利用小基线集InSAR技术的延安新区地面抬升监测与分析

延安新区的平山造城是黄土高原地区规模最大的造地工程之一,大规模的山体开挖导致了广泛的地面抬升现象.同时,挖方区作为新区城市化建设的主要场地,地面抬升严重影响了新区城市的持续发展.利用小基线集合成孔径雷达干涉测量(small baseline subset interferometric synthetic apertu...     

SBAS-InSAR及其应用于准噶尔盆地独山子地区地表形变监测

本文以2019年6月6日至2021年12月28日获取的40景Sentinel-1卫星影像作为数据源,基于SBAS-InSAR技术对独山子地区进行形变监测,分析了独山子地区地面形变时空演化特征,并探讨了其形变的影响因素。结果表明：该地区地面沉降以缓慢沉降为主,局部区域有明显的地表沉降和抬升。在整个研究区内,大部分监测点形变速率的绝对值小于3mm/year,说明这一区域在监测期内保持相对稳定。同时存在约16.6%的沉降点沉降速率大于6mm/year,沉降速率相对较快。在显著形变区,最大沉降量为248.1mm,最大抬升量为117.5mm,且沉降区主要分布在独山子市区、独山子山脉东北部和独山子区西南部。沉降主要与工程建设、挖土开采、冻土溶解及油气开采和地质构造有关。本研究可为独山子地区地表形变灾害防治提供一定的参考依据。     

PS-InSAR技术在无锡中心城区地表形变监测中的应用

本文以Sentinel-1A数据为基础,通过永久散射体雷达干涉技术（PS-InSAR）得到无锡中心城区2018年10月至2020年10月地表形变监测数据,分析无锡中心城区地表形变情况和时空分布特征。结果表明：无锡市中心城区整体呈现“西北部抬升,南部沉降”的特点。监测时段形变速率范围为-14～20 mm/a,累积形变量达到112.5 mm。沉降较大区域主要在滨湖区高凯路-大通路附近。地面抬升主要位于惠山区玉祁镇-前洲镇所构成的片状区域,及梁溪区华源小区-五爱家园-恒隆广场-崇安寺一带。而新吴区和锡山区整体趋于稳定。对无锡市的建设规划及灾害预防具有指导意义。     

利用稀少卫星影像控制点生产1:10 000 DOM——以阿拉善盟测区为例

青藏铁路沿线地表受多年冻土的影响会产生抬升和沉降,形变监测对于其安全运行至关重要。本文采用41景C波段Sentinel-1A升轨数据,结合均匀网格划分子区域的方法,探测分布相对均匀的永久散射体,以作为SBAS InSAR技术的地面控制点,对青藏线羊八井站至乌玛塘站段铁路及其沿线地表进行形变监测。试验结果表明,该段铁路年形变速率范围为-8~2 mm/a,该区域形变受周围冻土的影响随季节呈周期性变化;SBAS InSAR技术和本文的PS-SBAS InSAR技术在同名点形变趋势与形变程度方面的对比结果保持一致性,进一步说明了本文方法的可靠性。     

基于D-InSAR技术的金沙江地区滑坡形变监测与分析

滑坡是发生在我国山区的主要地质灾害类型,金沙江地区由于地势较高、地形复杂、多云多雨的特点,给传统的滑坡监测增加了难度。合成孔径雷达差分干涉测量技术(Differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR)已在滑坡地面沉降监测中得到了广泛应用。本文选取金沙江上游沿岸作为研究区域,基于2018年8月11日与9月28日的Sentinel-1A影像及SRTM1数据,利用GAMMA软件及D-InSAR技术监测到金沙江地区的地表形变,成功识别出金沙江右岸的一处滑坡灾害。研究结果显示,在此滑坡的坡顶部分出现了约2.5 cm的沉降,而在坡底部分由于崩塌物的累积,地面出现了约3 cm的抬升。从实验结果可以得出,InSAR技术是一种有效的滑坡变形监测手段,利用Sentinel-1A卫星的SAR数据对滑坡区域进行形变监测,可以得到较好的干涉结果。     

基于哨兵数据相干性的洪水淹没范围确定方法

洪涝灾害会造成农田淹没、居民住宅损毁等危害,因此对洪水淹没范围进行实时、准确监测可有效进行灾后治理。利用光学传感器提取洪水淹没范围时,不能穿透云层,因此无法获取有效地面信息;而SAR使用微波波段,不受天气影响,在夜间也能成像。因此,SAR成为洪水灾害灾情评估的有力工具。本文利用2021年9月23日、10月5日、10月17日3景SAR雷达影像Sentinel-1A数据,计算相干性系数,设置阈值为0.2,提取水体淹没范围,分析其扩张范围及变化趋势,并根据生成的形变图分析水位抬升变化,验证了基于雷达数据的相干系数阈值提取方法监测洪水淹没范围,以及采用InSAR技术准确提取水体边界与分析水位上升趋势的可行性。     

基于InSAR技术的南昌市地铁沿线地面沉降监测与分析

地铁的建设与营运会产生沿线的长期持续形变,从而引发地面沉降。本文以南昌市运营中的1、2号线以及在建地铁沿线为研究对象,基于研究区内的26景Sentinel-1A数据和DEM数据,采用了小基线集(Small Baseline Subset,SBAS)时间序列技术,获取了研究区内地表的形变速率与累计形变量。实验结果表明,地铁沿线范围内整体呈现沉降趋势,沉降速率在-2 mm/year～-17mm/year之间,局部区域出现地面抬升情况,累计抬升65.53mm。通过分析时序结果变化以及沉降发生的地理空间分布,推断地铁高速运行产生的地面载荷是地面沉降发生的主要因素。     

基于不规则三角网的渐进加密滤波算法研究

在基于点云的地面变形分析中,往往会获取与地面变形监测无关的点云数据,如植被、建筑物和电力线等。为了更好的分析地面变形的程度,需要对非地面点进行剔除。本文应用了一种基于不规则三角网(TIN)的渐进加密滤波算法,并在TerraScan中对该算法进行验证。结果证明该算法非常适用于地表变形监测中滤波处理。     

地面雷达的位移监测试验研究

地面雷达是一种基于微波干涉测量的变形监测设备,具有高精度、高分辨率的监测优势,本文讨论了地面雷达的技术原理和数据处理流程,介绍了微变形监测系统,并进行了位移监测的对比试验,将微变形监测系统与TCA 2003、千分表的位移监测数据进行对比.试验数据分析结果证明:地面雷达具有高精度的位移监测能力.     

基于PS-InSAR的深圳市地表形变监测研究

地面沉降具有区域性、累加性和不可逆性,会造成城市地面标高损失、城市内涝、建筑物受损等问题,In-SAR技术具有全天候、覆盖范围广、空间分辨率高等优点,可以进行长期的地表形变监测。本文利用PS-InSAR方法,结合2017年4月至2019年12月22景Sentinel-1A SAR数据,利用SARscape软件监测分析深圳市宝安区、南山区和福田区的地表形变情况,并根据形变速率的时间趋势进行地表形变分类。结果表明,研究区的年均形变最小值为-26.5 mm/a,形变平均值为-0.20 mm/a,沉降的时序结果可总结为持续抬升、持续沉降与先升后降3种形变类型,其中持续沉降区面积占比30.24%,主要分布在南山区,结合土地利用探讨了沉降类型的主要成因。     

利用GRACE数据进行京津冀地区地面沉降与地下水耦合分析

地下水的过量开采已导致京津冀地区出现严重的地面沉降,为了分析地下水与地面沉降之间的耦合关系,首先利用GRACE-FO数据与GLDAS数据反演出京津冀地区2016—2019年地下水变化时序;然后利用MCTSB-InSAR技术反演出该地区同时段的沉降变化时序。通过试验分别获取地下水与地面沉降的差分变化序列和变化趋势线,并引入非弹性存储系数分析地下水对地面沉降影响力的变化规律。结果表明:①当地下水迅速升高或降低时,地面沉降速率减小或增大;当地下水持续升高时,地面沉降接近停止。②沉降越严重的区域,地下水与地面沉降变化趋势的相关性越强。③由地下水变化引起沉降的能力,随沉降等级升高而变大,且该能力在不同沉降等级中随时间变化的趋势也不同。     

城市地面沉降监测的研究

城市建设和地下水开采引起地面沉降与地表土层物理性质的改变等问题,已受到政府、社会和广大学者的高度重视.本文结合南京河西地面沉降监测项目研究地面沉降监测网的建立、数据采集和数据处理的方法与模型,分析造成地面沉降的主要原因.     

京津冀地区1992—2014年三阶段地面沉降InSAR监测

京津冀地区是我国地面沉降灾害发育最严重的地区,几乎每年都造成巨大的经济损失。本文提出了改进的时间序列InSAR技术——多主影像相干目标小基线干涉技术（MCTSB-InSAR）,利用4颗卫星摄取的3个时段的时间序列SAR影像：ERS-1/2 SAR（1992—2000年）、ENVISAT ASAR（2003—2010年）、RADARSAT-2（2012—2014年）,获取了京津冀地区1992—2014年间3个时段的地面沉降信息。经与京津两地120个以上水准测量数据进行比较,3个时段的地表监测结果的精度分别为8.7、4.7、5.4mm/a。分析了北京和天津两市22年间地面沉降的时空变化特征,其中北京市地面沉降呈不断加重趋势;天津市地面沉降在1992—2010年间发展迅猛,在2010年以后有所减缓。同时,本文也表明MCTSB-InSAR技术是有效可靠的,在大区域地面沉降监测中具有推广应用价值。     

遥感信源色彩信号的提取与复现

提出遥感信源色彩信号的提取及复现理论,给出了可操作的技术路线,设计了提取与复现程序,用MODIS(中等分辨率航天成像光谱仪)数据提取并复现了色彩信号,生成了色彩信号图像。未进行大气校正的色彩信号图像等效于太空对地摄影,从图像可看出,地物被笼罩在瑞利散射形成的蓝色“云雾”下。经瑞利散射纠正后的色彩信号图像接近于地面真彩色摄影,非专业人员能根据地物颜色及阴影判读出常见地物。理论可用于遥感信源地面真彩色图像重建、色彩信号不完整信源彩色仿真、航天对地真彩色摄影、信源质量评价。     

Evaluation of Ground Water Potential Zones Using Remote Sensing Data -A Case Study of Gaimukh Watershed, Bhandara District, Maharashtra

In the present study efforts have been made to evaluate ground water potential zones for ground water targeting using IRS-IC LISS-II1 geo-coded data on 1:50,000 scale. The drainage, geology, geomorpholgoy and lineament information has been generated and integrated to evaluate hydro-geomorphological characteristics of the Gairnukh watershed, Bhandara district, Maharashtra for delineation of ground water potential zones. The analysis reveals that the deep valley fills with thick alluvium have excellent, shallow valley tills and deeply weathered pediplains with thin alluvium have very good and moderately weathered pediplains in the geological formations of Tirodi Gneiss and Sausar Groups have god ground water potential and these units are highly favourable for ground water exploration and development. Shallow weathered pediments in geological formations of Tirodi Gnesis and Sausar Groups are marked under moderate ground water potential zone. Shallow weathered pediplains in geological formations of Tiridi Gneiss and Sausor Groups are grouped under limited ground water potential category, except along the fractures/lineaments. Structural hills in geological formations of Tirodi Gneiss and Sausar Groups have poor ground water prospects. Inselbergs and Linear ridges in geological formations of Tirodi Gneiss are grouped under very poor ground water prospects zone. The good inter-relationship was found among the geological units, geomorphological units, lineament density, hydro-geomorphological zones and ground water yield data.     

Hydrogeomorphological mapping in ground water exploration using remotely sensed data — a case study in keonjhar district, orissa

Identification of fractures/lineaments and hydrogeomorphic units is prerequisite for undertaking ground water exploration and development in any terrain. Use of satellite remote sensing techniques coupled with aerial photo-interpretation greatly aid in planning ground water exploration, and pin pointing well sites In this study, airborne and space borne data was used for qualitative evaluation of ground water resources and a critical appraisal of such study in combination with hydrogeological and hydrogeophysical techniques for ground water exploration and development in Keonjhar district of Orissa. The study area has been divided into various geomorphic units based on visual interpretation of Landsat (TM) false colour composite on. 1:2,50,000 scale and the ground water potential of each of the units is qualitatively assessed. Digital image processing techniques such as principal component analysis and brightness index were used for generating classified outputs. The features like valley fills, pediments ete appeared clearly on the classified image. Directional filtering brought out minor fractures/lineaments crisply. The study has revealed the significance of different hydrogeomorptuc units and lineaments in Controlling ground water potential of the area. The findings were corroborated by resalts of drilling and resistivity soundings.     

Remote sensing techniques to locate ground water potential zones in upper Urmil River Basin, district Chhatarpur — Central India

In the present study efforts have been made to locate favourable zones for ground water targeting using IRS-USS-II data, Hydromorphogeological lineament, lineament density and ground water prospect maps have been prepared through visual interpretation of geocoded images on 1:50,000 scale and Survey of India topographical maps of the same scale. The resulting base line information has been integrated for evaluating ground water potential of mapping units. The alluvial plain, flood plain, infilled valley and deeply buried pediplain ace the prospective zones of ground water exploration and development. Fractures and faults parallel to drainage courses constitute priority zones for ground water targetting.     

Interferometric SAR Time Series Analysis for Ground Subsidence of the Abandoned Mining Area in North Peixian Using Sentinel-1A TOPS Data

The North Peixian mining area of China has rich coal resources, with total proven reserves of 2.37 billion tons. However, the underground coal mining activities have resulted in ground collapse, which has caused serious harm to the environment and threatened the lives and properties of local residents. In this study, 12 Sentinel-1A terrain observation by progressive scans (TOPS) mode acquisitions between 30 July 2015 and 13 May 2016 over the abandoned mining area in North Peixian were analyzed using the interferometric synthetic aperture radar (InSAR) time series method to detect the ground subsidence, with the maximum ground subsidence reaching 83 mm/a and an average value of about 12.7 mm/a. The subsidence results derived from the Sentinel-1A TOPS mode dataset were proven to be effective in investigating and monitoring the ground subsidence in the North Peixian mining area. Compared to the rapid deformation during the ongoing period of mining excavation, the ground subsides slowly in abandoned mining areas and shows a linear relationship with time over a relatively long period of time. Spatial correlation between the subsidence distribution and land cover was found, in that the magnitude of the subsidence in urban areas was smaller than that in rural areas, which is associated with the controlled coal mining activities under buildings, railways, and water bodies. The results demonstrate that Sentinel-1A TOPS SAR images can be used to effectively and accurately detect and monitor ground subsidence in a mining area, which is critically important when investigating land subsidence in a large-scale mining area.     

顾及空间异质性的大范围地面沉降时空预测

大速率、不均匀的地面沉降已经威胁到人类的生产活动,高精度的沉降预测结果对于地质灾害的精准防控具有重要意义。为掌握地面沉降的演化规律,利用现场观测数据或InSAR数据开展了多项预测研究。然而,由于空间异质性的存在,大范围地面沉降的准确预测仍然是一项挑战。在这项研究中,从数据驱动的角度提出了一种顾及空间异质性的大范围地面沉降时空预测方法 STLSTM (Spatio-temporal Long Short-Term Memory)。首先,通过聚类识别地理空间中的均质子区;然后,在每个子区中,一个特别的长短期记忆LSTM (Long ShortTerm Memory)网络被用来捕捉局部位置的非线性特征;最后,利用预训练的网络对未来时刻的地面沉降进行定量预测。在实验部分,哨兵1号影像数据被用来比较STLSTM与其他8种基准方法的性能,利用空间统计指标分析了模型的有效性。结果表明,STLSTM在152 s内达到了最高的预测精度（71.4%）,且能够有效弱化空间异质性对大区域沉降预测任务的影响。总之,这项研究将空间异质性处理策略融合到深度学习模型中,实现了高精度、高时效的大范围地面沉降时空预测。     

结合SBAS技术的鲁西南地区地面沉降监测

利用2016年8月—2017年8月的14景Sentinel-1雷达影像,采用小基线集（SBAS）技术,提取了鲁西南地区地面沉降信息,并结合公路和铁路等专题数据开展了沉降影响分析。研究结果表明：鲁西南地区地面沉降严重且覆盖范围较大,最大沉降漏斗位于郓城县主城区,沉降速率达-134.06 mm/a;同时地面沉降对铁路有一定影响,特别对公路影响较大;并与水准测量数据进行对比,验证了SBAS用于沉降监测的准确性和时效性。