基于时序InSAR的上海地区地面沉降监测

地面沉降作为一种缓变性地质灾害，不仅破坏地质环境，而且影响国民经济建设。采用时序InSAR技术对覆盖上海地区的136景Sentinel-1卫星雷达影像进行处理，提取其2017～2021年期间地面沉降分布信息，并采用同时期上海地区水准测量结果评估时序InSAR监测结果的精度；选取监测范围内存在较大沉降速率的典型沉降区，分析其地表变形特征及原因。结果表明，(1)监测区平均形变速率分布在-55.89～11.29mm/a, 97.13%的监测点平均形变速率介于-5～5mm/a;(2)上海地区时序InSAR地面沉降监测结果与水准测量结果基本一致，均方根误差为3.67mm/a,表明时序InSAR技术的可靠性；(3)选取典型沉降区分析其沉降分布及可能沉降成因，表明InSAR技术在开展城市大面积沉降监测具有极大优势。本文研究成果可为上海地区城市建设和地质灾害防治提供数据支撑。     

基于PS-InSAR和SBAS-InSAR技术的某机场沉降监测

西北某机场2013年开始土方工程,现已竣工。本文基于PS-InSAR和SBAS-InSAR技术,采用2017年1月至2019年1月期间32景欧空局哨兵数据监测该机场的垂直形变,得到了机场的累积沉降量和沉降时间序列,并结合地面精密水准监测数据进行验证。结果表明,该机场在研究期内存在不均匀沉降,最大沉降速率50mm/yr,累积沉降量超过100mm。参考机场土方工程施工区域可知,填方和挖方造成的地基不稳定性是该机场地表沉降现象发生的主要原因。     

星载SAR干涉技术软基工程沉降监测与建模分析

软土地基处理过程中会导致地面沉降，在处理完成之后由于荷载变化及时间推移还可能进一步导致地面沉降，因此对地基的监测至关重要。传统监测方法费时费力，干涉合成孔径雷达(InSAR)技术则可以提供精确和空间密集的形变信息。以台州东部某软基工程为例，使用Sentinel-1A升轨SAR影像确定时空变形，并获取当地实测数据，建立形变模型，分析及预测研究区域的形变规律。结果表明，该区域都发生了不同程度的形变，防波堤内测沉降最大，雷达视线向最大变形量达到300mm以上。将模型的预测结果与InSAR方法处理结果进行对比，得到RMSE为9mm/yr,相关系数为0.99,说明InSAR方法在软基工程形变监测及预测分析中可以达到厘米级的精度。     

路桥膨胀土区域地表变形三维时序InSAR监测方法

本文研究了InSAR技术在路桥膨胀土地区的变形监测方法,以获取地表变形规律和沉降值。实验结果表明,该方法可以通过分析差分干涉图来获得表面变形,获得的表面变形沉降值与实测实际沉降值的误差在+3～-3mm之间,因此监测结果更加准确。路桥膨胀土区域的地表变形具有一定的规律性,膨胀土的特性会导致该区域的地表形变。     

基于时序InSAR技术的天津郊区地面沉降监测应用

城市区域大多实施了严格有效的沉降防控措施,地表沉降逐渐由城市向郊区发展,监测城市周边郊区的地表沉降十分有必要。基于时序InSAR技术,利用28景Envisat ASAR影像获取了天津市西郊的地表沉降速率以及沉降的历史演化信息。实验结果显示,在2007年~2010年间,天津市城区的地表沉降较为缓慢,而郊区则出现了3个大的沉降漏斗,并且以最大沉降速率超过100 mm/a的速度快速发展,有与河北沉降漏斗连通的趋势。     

基于SBAS-InSAR技术的南昌市中心城区地表沉降监测

南昌市由于近年来中心城区改造以及地铁线路的施工,导致了大范围的地表沉降。为了有效监测南昌市中心城区的地表形变,采用21景哨兵一号(Sentinel-1)数据结合短基线集(SBAS-In SAR)技术处理得到了以南昌市中心城区为研究区的地表沉降分布和沉降速率图。监测结果表明,研究区内绝大部分区域地表形变速率位于[-3～10]mm/a区间内,最大地表形变速率为-14 mm/a。研究区内存在三个重点沉降区域,其中,位于西湖区洪城大市场商区周边地表沉降最严重。     

利用哨兵卫星SAR影像数据监测西安地铁沿线地面沉降

本文利用79景哨兵-1A(Sentinel-1A)卫星IW模式升轨数据，采用时序InSAR技术，对西安地铁2号线、4号线部分区段及其周边地区进行沉降监测。结果表明，2018至2020年间，西安地铁2号线凤栖原站附近沉降最为明显，最大视线向形变速率达到-18.4mm/a;西安地铁4号线飞天路站、曲江池西站附近也有较显著的地面沉降，视线向形变速率分别为-7.9mm/a、-7.0mm/a;西安电子城沉降中心的视线向形变速率为-8.0mm/a。结合研究区域经济发展状况、人口密度和产业分布，分析沉降主要原因为城市地下取水，可以采取合理开采地下水、人工回灌地下含水层等措施减缓地表沉降速率。     

SBAS InSAR技术在矿区地面沉降监测中的应用

基于SBAS InSAR技术在大区域、长时间地表形变监测中的优势,分析了SBAS InSAR的技术原理和数据处理流程。利用该技术对覆盖滕州市附近矿区的12景ENVISAT ASAR影像进行处理,获取了矿区2009年1月20日—2010年10月12日的沉降速率和累积沉降量等信息,较为直观地展现了各成像时刻的沉降状况。结果表明:煤矿较多的欢城镇、西岗镇及鲍沟镇等均有较大沉降发生,累积沉降最大可达80mm,沉降速率最大达到58mm/a。     

基于时序InSAR技术的地表形变监测技术研究

InSAR技术能够全天时、全天候、大范围获取地表高精度形变信息,可为地面沉降监测提供技术支持。某铁路隧道周边为煤矿采空区,已有资料表明该区域地表每年均有沉降,为了获取该区域沉降变形情况,本文利用研究区存档39景Sentinel-1降轨数据,采用SBAS-InSAR技术获取隧道周边地表变形速率图,提取了地表变形发展过程。结果表明,SBAS-InSAR技术获能够获得毫米级沉降结果。     

淮北城镇地下水开采地面沉降InSAR监测研究

长期超量开采地下水是打破地下水循环平衡,导致地下水位快速下降,引发地面沉降灾害的重要因素。本文以淮北平原地区的临泉县为研究对象,采用SBAS-InSAR技术监测该地区2018年1月20日至2019年12月29日期间的地面沉降,获取了该地区空间连续的地面沉降场,分析了地下水开采对地面沉降时空特征分布的影响,研究了地面沉降与地下水之间的相关性。结果表明,监测期间临泉县城区各区域均发生了不同程度的地面沉降,最大沉降速率达56mm/yr,最大累计沉降量超过110mm。对该区域的研究分析发现,在沉降严重的区域周围有大量采水井分布,而无采水井分布的区域沉降情况则相对轻微,表明该地区地面沉降受地下水开采的影响较为显著。研究区域内的形变分布特征与影响因素分析可为地下水的合理开采与利用提供参考信息。     

基于多源SAR数据的京津高铁北京段垂向形变监测

基于2010—2016年X波段TERRASAR-X影像和2010—2014年C波段RADARSAT-2影像,利用PS-InSAR算法联合反演了京津高铁北京段沿线的地表垂向形变速率;选择距离水准点最近的PS点与水准点监测结果进行比较分析,发现相比单一平台反演结果,联合解算结果与水准点监测的平均沉降速率更为接近,平均误差为2.5mm/a,远低于TERRASAR-X数据反演的20.0mm/a和RADASAT-2数据的10.6mm/a,说明联合解算的垂向形变能够更加真实地反映地面沉降特征。根据垂向形变对京津高铁北京段沿线地表形变进行剖面分析和坡度分析,结果显示目前高铁沿线形变仍在安全运行允许形变范围之内。     

Sentinel-1A数据在填海区地表沉降监测中的应用分析

针对填海区形成的地表浅层的地质结构不稳定、易受建筑荷载影响等问题,本文基于12景Sentinel-1A数据,采用两轨法对填海区进行沉降监测分析。结果表明,填海区地表呈现不均匀沉降现象,2021年最大沉降量为-9.6mm,最大抬升量为13.4mm,分析其原因可能是由填海造陆形成的地表浅层地质结构不稳定造成的。同时,基于二等水准数据对InSAR反演沉降结果进行精度评估,结果表明,InSAR反演填海区地表沉降与二等水准测量结果有较好的一致性,最大偏差为3.55mm,最小偏差为0.28mm, STD和RMS值分别为1.25mm、1.86mm。     

基于时序InSAR技术监测胜利油田地表沉降

胜利油田位于山东省东营市,地处黄河三角洲地区,地表覆盖20~50m厚的沉积层,沉积层的自然压实和油区的油气资源开发加速了地表的下沉。本文基于时序InSAR技术,利用28景ALOS影像获取了东营市东营区胜利油田的地表沉降速率以及沉降的序列时间。结果表明,在2007年至2011年间,市区出现较为缓慢的沉降趋势,而胜利油田油区则出现了一个大的沉降漏斗,最大沉降速率超过19mm/y。依据沉降分布范围可推测该地区的地表沉降与油气开采活动有关。     

基于时序InSAR技术的海外港口区域形变监测研究

针对“一带一路”沿线缺乏港口形变监测的现状，本文利用时序合成孔径雷达当中的永久散射体技术与短基线集技术，对巴基斯坦瓜达尔港和马来西亚皇京港两个海外港口区域进行沉降形变监测，共获取112景上述区域的Sentinel-1/A影像，计算其2019年6月至2021年4月期间的形变并对结果进行分析。结果表明，上述区域均具有不同程度的沉降情况，且关键沉降区域呈现集中分布。结合光学遥感影像对每个港口的形变重点区域进行分析，发现上述区域的形变结果与集装箱货物装卸、石油资源输送、人类活动存在显著相关性，推断马来西亚皇京港的吞吐量大于其他港口。本文为时序InSAR技术在保障港口安全运营方面提供了科学支撑，在服务“一带一路”沿线国家港口的安全方面具有重要的战略意义。     

探讨InSAR技术在城市建筑物沉降监测中的精度

针对InSAR在城市建筑物沉降监测中的精度评估需求,以天津市市内六区同步采集的SAR数据、水准数据为例进行两者的差异性分析,提出采用距离加权法、沉降量指标来实现两者的时空一致性。在此基础上参考建筑物沉降监测的规范,以渤海大楼为例来对比分析InSAR测量、水准测量的沉降量值,提出了InSAR技术可达到建筑物三级测量精度指标。     

基于D-InSAR的大通煤矿地表形变监测应用研究

本文以大通煤矿地表形变监测为依托,利用雷达差分干涉测量(D-InSAR)技术,获得2013-10至2014-04连续五期的SAR影像监测图,在6个月间隔里出现了2处沉降漏斗区域,并且沉降漏斗区域与矿区分布一致,并与GPS形变监测相互对比,发现两种监测方法结果相互符合,说明D-InSAR能够有效监测矿区地表形变。     

基于时序SBAS-InSAR技术的通海县盆地区地面沉降监测

1970年1月5日,通海县盆地区曾发生7级以上大地震.针对该区域内复杂的地质结构及缺乏大面积的有效监测等问题,采用SBAS-InSAR技术处理覆盖通海县盆地的69景2018年7月20日～2020年11月18日Sentinel-1A影像,首先获取了整体地表形变沉降速率,然后分析了沉降区分布特征及4个典型沉降区,最后对沉降区的成因进行探究.结果表明:通海县盆地区域内总体沉降速率为-90.55mm/a～39.99 mm/a,广泛分布有多个明显沉降带,且这些沉降带有逐渐成片蔓延的趋势;区域内的沉降主要与城市建设荷载及曲江断裂地质结构有关.     

基于InSAR技术对杭州市地表形变进行监测分析

目前的城市监测技术方法很多,包括水准测量、数字摄影测量、 GPS数据融合等。作为传统沉降监测技术的水准测量,具有精度较高、成果可靠、操作简便等优点。但其劳动强度大,时间周期长。本文利用InSAR技术对杭州市进行地表形变监测,获取了杭州市近4年内的形变成果,利用SBAS-InSAR技术,合计1472天的ALOS卫星PALSAR传感器的存档数据对杭州市地面形变进行了监测,对沉降量进行了分析和沉降面积的统计,完成了对于杭州市地面形变定量分析。     

某地下强爆炸区地表形变DS-InSAR多源长时序监测与分析

为探究地下强爆炸相关的地表形变长时序时空演变规律,通过同质像元识别和相位优化,对ERS-1/2、Envisat/ASAR和Sentinel-1等卫星公开的多源SAR数据进行了时序InSAR处理,获取了境外某试验场1992-2019年地表形变分布,揭示了地下强爆炸后地表形变的时空演变规律。研究结果表明：该试验区内在ERS-1/2卫星覆盖时段形变速率最大(-23 mm/a);沉降中心主要分布于试验场地下强爆炸较为集中的中部,地表沉降速率呈现为从快速下沉到减速再到逐渐稳定的趋势,且沉降区面积也随时间衰减,周边地表逐步趋向稳定。     

PS-InSAR和SBAS-InSAR的地表沉降监测对比研究——以雄安新区为例

永久散射体(PS)和小基线集(SBAS)InSAR时序分析技术能够克服传统差分干涉雷达受时空和环境影响的缺陷，被认为是监测微小形变的重要技术手段，而针对这两种方法的适用性仍需进一步研究分析。本文以雄安新区为研究区，选取覆盖研究区的30景ENVISAT ASAR数据，分别采用PS-InSAR和SBAS技术对其地表沉降情况进行长时间序列监测，获取了2005年3月～2010年8月期间雄安新区年地表平均沉降速率，并对比分析两种技术在城区和非城区的监测表现。研究结果表明，PS-InSAR与SBAS-InSAR技术都监测出研究区北部呈现下沉趋势，研究区南部都呈现出抬升趋势，监测结果具有较好的空间一致性，并且两种技术获得的形变速率具有较高的相关性(R²=0.87),因此，两种技术均能有效监测地表的沉降变化。两种方法获得的监测点数目在城区差异较小，而在非城区存在较大差异。相比PS-InSAR技术，SBAS-InSAR能够在非城区获得更多的监测点，更适用于非城区的地表形变监测。