基于D-InSAR技术和改进GM（1，1）模型的矿区沉降监测与预计

针对矿区地下资源大规模开采引发的地表沉陷，以淮北矿业集团袁二煤矿为试验区，联合合成孔径雷达差分干涉测量（D-InSAR）技术与灰色模型（GM（1，1）），建立了描述下沉量与时间关系的改进灰色模型，实现了地表沉降监测和预计的一体化。首先，基于哨兵一号A卫星（Sentinel-1A）影像，采用D-InSAR技术监测地面动态沉降过程，获得了2017年11月16日—2018年1月27日期间的时间序列沉降形变图；然后，依据所获取的各时间序列沉降量，建立了改进GM（1，1）的补偿最小二乘法估计半参数模型（BGM（1，1））和赋相对权重的补偿最小二乘法估计半参数模型（WGM（1，1））方程，实现了沉降值的拟合与预计。试验表明：D-InSAR技术在矿区地面沉降动态监测中具有明显优势，且其监测精度达毫米级；BGM（1，1）和WGM（1，1）预计模型均可弥补经典GM（1，1）模型的不足，结合WGM（1，1）预测的4个试验点的相对误差为1.99%~26.64%，可为矿区地面沉陷动态监测以及后续治理提供理论依据，具有一定的预警作用和借鉴意义。