联合升降轨Sentinel-1A的地表形变监测技术研究

河谷型、海岸带、海岛礁以及滩涂等区域地表形变信息的准确获取,迫切且关键。利用25景升轨和28景降轨Sentinel-1A数据,基于SBAS-InSAR技术,获取兰州城区2014年10月~2016年9月的地表沉降速率图和沿视线方向(line-of-sight,LOS)的时相位移量,探讨升降轨数据在河谷型城市地表形变监测中的适用性。结果表明:升降轨Sentinel-1A数据之间的时相位移量具有高度关联性,其中升轨数据在地形起伏较大区体现出良好的干涉性,而降轨数据在平坦区表现出较好的监测能力。兰州城区大部分区域处于稳定状态,但沙井驿、九州、小达坪、东岗、伏龙坪、西客站以及周边区域地表存在沉降趋势,最大沉降速率可达30 mm/年。联合升降轨Sentinel-1A数据监测河谷型、海岸带、海岛礁以及滩涂等区域地面沉降具有可行性和可靠性。     

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。     

民用InSAR地形测绘卫星工程关键技术

InSAR地形测绘是SAR卫星最为典型的应用任务之一。SRTM与TanDEM-X卫星分别开创了10 m精度以及4 m精度的全球DSM先河。L波段差分干涉SAR(L-Band Differential Interferometric SAR,L-SAR)卫星是我国第一组L波段干涉SAR编队卫星系统,卫星可完成1∶5万比例尺地形图测绘任务。随着L-SAR卫星的示范效应逐步扩展,国产小卫星也逐步跟进,以高景二号和宏图一号代表的小卫星开启了小卫星测绘先河。本文从卫星工程的角度,阐述了SRTM、TanDEM-X以及L-SAR卫星的关键技术,较为全面地介绍了当前SAR卫星的发展状况,有助于理解卫星工程的层次性特点,并讨论SAR卫星的未来趋势,为面向行业应用的卫星研制提供参考。     

地基干涉雷达IBIS-S桥跨结构振动变形测量与模态分析

地基雷达干涉测量技术能够以较高的时空采样频率获取线性结构目标整体瞬时变形状态。本文将该技术引入大型桥梁桥跨结构的振动变形测量与模态分析中。对动静载试验过程中的武汉二七长江大桥东岸桥跨结构开展连续变形监测,利用频域分解法计算桥跨结构的自振频率、阻尼比和模态振型。计算结果表明,地基干涉雷达干涉测量技术能够快速探测桥跨结构竖弯模态,特别适用于灾后大型线形结构健康状态的应急检测。     

地基InSAR技术在门头沟滑坡灾害监测中的应用

InSAR技术在地表监测应用方面被广泛研究,相比传统监测手段有其独特优势。本文通过对门头沟区二斜井地基INSAR滑坡监测的数据采集、处理与分析等过程的论述,介绍了地基InSAR技术在门头沟区二斜井滑坡灾害监测的应用,充分验证了地基INSAR技术在滑坡灾害应急监测应用中的优势,展示了地基InSAR系统在恶劣环境下的较强适应力,肯定了地基InSAR技术监测的应用前景,为今后同类应急监测项目提供一定的参考。     

InSAR干涉纹图小波-维纳组合滤波方法

为了提高InSAR干涉纹图滤波效果,针对传统维纳滤波和小波滤波的不足,本文提出一种小波-维纳组合滤波方法,该方法充分利用了小波分析和维纳滤波的优异特性,将其应用于卫星图像处理。结果表明:小波-维纳组合滤波法具有小波分析的多分辨率特性和维纳滤波的自适应特性,滤波效果优于小波滤波和维纳滤波。     

利用InSAR识别与监测黑方台黄土滑坡

针对甘肃永靖县的黑方台地区滑坡不断对当地居民人身及财产安全构成重大威胁的现状,该文选取高分辨率的升降轨TerraSAR数据、3m分辨率的DEM数据和30m分辨率的SRTM DEM数据,利用InSAR技术对该地区的地表形变进行监测,主要结果如下:用Stacking技术获取了黑方台的形变速率图,识别出14处不稳定滑坡体;用SBAS-InSAR技术对典型滑坡体进行时间序列监测,将InSAR结果投影到滑坡方向与已有的GPS结果进行比较,最大较差为6mm,最大中误差为3mm。结果表明,InSAR技术用来识别与监测黄土滑坡方便可靠,并且精度较高。     

光学遥感与InSAR结合的金沙江白格滑坡上下游滑坡隐患早期识别

2018-10-11和2018-11-03,金沙江上游西藏自治区江达县波罗乡白格村附近先后发生两次大规模高位滑坡堵江。虽经人工干预处置后进行泄流,但还是对下游居民和交通设施造成了严重损失,其上下游是否还存在类似的大规模滑坡隐患,成为白格滑坡灾害发生后社会各界关注的焦点问题。首先利用高精度光学卫星影像对白格滑坡上游30 km和下游100 km范围内的滑坡隐患进行人工目视解译和定性评价,共识别出滑坡隐患51处,其中下游70~100 km范围内有10处具有堵江风险的滑坡隐患。在此基础上,对具有堵江风险的重点区域（白格滑坡下游70~100 km范围内）收集存档ALOS PALSAR-1和Sentinel-1A雷达卫星数据,利用短基线差分干涉测量技术开展滑坡隐患地表形变定量探测和分析评价,共探测出7处具有较显著形变的滑坡隐患,其中3处堵江风险较大,为白格滑坡上下游地质灾害防治和川藏铁路选线提供了参考。     

基于DFT模型的大场景InSAR图像配准

图像配准是实现干涉合成孔径雷达(InSAR)高精度相位提取及地形高程反演的关键,大场景图像的高效高精度配准成为近年高分宽幅InSAR成像应用研究的难点问题之一。由于大场景图像中不同区域偏移量及变化规律差异较大,传统最大相干系数配准方法需多分块及插值处理,面临计算量大且配准精度低等问题。针对此问题,本文提出一种基于DFT模型的大场景InSAR高效高精度图像配准算法。该方法利用最小均方差准则构建InSAR复图像配准的DFT模型,采用四叉树自适应分块及矩阵相乘DFT快速重采样配准方法,实现大场景InSAR图像各子块区域的高效高精度亚像素配准。仿真和实测数据验证本文算法的有效性,结果表明该算法不仅可实现大场景InSAR复图像亚像素级配准,还具有较高的运算效率,其运算效率相对于传统FFT配准方法通常可提升3倍以上。