基于SBAS-InSAR的长春市城市地表沉降及成因机理研究

随着经济的迅速发展,城市地面沉降问题已经日益严重。利用2015—2018长春市区范围内的27景sentinel-1降轨数据,采用SBAS-InSAR技术研究其地表沉降并分析成因机理。结果表明:长春城区总体呈沉降趋势,沉降成因主要来源于区域地质构造;部分区域出现较大沉降异常,其中,逯家窝堡—小高家堡—先锋屯一带最大沉降速率为23.31mm/a,绿园区的红民村附近沉降速率为21.75mm/a,地铁二号线站口乐群街、世纪大街、东方广场的沉降速率为13.26～17.68mm/a。沉降成因主要由于城建建设、地下水开采导致地质构造条件发生变化引起区域城市地面沉降。     

利用过采样方法提高矿区沉降干涉图的相干性

采用过采样方法提高SAR图像相干性,使研究区域的干涉条纹更加清晰.以唐山矿区为例,采用过采样方法获得了6对矿区沉降干涉图,并计算了该区域的地面沉降时间序列.结果表明,唐山部分矿区在2004年11月到2005年4月间存在快速的沉降,最大沉降速率达到2 398 mm/a.     

附加约束条件短基线DInSAR法及其应用

短基线合成孔径雷达差分干涉(DInSAR)法利用具有较短空间基线的SAR影像对生成干涉图,提取地表高相干区域,获取高时间和空间采样率的地表形变场,但该方法没有考虑地表形变的先验信息,需要应用奇异值分解(SVD)分解获取相位平均速率的最小范数最小二乘解.在分析短基线DInSAR法基础上,对地表形变相位速率附加约束条件,提出一种附加约束条件短基线DInSAR新方法,该方法不需对系数矩阵进行奇异值分解,可直接求解模型参数的最小二乘解.利用南京地区从1996年到2000年间8幅SAR影像生成的13幅差分干涉图提取的地表沉降结果证明了新方法的有效性.     

短基线集干涉技术对乌鲁木齐市城区沉降监测

城市建筑物是城市化建设主要组成部分,建筑物安全是城市建设与发展的重要前提之一.利用哨兵一号(Sentinel-1A)数据(时间覆盖为360 d),基于短基线集干涉技术(SBAS-InSAR),在分析其技术原理及工作流程的基础上,对乌鲁木齐市城区及周边地区进行了地面沉降监测实验,并对监测结果进行统计,结合地面基础资料分析了其沉降原因,实验结果表明:沉降区域多为建筑兴建、资源开采活动频繁的地区,并主要分布在米东区、水磨沟区和沙依巴克区西山附近,其中米东区和水磨沟区最为严重,沉降速率最高可达97 mm/a.     

砂质粉土地区盾构施工引起的地面沉降研究

杭州地铁2号线某盾构区间土质主要为砂质粉土,盾构施工过程中出现了地面日沉降速率连续报警和地面沉降量过大问题.对地面沉降实测数据进行了统计分析与理论研究.结果表明:由于该地区以砂质粉土为主,渗透系数较大,导致固结沉降在盾尾通过后1周内完成;地面沉降在盾尾通过后迅速稳定,变化时间非常短(总共3～4 d);由于工后固结沉降完成时间很短,一旦施工沉降较大,就容易造成日沉降速率和地面沉降量超标;引起的固结沉降量总体较小,平均值为9.7 mm,但最大地面沉降值的分布范围很广,表明盾构施工水平对地面沉降的影响非常大.     

雄安新区2017—2019年地面沉降SBAS-InSAR监测与分析

为了掌握雄安新区地面沉降情况,基于短基线干涉测量技术(small baseline subset interferometry, SBAS-InSAR)利用2017—2019年获取的32景Sentinel-1B影像,提取雄安新区地面年平均沉降速率和累积沉降量,并从地理空间上分析雄安新区地面沉降原因。结果表明:雄安新区大部分区域较稳定,地面沉降主要集中在该区南部和北部,其南、北部地面沉降速率分别高达90,80 mm/a,该区地面沉降与地热资源及地下水的过度开采有关。随着雄安新区的快速发展,SBAS-InSAR监测结果对该区可持续发展具有重要参考价值。     

时序InSAR技术与GIS结合监测地下水开采区地表沉降

介绍了时序InSAR分析技术的优点与可行性。针对地下水过量开采导致的地表沉陷问题进行研究,利用17景时间跨度为2007—2010年的ENVISAT ASAR数据,采用IPTA时序处理与GIS空间分析相结合的手段对沧州地区的地表沉降进行直观而全面的分析,得到了该地区的累计沉降过程与平均沉降速率,同时对京杭运河段进行提取分析。结果表明:以城区为中心,与附近县形成一个较为明显的沉降漏斗的地势,城区表现相对稳定,沉降速率保持在4 mm/a以下,部分区域抬升,抬升速率不大。沧州市运河段贯穿沉降漏斗区域,中部地区较为稳定,北部与南部地区下沉且沉降速率在20 mm/a左右。     

基于SBAS-InSAR技术的西安市地面沉降监测

地面沉降是因人为活动和自然因素引发松散地层压缩导致的局部地面高程降低的地质现象,短基线干涉测量技术(small baseline subset interferometry,SBAS-InSAR)能够有效克服时空去相干和大气效应的影响,可长时间、高精度监测地表微小形变.为了掌握西安市的地面沉降情况,包括沉降中心位置、沉...     

SBAS-InSAR技术支持下的滇西北宾川断陷盆地沉降监测与预测

滇西北宾川断陷盆地一带新构造运动活跃,滑坡、地震现象时常发生.针对该区域内复杂的地质结构及缺乏大面积的有效监测等问题,采用SBAS-InSAR技术处理覆盖宾川县断陷盆地的58景2019年1月7日—2020年12月15日Sentinel-1A影像,首先获取研究区内的整体地表形变沉降速率场,然后分析了沉降区的时空分布特征及5个典型的沉降漏斗区,并对沉降区的成因进行探究;最后随机提取沉降最严重的A区中的639个沉降点,选取其中的609个点作为BP神经网络模型的学习样本,对剩余的30个沉降监测点进行预测,并将预测结果与SBAS-InSAR监测值进行对比.结果表明：(1)宾川县断陷盆地区最大沉降速率为-117.89 mm/a,位于州城镇第二中学片区;(2)研究区内的地表沉降主要与地质结构、地下水的抽取及人类活动等有关;(3)BP神经网络模型的预测结果与SBAS-InSAR监测值的最大误差为2.451 mm,均方误差为0.18 mm,表明BP神经网络模型能够很好地预测县级城市的地表沉降.     

地铁车站明挖深基坑围护结构变形规律分析

以绍兴地铁2号线车站基坑工程为实例,通过对地连墙水平位移、支撑轴力、地表沉降现场监测数据的分析,得到绍兴地区基坑工程围护结构的相关变形规律并给出相应的控制措施。结果表明：墙体水平位移基本呈内凸型模式,最大侧移在40～60 mm之间,基坑地表沉降呈凹槽形模式,其地表沉降主要集中在50～80 mm左右。地连墙最大侧移δ_hm在(0.05%,0.37%)H范围内,平均值为0.21%H;地下连续墙最大侧移点埋深δ_hm主要落于(0.69%,0.94%)H范围内;墙后最大地表沉降δ_hm范围在(0.01%,0.5%)H内,平均值为0.26%H。