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。     

三维动态趋势面模型在地面沉降分析中的应用

在趋势面拟合模型的基础上考虑时间项,建立三维动态趋势面模型,并通过模拟数据验证模型的适用性,最后对南沙地区GPS沉降监测网数据进行分析。结果表明,三维动态趋势面模型可以反映区域沉降的整体时空变化趋势,并具有良好的时空插值效果。     

沉降监测数据管理与分析系统的研制

沉降监测是对变形监测体进行定期的观测，然后应用平差和数理统计理论,对观测数据进行分析、判断。在简要叙述了沉降监测的基本原理上，给出了沉降监测数据管理及分析系统的结构，并对各模块的功能作了简单的介绍。     

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。     

北京新航城地区地面沉降演化规律及多源监测方法对比研究

为查明北京新航城地区地面沉降演化规律,结合基岩标-分层标和水准测量对新航城地区地面沉降特征进行了分析,并结合不同监测方法进行了对比研究评价。研究发现:①近十年新航城地区浅部地层中沉降量和沉降比例越来越小,沉降比例由2009年67.62%下降到2019年19.69%,而中部地层和深部地层则随着时间沉降量和沉降比例越来越大,中部地层沉降比例由2009年21.39%增加到2019年35.83%,深部地层沉降比例则由2009年10.99%增加到2019年44.48%;浅部地层含水层水位呈现周期性往复变化,中部和深部地层含水层在周期性变化中持续下降,地层在水位周期性往复变化中持续压缩。②根据历年水准测量和地下水动态监测成果,研究区自北向南累计沉降量逐渐减小。地面沉降和地下水位数据拟合后发现二者具有一定的相关性,相关性随着水位降幅的增大,相关性也随之增大,二者成正相关。③基岩标—分层标静力水准测量系统与人工水准测量系统对同一监测点和不同深度数据互校后的误差值非常接近,符合正态分布规律,不同深度的监测数据相关系数为0.993 6;对比2种方法各有优势与不足,应根据实际情况,多方面获取沉降信息与数据,满足地区级地面沉降监测与防治的不同需求。      

基于SBAS-InSAR技术的广州市地表沉降监测与分析

文章基于覆盖广州市2017—2019年的18景Sentinel-1A影像数据,采用SBAS-InSAR技术获取该地区的地表沉降信息并进行时空分析.结果表明,广州市地表沉降呈不均匀分布,主要沉降区分布沿珠江流域一带分别为广州大学城、沙溪、小洲村,最大沉降量为-28 mm;大部分地区平均沉降速率为-4.0～2.8 mm/a...     

基于小波理论的沉降监测数据序列分析

介绍了基于小波理论的沉降数据分析的理论背景、内容及实现方法。结合兖州地区某矿的沉降实测资料,研究了沉降数据降噪、沉降剧烈程度探测以及沉降数据中周期性识别3个方面的内容。     

高分辨率SAR数据在河北省城市形变监测中的应用

针对传统形变监测难以在短时间内进行大面积形变监测的问题,结合基于时间序列的雷达差分干涉测量(PS-InSAR)技术,以TerraSAR-X数据为例,重点研究了高分辨率SAR数据在城市地表形变监测中的应用,并对石家庄市、沧州市城区进行了监测,使用了2013年和2014年间各37景数据,采用了SARPROZ软件进行数据处理。实验结果显示,在石家庄市和沧州市各有三处较大形变区域。根据历史水文地质数据资料对比显示,产生形变的区域主要为地下水漏斗区域和大型建筑施工区域。在对石家庄市的分析结果中还发现,由于建筑施工造成了高铁沿线周边区域的较大沉降。此外,经过与沧州市历史沉降资料对比发现,传统沉降区已得到了有效的控制。总体而言,高分辨率SAR影像差分干涉技术为城市大面积地表形变分析提供了一种行之有效的监测手段,对传统沉降区的持续监测、高铁运行、地铁施工建设等具有重要参考意义。     

基于PS-InSAR技术的廊坊北部地区地面沉降监测研究

采用PS-InSAR技术对覆盖廊坊北部地区的33景Envisat ASAR影像进行处理,获取该地区2007～2010年平均形变速率场与季度时序沉降信息,并与沉降影响场数据进行耦合分析。结果表明： 1)宋庄-燕郊与五百户-大口屯等地区沉降发育较显著,季节性变动特征明显;2)山前与杨各庄-马坊地区呈高沉降梯度,平原区较高沉降梯度区多与-16 mm/a、0 mm/a等值线形态一致,差异性沉降特征显著;3)因第四系厚度、结构显著差异与断裂活动影响,北、东部断层两侧多表现为较高或渐变的形变梯度;4)差异性沉降展布与水源地、水位降深区具较好空间响应,且较严重沉降多为中深层承压水超采与城镇化建设所致。     

基于时序InSAR的上海地区2018~2020地铁沿线沉降监测分析

基于覆盖上海地区2018~2020年的35景Sentinel-1A影像数据,采用PSInSAR方法获取该地区3条地铁线路的年平均沉降速率和累积沉降量,并分析沉降原因。结果表明：1）上海地区呈现不均匀沉降,沉降主要发生在上海市主城区南部的闵行区许泾村附近,最大累积沉降量达-47.3 mm;2）上海市闵行区出现明显的沉降漏斗现象,并与该地区城市基础设施建设及地下水水位变化呈正相关;3）上海市地铁5、8、16号线路均有部分路段存在明显沉降现象,地铁5号线途经闵行区周围时沉降最明显,最大沉降速率达-12.0 mm/a。最后给出上海地区以及主要地铁沿线地表沉降的时空特征和地表沉降与其影响因子之间的相互关系。     

鲁北平原地面沉降现状与机理分析

该文详细论述了鲁北地区水文地质条件、工程地质条件。以多期水准测量数据为基础,以校验后的多年insar解译数据辅助,获取了鲁北地区地面沉降速率及多年累积地面沉降量。结果表明,鲁北平原年沉降速率大于50mm/a的地区面积502.73km~2,区内存在2个显著的沉降中心,一个位于德州市城区西北部张庄,地面累积沉降量超过1.3m,一个位于广饶县县城东北部,多年地面累积沉降量达1.605m,200mm沉降等值线圈闭面积14 904km~2,占鲁北平原区面积的34.34%。分析了鲁北平原地区地面沉降机理,建立了地面沉降与地下水水位相关关系,并针对现状问题提出了防治措施与建议。     

基于升降轨SBAS-InSAR技术的城市地区地表沉降监测

研究采用SBAS-InSAR技术,结合Sentinel-1A升降轨道数据对青海省西宁市市区进行了地表沉降监测。实验结果发现西宁市市区中沉降速率大、下沉现象明显的4个沉降区域,这些沉降区域漏斗主要发生于新建城市居民楼小区、道路、高速公路和山区区域附近。其中,Ⅲ号区域在监测时间内地面点下沉速率最高值可超过-27 mm/a,累积沉降量甚至超过了50mm。经过研究分析,区域的大范围性沉降效应主要是由于近几年大规模的城市化建设和交通轨道建设损坏了地表的土层地质平衡状态,从而引起了地表土层不可逆转的下沉现象。同时,通过对两组数据的沉降速率值作地理同名点的线性函数分析可以得到相关系数高达0.9854,这很好地验证了数据成果的可靠性和精准性。     

基于GIS的沉降监测数据分析及其三维模拟

应用GIS专业软件ArcView中的空间分析和三维分析模块，以西安超英大厦实测所获得的基础数据为例，研究了通过对观测数据的综合处理和分析，利用DEM(数字高程模型)建立大厦沉降曲线图和沉降三维模拟图的方法，并最终生成了目标图形。结果表明以ArcView生成沉降曲线图比传统方法更快捷、简单、准确，沉降三维模拟图更直观、生动、逼真，可及时、有效地将沉降信息和变形情况反映给项目决策者和施工人员以提高作业效率和精度，从而为整个工程提供技术支持和决策依据，是一种快速、准确表达沉降观测成果的有效方法。     

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...     

基于SBAS InSAR方法的苏州地区2007-2010年地表形变时空变化研究

苏州地区位于中国苏锡常地面沉降带,地面沉降严重影响了该地区的经济社会发展,因此对其进行地面沉降监测具有重要的意义。本文基于SBAS InSAR方法,利用27景ERS-2 SAR数据,反演了苏州地区2007-2010年地表年平均沉降速率分布图和时序沉降变化图,分析了该时间段地表沉降的时空演化特征。结果表明,在整个研究观测期,苏州地区整体呈现出“老区沉降趋缓,新区沉降较快”的特点。老城区（姑苏区及邻近的吴中区）地面沉降趋于缓和,年平均沉降速率在10 mm/a以下,无明显的沉降中心;而相对新发展的区域（相城区、工业园区和吴江区）则表现出明显的沉降特征,沉降速率普遍大于10 mm/a。其中,相城区年平均沉降速率大约为10~20 mm/a,局部地区沉降严重,速率可达或超过20 mm/a;工业园区年平均沉降速率约20 mm/a,最大累计沉降量在50 mm左右。吴江区地面沉降最为严重,表现出面积广、速率大的特点,其年平均沉降速率在 20 mm/a左右,最大累计沉降量可达60 mm以上。     

邻轨PS-InSAR地面沉降结果拼接处理方法与实验

目前,我国许多经济发达地区都面临着地面沉降灾害的困扰,沉降范围扩大,程度日益加剧,逐渐成为城市发展中亟待解决的问题。永久散射体合成孔径雷达干涉测量(Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar,PS-InSAR)作为地表形变测量的主要手段之一,在地面沉降监测中发挥着重要作用。而单轨星载SAR影像成像幅宽有限,在开展大范围地面沉降调查时需要将多轨道PS-InSAR沉降速率图进行拼接。本文重点讨论了入射角效应和参考点差异对PS-InSAR沉降结果的影响,分析了相邻轨道PS-InSAR沉降速率拼接中存在的PS点位置差异和沉降量偏移,鉴此,提出了采用区块法和插值法对异轨重叠区的形变结果求差的思路,以及基于现有软件PS-InSAR地面沉降速率的跨轨拼接处理流程,利用广东珠三角地区ENVISAT ASAR数据进行了实验分析。结果表明,相邻轨道入射角不同会造成沉降量的差异,在多轨道情况下对沉降量影响增大,因此,在拼接过程中需要进行入射角纠正。本文提出的区块法和插值法能有效地求解异轨重叠区的形变差,结果表明区块法优于插值法;相邻轨道参考点差异会造成沉降量偏移,通过区块法或插值法求差可以消除该偏移量。本文提出的拼接流程可将多轨道PS-InSAR地面沉降速率统一到同一基准下,从而获得大范围一致的地面沉降速率。     

分布式目标在红庆河煤矿形变监测中的应用

以鄂尔多斯市的红庆河煤矿为实验对象,对Sentinel-1A卫星影像进行干涉处理和时序分析。通过分析时间维样本统计属性的相似程度,选取散射特性相同的像素进行同质滤波,并在复数域根据相位闭合原理对其相位进行平差,实现该地区的DS-InSAR处理,得到煤矿累积沉降面积约为32.3 km2,沉降结果与煤矿的空间分布一致。对比PS-InSAR结果发现,沉降监测中DS-InSAR效果更好。     

变形观测在地基回弹方面的应用及探讨——西安华圣果业有限公司果品库沉降观测

通过对华圣果业有限公司果品库的沉降观测,并对观测数据进行分析研究,发现该库地基有明显回弹及沉降现象,由此对该工程提出建议,应对该库地基进行必要处理,灌浆加固地基,并继续监测,以使该库正常使用。     

应用升降轨SBAS-InSAR技术监测昆明市地面沉降

将SBAS-InSAR技术应用于昆明主城区地面沉降监测,单独处理同一地区2014~2017年的29景升轨和32景降轨Sentinel-1A、1B数据。在升降轨模式下进行数据处理与精度验证,结果表明两种模式下所得到研究区域的平均沉降速率和时序分析基本保持一致。研究发现昆明市沉降漏斗主要位于居民区、地铁、道路、高速公路、以及滇池区域,最大年均沉降速率可达-38.975 mm/a,累积沉降量达到89 mm。研究表明,昆明市地面沉降主要由于近几年城市化建设和轨道交通建设的飞跃发展,导致居民区和交通网络密集,地面载荷增加,地下隧道开挖与地下水开采等问题引起地面软土地层下沉而产生明显的沉降现象。     

基于手机信令数据的武汉市人口迁入成因研究

随着城市化的进程不断推进,中国人口迁移和流动速度明显加快。物联网和大数据的兴起使对于人口迁移的探索有了可尝试的新数据源。联通智慧足迹通过收集2019年1—6月的手机信令数据,分析得出带有家乡地标签的武汉市常住人口数据,以此为因变量,以2018年中国城市统计年鉴数据中选取的部分字段为自变量,通过GIS分析工具建立线性回归模型和地理加权回归模型,对武汉市外来人口来源以及迁入成因进行分析。研究表明:①在选取的多个影响因素中,在岗职工平均收入、人均义务教育专任教师数和地方一般公共预算支出与人口迁移的相关关系较为显著。②在全国范围内这些因素对各地级市的影响存在明显的空间异质性。③影响范围集中于中部地区,包括省域范围内的孝感、黄冈、荆州等地区,以及省域范围以外的信阳、六安等地区。