基于SBAS-InSAR技术的西南山区滑坡稳定性监测

本文首先利用小基线集时序InSAR(SBAS-InSAR)技术对云南省宣威东北部地表进行形变监测,获取2021年1月至2023年6月的形变结果;然后分析选取的典型滑坡的形变特征,采集了GNSS监测数据与InSAR形变监测进行对比验证;最后分析InSAR形变对降雨的响应。研究结果表明,SBAS-InSAR技术能有效监测西南山区的典型滑坡,该结果可为滑坡灾害的早期识别提供支撑,对于同类型滑坡灾害的稳定性监测具有较高的参考价值。     

小基线集合成孔径雷达干涉测量算法及其应用

针对地理国情监测中地表形变监测研究不足的现状,文章在分析常规DInSAR特点及趋势性发展的基础上,结合地理国情监测的尺度特征与实际需求,给出了小基线集(SBAS-InSAR)算法原理;并比较了与永久散射体(PS-InSAR)算法的异同点;在此基础上,选取试验区,获取了COSMO-SkyMed雷达卫星数据,采用SBAS-InSAR算法,提取了试验区时间序列地表形变量与形变速率。结果表明:SBAS-InSAR算法可以利用比较适中的数据量获取到较高精度的反演结果,能够满足地理国情监测的实际需要,在地理国情监测中具有很好的适用性和可行性。     

时序差分干涉雷达技术反演杭州市地表形变

为探究杭州市的地表形变情况,以覆盖杭州地区的25景Sentinel-1A卫星数据为基础,使用永久散射体雷达干涉技术（PS-InSAR）对研究区地表形变信息进行了反演,结果表明：监测期内研究区的年均形变速率范围为-27.5～28 mm/a,地面沉降区域主要分布在萧山地区及江干地区;研究区地表总体形态趋于稳定,年均形变速率集中在-5～5 mm/a。杭州市地面不均匀沉降主要是受高层建筑荷载、城市开发工程建设和工业活动等影响。另外结合PS-InSAR反演结果,使用短基线集雷达干涉技术（SBAS-InSAR）对研究区进行了监测实验,并将结果与PS-InSAR反演结果进行交叉验证,结果表明两种方法的监测结果具有高度的一致性,进而说明了PS-InSAR反演结果的准确性。     

基于SBAS-InSAR的地表非线性形变时序监测

针对具有小区域特征的地表非线性形变对于合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术从监测点密度和监测精度都提出了更高的要求这一现状。该文基于SBAS-InSAR的技术原理,提出了一种基于高效率、低成本的地表非线性形变时序监测方法,并以柴达木盆地一处油田为研究对象,获取了研究区2007年初到2010年中期的形变结果,表明4处采油点中1处下降、3处隆升,隆升主要由注水引起。研究证明:SBAS-InSAR技术在地表非线性形变时序监测方面具有较强能力,提取的形变成果可为生产单位和政府部门分析决策提供科学依据。     

曹妃甸沿海区地表沉降监测与预测分析

为探究曹妃甸沿海区的地表沉降情况,本文使用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)和短基线合成孔径雷达干涉测量(SBAS-InSAR)技术对2017—2022年的63景Sentinel-1A数据进行反演,得到了沿海区的地表沉降速率及分布,再对两种技术的反演结果进行交叉验证及分析引起沉降的原因,同时利用反向传播(BP)神经网络和长短期记忆(LSTM)网络模型分别对特征点的时序沉降量进行预测分析及精度对比,主要得到以下几点结论：(1)两种技术反演结果具有较高一致性,线性相关达0.98;(2)研究区最大沉降速率为-49 mm/a,最大累计沉降量为231.4 mm,地质条件脆弱、长期过度开采地下水、大规模的建设和工程扰动是造成该地沉降发生的主要原因;(3)经对比分析,长短期记忆(LSTM)网络模型的预测效果更适合于时序形变数据的预测,预测结果也更为接近实际形变值。     

短重访SAR数据在矿区快速形变场的监测

针对矿区地表形变具有快速、连续、大梯度等特征,使其InSAR形变监测常出现低相干,甚至失相干等低效监测问题,该文采用21景重访周期仅为12 d的Sentinel-1A数据,利用小基线集时序InSAR技术(SBAS-InSAR),对山西省东坪煤矿2017年5月30日至2018年1月25日期间的地表形变进行了连续监测.结果表明:该监测区间快速沉陷区域有五处,沉陷总面积达3.146 km2,最大下沉值约为-57.47 mm,最大下沉速率约为-67.53 mm/a;形变场A处平均沉陷深度随时间推移呈线性增加;形变场E处工作面上方地表的沉陷响应较工作面边缘及以外更为剧烈.证明了短重访SAR数据能够准确反演地表沉陷速率和累积量,动态提取矿区快速形变场的空间分布形态和时序变化过程,为矿区地表形变动态监测和沉陷区地质灾害定量评估提供有效方法.     

利用短基线集技术监测地表形变

针对合成孔径雷达干涉测量(D-InSAR)技术由于受时间、空间失相干和大气延迟两大因素的影响,不能在地面沉降灾害监测方面得到较好应用的问题,该文对合成孔径雷达干涉测量小基线集(SBAS-InSAR)技术在地表形变监测中的适用性进行了研究。利用22景ALOS雷达影像开展了西安市地面沉降监测试验,并通过时间序列分析的方法获取了2007年1月到2011年2月时间段内西安市的高精度地表形变成果。实验结果表明,该成果与同时间内GPS、水准结果吻合较好。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。     

InSAR技术在沂沭断裂带地表形变监测中的应用研究

针对常规大地测量监测沂沭断裂带地表形变结果无法全面反演该区域构造应力场的局限性,尝试采用PS和SBAS两种In SAR时序分析技术对该区域地表形变进行监测。首先对SBAS-In SAR技术的原理进行详细推导和分析;在此基础上,对覆盖研究区的14景ENVISAT-ASAR数据采用PS-In SAR和SBAS-InSAR技术进行处理,分别提取了该区域地表年平均形变速率图;通过与水准监测数据的对比分析发现:InSAR时序分析方法在大范围、持续缓慢断裂带地表形变监测中能够获取与精密水准监测一致的形变趋势,且SBAS-In SAR技术在数据量较少情况下能获得更好的监测效果。这表明In SAR时序分析技术可以作为断裂带微小地表形变监测的有效手段。     

小基线集技术在地面沉降监测中的应用

小基线集技术(SBAS-InSAR)是近年提出的一种新的InSAR时间序列分析方法,它能有效地克服时空时间和空间失相干现象等限制性因素,且具有可增加时间采样率,对影像数量要求不高等优点.本文详细介绍了SBAS技术形变监测原理,并利用22期ALOS卫星的PALSAR数据进行了试验,获取了西安市2007～2011年的时间序列形变值,成功地反演了该地区在2007年1月至2011年2月的地表形变时空演变过程.获取的西安市地表形变成果,对进一步认识地裂缝的演变发展、预报灾害以及城市的可持续发展具有深刻的指导意义.     

基于SBAS-InSAR技术的阳城地区采空区地表沉陷分析

为了探究山西省阳城地区煤矿采空区影响范围和地表历史形变过程,为工程建设提供避让依据,采用SBAS-InSAR技术对该地区2019年1月至2020年7月间的地表形变进行监测,分析地表沉陷的原因,利用同期水准监测结果验证了InSAR结果的可靠性。结果表明,SBAS-InSAR技术能及时监测到黄土地区采空沉陷区的动态变化过程,开采深度、停采时间和掘进位置是影响该地区地表沉陷变化的主要原因。     

时序InSAR技术辅助下的桥址综合选择

为解决重庆奉节-巫山交界的大溪河区域拟建桥梁选址问题,针对研究区大气情况复杂多变且地质灾害多发的现实情况,采用SBAS-InSAR技术对该区域进行2018年10月—2021年11月的时序地表形变监测,对比了3种大气延迟校正方法并采用GACOS大气延迟校正方法对研究区大气延迟相位进行了校正,结果表明区域内整体平稳,局部有较高速率的地表形变,形变速率值处于-62 mm/a～30 mm/a之间。基于监测结果,综合已有资料和遥感影像,提取到5个异常区域并利用地质灾害影响因子信息建立逻辑回归模型,划分区域地质灾害风险区。将风险分区结果与SBAS-InSAR形变监测结果进行叠加分析,筛选得到2个待选稳定桥址,最后加以工程地质因素分析,确定适宜桥址区域,对辅助桥址选择及桥梁安全提供理论支撑。     

利用Sentinel-1影像监测土地回填导致的地表形变

在机场填海区地表稳定散射的范围内,本文运用合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术对机场地表形变安全性进行了监测分析,反演获得了研究区域范围内的年形变速率数据结果和高分辨率形变时序结果,并以此分析了香港国际机场的地表形变区在监测周期内的形变时空分布特征。为证明监测结果的精度和可靠性,本文采用全球导航卫星系统（GNSS）观测站的垂直位移数据,对InSAR方法反演的结果进行了交叉验证,证明两者具有良好的一致性。     

改进的残差修正DGM(1,1)模型在煤矿地表沉降预测中的应用

针对传统大地测量技术难以实施大范围矿区形变监测以及传统开采沉陷预测方法在实际应用中存在的不足，提出时序合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和改进的离散灰色马尔科夫模型相结合的方法对矿区地表形变进行监测和预测。使用鄂尔多斯市某矿区哨兵1号(Sentinel-1)数据提取地表形变监测结果，并与同时期的全球定位系统(GPS)监测数据进行对比。将沉陷监测结果作为原始序列建立残差修正的离散灰色马尔科夫模型，预测矿区沉降。研究结果表明：研究区域地表形变明显，残差修正的离散灰色马尔科夫模型能较为准确地预测矿区沉降结果。     

融合InSAR技术的矿区大梯度形变研究

针对矿区开采沉陷沉降量级大、形变剧烈,传统InSAR技术监测过程易出现影像失相干,监测精度较低的问题,以山西省某矿区9103工作面为例,提出SBAS-InSAR和Offset-tracking技术联合监测的方法.采用SBAS-InSAR监测沉陷盆地边缘地区微小形变,采用Offset-tracking技术监测沉陷盆地中心区域大梯度形变,并将二者的形变信息进行融合,从而获得整个采掘工作面上方地表时空变化规律.研究表明,其监测结果与实测数据吻合度较好,满足开采沉陷监测的一般精度要求,融合SBAS-InSAR和Offset-tracking技术可以有效地解决传统InSAR技术只能监测微小形变的问题,为矿区开采沉陷大梯度形变监测以及环境治理提供新的理论思路.     

大范围地表沉降时序深度学习预测法

地表沉降不仅影响社会经济的可持续发展,还威胁人类的生命安全.高精度的地表沉降预测对人类预防地质灾害具有重要意义.现有的预测方法因模型参数难以获取或相关数据的缺乏而难以得到可靠的预测结果,针对此问题,本文提出一种基于深度学习的地表沉降预测方法.首先采用多主影像相干目标小基线干涉技术MCTSB-InSAR获取大区域高精度地表形变时序反演结果;其次利用循环神经网络作为网络架构,用长短期记忆(LSTM)模型进行地表沉降特征学习;最后采用网格搜索的方法调整模型参数,进而获取最优的模型参数组合方案.实际观测结果显示,相较于现有地表沉降预测方法,本文提出的预测模型平均绝对误差(0.3 mm)至少降低了27.3％,差分沉降量平均预测精度至少提高了8.9％.空间格局分析的结果表明,LSTM模型对于大区域时序形变的短期预测是有效的.     

利用RADARSAT-2雷达卫星干涉数据监测输电通道地表形变应用研究

利用2018年3月18日—2018年9月26日获取的9景5 m分辨率的RADARSAT-2数据,采用小基线集差分干涉测量技术(SBAS-InSAR)对甘肃省平凉市某输电通道进行了地表形变监测研究.结果表明,在甘肃省平凉市某输电通道发现有多处明显的地表形变现象,监测期间累积形变量最大可达7.8 cm,距离最近杆塔约430 m.现场调查与差分干涉测量结果一致,表明利用RADARSAT-2雷达卫星干涉数据监测输电通道地表形变是有效的,在广域地质灾害监测方面具有广阔的应用前景.     

联合多种InSAR技术的龙门山-大渡河区域地灾隐患早期探测

合成孔径雷达干涉测量技术(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)是探测地表形变的重要手段,然而差分干涉测量技术(differential InSAR,D-InSAR)、小基线集测量技术(small baseline subset InSAR,SBAS-InSAR)和永久散射体测量技术(permanent scatters InSAR,PS-InSAR)在地质灾害隐患早期调查的应用中各有利弊。联合使用3种InSAR技术对127景ALOS-2数据和96景Sentinel-1数据进行处理,并在龙门山-大渡河约60 000 km2的区域解译出840处地表形变。野外实地调查发现约70%的解译形变区存在形变迹象,分析发现形变区分布与地层结构、岩性和活动断层构造之间有较为紧密的联系。对典型形变区的不同InSAR监测成果进行了对比分析,验证了不同InSAR技术在地表形变监测应用中的一致性、准确性和可靠性。     

基于小基线集技术的鹤岗煤矿区地表形变监测

针对煤炭资源的长期无节制开采,造成矿区地表沉降、塌陷、环境污染等诸多问题,本文基于小基线集(SBAS-InSAR)技术,使用Sentinel-1雷达数据,对鹤岗矿区进行形变监测,分析2017年3月26日至2021年12月18日期间地表形变和时空演化特征。结果表明,鹤岗矿区地表形变严重,形变量在监测期内逐渐增大,最大累计形变量达到-585 mm。空间分布上,相较于2013—2016年,振兴矿、新岭矿地表形变有减缓趋势,峻德矿有向南扩展趋势。     

SBAS-InSAR方法支持下的矿区地表沉降监测及参数反演

煤矿开采极易诱发各类地质灾害,从而对矿区人民的生命财产安全带来严重影响。因此,对矿区地表进行形变监测及对其开采面参数进行反演获得形变规律,可有效防止矿区地质灾害的发生。本文选取山西省的店坪煤矿和汾源煤业作为研究区域,基于Sentinel-1A卫星影像数据,使用小基线集（SBAS）方法提取研究区的形变结果。使用Okada模型对5-101工作面参数进行反演和分析,并将反演结果与采工图实测数据进行对比验证。结果表明：①煤矿开采引起的地表形变程度与煤矿开采长度成正比;②急倾斜厚煤层开采引发的地表形变程度要比近水平薄煤层引起的地表形变程度大,更容易造成地表塌陷;③Okada模型反演较短近水平薄煤层的开采参数精度较高,说明该模型适用于此类型煤矿开采参数的反演。     

基于SBAS-InSAR技术的甘肃华亭市地表形变监测与分析

小基线集SBAS-InSAR技术能够有效识别区域性地表形变,可以长时间序列分析地表形变特征。本研究获取了覆盖甘肃华亭市范围2017年10月—2021年4月Sentinel-1A升降轨雷达数据214期,利用SBAS-InSAR技术进行差分干涉处理,探测区域地表形变,分析形变区变化规律特征。结果表明:华亭市地表形变区主要分布在主城区北部、市域范围东南部,共计8处,以煤矿代表的地面沉降最为明显,沿视线方向最大年沉降平均速率达-404.036 mm/a。研究获取了区域地表形变区分布状况及形变速率,可为华亭市地表形变监测、地质灾害防治、地下水水资源开发利用提供参考依据。