顾及PM2.5浓度遥感生态指数模型的沧州市区生态环境质量动态监测分析

针对空气中颗粒物对城市生态环境存在影响,在遥感生态指数的基础上,加入反映颗粒物PM2.5浓度的差值指数(DI),采用主成分分析法耦合绿度、湿度、干度、热度和PM2.5浓度指标,构建新型遥感生态指数RSEInew.通过对比RSEI与RSEInew第一主成分贡献率和平均相关度,建立基于RSEInew模型的沧州市区生态评估模...     

膨胀土侧向膨胀力原位试验研究

膨胀土高填方区域形变及其边坡稳定性是膨胀土灾害相关研究中的关键问题,针对安康机场填筑程度高、膨胀土分布范围大等特点导致的潜在地面形变问题,采用基于高程改正的时序合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar, InSAR)技术获取安康机场运营前期地表形变。安康机场飞行区、航站区以及膨胀土边坡稳定影响区3类典型区域形变时序结果表明,安康机场基本稳定,累积形变量较小,区域最大形变量为-21.7 mm,机场内部最大形变量为-15.9 mm,其形变量在民用机场岩土工程设计规范标准要求范围之内。进一步结合区域降水与填方层深数据分析发现,现存微小地表形变及其特殊规律为膨胀土填方区工后沉降与膨胀土胀缩性形变的联合作用所致。     

时序InSAR用于滑坡灾前二维形变追溯与灾后风险评价

针对美国俄勒冈州西海岸Hooskanaden滑坡发生的大规模失稳以及破坏后坡体的稳定性仍然未知的问题,本文基于升降轨Sentinel-1影像数据,利用SBAS-InSAR技术对Hooskanaden滑坡灾前的变形模式、驱动因素和灾后的稳定状态进行了研究。结果表明,早在2019年滑坡事件发生前,Hooskanaden滑坡就处于持续蠕变状态,其沿LOS向的最大形变速率可达-226 mm/a;该滑坡属于推移式滑坡,以水平自东向西运动为主,二维形变与其倾角的组合有利于推断滑坡的变形模式;滑坡运动存在明显的季节性周期变化,降雨是其加速变形的主要驱动因素;滑坡的中部及其后缘在灾后仍处于活跃状态,沿LOS向的最大形变速率达-65 mm/a,存在再次失稳的可能性。     

TLS三维点云聚类滤波算法应用研究

现有地面三维激光扫描点云数据滤波算法较少,针对地形复杂区域的点云滤波效果更是不甚理想,因此对二维聚类算法进行改进,提出三维点云聚类滤波算法,并对其在地形复杂区域的TLS数据滤波中的应用进行研究。以重庆鸡冠岭危岩体的TLS数据为例,分别采用曲率平滑滤波方法和文中提出的点云聚类滤波方法处理,并对两种方法处理过的数据进行形变量计算和分析。实验证明,针对植被覆盖茂密、地形复杂的山体,该方法的点云滤波效果较好,且处理速度有较大提升,能为点云后期形变量计算提供较好的基础。     

融合无人机DEM的SBAS-InSAR矿区沉陷监测研究——以武安某矿区为例

小基线集合成孔径雷达干涉测量技术(Small Baseline Subset Interferometric Synthetic Aperture Radar, SBAS-InSAR)因其能够减弱时空失相干、大气延迟效应的影响而在矿区监测中应用广泛.然该技术仍需用到外部参考数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)来去除地形相位,故DEM的精度会直接影响其监测结果的精度,而大范围高精度DEM往往获得困难,且成本较高.为在控制成本的同时得到精度更高的监测结果,本文以武安市某矿区为例,将局部高精度无人机点云生成DEM与大范围的航天飞机雷达地形测绘任务DEM(Shuttle Radar Topography Mission DEM,SRTM DEM)相融合,结合融合结果并利用SBAS-InSAR技术和Sentinel-1 A数据进行监测和分析.结果表明：(1)使用融合DEM作为外部参考DEM所得SBAS-InSAR局部矿区监测结果较原始DEM提高了2～3 mm的监测精度;(2)在使用融合DEM所得的监测结果中,不同地物类别上的点有着不同的监测精度,其中农田土路上...     

基于Sentinel-1影像的2019~2020年河北隆尧地裂缝及周边形变监测与分析

为了解隆尧地裂缝目前的发育状况及其对周边地区的影响,采用2019-01~2020-12共31景Sentinel-1影像,基于SBAS-InSAR和Stacking InSAR技术获取隆尧地裂缝及其周边区域的形变时间序列及形变速率分布,进一步采用均质弹性空间模型研究隆尧地裂缝现今滑移状况。结果表明：1）隆尧地裂缝2019~2020年南北两侧的形变速率梯度差达4 cm/a,较2007~2011年5 cm/a的形变速率梯度差有所下降;2）固城店镇、魏家庄镇、官庄镇存在明显的周期性地表形变,但总体趋势仍为沉降;3）建模结果表明,隆尧地裂缝现阶段几乎破裂至地表,滑移速率为27 mm/a,与2007~2011年结果相比深度及滑移速率有所降低,说明现阶段隆尧地裂缝虽仍处于活跃状态,但活跃程度有所减缓。     

基于InSAR技术的东营市地面沉降监测及多诱发因素分析

基于2019年Sentinel-1的28景降轨InSAR数据,监测东营市年均沉降速率,分析并相互验证处于不同季节的两个干涉对及各形变中心的时序变化情况.结果表明,东营市存在5个大范围的沉降区域,均位于东营市沿海区域,最大沉降速率约为300 mm/a,沉降特征因地下水抽取、石油开采与卤水开发等地下流体开采类型不同而具有明...     

基于InSAR的矿区沉降中心动态变化监测与分析

以安徽省颍上县谢桥煤矿为例,采用InSAR技术探测矿区2007~2011年内各时间段的地表形变结果,利用岩床模型模拟矿区的形变场,分析沉降漏斗的发育状态,为区域地面沉降危险性评估提供重要参考依据。InSAR形变结果显示,开采区域内存在多处沉降漏斗,大体呈东西向分布;随着时间的推移,沉降中心不断推移,沉降范围逐渐扩大。结合遥感影像发现,沉降漏斗与塌陷水域的形成在时间上存在一致性,空间分布也存在高度相关性。     

时序InSAR解译2017~2020年北京地面沉降时空变化

利用合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术对2017-06~2020-06期间获取的Sentinel-1数据集进行处理和分析,获取北京近几年地面沉降区域的时空分布特征。结果表明,北京地表形变呈现5处沉降区,最大年形变速率为-111.3 mm/a。将InSAR结果与GPS观测资料进行对比,验证了时序InSAR的有效性。对比2018年和2019年的年形变速率可知,各个沉降范围内的沉降面积均在减小,且沉降减缓的面积远大于沉降加速的面积。局部调查后发现,5处沉降区除1处仍在加速沉降外,其他4处的沉降速度均在减缓。