基于SBAS-InSAR技术的广州市白云区长时序地表形变监测与成因分析

随着我国城市化进程的推进,城市区域人类活动越来越密集,如地下水开采和地下工程等,导致地表发生沉降,影响人们的生活。为了确保城市健康稳定发展,开展城区大范围地面沉降监测具有重要意义。本文利用SBAS-InSAR技术对广州市白云区2016年2月—2022年3月获取的176景Sentinel-1 SAR影像进行处理,得到了该区域的平均形变速率和时序形变。同时,结合历史光学影像和现场调查对研究区域内的形变原因进行了分析。结果表明,形变主要与当地的地质条件、垃圾生化降解和人类活动(如建构筑物施工等)有关,最大形变速率超过40 mm/a,最大累计形变量超过350 mm。本文研究可为城市区域的地面沉降监测和成因分析提供参考。     

基于SBAS-InSAR技术和Sentinel-1A的城市地表沉降监测

基于SBAS-InSAR技术对覆盖研究区2017—2018年20景Sentinel-1A影像数据进行处理,得到研究区年沉降速率及时序形变信息,并与PS-InSAR结果进行对比验证,最后进一步分析了研究区沉降的成因.结果表明沉降主要发生在燕郊镇中部与西部区域,平均沉降速率超过20 mm/a,集中沉降区域平均沉降速率超过3...     

基于SBAS-InSAR的地表非线性形变时序监测

针对具有小区域特征的地表非线性形变对于合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术从监测点密度和监测精度都提出了更高的要求这一现状。该文基于SBAS-InSAR的技术原理,提出了一种基于高效率、低成本的地表非线性形变时序监测方法,并以柴达木盆地一处油田为研究对象,获取了研究区2007年初到2010年中期的形变结果,表明4处采油点中1处下降、3处隆升,隆升主要由注水引起。研究证明:SBAS-InSAR技术在地表非线性形变时序监测方面具有较强能力,提取的形变成果可为生产单位和政府部门分析决策提供科学依据。     

典型矿业城市地表形变遥感监测及沉降特征分析

地表形变是矿业城市地质灾害的重要诱因和表现形式。本文以典型矿业城市焦作市为例,采用SBAS-InSAR方法,构建了密集时序地表形变SAR数据集,提取了地表抬升或沉降速率的时间序列。结果表明,该典型矿业城市总体沉降趋势为以东北部地表沉降最为明显,最大抬升速率为51.20 mm/a,最大沉降速率为76.46 mm/a,平均沉降速率为1.45 mm/a,且监测到地面沉降分布主要位于煤矿采空区。本文方法为矿业城市大范围地面沉降监测提供了参考。     

基于SBAS技术的输电线路地表形变监测

地质灾害对输电杆塔和电网系统运行带来安全隐患,人工巡查无法及时发现地表缓慢形变导致的杆塔形变,且巡查效率低,成本高.为解决地质形变给输电线路带来的威胁,需监测输电线路沿线的地表形变.基于Senti-nel-1A卫星数据,以SBAS-InSAR为技术手段,对RT甲、乙线和YF直流线沿线实现周期性、低成本和高精度的形变监测...     

基于小基线集技术的鹤岗煤矿区地表形变监测

针对煤炭资源的长期无节制开采,造成矿区地表沉降、塌陷、环境污染等诸多问题,本文基于小基线集(SBAS-InSAR)技术,使用Sentinel-1雷达数据,对鹤岗矿区进行形变监测,分析2017年3月26日至2021年12月18日期间地表形变和时空演化特征。结果表明,鹤岗矿区地表形变严重,形变量在监测期内逐渐增大,最大累计形变量达到-585 mm。空间分布上,相较于2013—2016年,振兴矿、新岭矿地表形变有减缓趋势,峻德矿有向南扩展趋势。     

基于时序InSAR的即墨市区地表形变监测

地面沉降是一种对地面及地下基础设施造成安全隐患,对经济可持续发展和环境保护产生破坏影响的地质灾害现象.本文使用2017年5月至2018年5月16景Sentinel-1A卫星SAR影像,根据D-InSAR的初步形变监测结果将即墨城区内沉降明显的区域作为研究区,基于PS和SBAS两种时序InSAR方法对该区域进行地面沉降监...     

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。     

基于PS-InSAR方法的个旧市地表形变监测

基于2018-03-22-2019-01-16覆盖个旧市的23景Sentinel-1A卫星影像,利用PS-InSAR方法进行处理,获取了该地区的地表形变结果.结果表明,该地区的地表年均形变速率为-49.89～25.52 mm/a,锡矿开采区是地表沉降较严重的地区;个旧市城区的地质条件较稳定,形变量较小.     

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。     

SBAS技术支持下的临沧市地表时序形变分析

SBAS监测技术作为微波遥感技术,通过最小二乘或奇异值分解的方法,对多个构成三角网的干涉对进行干涉处理,从而得到某个地区的时问序列形变规律.本文使用SBAS技术对覆盖临沧市2019年2月—2020年7月的30景Sentinel-1A雷达数据进行处理.通过剖面和时问序列分析方法对该区域进行分析,研究其地表沉降成因和规律,...     

利用Sentinel-1数据和SBAS-InSAR技术监测西安地表沉降

哨兵一号(Sentinel-1)数据是目前现势性较好的免费SAR数据,且因其6天的重访周期,非常适合In SAR地表形变监测。本文以西安市城区及周边为研究区,开展基于多期Sentinel-1数据和短基线集干涉(SBAS-In SAR)技术的时序地表沉降监测方法的探索,研究形成了详细的数据处理流程,利用已有研究资料佐证了方法的有效性。监测表明:2015—2016年,绝大部分区域地表形变速率位于[-33~30]mm/a区间内,228 d监测期内累积沉降量最大约75 mm,发生在目前西安最大沉降中心鱼化寨;相比20世纪末,沉降强度大幅减弱,沉降严重区域由西安市东郊向南郊转移,且沉降范围减小。     

小基线集技术在地面沉降监测中的应用

小基线集技术(SBAS-InSAR)是近年提出的一种新的InSAR时间序列分析方法,它能有效地克服时空时间和空间失相干现象等限制性因素,且具有可增加时间采样率,对影像数量要求不高等优点.本文详细介绍了SBAS技术形变监测原理,并利用22期ALOS卫星的PALSAR数据进行了试验,获取了西安市2007～2011年的时间序列形变值,成功地反演了该地区在2007年1月至2011年2月的地表形变时空演变过程.获取的西安市地表形变成果,对进一步认识地裂缝的演变发展、预报灾害以及城市的可持续发展具有深刻的指导意义.     

利用SBAS-InSAR技术反演雅鲁藏布江色东普流域灾前冰川形变

本文基于30景Sentinel-1影像,首先采用SBAS-InSAR技术反演了2018年4-10月雅鲁藏布江色东普流域灾前冰川形变,并利用非冰雪覆盖的基岩区形变结果进行可靠性检验,得出均方根误差为9 mm,表明SBAS-InSAR技术应用于冰川形变监测具有较高的可靠性。然后分析了升降轨数据对不同坡向形变监测的敏感性,以及冰川碎屑流灾害发生前冰川形变的空间分布与时间演化特征。结果表明,冰川运动的主流线在东西坡交汇的中轴部,研究区平均形变量达-34.8 mm。在典型剖面上,随着海拔逐渐降低,冰川形变呈先缓慢减少,后快速增加,再缓慢减少的趋势,平均形变量为-50.1 mm。冰川碎屑流灾害发生前冰川形变已有明显的加速趋势,可为冰川灾害早期识别提供科学的数据支持。     

基于PS-InSAR和SBAS-InSAR技术的北京地区地面沉降对比分析

为了弥补传统D-InSAR技术的不足,本文应用PS-InSAR、SBAS-InSAR技术对北京地区的29景SAR图像进行时序分析,得到研究区的沉降信息,并对比分析了两种技术所获得的结果。结果表明,PS与SBAS所得到的结果具有很高的一致性,且与北京市地面沉降的监测结果相符。因此,研究利用InSAR技术监测地面沉降具有很高的研究价值。     

天津地区Sentinel-1A雷达影像PSInSAR地面沉降监测

利用2015-05—2016-02获取的天津地区23景哨兵-1A(Sentinel-1A)卫星IW模式影像,进行基于地面散射特性保持稳定的高相干点永久散射体干涉测量处理(PSIn SAR),获取了地面沉降速率,分析了重点沉降区域时序形变特征和成因。实验结果表明,天津地区沉降严重区域主要集中在北辰区和大寺镇,结合北辰区沉降速率图和第2、3承压含水组水位降落漏斗等值线图,分析发现地面沉降中心和地下水位漏斗大致吻合,呈现整体向东北方向偏移的趋势,得出造成地面沉降的主导因素可能为超量开采地下水的结论。     

SBAS-InSAR技术与无人机影像融合的滑坡变形监测北大核心CSCD

山体滑坡对人类安全造成严重影响,准确识别滑坡变形对预防滑坡灾害具有重要意义。利用SBAS-InSAR技术可以进行空间连续地表变形监测,但无法精确获取滑坡边界的变化。为了综合监测滑坡,本文首先采用SBAS-InSAR技术与无人机影像结合的滑坡变形监测方法,利用2018年1月1日—2020年12月24日,共计80幅升轨Sentinel-1A SAR影像,进行了VV极化和VH极化数据处理;然后通过SBAS-InSAR技术获取滑坡区地表雷达视线(LOS)方向变形速率,选取了若干变形点进行滑坡体变形时序分析;最后采用无人机获取滑坡影像并提取滑坡边界,分析了滑坡边界的变形。试验结果表明,利用SBAS-InSAR技术获取的滑坡变形和无人机获取的滑坡变形趋势基本吻合,通过该方法可以获取滑坡的综合变形情况,对滑坡活动性的判断具有重要意义。     

SBAS-InSAR方法支持下的矿区地表沉降监测及参数反演

煤矿开采极易诱发各类地质灾害,从而对矿区人民的生命财产安全带来严重影响.因此,对矿区地表进行形变监测及对其开采面参数进行反演获得形变规律,可有效防止矿区地质灾害的发生.本文选取山西省的店坪煤矿和汾源煤业作为研究区域,基于Sentinel-1A卫星影像数据,使用小基线集(SBAS)方法提取研究区的形变结果.使用Okada...     

西山村滑坡时序形变的SBAS-InSAR监测

针对传统地表形变监测技术在我国西南山区深厚堆积层滑坡体形变监测中存在的时空分辨率问题,该文利用72景时序Sentinel-1A TOPS SAR影像,基于短基线集(SBAS-InSAR)技术获取2016—2019年四川理县通化乡西山村滑坡的时序形变特征。结果表明:西山村滑坡整体呈近线性沉降的运动趋势,在监测时段内未出现加速现象,处于长期活跃的蠕动形变。其时序形变结果呈现较为均匀的变化,与坡体形态吻合度较高,雷达视线方向的累计形变量在-315.2~20 mm之间变化,形变速率在-116~9.5 mm/a之间变化。时序形变结果表明:最严重的形变区域位于水田寨村组与马崩渔湾村组的交界处,其次是坡体中下部的水田寨村组,坡体后部的拉海拉湾村组的形变程度最小。     

基于 C 波段和 L 波段的 SBAS-InSAR 技术监测广州地面沉降

近10年来广州市频繁发生地面沉降、塌陷等地质灾害,造成巨大的生命财产损失,而且目前仍然在加剧。传统的监测技术如GPS、水准测量等难以开展大范围、高精度和高空间分辨率的地表沉降监测工作,而合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)正逐渐成为城市地表沉降监测的有效手段。文中采用短基线集(SBAS-InSAR)技术,通过17景ENVISAT/ASAR数据和21景ALOS/PALSAR数据,探测广州佛山地区2006—2011年的地表形变信息。将其与研究区内已有的水准测量数据进行比较,从而验证InSAR技术监测结果的可靠性。最后圈定了研究区的重点沉降区域并对沉降成因进行分析。