基于SBAS-InSAR的大采深条带开采地表沉降监测与特征分析

矿区地下开采造成地表不同程度的沉降,引发安全隐患,InSAR技术是地表变形监测 的重要手段之一。项目利用31景Sentinel-1A影像,基于SBAS-InSAR技术,通过去除地形误差、轨 道误差及大气延迟误差等,获得下沉盆地年平均沉降速率达到61 mm/a,最大沉降127 mm,整体呈 现下沉趋势,不均匀沉降较为明显,局部区域沉降量持续增大。统计下沉盆地沉降面积发现,沉 降量大于100 mm的沉降面积达到0.32 km2,累计沉降面积达到4.33 km2,沉降面积呈现逐渐增加 的趋势;将SBAS-InSAR结果与水准数据对比分析,均误差为2.9 mm,两者结果基本吻合。从SBAS 结果提取研究区下沉盆地的剖面时序沉降信息并做高斯曲线拟合,曲线形态与开采沉陷概率积分 法特征一致。研究表明：基于SBAS-InSAR在大采深条带开采矿区地表变形监测中是可行的,受条 带工作面开采的影响,引发相邻老采空区持续发生沉降,地表变形较小,地表移动范围大, SBAS-InSAR可以有效得到全盆地、全要素地表变形信息,为类似矿区开采沉陷高精度监测提供参 考。     

基于多阈值目标提取的时序InSAR矿区地表沉降监测研究

传统SBAS-InSAR方法进行地表沉降监测时需人工选取目标点的方法进行轨道精炼与沉降反演。但在环境复杂的矿区,很难通过人工选取到稳定的目标点,使得其应用存在诸多局限性。因此提出一种基于多阈值目标提取的SBAS-InSAR矿区地表沉降监测方法,在SBAS-InSAR技术的基础上,设定离差阈值参数,区域窗口阈值参数与相干性阈值参数来提取地面较为稳定的目标点。将该方法与传统SBAS-InSAR方法应用到实际案例中,获取研究区地表沉降监测结果进行时序分析并对比验证。研究结果表明：①矿区内存在三处开采沉陷区,且开采沉陷区位置与该煤矿开采工作区一致,最大年平均沉降速率为-156 mm/a,最大沉降量为-376 mm。②两种方法矿区沉降绝对平均差值不超过12 mm,说明多阈值目标提取的SBAS方法可有效克服传统SBAS-InSAR存在的局限性,同时还能保证较高的精度,在矿区地表沉降监测中更具有优势。     

融合概率积分模型与D-InSAR的开采沉陷预计

矿区地表植被多,开采沉陷速度快、量值大,所产生的地质灾害较一般性的地表沉陷严重,极易使得2景SAR影像失去相干性,造成解缠错误。针对矿区SAR影像相干性较低、下沉盆地中央相位值易丢失的情况,结合合成孔径雷达干涉差分技术（Differential interferometric synthetic aperture radar,D-InSAR）和基于遗传算法的概率积分模型,提出了一种矿区开采下沉盆地预计方法。以该方法利用矿区下沉盆地边缘一定数量的相干系数较高且下沉较明显的D-InSAR监测值和下沉盆地中央最大下沉点与拐点附近的少量观测值对某矿II3720工作面进行试验,首先利用概率积分模型反演概率积分法预计参数并采用遗传算法进行多次优化,然后利用得到的参数对该工作面下沉盆地进行模拟预计,结果表明：通过该方法得出的下沉盆地参数及下沉值与实测值较接近,有助于弥补由于矿区SAR影像干涉效果不佳而导致的预计精度不高的不足,通过少量的观测数据可较为有效地预计矿区下沉盆地,对于提高矿山开采沉陷监测与预计的精度有一定的参考价值。     

矿区地表沉陷的D-InSAR监测方法

基于两景ALOS PALSAR影像,利用D-InSAR技术,获取了2007-12-10-2008-01-25时段某矿区的地表沉降形变场。然后采用D-InSAR监测值,提取该回采时期矿区工作面超前影响角,并与实测数据求取值进行对比,结果表明利用D-InSAR技术求取工作面超前影响角是可行的。利用基于模拟退火算法（SA）的概率积分参数反演方法,求取了矿区工作面非充分采动下的概率积分参数。求参结果表明,利用基于SA的概率积分参数求取方法进行矿区概率积分参数求取是可行的。研究成果对矿山开采沉陷D-InSAR监测具有重要参考价值。     

邻近采空区影响的地表沉陷概率积分参数反演

为了准确反演受到邻近采空区影响的地表沉陷预计参数,通过分析工作面开采后地表正常下沉规律与邻近采空区残余沉降量的预测方法,将邻近采空区等价成变采高的小工作面开采来进行概率积分法参数反演,提出了邻近采空区影响的地表沉陷概率积分法参数反演方法。利用该方法求取的概率积分参数预计得到的地表下沉曲线与实测曲线比较吻合,为邻近采空区影响的地表概率积分参数反演提供了可行方法。     

基于SBAS技术的概率积分法矿区沉降量提取模型

基于矿区开采沉陷具有沉降速度快、量值大的特点,针对使用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术难以正确获取煤炭开采引起的地表下沉的全盆地信息的问题,提出了基于小基线集(SBAS)技术的概率积分法(PIM)获取矿区沉降量的方法。试验以陕西某矿52304工作面为例,首先采用SBAS技术得到下沉盆地边界,然后结合少量SBAS获取的边界点和RTK监测点(沉降量≥300mm)反演概率积分法参数及下沉盆地,最后将反演的盆地中心与SBAS获取的边界融合,完成了地表沉降的全盆地信息的提取。结果表明:52304工作面走向、倾向最大沉降量相对误差分别为0.2%、6.0%,该方法可以有效地解决In SAR技术无法监测矿区大梯度沉降问题,为In SAR技术在矿区开采沉陷监测提供了新的用途。     

基于DS-InSAR的矿区铁路线沉陷监测与规律分析

为了克服传统测量方法在获得矿区地表变形时成本较高等缺陷,实现矿区开采沉陷高效监测,采用DS-InSAR技术处理覆盖研究区域2018年11月至2019年11月间的30景Sentinel-1A卫星影像,通过最大似然估计迭代优化原始干涉图,并联合图像中的永久散射体和分布式散射体两类目标,获得矿区地表及铁路沿线的形变规律。结果表明:采用最大似然估计的DS-InSAR技术能有效优化原始干涉图的相位,克服失相干影响,从而显著提升高相干性像元数量数目与形变解算质量;监测结果显示,矿区铁路在工作面采动期间持续发生形变,最大沉降值为271mm,最大倾斜值为0.82mm/m;根据铁路沿线沉降结果,求得最优概率积分预计参数:q=0.79,tanβ=1.63,s=0,θ_0=79°。     

矿区地表沉陷监测中RTK代替四等水准的可行性分析

针对矿区地表沉陷监测工作中四等水准测量耗时耗力的问题，从RTK测量精度以及测量误差对地表沉陷预计参数的影响程度的角度，探讨了RTK在矿区地表沉陷监测工作中代替四等水准的可行性。研究得出:RTK的高程精度约为20 mm，不满足开采沉陷10 mm的精度要求，不能直接代替四等水准进行沉陷监测工作；通过正交设计对概率积分参数敏感性分析得到，下沉系数q属于敏感因子，开采影响传播角θ属于最不敏感因子，主要影响角正切tan β影响介于两者之间；通过在下沉值中加入中误差分别为10，20，30 mm的随机误差，反演参数值，分析测量误差对参数的影响，结果显示RTK误差对预计参数的影响不足6%，此时RTK误差对预计参数的影响较小，求参结果可靠。结果表明，RTK可用于地表预计参数工作的进行，对地表沉陷预计参数求取的后续工作有指导性意义。     

基于SBAS-DInSAR的大宁矿区多工作面开采地表沉陷规律研究

针对常规DInSAR监测方法对多工作面开采沉陷预计难度较大的问题,以大宁矿区为例,利用小基线集技术对研究区9景PALSAR数据进行时序处理,去除轨道误差、残余数字高程模型误差和大气延迟误差,得到研究区沉降速率图、时序累计沉降图,并利用实测数据对SBAS-DInSAR的反演结果进行验证。首先分析了2007年1月—2008年7月的矿区地表沉降速率;其次选择了沉降范围较大的研究区东部P101、P102、P103工作面作为研究对象,分析正在开采的工作面对已采工作面的影响;最后讨论了开采工作面走向和倾向方向观测点的累计沉降特征,总结了矿区多工作面开采沉陷规律。研究表明:矿区开采工作面上方地表发生的沉降范围广、速率快,在多工作面开采作业条件下,相邻工作面的开采会使已采工作面上方的地表移动衰退期延长,且随着时间的推移,地表累计沉降值增加,矿区沉降总体趋势体现出下沉盆地特征;SBAS-DInSAR技术可以有效监测矿区多工作面开采地表沉陷,可为类似矿区开采沉陷高精度监测提供参考。     

免像控无人机摄影测量开采沉陷监测方法研究

针对常规全站仪等传统监测方法在矿区沉陷监测中存在的监测周期长、劳动强度大等问题,以山西 某矿区为例,利用免像控无人机摄影测量技术在短期内采集研究区 5 期影像数据,通过对内业数据处理成果密集 匹配点云进行滤波和插值处理得到每期的 DEM 数据,将两时段的 DEM 相减得到矿区地表沉陷盆地,并利用实测数 据对其进行验证。首先分析了监测期间动态沉陷盆地的发展过程,将全站仪实测与无人机沉陷 DEM 提取的下沉 曲线进行对比,计算均方根误差;其次分析了无人机监测的误差来源以及减小误差的方法;最后提取工作面主断面 数据进行多项式拟合,验证拟合后曲线最大下沉值的精度,讨论了开采工作面主断面方向的累计沉降特征,总结了 工作面开采沉陷规律。研究表明：时序无人机摄影测量沉陷数据与同时期的全站仪实测数据对比,平均均方根误 差为 150 mm,拟合曲线的最大下沉监测精度最优值与实测值相差仅 20 mm;随着工作面的推进,地表累计沉降值增 加,矿区沉降总体趋势体现出下沉盆地特征,并且沉陷盆地的发展过程符合开采沉陷规律;免像控无人机摄影测量 技术可以有效监测矿区开采地表沉陷,为无人机摄影测量在矿区开采沉陷监测中的推广应用提供了技术支撑。     

利用果蝇算法反演概率积分法开采沉陷预计参数

针对概率积分法开采沉陷预计参数反演时存在算法复杂、计算量大等问题,将具有算法简单、计算量小、精度高等特点的果蝇算法引入到概率积分法开采沉陷预计参数反演中,研究了利用果蝇算法反演概率积分法开采沉陷预计参数的基本原理,构造了下沉拟合值与实测值均方差最小的适应度函数模型。结合安徽省某煤矿的实测数据,分别采用果蝇算法、遗传算法以及粒子群算法反演概率积分法开采沉陷预计参数,并以下沉拟合值与实测值的均方差为各算法反演精度的评价标准进行对比分析,结果表明：利用果蝇算法反演出的下沉拟合值与实测值的均方差（33.7 mm）以及相对中误差（1.4%）均小于同类条件下遗传算法、粒子群算法的反演结果,说明果蝇算法适用于反演概率积分法开采沉陷预计参数,对于提高概率积分法开采沉陷预计的精度有一定的参考价值。     

基于D-InSAR与概率积分法的开采沉陷监测与预计

为掌握采动区附近高等级公路的变形趋势,针对传统开采沉陷监测方法存在诸多缺陷的问题,将合成孔径雷达技术(D-InSAR)与概率积分法相结合,提出了一种矿山开采沉陷监测与预计方法。该方法首先利用D-InSAR技术对兖州某矿9308工作面进行了监测和分析,并将监测结果与路面水准测量数据进行了对比,然后基于D-InSAR的监测值,求取了9308工作面非充分采动下的概率积分法预计参数,再根据三下采煤规程对参数进行修正得到工作面全采时的预计参数,最后利用修正后的参数预计出工作面全采对附近高等级公路的影响程度。结果表明D-InSAR技术高精度的优势可以为开采沉陷预计提供可靠的监测数据,该方法可以为实现矿山开采沉陷监测与预计一体化提供有力支持。     

基于UAV摄影测量技术的开采沉陷全盆地建模和求参北大核心

以内蒙古唐家会矿区为研究对象,获取该地区2020年8月与2021年3月无人机摄影影像数据,并制作生成DEM,将2期DEM数据相减获取该地区下沉盆地,用BP神经网络算法作去噪处理,并对比不同去噪方法的去噪效果;利用全盆地下沉数据,融合模拟退火算法(SA)与概率积分参数反演方法,求出该下沉盆地下沉系数与主要影响角正切;利用该参数模拟下沉盆地,计算出测量中误差为589 mm,占最大下沉值8.1%;最后对参数作抗差分析,在测量中误差占(1%~10%)最大下沉值时,求参结果可靠。结果表明:BP神经网络算法能够有效去除盆地内噪点,提高下沉盆地的精度,基于SA和矿区全盆地数据能够有效求取概率积分参数,弥补无人机精度不高带来的影响。     

基于改进果蝇算法的概率积分法预计参数反演

由于概率积分法函数模型的非线性表现形式以及各参数之间的相关性,概率积分法开采沉陷预计参数反演时存在计算复杂、易发散、容易陷入局部最优解等问题。利用参数设置少、计算效率高、算法实现容易、全局寻优能力强且精度较高的果蝇算法进行基于概率积分法的开采沉陷预计参数反演,并对算法进行改进。以实测下沉值为参照,将预计结果与实测值相比较,结果表明,改进的果蝇算法对概率积分法的开采沉陷预计参数反演具有适用性,对于用概率积分法进行开采沉陷预计的精度的提高有一定的积极作用。     

基于改进三角剖分的复杂形状工作面开采沉陷预计方法

为弥补复杂形状工作面变形预计的不足，提高开采沉陷变形预计的准确性，构建了一种基于改进三角剖分的复杂形状工作面开采沉陷预计方法。该方法引入了改进的三角剖分算法，优化了坐标系统转换、拐点偏移改正等方法，基于概率积分法原理建立了复杂形状工作面的开采沉陷预计模型。该模型首先利用改进的三角剖分算法将工作面剖分为多个三角形；然后用变步长Simpson二重积分方法在三角形单元内进行下沉预计，将各单元的预计结果求和，即可得到整个工作面开采对地表下沉的影响情况；最后根据概率积分法原理可分别得到其他移动变形预计值。采用MATLAB软件开发了所构建模型的沉陷预计程序。模拟试验结果表明：该模型预计值插入点全部分布于常规概率积分法预计下沉曲线上，表明该模型能够对形状较为复杂的不规则工作面进行开采沉陷变形预计。淮南顾桥矿1414（1）工作面实例分析表明：该模型预计的下沉曲线与实测下沉曲线的拟合度较好，预计下沉值的绝对误差为0.2~359.2 mm，相对误差为25.02%，中误差为 101.9 mm，能较好地满足工程应用需求。开采沉陷|三角剖分算法|概率积分法|Simpson二重积分|复杂形状工作面     

无人机航测技术在矿区开采沉陷变形监测中的应用

为了更好地监测矿区开采沉陷变形情况,提出一种基于无人机航测技术的矿区开采沉陷变形监测方法。优先标定相机,输入无人机畸变参数,降低相机畸变误差。通过无人机航测技术获取矿区影像数据,采用UASMaster软件对点云数据预处理。将倾斜航拍方案引入沉陷区,获取矿区地面无人机倾斜数据;采用矿区经验参数以及实际观测数据预测沉陷盆地,最终达到矿区开采沉陷变形监测的目的。仿真实验结果表明,所提方法可以获取高精度的矿区开采沉陷变形监测结果。     

基于Matlab的概率积分法开采沉陷预计参数解算

通过在开采工作面地表建立观测站获取地表变形数据解算概率积分法开采沉陷预计参数,从而预计工作面周边或相似开采条件下工作面的开采沉陷并评估和指导开采作业,其前提是精确获取概率积分法开采沉陷预计参数。为此,基于Matlab软件,采用最小二乘法拟合观测点变形数据解算概率积分法开采沉陷预计参数,并结合Matlab软件绘图工具开发了集数据载入、坐标转换、参数解算、结果输出、开采沉陷预计及反演为一体的可视化开采沉陷预计系统。以淮南谢桥煤矿11316工作面为例,根据地表移动观测点位移数据解算开采沉陷预计参数并与实测值进行对比分析,结果表明,该系统解算出的开采沉陷预计参数符合两淮矿区开采沉陷的基本规律,反演结果与实测值基本吻合,该系统对于实现矿区开采沉陷高精度预计和反演具有一定的参考价值。     

不规则工作面开采地表沉陷线积分预计方法

沉陷预计方法对于预判煤层开采诱发的负面影响十分重要。概率积分法是开采沉陷预计的重要方法,但对于不规则工作面开采,其预计精度有待提高。本文针对这一问题,利用格林公式(Green formula)对概率积分法公式进行积分转换,将对工作面的积分转换为对采区边界的线积分;将边界简化分割为多条直线段,分别对各直线段作积分计算;通过叠加计算完成地表任意点及地表沉陷盆地移动变形预计;最后基于某实例进行了应用研究,验证了本文方法的有效性,相比概率积分法,本文提出的线积分法预计精度提高了23 %。