基于PS-InSAR的天津地区沉降监测及分析

城市地面沉降监测是保障城市安全建设和健康发展的重要手段之一,而传统的沉降监测方法无法大尺度反映地面形变信息。针对近几年天津地区出现大面积沉降现象,利用Sentinel-1A数据基于永久散射体干涉测量技术开展城区大范围沉降监测研究并分析了地面沉降原因。结果表明：近年来天津地区多处出现地面沉降,严重沉降区集中天津的武清区、北辰区以及郊区乡镇结合区域的王庆坨镇、胜芳镇、左各庄镇、静海镇以及大寺镇,其最大沉降漏斗位于王庆坨镇,沉降速率为-63.2 mm/a。经分析发现天津地面沉降与地下水过度开采、大型工业区的迁移和建设以及活动断裂带地质活动有关。     

基于Sentinel-1A数据的天津地区PS-InSAR地面沉降监测与分析

为有效预防地面沉降带来的灾害,利用2015年4月~2018年2月天津地区的24景Sentinel-1A数据,进行了永久散射体干涉测量处理,并使用高精度轨道数据和TanDEM-X DEM修正残差相位,提取了3 a的地面沉降结果,结合土地利用类型、水文、地质和交通等数据,分析了多处沉降地区的特征和形成原因,最后和小基线集方法的监测结果进行对比分析。结果表明:近3 a来天津城区沉降治理效果显著,平均沉降速率在8 mm/a以内,郊区沉降仍然严重,沉降速率在50~70 mm/a,沉降最为严重的区域为武清区王庆坨镇,3 a累计沉降量超过200 mm,并且有和其他沉降漏斗连成片的趋势。地面沉降发生的区域与地下水漏斗形成的区域基本一致,且两种方法得到的累积形变量差值95%在5 mm以内,说明本研究结果可以为天津市地质灾害防治提供数据支撑和决策依据。     

基于PS-InSAR技术的廊坊市地面沉降监测研究

随着城市化进程的加速发展,地面沉降危害不断加剧。以廊坊市城区为示范研究区,选取近5 a的ENVISat卫星ASAR数据,采用永久散射体干涉测量(PS-InSAR)技术,提取廊坊市城区2003~2007年时间序列地面沉降形变信息,并对廊坊市地面沉降空间分布特征进行初步分析。研究结果表明:廊坊市城区年平均沉降速率在-19.2~18.7mm/a之间变化,沉降中心主要分布在城区北部地区,对城市基础设施及施工建设产生严重影响。     

基于PSI技术的芜湖市地面沉降时空特征分析

城市的沉降监测有利于了解区域实时高程，可为地质灾害与防护部门提供数据依据，避免因高程损失而带来的地质灾害。基于2016年1月至2017年12月共22景Sentinel-1A干涉宽幅模式影像数据，利用永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术以及合成孔径雷达差分干涉测量技术进行芜湖市地表形变监测，并分析研究区地面沉降的时空分布特征。空间上，阐述芜湖市地面沉降的整体格局，再以道路为专题，分析了道路的沉降分布格局。时间上，以时间为基线，逐月分析地面沉降部分在年内的具体变化。结果表明：空间上，芜湖市地面沉降主要集中在长江以东的范围，呈现出由西向东逐渐增加的趋势，长江以西呈现零星漏斗式沉降分布，其中，沉降累积量也与道路的密度与建设相关，道路汇集区与修建区域的沉降累积量较大；时间上，研究区整体沉降量各月变化较均匀，其中，沉降量变化范围在6月最大，10月与11月最小。     

基于PSI技术的芜湖市地面沉降时空特征分析

城市的沉降监测有利于了解区域实时高程,可为地质灾害与防护部门提供数据依据,避免因高程损失而带来的地质灾害。基于2016年1月至2017年12月共22景Sentinel-1A干涉宽幅模式影像数据,利用永久散射体合成孔径雷达干涉测量技术以及合成孔径雷达差分干涉测量技术进行芜湖市地表形变监测,并分析研究区地面沉降的时空分布特征。空间上,阐述芜湖市地面沉降的整体格局,再以道路为专题,分析了道路的沉降分布格局。时间上,以时间为基线,逐月分析地面沉降部分在年内的具体变化。结果表明：空间上,芜湖市地面沉降主要集中在长江以东的范围,呈现出由西向东逐渐增加的趋势,长江以西呈现零星漏斗式沉降分布,其中,沉降累积量也与道路的密度与建设相关,道路汇集区与修建区域的沉降累积量较大;时间上,研究区整体沉降量各月变化较均匀,其中,沉降量变化范围在6月最大,10月与11月最小。     

基于PSI技术监测上海市2009年～2010年区域地表沉降

采用振幅和相位联合分析的PS探测方法,以上海市作为实验研究区,进行PSI城市地表沉降监测并对成因进行了详细分析。实验结果表明:①由于大规模的城市建设、地下水开采、工业化生产和交通运输等活动,研究区内最大沉降速率达-47mm/年,平均沉降速率达-16.96mm/年,地表沉降比较明显。②2008年以前的沉降中心得到有效控制,现阶段有3个沉降中心较为明显,即罗泾镇宝山工业园区,平均沉降速率为-29.8mm/年;虹口足球场,平均沉降速率为-24.58mm/年;闵行经济技术开发区,平均沉降速率为-32.2mm/年。③地表沉降随着城市建设的发展向北、南、西南、东南逐步扩展。④水准数据验证了监测结果,精度可达±6mm,表明PSI技术在城市地表沉降监测中具有很大的优势。     

利用Sentinel-1A合成孔径雷达干涉时间序列监测陇东地区地面沉降变形

基于覆盖陇东地区同一轨道的97景Sentinel-1A卫星影像,在ISCE和StaMPS数据处理平台上利用PS-InSAR技术进行叠加数据处理,获得研究区自2014年10月至2019年5月的年平均地表LOS向形变场,并对形变场结果进行二维网格滤波处理,获取沉降中心的变化特征。研究结果表明：陇东地区主要存在两类形变,一类是由构造活动引起的地表形变,主要分布在海原断裂与六盘山东麓断裂转换区附近,跨海原断裂年平均形变约为1 mm/a,而六盘山东麓断裂附近断层无明显变形,鄂尔多斯块体内部变形微弱;另一类则是由人类工业活动,如煤矿开采、地下水开采活动等导致的地表沉降,主要影响区域为华亭矿区和宁正矿区,均呈现漏斗状沉降形态,年均最大沉降分别约为8 mm/a和30 mm/a。     

基于SBAS-InSAR技术的围填海区域地面沉降监测

以围填海活动为代表的沿海快速城市化过程,是引起地面沉降的重要影响因素之一.研究聚焦沿海围填海活动热点区域广州市南沙区,使用2015年6月～2018年4月共34景Sentinel-1数据,应用SBAS-InSAR技术,揭示了南沙区在研究时段内地面沉降的时空变化格局及演变特征.结果表明:①南沙区整体呈现持续沉降的趋势,沉降...     

Sentinel-1A TS-DInSAR津冀核心经济区广域地表沉降监测与分析

津冀地区位于华北平原,严重的地下水开采导致地表沉降十分显著,开展广域沉降监测具有重要的现实意义。以2016年2月至2018年11月获取的59幅Sentinel-1A SAR影像为数据源,采用相干点目标分析(IPTA)方法对该区域开展沉降监测,采用大量水准数据验证监测结果精度,基于验证后结果对研究区域沉降时空分布特点进行详细分析和解释。与水准数据对比,Sentinel-1A IPTA监测结果均方根误差(RSME)为±2.70 mm·a^-1。分析表明：研究区域内存在严重的不均匀地表沉降,最大沉降速率高达218.31 mm·a^-1。同时研究进一步表明Sentinel-1A时序差分干涉应用于广域地表沉降监测具有较高的精度水平和较好的应用潜力。     

基于SARscape的干涉叠加在地表形变监测中的应用

地表形变主要表现为地震形变、地面沉降、山体滑坡等,由InSAR技术发展而来的干涉叠加通过挖掘时间序列SAR图像获取mm级的形变信息。本文介绍了干涉叠加技术的基本原理和技术流程、基于永久散射体的方法,利用2008年～2010年的23幅Cosmo-skymed数据对北京奥林匹克公园内的主要区域进行了地表形变的监测。     

Land Subsidence Monitoring in Tianjin with PS-InSAR Technique based on Sentinel -1 Data

Land Subsidence is one of the most important geological hazards in many areas. In order to prevent disasters caused by land subsidence efficiently, 24 Sentinel-1A images covering area of Tianjin are choosed from 2015 to 2018. Based on Persistent Scatterers InSAR technique, the results of land subsidence for three years are extracted using the precise orbit data and TanDEM-X DEM and compared with the monitoring results of SBAS (Small Baseline Subset) method. Combined with land use types, hydrogeological and traffic data, the characteristics and formation reasons of several subsidence areas are analyzed. The experimental results show that: (1) In recent three years, the land subsidence in Tianjin urban area is relatively slow, with an average speed of less than 8 mm/a. However, suburban land subsidence is still serious with an average speed between 50 mm/a~70 mm/a. The most serious land subsidence area was Wangqingtuo Town in Wuqing district, the total land subsidence was over 200 mm. And there is a trend of connectivity in these subsidence areas. (2) Land subsidence and the falling of groundwater levels have a very high spatial correlation and the difference between the cumulative shape variables obtained by the two methods of SBAS and PSInSAR is less than 5 mm. The results of this study can provide data support for the government of Tianjin.     

Surface Deformation Field of Eastern Gansu Province by PS-InSAR Technique with Sentinel-1A

Through taking 97 Sentinel-1A SAR images from October 2014 to May 2019 covered most parts of Eastern Gansu province as experimental data, we monitored the surface deformation applying PS-InSAR technique for superimposed data processing based on ISCE and StaMPS to obtain the annual mean LOS rate of surface deformation field. Moreover, we filtered the LOS velocity field using two-dimensional mesh filtering to obtain the variation characteristics of the subsidence center. Our results reveal that there have two patterns of surface deformation. (1) Ground deformation caused by tectonic activity mainly locates around Haiyuan fault, whose mean annual LOS rate of deformation is ~1mm/a. However, there is no obvious deformation near the Liupanshan fault. Meanwhile, the internal deformation of the Ordos Block is subtle. (2) Another surficial deformation caused by mining activity occurs in the regions of Huating Mining Area and Ningzheng Mining Area, in which a ground subsidence funnel has been found. According to the time series deformation characteristic analysis of the settlement center, we know the mean annual LOS rate of deformation in the Huating Mining Area and Ningzheng Mining Area are ~8 mm/a and ~30 mm/a, respectively.     

Floodinundation Monitoring in Ningxiang of Hunan Province based on Sentinel-1A SAR

The flood disaster,with its high frequency and great harm,seriously endangers the safety of human life and property,making its monitoring an emergency.At the end of June of 2017,the most serious rainfall ever occurred in Ningxiang,Hunan Province and caused serious flood disaster.This paper chooses Sentinel\|1A SAR data before and after the disaster to do some monitoring by doublet method based on GMM,Otsu algorithm and region growing method.The results will be compared with the flood inundation region from In-SAR to make an evaluation of pros and cons.The experiment shows that the doublet method based on statistics works the worst due to its lowest recall and precision rate.Otsu algorithm and region growing method have roughly equivalent accuracy.Otsu algorithm has a little higher recall rate and a little lower precision rate than region growing method.     

基于Sentinel-1和MODIS数据反演农田地表土壤水分—以REMEDHUS地区为例

土壤水分是陆地生态系统和水循环的重要状态变量,在植被生长监测、农作物产量评估等研究中均发挥着重要作用。为了消除植被散射的影响,进而实现农田地表土壤水分的高精度反演,以时间序列Sentinel-1影像及MODIS产品为实验数据,基于高级积分方程模型和比值植被模型的耦合模型,通过采用不同光学植被参数和VH交叉极化后向散射系数,分别对农田植被散射贡献进行表征,消除植被散射的影响,进而实现土壤水分的高精度反演。结果表明：当利用VH极化进行参数化植被散射贡献时,标定的耦合模型,虽然可消除对光学植被参数的依赖并较好地模拟Sentinel-1卫星观测,但土壤水分反演结果效果欠理想,相关系数R最大仅为0.54;与VH极化相比,利用光学植被参数表征植被散射贡献时,土壤水分整体反演效果较理想,R最大达到0.79,但光学植被参数反演结果在不同站点存在显著的空间差异性,R介于0.07~0.79之间。因此,在未来研究中可尝试将雷达数据与光学数据协同反演,以期在消除植被散射影响的基础上,实现植被覆盖区域土壤水分的高精度反演及动态变化监测。     

天津滨海新区-曹妃甸典型地区土地利用演变分析

根据1984、2000、2006和2009年4期Landsat影像,运用分类后比较法以及土地利用演变的时空分析方法,探讨和分析天津滨海新区和河北曹妃甸地区近30 a的土地利用变化特征和规律,阐明了研究区土地利用变化的区域特点,为土地可持续利用提供有效的决策支持。结果表明：坑塘水面是两个区域最主要的土地利用类型,尤其在曹妃甸地区,坑塘水面占用比例达60%~70%。1984~2009年两地区围海造地面积呈增加趋势,有“向海洋要土地”的发展趋势。土地利用变化的主要特征为耕地减少和建设用地、坑塘水面增加,2000年以后土地利用变化趋势尤为显著。滨海新区建设用地重心有西南方向移动的趋势,其他土地利用类型重心均有向东向北迁移的趋势,曹妃甸地区各土地类型均有明显的南移趋势。     

基于时序像素跟踪算法的南伊内里切克冰川运动提取与特征分析

选用Sentinel-1A卫星TOPS模式下获取的8景升轨SAR数据,基于小基线集像素跟踪时序分析技术（Small BAseline Subset Pixel Tracking technique, SBAS-PT）,获取了南伊内里切克冰川2018年1月至2018年12月期间不同时段的表面流速分布及其时空变化特征。研究结果表明：2018年南伊内里切克冰川1月到3月整体运动速率较小,从4月起速率明显增加,7月到8月达到最高,9月份起运动速率开始放缓,10月到12月期间冰川表面运动速率较小,全年的平均表面流速约为30cm·d^-1。总体而言,南伊内里切克冰川中上游区域流速明显高于冰川下游,冰川下游冰川物质消融减薄和补给量减少以及表碛物增多等因素致使冰川末端区域逐渐趋于稳定。