雷达干涉测量对金川西二矿地表二维形变监测

针对矿区复杂的地表形变情况,基于Sentinel-1 A数据,结合SBAS-InSAR技术获得了升轨和降轨LOS向形变结果,并根据InSAR几何分解原理对甘肃省金昌市金川西二矿在2020.08.19～2021.06.27期间的地表进行监测,获取了该地区地表东西向和垂直向的形变结果.结果显示:研究区沿东西向的最大年平均形变速率达103.73 mm/y,垂直向的最大年平均形变速率达-135.88 mm/y.结合地下落矿区域对比分析,发现该区域的二维形变结果符合开采沉陷规律.     

InSAR 与数值模拟协同的排土场边坡稳定性分析及形变预测研究

为探明历史滑坡治理后排土场边坡的形变规律,以大孤山露天矿排土场为例,首先利用短基线子集干涉(SBAS-InSAR)技术进行地表沉降时序监测,分析排土场边坡的主要沉降区域及稳定性影响因素;然后采用COMSOL软件建立典型沉降区域内部位移、安全系数对降雨的响应关系,对研究区的时空变形特征进行协同分析;最后通过搭建集成多类别损失函数的粒子群(PSO)优化长短期记忆网络(LSTM)预测模型,开展区域沉降时序预测. 结果表明,中北部地区存在3处典型沉降区域,最大累积沉降量达295.8 mm,年平均沉降速率最高约为134.2 mm/a;有效降雨量是边坡形变的主要影响因素,且随着前期降雨过程的持续,边坡稳定系数的下降速率最高约为0.025％.多类别损失函数集成的PSO-LSTM 模型能反映排土场沉降波动趋势,且其预测精度综合评价指标(Ltotal)为2.48 mm.研究成果可为后续排土场滑坡灾害防治提供理论依据.     

D-InSAR监测煤矿区采动地表移动变形规律研究

煤炭开采引起的地表沉陷灾害对矿区资源和生态环境造成了严重的破坏,为了研究其采动地表移动变形规律,论文以荆各庄矿为实验区,采用2004年11月至2006年3月的7景ENVISAT ASAR影像,利用两轨差分D-InSAR方法提取了研究区的动态下沉曲线和下沉速度等值线,分析了荆各庄矿区的采动地表移动变形情况。研究表明:荆各庄矿区在20041121-20050410时段累积最大沉陷量为60 mm,沉降速率最大值为20050130-20050306时段的1.68 mm/d,该时段沉陷形变处于危险形变阶段。该结果为指导矿区建筑物、铁路等基础设施建设和防灾减灾工作提供了数据支持,具有一定的参考价值。     

基于SBAS-InSAR和偏移追踪技术的露天煤矿地面形变监测北大核心

利用基于StaMPS的SBAS-InSAR技术,以安太堡露天煤矿为研究区域,对覆盖露天煤矿的33景哨兵升降轨数据进行时序干涉处理,提取了露天煤矿区7个月的地面形变信息,根据SAR卫星成像几何对斜距向形变信息进行分解,获取了数据采集时间段内露天煤矿的二维方向的累积形变量,计算的露天煤矿形变速率为-258 mm/a,在排土场发现较大的沉降中心,累积沉降量为134 mm;采用偏移追踪技术计算了露天煤矿失相干区域的大梯度形变,2种技术相结合可以较好地对露天煤矿不同梯度的形变进行监测。     

基于 SBAS-InSAR 技术的关闭矿井地表多维形变时空监测与分析方法

矿井关闭后,煤岩体在应力、地下水等多种因素的作用下发生风化劣化、强度降低,将改变废弃采空区 内破裂岩体的应力和承载能力,可能导致采空区地表发生二次形变或多次形变。 为探明矿井关闭后的地表形变规 律,以徐州东部矿区为例,基于 SBAS-InSAR 技术,提出了关闭矿井地表形变时空监测与分析方法。 利用 2015 年 7 月 6 日—2021 年 11 月 19 日的 171 景 Sentinel-1A SAR 数据,监测并分析了徐州东部矿区闭矿后 6 a 内的地表多维变形时 空演化规律。 研究表明:关闭矿区内地表最大沉降速率为-33 mm / a,累计最大沉降量为-219 mm;最大抬升速率为 36 mm / a,累计最大抬升量为 233 mm。 同时发现地表最大倾斜与曲率值分别达到 3. 6 mm / m 和-0. 19 mm / m2,已经超过 了建筑物允许变形值,需要对其进行加固和保持持续监测;此外还发现权台矿地表以抬升为主,抬升面积 6 a 内增加 了 9. 81 km2,旗山矿在闭矿后出现先下沉后抬升的过程,整体表现为抬升,面积由 8. 44 km2 上升至 15. 27 km2,其余 4 个矿区以沉降为主。     

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。     

基于PS-InSAR监测的石油开采地表下沉模型反演

石油开采造成油层压实,引起地表下沉,导致地表移动变形,对地面设施产生损害影响。石油开采引起的地表下沉比较缓慢,应用常规的大地测量监测技术无法实现大区域动态监测。为了准确掌握某油田的地表下沉的发展过程,本文采用33景升轨Sentinel-1A数据,运用PS-InSAR技术对油田进行地表下沉监测,获取了该区域2017年3月至2019年11月的地面下沉场,分析了该区域在监测时间段内的下沉演化情况,该油田下沉面积达29.5km2,监测时间段内该采油厂最大下沉速率为-210.9mm/a,最大累积下沉量达-585.6mm;根据地表下沉理论,应用参数反分析的方法,建立了基于弹性薄板理论的地表下沉与变形计算模型。根据反演模型计算,截至2019年11月,该油田地表最大倾斜为0.47mm/m,最大水平拉伸为0.42mm/m,最大压缩变形分别为-0.34mm/m,计算结果为评价该区域开采损害风险评估提供了依据。     

基于DInSAR技术的阳泉矿区形变监测与分析

合成孔径雷达差分干涉测量(DInSAR)是近年来发展起来的一种监测地表形变的技术手段,在矿区地表沉降监测方面取得了较好的应用。针对DInSAR技术中存在的轨道误差和与地形相关的大气延迟,利用双二次模型和线性模型对其进行联合模拟并进行去除。为了有效监测山西省阳泉矿区地表形变,使用7幅Sentinel-1A影像采用DInSAR方法获取了该地区在2016年11月26日至2017年2月6日期间的地表沉降。结果显示,研究区内整体表现为沉降趋势,沉降漏斗位置分布与矿区位置较为一致;新景矿内2个区域在72 d内的最大累积沉降分别达到-18.82、-22.33 cm。     

时序累积DInSAR与GIS结合的矿区沉降监测与分析

为获取长时间序列上矿区地表时空沉降过程并验证其精度,提出一种时序累积DInSAR和GIS分析相结合的矿区地表沉降监测及分析方法。该方法首先选取具有较短时空基线的SAR影像进行二轨DInSAR处理;然后将每组形变图中具有高相干性的点位的地表沉降进行累加;最后,将累计沉降量与GIS空间分析工具相结合,获取矿区地表形变和铁路形变动态发展过程。采用6景高分辨率的RADARSAT-2影像进行了实验,与水准测量数据对比验证的结果表明,该方法监测结果精度可靠,平均绝对误差为0.018 m,最大下沉误差为0.042 m。     

基于相干目标短基线InSAR的矿业城市地面沉降监测研究

针对煤矿区非线性地表沉降特征,探讨了相干目标短基线InSAR用于矿业城市地面沉降监测研究的方法与效果。该方法以相干目标短基线差分相位时序分析为技术核心,综合相干系数阈值法和振幅离散指数最大化提取有效相干目标,以此构建相干目标Delaunay三角网,进而分析相邻目标的时序相位差,根据差分相位构成中各分量的时空特性,对短基线条件下干涉相位序列进行逐个分离,最终获取地表下沉速率和下沉累积量。以唐山市为例,选用2004-2010年27景ENVISAT ASAR 影像进行分析,查明了唐山市城区地面沉降量及其空间分布特征,最大年沉降速率达到-46.8 mm/a,主城区沉降速率普遍低于-11 mm/a。连续动态监测也显示了矿区开采沉陷不同阶段的地面沉降特征。     

基于PS-InSAR技术的太原地面沉降监测研究

近年来,太原市经济迅猛发展,高层建筑增多,地下水开采等因素存在,致使该地区地面沉降范围与程度逐渐扩大,危害居民的人身财产安全,有必要进行地面沉降监测研究。本文结合2013年6月到2016年6月间的37景COSMO-SkyMed SAR数据,采用永久性散射体差分干涉测量(PS-InSAR)技术对该区域进行地表沉降监测,结果显示该时间段内小店地区地面沉降最严重,最大沉降量达-152.7 mm,年沉降速率达50.901 mm/a。     

红柳林煤矿采空区地面沉陷InSAR监测与分析

陕北红柳林煤矿地下开采造成了严重的地面沉降问题，为了进一步大范围地监测地面沉降问题，防治地面塌陷灾害发生，对红柳林煤矿的地面沉降监测方法进行研究。经综合对比分析并结合该矿区的沉降特性，选择了基于SBAS-InSAR技术采煤沉陷区监测方法。利用2021年8月—2022年6月覆盖研究区的21景Sentinel-1A数据进行时序差分处理，得到覆盖红柳林煤矿采空区的沉降分布特征和沉降量级，并对提取的形变结果进行剖线分析和特征点分析。研究结果表明：红柳林煤矿15216工作面在监测时间内发生了明显的沉降现象，且随着回采进度的进行沉降量级和沉降范围逐渐增大，其中，最大年平均沉降速率达到了-0.30 m/a，最大累积沉降量达到了-0.22 m。对地表沉降与地下开采进度的相关性进行分析，发现地表沉降与地下开采进度有较强的相关性，主要表现为开采后至发生地面沉降约有两个月的滞后期。研究结果符合开采沉陷规律，可以为矿区地面塌陷防治提供技术支撑。     

基于SBAS-InSAR的窑街煤矿开采沉陷研究

基于SBAS-InSAR技术,利用84期Sentinel-1A数据,对窑街煤矿矿区2014年10月至2018年9月期间地表形变进行监测,获取研究区时间序列地表形变信息。研究发现矿区范围内存在三处开采沉陷区,提取沉陷影响面积,并对时序沉陷规律进行分析。最大累积沉陷值达到350 mm,沉陷中心区最大年平均沉陷速率约为200 mm/a,沉陷区位置与煤矿开采工作区一致。研究表明SBASIn SAR技术可以有效应用于开采沉陷区的识别与监测,为采空区灾害的预防及治理提供技术服务。     

基于SBAS-InSAR技术的矿区地表移动规律研究

及时获取矿区地表沉降信息对保护地表建筑物安全和矿区治理具有重要意义。传统的矿区地表沉降监测方法通常需要花费大量人力物力,且监测点难以长期保存,而作为新技术的SBAS-InSAR方法克服了上述传统方法的不足,可以快速获取大范围、高精度的地表形变信息,能够对矿区地表进行动态监测和时序分析。本文采用SBAS-InSAR技术对覆盖河北某矿的Sentinel_1A影像进行处理,得到了该矿区地表及周围的年平均沉降速率和累计沉降等成果,并通过和实测水准数据对比验证了SBAS-InSAR精度在矿区地表监测中的可靠性。然后基于SBAS-InSAR监测结果获取的矿区地面沉降位置、沉降量和工作面等信息,求取该矿地表移动参数,并依据地表沉降速率和沉降位置分布及发展变化进行地表移动规律探究,为矿区后续的合理开采和治理提供决策依据。     

基于SBAS-InSAR技术的合肥市中心城区地面沉降监测

利用20景Sentinel-1A数据,采用SBAS-InSAR技术获取合肥市中心城区地面形变信息,研究合肥市中心城区地面变形情况。研究结果表明,合肥市中心城区地面平均形变速率集中在-6～6 mm/a,形变趋势表现为西部下沉,东部抬升,总体较为稳定;瑶海区和包河区地面平均累积形变量为正值,整体呈抬升趋势;庐阳区和蜀山区地面平均累积形变量为负值,整体呈沉降趋势。研究成果为合肥市以后详细的地面形变监测和规划决策提供参考。     

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PSInSAR技术的老采空区地表沉降监测研究

为掌握老采空区地表下沉规律,基于11景Radarsat-2影像数据,采用Sta MPS软件的PS方法对峰峰矿区某矿老采空区地表进行形变监测,获得了2015年5月~2016年3月该矿老采空区的地表沉降情况。分析结果表明:老采空区地表下沉速率呈周期性变化规律,总体呈下降趋势,靠近停采线附近下沉量较大,同时还建立了采空区工作面累积下沉与停采时间的关系式,为评价老采空区地表形变研究提供了基础。     

某金属矿地下开采地表沉降影响分析

针对某金属矿向深部开采过程中遇到的地表沉降问题，通过建立该矿山全生命周期内矿体数值模型，研究随开采深度的增加，地表沉降对建(构)筑物和上覆岩层稳定性的影响。采用Midas数值模拟方法模拟矿体逐步开挖后，对地表沉降变形进行分析。研究结果表明，当矿体开采到-800 m中段时，在地表形成了近似圆形的沉降盆地，地表建(构)筑物的最大地表沉降量为16.77 mm，最大水平位移为-7.33 mm，地表最大倾斜为-0.041 mm/m，最大曲率为0.036×10^-3 mm/m²，最大水平变形为-0.052 mm/m。地表沉降及变形值均不超过“三下”采矿规范限值，并且矿山采用充填采矿有效控制了井下采动对岩体的移动，地表及建(构)筑物不会出现明显的沉陷问题，对于该矿深部开采对地表沉降影响分析有一定的参考价值。     

基于InSAR-COMSOL的露天矿边坡稳定性分析及形变预测

露天矿地表形变特征的快速、准确分析及形变趋势精准预测是推进矿山绿色安全生产的重要保障。针对当前形变监测技术存在的时空采样率低、成本高,预测模型参数难确定等问题,以东鞍山露天铁矿为工程背景,提出了一种融合短基线子集干涉测量(SBAS-InSAR)技术和COMSOL有限元模拟的边坡稳定性分析和形变预测一体化方法。首先,利用SBAS-InSAR技术处理2018年5月—2020年6月获取的62景Sentinel-1A升轨SAR数据,获取了该区域2 a内地表形变时间序列,分析了其形变时空演化特征。然后,采用COMSOL Multiphysics软件模拟外界强降雨影响下的典型沉降区域边坡稳定性状况,探讨了坡体损伤裂化规律及形变机理。基于此,利用粒子群算法(PSO)优化长短期时间记忆(LSTM)网络,搭建了形变时序预测最优模型,开展典型沉降区的形变时序预测,并引入平均绝对误差和均方根误差作为预测精度评价指标。结果表明:矿区西部沉降相对严重,年均沉降速率高达47.8 mm/a,形变速率与区域降雨量存在显著相关性。相较于传统形变预测模型,PSO-LSTM模型的2种误差至少降低了14%和36%,且能够有效...     

相邻工作面开采下的矿区地表沉陷InSAR监测与分析

针对相邻工作面重复开采条件下地表形变复杂和常规D-InSAR方法易受时间去相关和大气延迟等因素影响的问题，以东滩煤矿为研究对象，采用SBAS-InSAR方法对40景Sentinel-1A数据进行时序处理，获取了研究区域的年均沉降速率和时序累计沉降量，并对形变特征进行了分析。结果表明：6303相邻工作面的采动对已采工作面影响效果显著，相邻工作面开采条件下地表沉陷速率快、范围广、沉陷盆地形状不规则，6303工作面在走向和倾向上的沉降量差异明显，表现出非对称性特征；InSAR技术能够效监测到矿区相邻工作面开采的地表沉陷现象，可为类似复杂开采条件下的矿区地表形变分析提供技术参考。