基于PSInSAR的成都地区地表沉降空间分布研究

针对成都地区土地规划利用的需要,采用永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术(Permanent Scatterer InSAR,PSInSAR)对成都地区地表沉降空间分布情况进行了实验研究。结果表明,在该研究时段内研究区域最大沉降量达到24 mm,最大抬升量达到18 mm。研究区西北至东南方向地表在研究时段内发生了抬升,东北至西南方向出现了地表沉降现象,并对可能造成地表沉降的主要原因进行了分析。     

高分辨率PSI上海市沉降探测及分析

本文在改进的永久散射体(PS)探测方法基础上,应用高分辨率永久散射体雷达干涉(PSI)探测上海市地表沉降,并对沉降原因进行了详细分析。实验选取2008年4月至2010年1月间,由德国卫星TerraSAR-X(TSX)所获取的18幅X波段(波长为3.1 cm)高分辨率SAR影像为数据源,进行PS探测、PSI建模、形变提取和分析。实验结果表明,改进的PS探测方法探测出的PS点是合理和可靠的,且高分辨率SAR影像对地面硬目标识别能力较强,显著提高了PS点的密度和覆盖范围。沉降探测结果显示,最大相对沉降速率达30 mm/yr,平均沉降速率为11.5 mm/yr。     

改进的PS探测方法及其应用

提出一种改进的永久散射体PS(Persistent Scatterer)探测方法,首先基于时序SAR影像的振幅信息,利用振幅和振幅离差指数双阈值法获取PS候选点,然后根据干涉相位空间相关性,对所有候选点进行相位稳定性分析,筛选出既满足雷达反射强度高、又符合散射稳定性要求的真实PS点,最后基于所选PS点提取形变信息。选取上海市局部区域作为实验区,以16幅TerraSAR-X(TSX)影像为数据源,进行PS探测和形变信息提取。结果表明,相比于已有的PS探测方法,本文方法能够更准确、可靠地识别出时序SAR影像中的PS点。形变结果显示,研究区域内最大沉降速率为-51mm/a,平均沉降速率为-15.8mm/a,以水准实测数据进行检核,验证了基于改进的PS探测方法进行地表形变信息提取结果的可靠性。     

新兴煤炭资源城市地表沉降监测与治理方法研究

菏泽市郓城县作为新兴的煤炭城市,是国家重要的能源基地,伴随煤炭资源开采而来的各种地质环境问题,给当地群众生产生活以及经济社会发展带来不利的影响。本文基于高精度水准测量、GPS测量和合成孔径雷达干涉测量技术获取郓城县近1 000 km~2范围监测区煤矿开采区域2016年沉降监测数据,同时利用同时期机载LiDAR点云和山东省"十一五"1∶10 000基础测绘高程点成果生成沉降等值线图,两者对比发现沉降范围和沉降结果吻合较好,监测区最大沉降量达100 mm。     

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。     

应用PSInSAR技术分析上海道路网沉降时空特性

城市道路网的持续稳定性监测不仅可以避免重大事故带来的人身财产损失,也有利于经济社会的可持续发展。针对道路网长距离、大跨度的实时监测需求,将永久散射体雷达干涉测量（persistent scatterer synthetic aperture radar interferometry,PSInSAR）技术引入城市道路网的形变监测和预警,处理了上海26景时间序列TerraSAR-X卫星数据,对道路网的沉降进行时空分析。空间上,首先阐述道路网整体的沉降格局,然后探讨局部路段的沉降细节及其驱动力;时间上,分析温度变化对路面沉降时间序列变化的影响,并对实验结果进行精度验证。结果表明,上海道路网沉降主要分布在浦东区,与路网密度相关,新区城市化发展建设已成为道路网主要的沉降原因;沥青路面的沉降时间序列与温度变化存在时间相关性,沉降结果与水准数据基本一致。     

基于升降轨数据的城市地表沉降监测与分析

为研究青岛市中心城区地面沉降特点,本文以2019年至2020年期间45景Sentinel-1A和23景Sentinel-1B数据为基础,利用SBAS-InSAR技术对两组数据进行解算,获得了本文研究区的形变结果,并结合历史影像以及降水数据分析了该地区的沉降特点及影响因素。研究表明：1)该区最大形变量约为60 mm,沉降速率最大达到30 mm/a,呈现出西部沉降大于中心城区,中心城区沉降大于东部地区的特点;2)两组数据所得形变结果在空间分布上都具有较高的一致性且同名点在累积沉降量上吻合度较高;3)该地区沉降主要受工程施工影响,与降水也存在一定关系。该研究可为城市规划和未来发展提供参考依据。     

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。     

PS-InSAR技术的昆明地表沉降特征提取与分析

针对昆明2015—2017年可能存在的地表沉降问题,该文通过永久性散射体干涉技术和GIS方法,利用34景Sentinel-1时序降轨数据,揭示了昆明市城区地表沉降的空间分布特点和变化规律,并从地质、水文、人为等方面分析了成因和影响因素。研究结果发现,昆明市城区地表整体存在形变,平均速率在±10mm/a之间。以渔户村、广卫村和洪家村为中心形成了3个面积较大的沉降带,分布在靠近滇池北岸的南市区,而西北方向的普吉片区和环城西路附近的棕树营片区是本次研究中发现的两个新沉降点。     

基于雷达干涉永久散射体网络探测地表形变的算法与实验结果

为削弱常规卫星DInSAR技术在区域地表形变探测应用中时空失相关与大气延迟的负面影响,探索和发展了基于永久散射体(PS)观测网络建模与参数稳健估计的算法并开发一套完整的计算程序,可达到分离和提取线性与非线性形变时间序列、地形数据误差与大气信号的目的。以上海市沉降场为对象,选取1992~2002年间ERS-1/2卫星所获取的26幅SAR影像为源数据,分别开展模拟和真实数据的实验,证实该算法和计算程序是有效而可靠的。     

Land subsidence under different land use in the eastern Beijing plain,China 2005-2013 revealed by InSAR timeseries analysis

Land subsidence has been occurring in Beijing since the 1970s. Five major land subsidence areas have been formed: Dongbalizhuang–Dajiaoting, Laiguangying, Changping Shahe–Ba Xianzhuang, Daxing Yufa–Lixian, and Shunyi–Ping Gezhuang. In this paper, we studied on land subsidence in Dongbalizhuang–Dajiaoting and Laiguangying using small baseline subset interferometry and interferometric point target methods of 47 ENVISAT ASAR and 29 RADARSAT-2 data. The results showed that the degree of land subsidence in these areas varied significantly. The mean land subsidence rate ranged from 143.43 to 8.2 mm/a and from 132.11 to 7.3 mm/a during 2005–2010 and 2011–2013, respectively. We correlated the observed settlement with the land use (agricultural, residential, and industrial). Displacement in the agricultural areas was greater than that in the other areas from 2005 to 2013. Moreover, we compared the observed deformation and the groundwater level in phreatic and confined aquifers. There was a strong correlation between ground subsidence and the groundwater level and the ground settlement increased with a decrease in the groundwater level and the maximum correlation coefficient can reach 0.525. Furthermore, subsidence appeared to be associated with compressible deposits, suggesting that for 90–210-m thick compressible deposits, ground settlement is more likely to occur as the thickness of the compressible layer increases.     

杭嘉湖平原地面沉降监测网数据处理与分析

研究利用GAMIT和Power Adj科研软件结合实际情况对杭嘉湖平原地面沉降监测网进行数据处理与分析,结果证明该方法获得很高的精度,满足变形监测的需要,为以后大范围GPS变形监测数据处理提供了参考,具有重要的现实意义.     

Sentinel-1A TS-DInSAR京津冀地区沉降监测与分析

近年来,京津冀地区的不均匀地表沉降日趋严重,对公路、铁路等基础设施安全造成严重威胁,已引起国内外广泛关注。合成孔径雷达时序差分干涉TS-DIn SAR(Time Series Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar)作为一种高效的广域形变测量手段,在地面沉降调查监测中已被广泛应用,但如何针对高现势性的影像数据高精准提取大范围区域地表形变是当前深化的热点。本文利用欧洲太空局发布的Sentinel-1A新型数据源,针对TOPS(Terrain Observation by Progressive Scans)模式影像间存在多普勒中心不一致问题,借助外部高精度POD(Precise Orbit Determination)轨道和DSM(Digital Surface Model)数据进行频移滤波迭代配准,并针对Sentinel-1A数据特征集成优化了基于点目标时序分析的大区域地表形变监测方法,以2015年—2016年期间的29景影像为实验数据开展了京津地区沉降监测研究,提取了北京东、廊坊及天津西等地区的沉降结果,并结合区域内典型区域人口密度、产业分布、地表覆盖和线路剖面等信息深入分析了沉降的时空分布特征和成因。结果表明,Sentinel-1A时序干涉结果在大范围地表沉降调查监测上具有可靠的应用精度。     

Change detection in urban areas by object-based analysis and on-the-fly comparison of multi-view ALS data

The use of helicopters as a sensor platform offers flexible fields of application due to adaptable flying speed at low flight levels. Modern helicopters are equipped with radar altimeters, inertial navigation systems (INS), forward-looking cameras and even laser scanners for automatic obstacle avoidance. If the 3D geometry of the terrain is already available, the analysis of airborne laser scanner (ALS) measurements may also be used for terrain-referenced navigation and change detection. In this paper, we present a framework for on-the-fly comparison of current ALS data to given reference data of an urban area. In contrast to classical difference methods, our approach extends the concept of occupancy grids known from robot mapping. However, it does not blur the measured information onto the grid cells. The proposed change detection method applies the Dempster–Shafer theory to identify conflicting evidence along the laser pulse propagation path. Additional attributes are considered to decide whether detected changes are of man-made origin or occurring due to seasonal effects. The concept of online change detection has been successfully validated in offline experiments with recorded ALS data streams. Results are shown for an urban test site at which multi-view ALS data were acquired at an interval of 1 year.