时序InSAR解译2017~2020年北京地面沉降时空变化

利用合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术对2017-06~2020-06期间获取的Sentinel-1数据集进行处理和分析,获取北京近几年地面沉降区域的时空分布特征。结果表明,北京地表形变呈现5处沉降区,最大年形变速率为-111.3 mm/a。将InSAR结果与GPS观测资料进行对比,验证了时序InSAR的有效性。对比2018年和2019年的年形变速率可知,各个沉降范围内的沉降面积均在减小,且沉降减缓的面积远大于沉降加速的面积。局部调查后发现,5处沉降区除1处仍在加速沉降外,其他4处的沉降速度均在减缓。     

鄂尔多斯块体南缘InSAR地表形变探测分析

采用InSAR技术获取鄂尔多斯块体南缘地表形变速率场,为精细分析研究区域内不同类型的形变特征提供依据。结果表明,研究区中部存在多处形变漏斗,南部盆地内城区存在大范围沉降与隆升;岐山-马召段断裂为左旋走滑运动,口镇-关山断裂两侧存在差异运动。结合遥感影像与野外调查数据,确定研究区中部的形变漏斗为矿区开采所致,盆地内三原县发生沉降的原因主要为地下抽水,扶风县与蒲城县的地表隆升主要与地下水位回升有关。     

基于InSAR的矿区沉降中心动态变化监测与分析

以安徽省颍上县谢桥煤矿为例,采用InSAR技术探测矿区2007~2011年内各时间段的地表形变结果,利用岩床模型模拟矿区的形变场,分析沉降漏斗的发育状态,为区域地面沉降危险性评估提供重要参考依据。InSAR形变结果显示,开采区域内存在多处沉降漏斗,大体呈东西向分布;随着时间的推移,沉降中心不断推移,沉降范围逐渐扩大。结合遥感影像发现,沉降漏斗与塌陷水域的形成在时间上存在一致性,空间分布也存在高度相关性。     

融合CORS网与时序InSAR研究北京地区地面形变

为提高地面形变监测的时空分辨率以及监测精度,采用CORS网与时序InSAR监测相融合的方法,对北京地区2018～2020年地面垂直方向形变进行研究。首先在InSAR监测量中去除极浅地表影响;然后对CORS站数据进行低频重构;最后以CORS网为基准,对InSAR监测时序进行整体平差,获得融合形变结果。结果表明,融合CORS网和InSAR监测能有效利用CORS网连续观测的优势,获取连续一致的高时空分辨率形变结果,融合方法在构建高分辨率与高精度地面形变时间序列中具有一定优势。在地面垂直方向上,朝阳区、通州区、大兴区中南部地面沉降最为明显,最大年平均形变速率达到-90 mm/a;昌平区中西部、海淀区西部、门头沟区东部等地存在较为明显的抬升,年平均形变速率约为10～20 mm/a;其他地区地面年平均形变速率约为-10～10 mm/a,相对变化较小,较为稳定。     

升降轨融合的施工区域InSAR地表形变监测

以天津某施工区域为研究对象,开展InSAR地表形变监测研究。利用PS-InSAR技术与SBAS-InSAR技术对2017～2021年54景Sentinel-1B数据和65景Sentinel-1A数据进行处理,针对研究区地表形变时间序列,分析建筑物施工对区域地表时序变化及周边建筑物的影响。研究结果表明,沉降主要集中在研究区域两侧建筑物在建区域,抬升主要发生在研究区中间建筑物改造区域;夏季降雨期间,区域地表会出现不同程度的抬升现象。     

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。     

利用DS-InSAR技术监测黄河三角洲地表形变

针对黄河三角洲地区湿地及农田多、范围大,导致PS-InSAR技术难以获取高密度地表形变信息的问题,提出一种基于分布式目标InSAR（DS-InSAR）的黄河三角洲地表形变监测方法。该方法通过置信区间估计选取同质像元点,利用特征值分解方法计算主散射体对应相位值以达到相位优化的目的,再根据时空相干性确定分布式目标,最后建模解算时序地表形变信息。以26景Sentinel-1A影像为数据源,提取2019-12～2020-12期间黄河三角洲地区的地表沉降信息,与PS-InSAR方法结果相比,点位密度提高5.56倍;两种方法获取的同名点对形变速率的相关系数为0.727,说明两者具有很好的一致性。实验结果表明,研究区内存在4处明显沉降区域,最大沉降速率达-238 mm/a,经分析及实地调查验证,其主要影响因素为地下卤水及油气开采。     

基于实测气象参数的InSAR大气校正及其应用研究

针对传统InSAR技术在监测地表形变时受对流层延迟影响的问题,利用地面实测气象参数和NCEP气象再分析资料建立大气校正模型,对生成的鄞州区干涉图进行对流层延迟校正,获取鄞州区2018～2020年高精度地表形变分布。为分析不同大气校正模型对对流层延迟效应的削弱效果,将监测结果与同期实测水准数据作对比。结果发现,地面气象信息模型、NCEP气象再分析资料模型和未加大气校正的InSAR监测结果的均方根误差RMSE分别为2.78 mm、3.86 mm、5.62 mm,表明利用地面气象信息模型校正大气相位误差具有更高的监测精度,能有效削弱对流层延迟对干涉测量结果的影响。     

应用InSAR技术测量矿山沉降与变化分析——以河北武安矿区为例

卫星合成孔径雷达干涉(InSAR)技术,已经发展成为一种测量地表微小形变的有力工具。河北省武安地区,采矿活动造成多处矿山出现不同程度的地面形变,引起较多的地质灾害,测量沉陷的位置和强度,分析其变化趋势,才能制定相关治理措施。本文利用InSAR技术处理了自1992年以来该地区积累的数十景Jers-1和ENVISAT雷达数据。经过对数据的时相、基线距等的参数分析,选择了最优的像对组合,确定了可行的处理方案,获得了不同像对的差分干涉图像,从而获得了不同时期采矿造成的地面沉降分布及幅度信息。以惠兰村为例分析了矿区沉降区域和沉降量的演变过程。通过测量河北武安矿山开采沉降的InSAR技术应用,总结了干涉技术的处理流程及关键技术;最后,对干涉处理结果进行了评价分析。     

基于CORS的高程参考框架的动态监测与维护

通过InSAR技术对山东省地表形变监测发现,黄三角、鲁西南等地区地表沉降明显,这些地球形变的发生,使测绘基准成果的可靠性变差,严重影响了测绘基准的应用服务。高程参考框架本身也是动态的,开展高程参考框架的动态监测与维护是必要的。通过对CORS站网2015—2019年的连续观测成果进行精细处理,2019年开展对CORS站、B级和C级点、水准点进行二等水准观测,通过2015年、2019年两期水准成果检核CORS站点正常高值,探索出一种基于CORS实现对大地高程参考框架的动态监测与维护的新方法,通过研究还发现,大多数水准点发生了沉降,少数水准点发生了抬升,CORS和水准的数据成果也验证了InSAR对地表形变的监测结果。     

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。     

时序InSAR技术在吹填人工岛礁沉降监测中的应用

采用2020-03～2022-03覆盖海南省儋州市海花岛的25景Sentinel-1A影像,分别运用SBAS-InSAR(small baseline subset InSAR)和PS-InSAR(permanent scatter InSAR)技术反演人工岛礁地面形变时空演变规律,开展重点沉降区域形变机理分析,探讨岛礁地面形变与海平面变化之间的相关性。结果表明：1)2种方法所得结果的空间分布和形变趋势表现出较高的一致性;2) SBAS-InSAR雷达视线向平均形变速率为-14.69～6.96 mm/a,最大累积沉降量为-37.18 mm; 3)岛礁靠近外海侧区域沉降速率远大于靠近陆域侧区域,其形变趋势受海洋水动力扰动和地下水位变化影响,具有此类形变特征的地面形变与海平面变化存在一定相关性。     

一种基于TerraSAR数据的矿区InSAR最大可检测动态形变梯度模型

受传感器本身的限制及噪声、大气延迟等影响,InSAR技术可检测的最大形变梯度存在极限。为准确预计InSAR技术在矿区形变监测中的检测能力,以65个矿区的地质采矿资料为基础,结合Knothe时间函数和概率积分模型,利用不同空间分辨率的TerraSAR数据,建立矿区InSAR最大形变梯度动态检测函数模型。该模型无需事先获取SAR影像,利用矿区现有的地质采矿资料即可判断InSAR在矿区不同开采阶段的可检测区间。以陕西大柳塔矿区为例,采用2012-11-21~2013-01-26的7景TerraSAR数据进行模型验证,结果表明,该模型不仅能够准确预测InSAR技术在矿区不同开采阶段的检测区间,同时可以确定InSAR技术在矿区不同开采阶段的地表可检测边界,可为InSAR技术在矿区中的推广应用提供重要参考。     

利用附加系统参数的GPS-InSAR综合形变模型建立三维形变场

在有效融合GPS与InSAR两种对地观测技术提高地表三维形变监测精度时,针对InSAR监测结果中可能存在的系统偏差,建立了附加系统参数的综合形变分析模型。该模型以高精度的GPS观测数据作为强约束,将InSAR数据中的系统误差综合影响用函数拟合的方法进行补偿。模拟数据和实测数据计算表明,附加系统参数的综合形变分析方法在E、N、U3个方向的精度都有所提高,其中以U方向最为显著。     

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显的季节性特征,但总体上各形变区域每年1~5月表现为较大线性速率的沉降,6~12月出现不同程度回弹后又缓慢沉降,干涉对剖线的形变趋势同时可验证时序结果的正确性。     

基于Sentinel-1雷达影像的成都市地面沉降InSAR监测分析

利用2017-03~2018-03共30景Sentinel-1A SAR数据,分别采用PSI和SBAS技术获取成都市主城区地面形变分布信息,结合地面水准资料对InSAR结果进行精度评估,并初步分析地面沉降的原因。结果表明,成都市大部分区域稳定,平均形变速率主要集中在-5~5 mm/a;地面沉降主要位于一环线以外地区,地铁5、6号线主要站点及周边不均匀沉降明显,最大沉降速率达到20 mm/a;在成华区和锦江区等部分新建城区有不同程度的地面沉降,速率为5~15 mm/a,PSI和SBAS结果相关性较高。     

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。     

基于多视线向D-InSAR技术的三维地表形变抗差解算方法

针对粗差对多源InSAR数据三维地表形变解算的影响,提出一种基于多视线向D-InSAR技术的三维地表形变抗差解算方法。该方法利用多视线向D-InSAR地表形变监测数据,在最小二乘原则的基础上实现InSAR三维地表形变解算,获取平差观测量的残差,建立最小二乘残差与观测量单位权方差的函数关系,并通过计算出的单位权方差对InSAR地表形变观测量进行定权;基于等价权原理,选用IGGⅢ权函数实现三维地表形变的抗差解算。最后,以2009年意大利拉奎拉地区地震为例,对该解算方法的可行性和精度进行验证。结果表明,该方法可以获取可靠的解算结果。     

黄河三角洲区域地表形变监测研究

由于地壳运动、地下水使用及矿床开采等因素的影响,会造成地表的形变,特别是垂直（高程）方向影响更大。为了维持高程基准的现势性,本文提出了一种以InSAR地表形变监测和水准测量相结合的方法,实现地表形变区高程基准动态维持。并以黄河三角洲区域为例,对2种成果精度进行了对比验证,水准测量和InSAR监测结果基本相符,可实现2种技术手段融合以获取点、面综合的高程变化信息。     

利用InSAR和GPS形变数据反演断层深部滑动的敏感性分析

为探究InSAR和GPS形变数据对断层深部滑动的敏感性,分别模拟走滑断层、正断层和逆冲断层在不同深度的滑动分布模型,并基于不同精度的InSAR和GPS形变数据反演了3类断层在不同深度位置的滑移分布。对3类断层的结果进行对比分析发现,实验得到的结论具有较好的一致性。结果表明,在相同深度时,基于高精度InSAR和GPS形变数据反演的深部滑动残差较小,而基于常规精度InSAR数据反演结果的残差较大;随着深度的增加,反演深部滑动的探测性呈逐步下降的趋势,其中基于高精度InSAR和GPS数据的滑动探测性高于基于常规精度InSAR的滑动探测性。当InSAR和GPS数据精度相同时,维度对断层深部滑动的探测性有一定影响。