单台相机机载InSAR基线动态测量方法研究

该文提出一种对机载干涉合成孔径雷达(InSAR)基线的动态测量方法。通过在机载InSAR天线上布设一定数量的控制点,采用单台内方位元素精确标定的数码相机对天线进行实时监测。基于实时控制点图像所建立的共线方程和后方交会算法,解算出相机测量坐标系与控制点辅助坐标系之间的转换参数。将转换参数代入待测点坐标方程后,计算得到天线中心在测量坐标系下的实时三维坐标。在实验室进行的静态和动态模拟实验取得较好结果,验证了该文提出的InSAR基线动态测量方案的可行性。     

木鱼包滑坡形变特征的InSAR监测分析

三峡库区地质条件复杂,问题库岸斜坡众多,滑坡灾害问题一直十分突出,需要对三峡库区的灾害隐患进行日常监测.然而常规的监测手段往往需要耗费大量的人力物力,监测效果也容易受到外界条件的限制.以三峡巴东县城长江沿岸为研究区,基于ALOS-2数据,使用PS InSAR(永久散射体干涉测量)处理技术对2016年8月—2017年10...     

斜视条件下机载InSAR基线分析及定标法

干涉参数定标对机载InSAR系统获取高精度数字高程模型具有重要的意义。物理基线长度是干涉定标需标定的重要参数之一。在斜视条件下，有效干涉基线不等同于物理基线，并且受到载机姿态角的影响。传统的干涉定标方法直接利用InSAR高程反演模型对干涉基线的偏导构建敏感度方程，其标定的基线参数为有效干涉基线，而非实际的物理基线。针对该问题，对斜视条件下的有效干涉基线进行了分析，建立了有效干涉基线与物理基线和载机姿态角之间的关系，并提出了针对实际物理基线的定标方法。最后，利用中国科学院电子学研究所X波段机载InSAR获取的实际数据进行了外定标处理实验，验证了该方法的有效性。     

基于InSAR技术的地表形变监测与影响因素分析

地表形变引发的地质灾害屡见不鲜，尤其是在城市区域，其严重阻碍了城市化的可持续发展。为了评估城市地表形变引发地质灾害的风险，高时间空间分辨率的地表形变监测分析变得尤为重要。本文基于2019年1月至2021年1月的Sentinel-1A卫星影像，利用SBAS-InSAR以及PS-InSAR技术获取南昌市地表形变的时间序列，并结合小波周期分析和灰色关联度分析评估形变区域与气候环境的相关性。研究表明，南昌市的中心城区受到城市建设和黏土层厚度的影响，表现出大范围的沉降信号；东南部的农业生态地区由于地下水的补充而表现出抬升的信号。周期分析进一步表明南昌市地表形变皆受降水量变化的影响。本研究结合外部数据，从多个角度考察了地铁线路在变形幅度较大的地区发生沉降灾害的可能性，为防灾减灾提供参考。     

金沙江下游永善段隐蔽性滑坡隐患综合遥感识别

隐蔽性滑坡隐患是金沙江下游最普遍的地质灾害发育形式，具有隐蔽性强、突发性强、高位远程运动等特点。近年来，特大山区隐蔽性滑坡灾害案件频繁发生，对人民的生命财产造成了极大威胁。如何突破传统地质灾害调查手段的局限性、滞后性，提前有效识别隐蔽性滑坡隐患并探索其发育特征，对指导中国西南地区防灾减灾、工程规划建设具有重大科学意义。本文选择金沙江下游永善段地质灾害高易发区，利用升降轨时序InSAR–光学遥感综合识别方法，精细识别区域性时序地表形变、隐蔽性滑坡隐患光学遥感信息，通过野外考察，深入探索隐蔽性滑坡隐患发育特征。研究显示：1）通过升轨时序InSAR技术识别隐蔽性滑坡隐患26处，降轨时序InSAR技术识别隐蔽性滑坡隐患28处，光学遥感识别隐蔽性滑坡隐患48处（与升降轨时序InSAR识别结果有10处重合），合计识别滑坡隐患92处；对识别结果进行100%的野外考察，将升降轨InSAR和光学遥感识别结果划分为完全一致、部分一致、仅有光学遥感识别结果、仅有InSAR识别变形结果4种情况，识别准确率分别为82.86%、80.77%、75.00%和63.64%，总体识别准确率达78.26%，略高于目前国内滑坡隐患识别平均水平，验证了滑坡隐患识别的可靠性和有效性。2）通过对比分析综合遥感识别结果可知，InSAR技术和光学遥感的识别结果与二者的识别方式、影像成像条件、滑坡活动性关系密切，二者不能直接进行互检。3）通过分析滑坡发育特征可知，隐蔽性滑坡隐患发育规律随着地形地貌、地质条件的变化而变化，升降轨InSAR技术和光学遥感识别的隐蔽性滑坡隐患在地貌空间分布、地层岩性均存在一定差别。结果表明，综合遥感识别技术充分利用了升降轨InSAR技术和光学遥感识别方法的互补性，解决了隐蔽性滑坡隐患看不见、看不清、看不准的难题，提高了滑坡识别的准确率。     

北京大兴国际机场及周边交通干道形变时序InSAR监测

北京大兴国际机场作为国际航空综合交通枢纽,开展其周边地面形变及主要交通干道的稳定性监测,对保障机场的正常运营至关重要。利用2019～2020年覆盖北京大兴国际机场的42景升轨和35景降轨Sentinel-1影像,采用StaMPS技术对机场周边地面沉降及主要交通干道稳定性进行了监测。结果表明:Sentinel-1升、降轨监测结果具有很好的一致性,90%以上的公共像元形变速率差值的绝对值小于8 mm·年^-1; 机场西部(西胡林村、十里铺村和辛安庄村附近)、机场北部(西里河村和祁各庄村附近)以及机场东北部(河北头村和西白塔村附近)地面沉降状况相对严重,局部地区年均形变速率超过-30 mm·年^-1; 形变时序结果显示在西胡林村、十里铺村和祁各庄村附近,地面累计形变分别达到了58、60和70 mm。通过提取北京大兴国际机场周围主要交通干道形变趋势分析可知,多条主要交通干道均存在不同程度的沉降趋势,存在潜在安全隐患,后续需要重点关注并持续监测。此外,对高架道路高度的反演结果显示,高架道路与周围部分地物在高度上形成鲜明对比,且与实际情况较为相符。     

联合InSAR和质量守恒法估计西藏贡觉地区雄巴滑坡厚度

滑坡厚度是灾害风险评估和防控的关键参数。传统的滑坡厚度估计方法只能确定滑坡体局部稀疏点的深度,无法反映整个坡体深度分布情况,且存在探测成本高、效率低等问题。基于此,提出了一种联合合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和质量守恒法估计平移式滑坡厚度分布的方法,并将其应用于西藏贡觉地区雄巴滑坡。使用时序InSAR技术分别计算Sentinel-1A升轨、Sentinel-1A降轨和ALOS-2升轨影像的一维雷达视线向(LOS)形变速度场,联合SAR成像参数与滑坡空间几何关系构建坡面坐标系,解算得到滑坡沿坡面的三维形变场; 在此基础上,联合InSAR三维形变场和质量守恒准则估计滑坡厚度。实验共收集了覆盖雄巴滑坡的140景Sentinel-1A升轨、138景Sentinel-1A降轨和12景ALOS-2升轨数据。结果表明:雄巴滑坡总运动面积约为5.33 km²,当流变参数取值0.5时,滑坡厚度为0～109.57 m,集中分布在9～73 m,滑坡体积约3.12×10⁸ m³,估算结果与现场测量结果一致。本文提出的方法可以获取滑坡连续的厚度分布情况,可为灾害风险评估、分析与预防提供关键性数据支撑。     

西南山区大型水电工程库岸滑坡InSAR早期识别与监测研究进展

我国西南山区大型水电工程大量建设于金沙江、澜沧江、雅砻江流域,但是这些流域复杂的地层、岩性、构造、水文等地质条件导致水电工程库岸滑坡灾害分布广泛,多发频发。合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术凭借其覆盖范围广、监测精度高、不受云雾遮挡等特点为水电工程库岸滑坡早期识别与监测带来了新的机遇,在近年来得到水电工程建设及库岸地质灾害防治相关领域的极大重视。基于此,对西南山区大型水电工程库岸滑坡InSAR早期识别与监测的应用概况进行了梳理,从研究时间、研究内容、研究对象等多角度进行了分析; 对水电工程库岸滑坡InSAR早期识别与监测技术的研究现状、研究热点进行了归纳与总结,揭示了以白鹤滩水电站为里程碑,水电工程库岸滑坡早期识别与监测目前已开始进入InSAR技术应用与研究的爆发阶段; 最后,探讨了水电工程全生命周期(蓄水前阶段、蓄水阶段、蓄水后阶段)对InSAR技术的不同应用需求与算法适用性。随着SAR数据质量提升与算法进步,InSAR技术必将常规化地参与到水电工程全生命周期库岸滑坡的识别与监测工作中,为水电工程库岸滑坡的早期识别、监测预警、触发机理研究及灾害防治等提供重要支撑,提升我国水电工程库岸滑坡地质灾害防治能力。