InSAR特征点分布与土地用途的关系研究

本文以广州为研究区域,选取72景具有两种极化模式(VV&VH)数据的Sentinel-1A卫星影像,获取区域内的永久性散射体(Permanent Scatterer,PS)和分布式散射体(Distributed Scatterer,DS),并结合Landsat-8卫星影像的土地利用类型分类结果,研究广州市的土地利用类型...     

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。     

监测城市基础设施健康的星载MT-InSAR方法介绍

星载合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术是近年来迅猛发展的一种空间对地观测技术,在InSAR基础上提出的多时相InSAR(MT-InSAR)方法,利用同一地区的多景SAR影像对时序稳定点(PS)进行精确分析,极大地降低了大气延迟等带来的测量误差,使得形变监测精度达到了厘米级到毫米级,可对城市基础设施进行大范围高精度的连续监测。本文通过对MT-InSAR技术发展的综述,总结了目前MT-InSAR技术在基础设施健康监测方面的关键问题和应用领域,并对未来MT-InSAR在城市应用方面的发展提出了展望。     

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。     

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。     

时间序列InSAR监测地表形变

针对相干点目标的时间序列,提出了地表形变InSAR技术监测方法,该方法适用于小数据集分析。并采用郑州地区2007年1月到2010年4月期间的8景ALOS PALSAR数据进行验证分析。研究表明,识别的相干点目标具有大的干涉相干值和小的振幅离差,在时间序列中具有可靠的相位。从误差分析和与ENVISAT PSInSAR结果对比分析表明,该文求得的形变速率标准差在0.34mm/a和5.56mm/a之间,表明提出方法是可靠的。     

永久散射体雷达差分干涉反演矿区时序沉降场

针对永久散射体差分干涉测量(PSIn SAR)算法流程,发展了基于周期函数模型的空间维解缠方法,并将其应用于矿区时间序列地表变形反演。通过在研究区域内安装人工角反射器(CR),将CR点上计算所得的周期模型参数分量作为整个网络的约束,通过空间约束平差以实现空间维解缠。选取了河南省境内白沙水库附近的煤矿密集区为主要研究区域,采用周期函数模型对矿区线性及非线性形变分量进行模拟,反演了2007年2月—2010年2月的时间序列形变场,并采用研究区域内的水准实测数据作为外部验证数据。实验结果表明:白沙水库周围区域存在着较为明显的沉降,在煤矿分布区域内累积最大沉降量超过了10 cm。沉降区域内以线性沉降趋势为主,非线性沉降较为缓慢,仅在水库的西南方向较为明显。应用已有的水准点实测形变值对实验结果进行验证分析,结果表明该方法精度可达约±2.1 mm,证实了本文采用的方法在矿区地表时序形变反演中的可行性和可靠性,对预防过度采矿导致的矿区塌陷具重要现实意义。     

融合分布式散射体时序InSAR技术在矿区形变调查中的应用

为了对河北省承德市滦平县张百湾镇周台子村铁矿区进行形变调查和监测,消除安全隐患,在时序CSInSAR（相干散射体InSAR）技术的基础上,开发了48景Sentinel1数据的DSCSInSAR（融合分布式散射体和相干散射体InSAR）技术。该方法首先采用AD (Anderson Darling)检验对同质像素点进行识别,然后基于协方差矩阵特征值分解算法对最优相位进行估计,最终通过时序形变解算得到铁矿区的地表形变结果。研究结果表明：研究区的年平均形变速率范围为-34.50~24.50 mm/a;大部分矿区都存在不同程度的沉降,其中周台子村和路边附近矿区沉降量较大,窑岭沟矿区出现明显抬升现象,最大沉降量和最大抬升量分别达到了34.00和24.03 mm,其形变结果与当地4个GPS监测点结果一致。与CSInSAR技术相比,DS CSInSAR技术极大提高了目标点的密度和干涉图的质量。     

最优极化在永久散射体识别中的应用

永久散射体PS处理首先需要识别出足够数量的“候选”PS(PSC)，即那些随时间相位行为稳定的图像像元。既然在处理去除大气或DEM误差引起的伪相位赝相之前必须先识别出这样的像元，     

永久散射体网络建模及地表形变与大气影响分析

为了更有效、更可靠地探测地表线性和非线性形变,估计SAR成像时的大气影响,本文提出了基于优化永久散射体网络的邻域差分建模方法,详细讨论了PS组网、网络优化以及估计地表形变与大气影响等参数的数学模型与计算过程,并基于Matlab环境编程实现了这一方法.最后以上海陆家嘴地区为例,选取26幅ERS-1/2卫星SAR影像进行实验,探测出实验区在1992-2002年间的线性形变速率、非线性形变量、总的区域形变场及各成像时刻的大气影响值,与地面观测结果具有较高的一致性.实验结果表明,本文提出的PS邻域差分建模方法是可行的.相应的计算程序是可靠的.