连云港防波堤时序InSAR沉降监测研究

连云港位于"一带一路"的交汇处,沿海开发建设导致地表载荷和地质环境发生重大变化.针对出现的地面沉降问题,基于多主影像相干目标小基线技术,利用2017年1月至2018年12月25期Radarsat-2超宽精细模式SAR影像数据,对连云港市进行地表沉降监测.基于监测结果进一步深入剖析徐圩港区东、西防波堤的沉降影响状况及研究区地面沉降诱发因素.结果表明区域沉降最严重位置位于连云港徐圩港区,最大沉降速率达251.7 mm/a.徐圩港区东、西防波堤皆出现较为明显的沉降.     

时序InSAR的连云港及盐城北部地表沉降研究

针对连云港和盐城北部等地区的地表沉降问题,该文基于改进的多主影像相干目标小基线干涉技术,并利用多时相ALOS PALSAR和Radarsat-2干涉影像研究该地区的地表沉降。研究表明,虽然2007—2011年连云港及盐城北部地区整体地表状态相对稳定,但在连云港沿海地区和盐城市区存在明显沉降,最大沉降速率高达-80 mm/a;2012—2015年连云港市与盐城市北部地表沉降明显加剧,连云区和赣榆区持续发生沉降,灌云县、灌南县、响水县以及涟水县的成片沉降形成了大范围沉降漏斗,其中连云港市和盐城北部最大沉降速率分别为-76和-81mm/a;连云港与盐城北部地区沉降速率小于-10mm/a,其沉降区域面积分别达到了1 054.49和1 492.11km2,对当地社会、经济的危害不容忽视。     

基于时序InSAR的东营地区地表沉降研究

黄河携带大量泥沙入海,河口三角洲覆盖20~50m厚的沉积层。沉积层的自然压实导致该地区的地表沉降。此外,黄河三角洲油气资源的开发和地下水的开采也加速地表的下陷。InSAR作为一种有效的空间大地测量工具,可以提供几十公里范围内的高精度地表形变场。时序InSAR技术在多幅雷达影像组成的干涉网络基础上,识别永久散射体(PS)等雷达回波信噪比高的像素。与传统的InSAR技术相比,时序InSAR技术削弱雷达影像去相干效应的影响,实现长期的形变序列提取。文中利用两组雷达影像:19幅ERS卫星1992年12月至1996年1月的SAR影像,17幅ENVISAT卫星2003年5月至2008年3月的SAR影像。影像主要覆盖山东省东营市及其周边部分区域。结果显示,东营地区存在每年15mm以上的地表沉陷,该地区的地表沉降与油气开采活动有关。     

时序InSAR北京地区地表沉降监测与分析

针对北京地区地表沉降现象,本文采用时序InSAR方法获取了2018—2020年的沉降速率场与累计沉降量场,并选取特征区域及不同空间跨度的两条地铁线路进行具体沉降分析。结果表明：(1)北京地区不均匀沉降现象较为明显,总体呈现西部抬升、东部沉降的空间分布特征;(2)存在3个较明显的沉降漏斗,最大累计沉降量达-218.5 mm;(3)朝阳区存在金盏沉降漏斗及豆各庄沉降漏斗,且两个沉降漏斗在本文研究时间跨度内均呈扩大趋势;(4)地铁5、6号线均存在不同程度的沉降与抬升现象,沉降现象与地下水及地下空间的过度开采存在一定的关系,而地区抬升现象与南水北调工程对地下水的补充存在相关关系。     

InSAR地表沉降监测在豫北平原的应用研究

以华北平原(河南部分)为研究对象,采用短基线集InSAR监测技术,基于RadarSat-2雷达图像数据,以形变监测为需求,对该区域开展地表沉降监测,并分析其成因.整体反演沉降区与城市发展形成的地下水漏斗区、地热应用密集区以及濮阳油田开采沉降区的空间分布基本吻合,进一步证明人类社会活动是形成地表沉降的重要因素.     

时序InSAR 技术对大连主城区沉降分析

针对大连市海水入侵加剧地表变形等问题,文中通过时序InSAR技术对大连市主城区2018年11月8日—2020年10月28日的30景Sentinel-1A影像进行地表沉降分析,最终得到大连市两年内的平均沉降速率和时序形变量。同时将PS-InSAR技术和SBAS-InSAR技术获得的两种形变监测结果进行交叉验证,根据时序监测的沉降信息和沉降发育特征分析大连市主城区近两年地面沉降的主要原因。利用时序InSAR技术的优势在于能在大范围地表变形监测过程中克服一定程度的时间、空间以及大气等因素对监测结果的影响。结果表明,该地区沉降和地下水入侵及人类工程建设有关,且两种技术所获得的变形结果基本一致,证明两种方法在该地区监测的可靠性。     

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.     

一种顾及永久散射体的SBAS InSAR时序地表沉降提取方法

提出了一种顾及永久散射体的SBAS InSAR时序地表形变提取方法。通过设置相干性、振幅离差指数、形变速率3阈值提取稳定的永久散射体,将其作为地面控制点引入SBAS InSAR处理流程,完成对地表形变的提取,并以郑州地区为例进行试验。获取了郑州市区2016年11月至2017年11月的地表沉降速率和时序地表沉降量,通过与PS InSAR、SBAS InSAR处理结果及水准测量进行对比,说明了该方法的可靠性。     

包头市地面沉降高分辨率时序InSAR监测北大核心CSCD

针对包头市地面沉降监测需求,该文利用24景高分辨率COSMO-SkyMed雷达影像,采用多主影像相干目标小基线干涉技术(MCTSB-InSAR),首次提取了该市2013年1月—2015年12月共3年的沉降信息。结果表明,该阶段包头市主城区存在较大范围的地面沉降,但沉降速率总体较小,最大沉降漏斗位于青山区奥林匹克公园北部,最大沉降速率达-56mm/a,野外调查表明,该地沉降主要原因是电厂排灰池自然沉积压缩所致。此外,昆都仑区包钢开发厂、九原区希望工业园区以及石拐区五当召镇也有明显沉降。研究结果可为包头市地面沉降灾害科学防治提供数据支撑。     

基于时序InSAR技术监测大桥历史形变

2019-06-14,河源市源城区东江大桥第三跨第二桥墩以及第四跨第三桥墩出现了垮塌,此次事故造成了人员伤亡和重大经济损失.为了分析此次灾害事故发生发展的成因,本研究获取了Sentinel-1A雷达卫星2018年12月至2019年6月的历史影像数据,基于时序InSAR技术手段处理得到了该监测时间段内的历史形变信息.研究...     

InSAR技术支持下的高速铁路沿线沉降监测与预测

针对盘营铁路专线、哈大铁路专线沿线沉降监测研究较少,采用InSAR技术获取了研究区地表形变信息,还对其进行了相关分析.用SBAS-InSAR对35景Sentinel-1A SAR数据进行处理,获取VV、VH极化下的年均沉降速率及沉降序列;以年均沉降速率为研究对象,进行沿线沉降特征分析及交叉验证;利用小波变换对沉降序列降噪处理,用改进BP神经网络对降噪后沉降序列预测分析.研究结果表明,研究区内高速铁路沿线共监测出6个明显沉降区域,最大沉降速率达50mm/a;两种极化年均沉降速率具有较高的一致性,降噪处理后的沉降序列更加平滑;改进BP神经网络具有较高的收敛速度,其预测精度有较大提高.     

利用时序InSAR监测兰州市中心城区地面沉降

针对兰州市中心城区的地面沉降问题,该文采用PS-SBAS和PS-InSAR技术,利用2016-01-20—2019-02-21时间段内的39景Sentinel-1A/B降轨数据,使用缓冲区分析技术对兰州市中心城区轨道交通线和铁路线周边100m区域做了沉降影响分析,监测结果表明:基于Sentinel-1A/B数据和时序InSAR技术,可以准确监测城市地表的沉降和轨道交通线的沉降时空规律;沉降区域主要集中在研究区东南部的方家泉村、和平镇和猪咀岭村;软土地基下地铁的施工会导致沉降现象的发生,兰州轨道交通线和铁路线的沉降主要发生在城区东南方向;在监测时段内,使用两种时序InSAR技术监测的同名点在沉降趋势和累计沉降量上保持了良好的一致性和吻合性,但PS-InSAR的时序变化曲线较PS-SBAS更为平缓。     

联合InSAR和GNSS监测沿海地区地面沉降

近年来,城市地表形变造成的损失备受关注.而基于点的传统大地测量监测技术,在区域性的地表形变监测方面存在局限性.本文提出利用空间大地测量技术监测城市地表形变.联合时序InSAR和全球导航卫星系统(GNSS)技术对深圳和香港海岸线的地表形变场进行监测,同时生成香港网络参考站三维变化的时间序列.由结果可知,位于填海区的地铁建...     

InSAR和地表覆盖的地表沉降驱动力分析

针对传统地表沉降监测和成因分析无法实现大规模应用的问题,该文采用一种结合InSAR和地表覆盖数据的多源数据监测和分析方法。通过对Envisat数据集和哨兵1号数据集时序处理中的配准技术进行重点攻关,获取大范围、高精度、多时相的地表沉降成果;然后结合相应年度的地表覆盖数据进行多要素数据的空间拓扑分析,确定地表沉降变化变化的驱动力。以天津市汉沽为例,开展多源InSAR数据、多时相地表覆盖数据的地表沉降监测和分析,发现大面积水域的减少、构筑物和房屋建筑的增加等反映城市建设的指标与地表沉降加剧有密切关系,并结合天津市总体规划进行验证分析。实验结果表明,基于InSAR和地表覆盖方法对于地表沉降驱动力分析的有效性,可为后续城市地表沉降灾害防治和可持续发展应用提供参考。     

利用时序InSAR技术反演塘沽地区沉降历史

目的 以塘沽区为研究对象,对1992～1998年间的19景 ERS-1/2影像,采用时序InSAR技术反演其由过量开采地下水引起的沉降历史。采用三次多项式模拟实际沉降模型,精确获取SAR成像时间点的下沉值,与反演值对比验证,结果表明,时序InSAR技术反演的历史累积沉降信息与水准数据一致,两者的平均沉降速率之差在5mm/a以内;研究区域以20～50mm/a的速率在整体下沉,西部地区下沉最为严重。     

基坑环境下建筑物沉降InSAR监测应用

针对近年来城市大建设背景下的基坑施工建设日益增多,对周边一定范围内的建筑物等目标产生影响的现象,该文提出面向单体建筑物的InSAR监测与应用方法。该方法基于时间序列的SAR影像进行面向对象的InSAR分析,在区分地面沉降与建筑物沉降的基础上,提取建筑物的沉降信息并结合基坑、建筑物特征等背景资料开展建筑物的灾害评估分析。以天津市和平区某基坑周边的渤海大楼为例,进行高分辨率的InSAR监测与应用分析,并以同步实测的水准数据为参考进行有效性评估。实验结果验证了该算法的有效性,适用于建筑物InSAR监测应用。     

黄土填方区地表沉降时序InSAR监测分析

削山填沟造地等岩土工程在湿陷性黄土沟壑地区屡见不鲜,掌握填方区沉降情况具有重要意义.本文收集了2017年11月—2020年12月获取的56景TerraSAR-X StripMap模式影像,利用时序InSAR技术监测了陕北某湿陷性黄土填方地基工程的沉降信息,并与2017年11月—2020年12月期间监测区3个水准点的...     

基于时序InSAR的地下核试验爆后形变监测与分析

地下核试验必然导致地表发生强烈形变,而在核爆后热辐射后效阶段,核试验区域仍会下沉,为更好地理解核爆后长时序沉降变化规律,利用时序InSAR技术处理了2017-09-10—2018-12-10的39景Sentinel-1 SAR数据,得到朝鲜试验区第六次核爆后长时间序列的累积地表形变量。结果表明,万塔山山体表面在核试验后仍持续下沉;核试验区山顶约下沉30 mm,而边坡的形变量更高,约为70～100 mm。时序InSAR技术可为非天然地震所引起的地表形变提供可靠的监测结果,为核爆后长期监测提供技术支撑,具有重要的实用价值。     

利用InSAR数据的格尔木市地表沉降监测

InSAR及其相关技术在城市地面沉降监测中具有独特优势。本文采用2015年12月4日至2018年1月10日间的37景Sentinel-1卫星SAR影像数据,基于InSAR时间序列分析技术,对地处高原的格尔木市市区及其周边进行了地表形变监测。结果表明,基于相干性等指标共提取了252 889个相干点,每平方千米平均有501个相干点,后续经相干点分析计算后掩模去误差较大的点后,实际使用相干点252 035个;格尔木市及其周边郊区的整体沉降速率均在5 mm/a以内,未发现明显的沉降区域或大面积的沉降带,市区南部的沉降速率低于北部。     

江苏沿海地面沉降的高分辨率时序InSAR监测与分析

为掌握江苏沿海地区地面沉降最新情况并查明主导因素,该文以广域高分辨率时序InSAR分析为处理方法,解译获取了该区域地面沉降现状,并利用基岩标测量数据评价了监测结果的可靠性,同时综合地质条件、实地调查等方式实现了研究区地面沉降影响因素的详细分析。结果表明：InSAR与基岩标数据对比中误差为2.58 mm,一致性程度高;监测时段内研究区地面沉降呈小范围、零星分布发育特征,且与水产养殖大棚、厚软土区空间分布高度一致,说明水产养殖大棚抽采地下水与软土区施工建设是江苏沿海地区现阶段地面沉降的主要影响因素;研究区沉降速率超过80 mm/a的严重区面积达到了15.8 km²,且全部位于连云港市。