5-7行和老矿坑.西二采区5...     

D-InSAR技术在地面沉降监测中的应用

重复轨道差分干涉测量(D-InSAR)技术在监测地表形变方面得到了深入的研究和广泛的应用。本研究将时间序列分析方法引入到差分干涉测量技术中,并和永久散射体技术相结合,提出一种基于PS点的差分干涉时间序列分析方法。该方法以干涉图上两个较近PS点的相位差为研究对象,能够消除大气相位延迟对差分干涉处理的影响。并将该方法应用在天津地面沉降监测实验中,获得了天津地区地面沉降数据和沉降分布图,取得了比较满意的结果。     

典型黄土丘陵区地质灾害隐患识别与时序监测

宁厦南部地区以黄土丘陵地貌为主,区内沟壑纵横,小型滑坡较为发育,地表形变监测难度大。为探索黄土丘陵区的地质灾害隐患识别方法,以宁夏回族自治区固原市泾源县为研究区,应用SBAS-InSAR技术对采集到的2016年7月—2021年5月的11期升轨L波段ALOS-2数据进行处理,得到形变速率结果。联合高分光学影像,根据形变速率、形变规模、坡度、形变区到承灾体的距离等因素进行综合分析,在泾源县共识别疑似隐患27处。经实地验证,其中22处形变迹象较明显、而且有明确的承灾体,确定为地质灾害隐患。对其中典型隐患点进行时序形变分析,发现这些区域在监测时间段内有持续显著的地表形变,最大沉降速率达到91.53 mm/a。结果表明：在黄土丘陵区,应用L波段SAR数据,采用SBASInSAR技术的地质灾害形变监测效果显著,联合高分辨率的光学影像数据、应用综合遥感识别的方法,在该地区地质灾害隐患识别的正确率较高,具有很好的适用性。未来可编程采集升、降轨结合的L波段数据、结合无人机LiDAR数据做更深入的研究,以进一步提高地质灾害隐患识别的准确率,为地质灾害精准防治做好技术支撑。     

基于Sentinel-1数据对青藏高原五道梁多年冻土区地面形变的监测与分析

在气候变暖背景下,地面形变监测可以反映多年冻土的发育趋势。利用欧空局Sentinel-1降轨数据（2014年11月27日至2017年3月4日）,基于SBAS-InSAR技术,获取了五道梁多年冻土区的地面形变状况,并分析了环境因子对其的影响。结果表明,近年来该地区地面主要表现为沉降趋势,与水准实测形变趋势吻合,相对误差为22.4%,均方根误差为4.3 mm;形变变化速率为-10.28 mm·a^-1,相对误差为14.79%。植被类型、地形地貌对多年冻土区地面形变影响较大。植被发育越好,由于土壤含水量越高,地面形变量越大;而植被覆盖度在一定程度上会影响Sentinel-1数据获取地面形变信息的精度;地形起伏较大的山区形变量存在垂直向与南北向的差异;水体分布较多的地区,信号失相干相对严重,Sentinel-1数据获取地面形变信息的能力会受到较大的影响。此外,降水事件与日冻融循环作用对Sentinel-1数据获取地面形变信息的精度影响也不可忽略。因此,在利用Sentinl-1数据获取青藏高原多年冻土区地面形变信息时,要综合考虑下垫面、气候条件与冻土日冻融循环的影响。     

基于SBAS-InSAR技术的中巴公路(公格尔墓士塔格段)地质体缓慢变形识别研究

中巴公路沿线地质灾害多发,通过微小变形对于其沿线地质灾害进行早期识别是一种重要的防灾措施。本文以中巴公路公格尔山至墓士塔格山段为研究区,选用2007年7月12日至2011年1月20日获取的16景PALSAR合成孔径雷达数据,采用小基线集干涉测量技术(SBAS-InSAR,Small Baseline Subset Interferometric Synthetic Aperture Radar)进行了变形干涉计算,识别并分析了沿线地质体的变形情况:(1)冰川运动与冰川泥石流作为沿线最主要的地质灾害,变形相对较大,较易识别,有效PS点主要分布在前缘冰碛物部分,反映为正负大变形相间的高异常值点团,其中公格尔山与墓士塔格山山麓的冰碛物运动最为显著; (2)沿线较软弱顺坡结构岩体发育,且风化严重,稳定性较差,易形成溜石坡灾害,表现为顺坡负异常变形; (3)宽谷区PS点变形以正值和较小的负值为主,该区域主要为底部冰水堆积物,上部洪积物,冰川融水补给充足,土体水分含量较高,可能产生冻胀变形,同时也可能存在斜坡重力梯度方向的变形,二者变形合成在测量结果上表现为视线向的正异常; (4)中巴公路主要在湖盆和洪积扇上展布,推测由于不均匀分布软土的变形,使较为刚性的公路部分路段产生了下沉; (5)SBAS-InSAR的高精度变形观测覆盖范围广,对于线性工程周围地质体稳定性的识别具有很好的应用前景。     

“空-天-地”一体化技术在滑坡隐患早期识别中的应用——以兰州普兰太公司滑坡为例

长时间序列SBAS-InSAR形变监测,能够减弱误差带来的影响,提高监测精度,有效识别地质灾害隐患。研究获取了兰州地区2019年9月至2020年4月的L波段升轨ALOS-2编程数据,利用"空-天-地"一体化地质灾害监测体系,基于小基线集（SBAS-InSAR）技术对兰州市普兰太有限公司滑坡进行了有效识别。经现场核查,滑坡宏观变形迹象明显,并与同期C波段Sentinel-1A升轨数据处理对比分析,表明基于L波段的SBAS-InSAR形变监测在兰州市典型滑坡早期识别中发挥了很好的作用,可以在区域滑坡早期识别中推广应用。     

基于PS-InSAR技术的后海深槽地面及建筑物形变监测分析

深圳市南山区后海片区为总部大厦基地,莲花山断裂带和珠江口大断裂带在此交汇,区域内基岩埋藏较深,断层较发育,存在巨厚的风化深槽,地面高层建筑多采用超长桩基础。文中研究采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术对深圳市南山区后海片区南部东侧沿海部分的地面和建（构）筑物进行大范围、长时间形变监测。监测结果表明,深槽上建筑物以及其他构筑物沉降相对稳定,目前在后海巨厚深槽上的建筑桩基施工工艺安全有效。沉降量较大的区域为深圳湾公园草地及其周边区域,主要由于填海造陆软土引起形变。经过与传统监测技术的对比,InSAR技术监测精度满足规范要求。在大范围、低成本、高精度、高效率的形变监测需求方面,InSAR技术具有优势。