基于Sentinel-1A数据反演九寨沟地震地表形变场

针对四川省九寨沟2017年8月8日发生的7.0级地震引起的地表形变,使用欧空局2014年发射的Sentinel-1A卫星C波段雷达影像数据,采用两轨雷达差分干涉技术(D-InSAR)处理得到了研究区范围内同震形变场。干涉结果显示,此次地震造成了明显的地表形变,景区内最大抬升达到了12.6cm,最大沉降达9.8cm。研究结果表明:Sentinel-1A卫星的C波段雷达数据非常适用于对植被覆盖葱郁、地形复杂的区域进行D-InSAR形变监测。D-InSAR技术获取的地表形变信息可用于分析讨论地震受灾范围和地震机理。进一步明确了D-InSAR技术在大范围地表形变探测和地学研究范畴的重要地位。     

升降轨SAR数据融合的地震形变场观测

鉴于D-InSAR方法在雷达视线方向上存在模糊现象而无法得到地表三维方向形变量的问题,利用升降轨雷达视线方向形变量和限定方程联合求解地震三维形变量的方法。该方法首先对干涉纹图特征进行分析,然后基于发震断层走滑分量较小的特点,将断层走向形变值假定为零作为限定方程,从而实现三维形变场的解算。以拉奎拉Mw6.3地震为例,实验结果与野外调查结果相一致,验证了该方法的有效性。     

获取张北地震同震形变场的差分干涉测量技术

基于合成孔径雷达差分干涉测量的基本原理,利用地震前后的ＥＲＳ－１／２的三景数据,获取了１９９８年１月１０日张北地震（Ｍｓ＝６．２级）的同震干涉纹图。这种差分干涉纹图能表现地震断层和形变场的同震形变特征,而且该方法无需任何的辅助信息,适用于大范围的地震监测与研究,研究表明,通过合成孔径雷达差分干涉测量技术能够获取高精的强震同震位移场数据,这是传统的地面观测方法所无法做到的。     

顾及相干系数的InSAR形变场采样算法

利用SAR差分干涉测量技术获取的大范围连续覆盖地表形变场为断层活动性质、发震断层参数等反演研究提供了丰富的数据信息。为提高形变机制反演数据源的可靠性和结果的准确性,提出一种顾及InSAR相干系数的概率采样算法。该算法基于四叉树数据压缩模型,将窗口形变梯度以及自适应核运算后的相干表征量按权重分配作为分割窗口的约束参数,以此建立概率采样函数;并引入数字高程模型对无效采样信息进行掩膜处理,达到兼顾提高采样点质量和保留细节形变信息的目的。通过对2016年中国台湾地区美浓M_w6.7级地震同震形变场数据进行实验分析,结果表明,顾及相干系数的概率采样算法在保留高质量数据和重要细节信息方面优势更为明显。     

南迦巴瓦峰地区地表形变的InSAR监测与分析北大核心CSCD

南迦巴瓦峰地区位于东喜马拉雅构造结的构造变形核心地带,地质构造环境复杂,地质灾害频发,加强对该地区的地表形变监测研究对当地防灾减灾和经济可持续发展有着重要意义。研究利用Sentinel-1卫星数据在该区域开展地表形变监测,通过PS-InSAR技术获得雷达视线方向(Line-Of-Sight, LOS)的形变速率分布与形变时间序列数据,并对地表形变的分布情况和2017年米林M6.9地震的同震形变情况展开分析与讨论。结果发现南迦巴瓦地区地表形变受新生代构造变形影响较大,研究区内的构造形变主要有同震、震后松弛形变和板块边界带的俯冲形变。雅鲁藏布江两侧变形差异较大,北侧呈缓慢的负形变趋势,南侧由于受到俯冲断裂的影响以较高的速率正形变。米林地震的同震形变呈现出西南盘负形变,北东盘正形变且西南盘形变量更大的空间分布特征。研究结果表明:InSAR监测技术可为青藏高原灾害监测和科学研究提供高时空分辨率的地表形变数据。     

基于SBAS-InSAR的关闭矿井地表形变规律研究

矿井关闭后,煤岩体在应力、地下水、氧气等多种因素的作用下发生风化劣化、强度降低,采动破裂岩体的应力和承载能力发生改变,易导致采空区地表发生二次形变。现有研究多是集中在矿区开采过程中的地表形变监测,而针对矿井关闭后的地表形变监测研究较少。为探明矿井关闭后地表的形变规律,利用2015-12-21—2019-12-24的62景Sentinel-1A影像,采用短基线集干涉测量(SBAS-InSAR)技术获取了徐州西部关闭矿井(包括庞庄矿、夹河矿和张小楼矿)4 a内时间序列的地表形变结果和形变规律。研究结果表明:3个矿区内地表最大沉降速率达-48 mm/a,4 a累计最大下沉178 mm;夹河矿地表呈现先下沉后抬升现象,而庞庄矿、张小楼矿地表持续下沉;4 a内3个矿区地表最大倾斜变形为1.70 mm/m,最大曲率变形为-0.039 mm/m 2;通过插值统计计算得到庞庄矿、夹河矿和张小楼矿地表形变大于10 mm的形变面积分别为10.5,13.7,11.6 km 2,且呈逐年上升趋势。     

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技术的西宁地表形变监测

地表形变引发的地质灾害给自然环境和社会带来了巨大威胁,小基线集合成孔径雷达干涉测量（SBAS-InSAR）技术以其监测精度高、监测范围大和非接触等优势,成为地表形变监测的重要手段,为预防地质灾害发生、降低灾害损失,实现地表形变有效监测具有重要意义。利用SBAS-InSAR技术对青海省西宁市2018年1月7日至11月27日27景Sentinel-1A数据进行处理,得到西宁市地表平均形变速率分布图。与同期8个西宁南山GPS地面观测点比较,除一个点误差较大外,其余7个点均方根误差都在3 mm以内,证明了SBAS-InSAR监测结果的可靠性。SBAS-InSAR监测结果表明：山体滑坡是西宁市地表形变的主要形式,特别是沿互助北山和G6京藏高速公路一带滑坡运动尤为明显。实验首次获取了西宁市火车站东北滑坡灾害点定量形变数据,为分析该灾害点状况、保障西宁火车站安全运行提供有价值的参考。     

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SBAS-InSAR技术的煤矿开采沉陷监测与分析

地下煤炭资源大量开采导致的地表形变,引发严重的安全和环境隐患,雷达干涉测量技术是高精度、大范围地表形变监测的重要手段之一。以辽宁省沈阳市沈北新区蒲河煤矿为例,采用SBAS-InSAR技术探测2018—2019年矿区地表形变结果,获取了采煤引起地表形变的时空分布特征,结合采场所在区域的地质条件和变形诱发因素,利用数值模拟技术对观测形变结果进行模拟分析,进而讨论了蒲河煤矿地面沉降在时间和空间上的变形规律和机制。InSAR形变监测结果显示,开采区域内存在两处沉降漏斗,且数值模拟结果与InSAR形变观测值分布规律一致,反演结果接近实际情况,可为相关部门制定地面沉降防治措施提供科学依据。     

基于CAN总线的分布式超声形变监测系统

针对目前形变监测技术难以对大型地下围压空间形变实现大面积覆盖性监测的问题,提出一种基于CAN总线的分布式超声形变监测系统.该系统包含超声传感器单元、FPGA采集处理系统、CAN总线通信系统、上位机监控管理中心及形变评估算法模型.实验结果表明,该系统具有在线测量等特性,可实现大面积覆盖性形变监测.     

基于短基线DInSAR的白鹤滩库区蓄水期滑坡隐患广域快速动态识别北大核心CSCD

白鹤滩水电是国内继三峡水电站之后的第二大水电站,于2021年4月开始蓄水,水位上升约150 m,库区运行期随着水位线的快速变化,改变了库区的地质环境,极易引发突发性的地质灾害。为了保障水电站的正常运行及库区的居民生命财产安全,需要对库区进行快速动态的地质灾害识别。因此,基于短基线DInSAR方法对金沙江流域白鹤滩库区重点库岸段(葫芦口—象鼻岭地段)蓄水期展开了地质灾害隐患识别。通过Sentinel-1A/B数据进行联合监测,将重返周期提高到6 d1景,获取了研究区蓄水期2021年4月至11月共66景数据,结合SRTM DEM数据进行基于同一主影像的DInSAR处理,再将干涉对进行组合分析以达到快速动态的形变监测。最终共识别出92处存在显著形变的强形变区,均分布在金沙江两岸,其中8个强形变区域已被目前最高水位线800 m淹没,38个强形变区域位于水位线附近,部分出现小规模塌岸。同时选取了4个持续形变的区域结合实际地形地貌进行分析,发现形变迹象较为明显,且强形变区域位置与DInSAR方法监测结果相吻合,证明了将DInSAR方法应用于快速动态的发现新隐患点的情况的可行性,进行了蓄水期灾害分析与监测预警对保障白鹤滩水电站的正常蓄水发电具有重要意义。采用该方法进行广域地质灾害高效快速动态监测,在第一时间发现隐患点并进行定性分析,为水库岸蓄水期因水位变化引起的突发性潜在地质灾害的识别提供了一种新思路。     

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。     

基于NPSI方法的西安市地裂缝灾害链地表形变监测与演化态势分析

受构造背景、地下水采掘、活断层等因素的综合作用,西安市地裂缝于近年间不断加剧,引发多处不均匀地表沉降,并演化为对地表及地下建筑物均有强烈破坏作用的城市地质灾害链。为探明西安市地裂缝灾害链区域近年间的地表沉降态势、辨析不均匀沉降与地裂缝发育的联系,引入在城市地表形变监测精度和可靠性方面具有显著优势的网络化永久散射体时序雷达干涉测量（NPSI）方法,以2017年3月至2018年3月间成像的15期Sentinel-1A卫星SAR影像为数据源针对西安地区开展了时序监测分析,结合水准测量数据验证发现NPSI监测结果的精度达到 ±4.75 mm。实验结果表明：西安市地裂缝正向西南郊发育,地下水采掘及地上地下工程的建设在地裂缝发育趋势下加剧了不均匀沉降灾害,在形成地裂缝灾害链的鱼化寨、电子城、曲江新区以及地铁3号线等危害严重区域需要实时监测地裂缝发育趋势,并合理规划地下水开采及工程建设活动。相关研究结果可为路政、城建等部门的业务工作及相关研究提供参考信息。     

中天山穆什科托夫冰川跃动特征及控制机理分析

天山地区孕育着大量的跃动型冰川,目前该地区冰川跃动过程及跃动控制机制尚不明确。利用Landsat、Sentinel-1A、TerraSAR-X/TanDEM-X等多源遥感数据获得了中天山穆什科托夫冰川跃动前后的表面特征、流速和高程变化。结果表明：(1)该冰川主干表面流速从2017年夏末开始增加,在冬季流速达到最大峰值,约为4.4 m d^-1,2018年夏末急剧减小;(2)2000—2012年冰川积蓄区平均增厚9.23±4.62 m,跃动前锋形成,而冰舌部分是以减薄为主;2012—2014年冰舌部分持续减薄,中上游仍以积累为主,增厚约1.23±0.91 m;2014—2018年冰川积蓄区出现明显减薄,最大减薄42.6±1.82 m,接收区高程显著增加,最高隆起75.6±1.82 m。根据冰川表面流速及高程变化特征,确认2017—2018年为该冰川跃动活跃期;结合冰川流动定律,认为穆什科托夫冰川跃动主要受冰下水文控制。根据现有的资料及数据,推断该冰川跃动间隔约为60 a。     

超声接近报警器

上期讲到红外线入侵报警器,也可以改用超声波,还能精确测量入侵物的距离。因为声波传输速度每秒340m,光波传输每秒3×105km,从发射到1m外的物体反射到接收,声波经过时间约5.9ms,用周期100ns电脉     

地磁场数据采集管理软件研发

20世纪70年代起,中国地震局遂行的地磁监测测项,FHD质子磁力仪经过多年的观测实践,取得很好的观测效果,获得的地磁数据为分析研究断层及其周边的震磁前兆信息,研判我国地震趋势和相关基础科学研究提供了有力支撑。     

钢架形变测量系统中温度误差估计方法

钢架形变监测系统测量性能优劣是钢架结构安全状态评估的关键,而形变的测量精度容易受到环境的影响,尤其是温度的变化对激光测量造成非常大的影响。因此温度估计在动态测量场景中有重要应用。为提高激光测量钢架形变的精度,通过分析温度变化后激光位移量的区间分布,提出基于形变均值拟合的钢架形变测量温度估计模型。实验结果表明,对照线性回归和非线性回归两种方式,对于湿度和光照强度变化较大的条件下,偏差不超过±75μm,且幂函数拟合的温度估计模型的均方根差较线性拟合的小。使用幂函数进行均值拟合的温度估计模型,适用于以温度为主要变化因素的钢架形变测量系统,温度估计模型为进一步提高形变监测精度提供了有效手段。     

面向地表形变高精度监测的GNSS-InSAR融合方法北大核心CSCD

GNSS-InSAR数据融合进行监测地表形变是目前地表形变监测领域研究的热点问题,传统GNSS-InSAR数据融合方法融合简单、不能动态地反映地表形变特点,导致数据使用不充分、形变特征精度低等后果。提出了一种新的基于InSAR校正值和卡尔曼滤波的GNSS-InSAR融合方法。根据时间序列的GNSS观测值和InSAR校正观测值的时空相关性,通过卡尔曼滤波对两种数据进行融合,得到更精确的地表三维形变结果。利用2018年11月15日至2022年6月3日103景Sentinel-1A数据和同期13个GNSS点位数据进行处理,实验结果表明:校正后的InSAR观测值与GNSS观测值经卡尔曼滤波融合结果比未校正的InSAR观测值与GNSS观测值融合结果精度高45%,比InSAR观测值精度高57%。因此,基于InSAR校正值和卡尔曼滤波的GNSS-InSAR融合模型提高了InSAR变形监测的精度,拓展提升InSAR应用范围的广度和深度。