郓城矿区地表形变时空演变DS-InSAR监测

郓城地区煤炭储量丰富,地下煤矿的大量开采导致地面出现不同程度的沉降,为了更好地掌握郓城矿区地表形变的时空演变特征,利用融合分布式目标的时序差分干涉测量(DSInSAR)技术和2018年1月至2019年11月期间获取55景Sentinel-1A雷达影像对郓城矿区进行了地表形变监测。结果表明:DS-InSAR技术能有效地提取到分布在裸地和稀疏低矮植被区的分布式目标,可显著提升矿区监测点数量且其分布更加均匀,能够更加全面地反映了郓城矿区地表形变空间分布;形变分布图显示郓城矿区内李楼、郭屯煤矿形变量级较大,年最大沉降量可达100 mm,彭庄、赵楼煤矿地表形变较小,且不同年份沉降中心差异主要与郓城矿区地下开采活动变化密切相关。     

基于鲁棒M估计协方差矩阵相位优化的DSInSAR矿区形变监测研究

针对时序干涉合成孔径雷达（Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR）技术在矿区所处区域内耕地、裸地等自然地表地物上无法识别有效监测点信息,致使矿区地表形变信息不足及形变解译困难等问题,提出一种基于鲁棒M估计协方差矩阵特征值分解相位优化的DSInSAR技术,并基于34景Sentinel-1A影像获取了霄云煤矿2022年的地表时序形变。推导基于鲁棒M估计协方差矩阵估计公式,提高对样本异常值及异质像素的鲁棒性,开展基于鲁棒M估计协方差矩阵特征值分解的相位优化处理,分析了上述优化模型与通用相位优化模型的相似性,最终通过对优化估计相位开展相位信息解译处理来获取最终的形变信息。实验结果表明：基于鲁棒M估计协方差矩阵特征值分解相位优化的DSInSAR技术较常规SBAS技术及基于最大似然估计协方差矩阵的DSInSAR技术在监测点密度上分别提高了约11.4倍、0.2倍,且与水准数据对比具有最小的均方根误差,约22 mm;此外,霄云煤矿共包含三个主要形变场,其地表沉降的时序变化呈现出较显著的非线性趋势,煤矿内地表的视线向最大沉降量约418 mm。研究成果...     

适用于露天矿时序形变监测的优化DS-InSAR 技术

露天矿形变监测对矿区安全开采具有重要意义。 针对常规监测手段存在的效率低、成本高、难以获取 某一地区内露天矿区大范围、长时序的地表形变特征的问题,提出了一种采用复相干矩阵分解法进行相位优化的优 化分布式目标 InSAR(Distributed Target Interferometric Synthetic Aperture Radar,DS-InSAR)时序地表形变监测方法。 该 方法在通过快速同质点识别算法 FaSHPS(Fast Statistically Homogeneous Pixels Selection,FaSHPS)提取同质像元的基础 上,采用复相干矩阵特征值分解法实现相位优化,融合永久散射体( Persistent Scatterers,PS)获取时序地表形变信息。 利用 50 景 Sentinel-1A SAR 影像,获取了 2020 年 1 月—2021 年 8 月辽宁省鞍山地区齐大山矿、大孤山矿、鞍千矿 3 个 矿区的时序地表形变特征。 结果表明:监测时段内大孤山矿、齐大山矿与鞍千矿共存在 5 处形变区,最大累积形变量 为-493. 43 mm,各形变区时序形变特征与露天矿开采活动高度相关;与常规时序 InSAR 技术相比,该技术有效提高了 获取的同质像元密度及可靠性,获取的监测点数量是后者的 1. 253 倍,点位空间分布更为均匀,获取的形变场更加完 整;两者相同点位形变量监测结果的相关系数为 0. 855 6,证明所采用的 DS-InSAR 技术可靠性较高,能够较好地实现 对露天矿区高精度、大范围、长时序的地表形变监测。     

基于D-InSAR的地表沉降监测技术应用

挑选了2012年11月—2012年12月RADARSAT-2 C波段雷达数据,利用合成孔径雷达差分干涉测量技术进行西石门矿区地表沉降监测研究。通过“双轨法”进行差分干涉处理,获得了研究区内的沉降带分布情况和最大沉降量,表明了差分雷达干涉测量技术监测地表微小形变的可行性,并得到了影响最终结果的误差因素。最后解释了研究区的地表沉降原因,提出了预防对策。     

PSI技术在北京城区地表沉降形变监测中的应用研究

针对DIn SAR技术中时间、空间失相关及大气延迟等问题引起的In SAR技术对地表沉陷变形监测的影响,研究了应用永久散射体差分干涉测量(PSI)技术特点及在地面沉陷变形监测应用中的优势,通过利用PSI技术对北京地区进行地表沉降监测方法的研究和应用,获得了监测区大量PS点的沉降速率,生成了监测区的沉降位移图,结合监测区的地表沉降特征与地质环境监测成果,分析了地下水位与沉降量变化的关系,得出了研究期间监测区域地表的沉降成因,这对分析北京地区地表沉降规律具有一定的指导意义。     

利用TerraSAR-X影像监测矿区沉降试验研究

阐述合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)技术原理和方法,采用二轨法获取西山矿区地表形变信息。通过ARCGIS软件显示形变图,并提取角反射器处形变值,与GPS实测结果一致。验证了高分辨率TerraSAR-X影像监测矿区地表沉降的可行性。     

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。     

平原地区钻井水溶矿区地表形变D-In SAR监测研究

针对某平原地区钻井水溶矿山地处农业高产示范基地、矿体开采深度小、开采厚度大、地表形变监测要求准确及时的特点,采用合成孔径雷达差分干涉测量(D-In SAR)技术计算地表形变值,并估算数据质量。将获取的地表形变图与数据质量估算结果导入Arc GIS,计算地表形变值,分析矿区形变趋势,以及形变值与监测精度的相关性规律。结果表明,D-In SAR监测对平原地区钻井水溶矿区具有较强适用性:Goldstein滤波是去除平原地区钻井水溶开采矿山地表形变D-In SAR监测相位噪声的有效方法;钻井水溶矿区地表形变趋势与开采推进进度一致,地表沉降呈正态分布规律,盆地近似碗状;监测精度与形变大小具有负相关性,地表形变越小,干涉相干性系数越大,监测精度越高。     

利用ALOS卫星数据进行矿区开采沉陷观测及研究

使用监测梯度相对较大的ALOS卫星数据,以陕西彬长矿区为研究区域,对该区域的ALOS雷达影像进行差分干涉数据处理,获得了该区域的差分干涉图、沉降分布图,在此基础上,进一步对形变数据进行处理,裁切出矿区40301工作面的沉降值,探讨地表沉降对工矿区的影响及灾害防治。     

基于SBAS-InSAR的矿区全盆地开采沉陷求参方法研究

传统测量手段监测矿区开采沉陷时所需的成本较高,且无法全面反映地表移动盆地的沉降情况。为了使矿区地表沉陷监测更全面高效,从而获得更高精度的概率积分预计参数,以内蒙古某矿区为例,先采用SBAS-InSAR技术处理27景Sentinel-1A卫星数据,获得2017年9月至2018年7月间的全矿区地表时序形变情况,再结合改进步长的果蝇优化算法实现地表全盆地3 723个点的共同求参。结果显示,工作面开采导致的地表最大沉降量为201 mm,与实测数据相比,其绝对误差的平均值为3.00 mm,相对误差的平均值为9%。研究结果表明:SBAS-InSAR技术与传统手段相比,对于监测矿区工作面开采引起的地表全盆地沉陷具有较大优势;此外,采用改进步长的果蝇优化算法能将全盆地开采沉陷结果用于概率积分预计参数的求取,得到一组效果良好的参数;获得的研究区域最优概率积分预计参数为:下沉系数q=0.33,主要影响角正切tan β=1.83,拐点偏移距s=0.045H(H为采深),开采影响传播角θ0=89°。研究成果为今后矿区地表的开采沉陷监测与概率积分预计参数确定提供了科学依据。     

基于DS-InSAR的张双楼煤矿长时序地表形变监测方法

针对合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术在矿区受失相干影响严重,导致测点密度低 、下沉盆地信息 不全等问题,以沛北矿区张双楼煤矿为研究对象,提出了一种基于分布式目标 InSAR（DS- InSAR）的矿区长时序地 表形变监测方法,通过处理 2007 年 2 月—2011 年 3 月的 13 景 ALOS 影像获取了该矿地 表高密度的时序形变。基于 置信区间估计的参数假设检验方法选取像元的同质点,充分考虑了研究区域内多种散射机制的 分布式散射模型相 位的特征,采用特征值分解方法提取主导散射体对应的相位值,分离出去相干噪声来优化相位 。结果表明：研究时 段内,该矿存在 3 处下沉盆地,其地表下沉时空分布与地下煤炭开采活动高度相关,视线向 最大累计沉降超过 700 mm。与传统 SBAS 监测结果对比发现,该方法选点密度是后者的 3.5 倍,两者相同点位形变 量的相关系数为 0.97, 验证了方法的可靠性。所提方法有助于实现对矿区非接触、大范围、长时序的动态监测。     

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。     

基于改进MT-InSAR的日兰高铁巨野煤田段沉降监测

日兰高铁巨野煤田段农田遍布,合成孔径雷达干涉(InSAR)的时间失相干严重,可用于时序InSAR(MT-InSAR)分析的永久散射体(PS)稀少。将SAR数据限制在失相干影响较弱的10月至次年4月初并联合PS和分布式散射体(DS)有望解决该问题。然而,受限于SAR卫星的重访周期,仅采用10月至次年4月初的SAR影像会导致数据量变少。而当SAR数据较少、相干性较低时,难以准确估计协方差矩阵和相干矩阵,使得现有的DS相位估计方法误差较大。为此,提出了一种基于Fisher信息量的DS相位优化估计算法,利用Fisher信息量调节各干涉对的权重,抑制低相干干涉对的影响。通过模拟数据和真实数据验证了算法的可靠性和可行性。另外,构建了联合PS和DS的小基线(SBAS)干涉处理框架,在增加观测方程的同时保证干涉对的相干质量,从而实现形变信息的稳健估计。利用2020年10月至2021年4月间的Sentinel-1 SAR数据获取了日兰高铁巨野煤田段地表沉降,并结合已有的监测资料分析了地表沉降的成因及时空演化信息。研究结果表明：采用上述方法,能够根据10月至次年4月初的少量SAR数据监测高铁沿线沉降情况;...     

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。     

基于Stacking InSAR技术的沛北矿区沉降监测

针对传统时序分析方法不适用于监测大量级形变的问题,采用Stacking InSAR方法对沛北矿区地表沉降进行监测。与传统的永久散射体技术相比,Stacking InSAR方法具有可监测大量级形变、提高信噪比的优点。     

基于D-InSAR技术和改进GM（1，1）模型的矿区沉降监测与预计

针对矿区地下资源大规模开采引发的地表沉陷,以淮北矿业集团袁二煤矿为试验区,联合合成孔径雷达差分干涉测量（D-InSAR）技术与灰色模型（GM（1,1））,建立了描述下沉量与时间关系的改进灰色模型,实现了地表沉降监测和预计的一体化。首先,基于哨兵一号A卫星（Sentinel-1A）影像,采用D-InSAR技术监测地面动态沉降过程,获得了2017年11月16日—2018年1月27日期间的时间序列沉降形变图;然后,依据所获取的各时间序列沉降量,建立了改进GM（1,1）的补偿最小二乘法估计半参数模型（BGM（1,1））和赋相对权重的补偿最小二乘法估计半参数模型（WGM（1,1））方程,实现了沉降值的拟合与预计。试验表明：D-InSAR技术在矿区地面沉降动态监测中具有明显优势,且其监测精度达毫米级;BGM（1,1）和WGM（1,1）预计模型均可弥补经典GM（1,1）模型的不足,结合WGM（1,1）预测的4个试验点的相对误差为1.99%~26.64%,可为矿区地面沉陷动态监测以及后续治理提供理论依据,具有一定的预警作用和借鉴意义。     

Stacking-InSAR技术在矿区地表沉降监测中的应用

文中采用Stacking-InSAR技术,对11景2019年11月～2020年3月的Sentinel-1A影像进行时序处理,研究了建新煤矿的地表沉降.选取4201工作面重点讨论,并画出走向和倾向的累积沉降图,为矿区地表形变监测提供了有效参考.最后分析了矿区开采沉陷InSAR监测面临的主要问题,并对发展趋势进行了展望.     

矿区全尺度梯度地表形变监测的LEV-InSAR模型

针对合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)技术无法准确提取矿区大梯度地表形变信息这一问题,提出了一种融合水准数据的D-InSAR矿区全尺度梯度地表形变监测方法(Differential Interferometry Synthetic Aperture Radar Method Based on Leveling Data Fusion,LEV-InSAR),并以山西省长治市霍尔辛赫矿区3501工作面作为试验区域,以9景哨兵1号影像和部分同时期水准数据作为研究数据,采用LEV-InSAR模型对该区的地表形变进行了监测。试验结果表明:LEV-InSAR模型监测结果与观测线水准实测结果基本吻合,累计下沉误差最大为41 mm,其倾向线和走向线水准观测点均方根误差分别为10.2 mm和14.9 mm,平均相对误差分别为14.4%和26.6%。LEV-InSAR模型在一定程度上恢复了研究区内大梯度形变区域的形变量,实现了矿区全尺度梯度地表形变监测,验证了该监测方法的可行性和适用性。     

基于D-InSAR技术的煤矿区地面沉降监测研究

概要叙述了差分合成孔径雷达(D-In SAR)的技术原理和数据处理方法,介绍了D-In SAR在地表形变监测中的应用技术和方法,针对研究区域的地表沉降特点选择常规D-In SAR和永久性散射体干涉测量(PSI)作为In SAR差分处理方式,分析并选取适合本项目研究的In SAR雷达数据,对兖州-济宁区域因煤矿开采产生的地表缓慢沉降和快速沉降进行数据分析并得出结论,达到了研究的目的。     

采动期间高等级公路DInSAR监测及损害治理

为了评定采动期间地表沉降对采空区上方高等级公路的破坏程度,采用合成孔径差分干涉测量(DInSAR)的技术,利用南屯矿区10景TerraSAR-X卫星数据,对位于老采空区上方的高等级公路在重复采动条件下的沉降情况进行监测。获取了监测期间的开采沉陷时序关系图,这是传统测量方法难以达到的。通过提取出高等级公路时间序列上的下沉值,并基于此值对邹济高等级公路进行损害程度评定,研究表明:公路在监测期间内最大下沉值达到210 mm,最大水平变形为3.1 mm/m,最大曲率为0.046 mm/m2,最大倾斜为3.175 mm/m,使公路产生裂缝、隆起,属于轻微损害,针对损害特征给出了相应措施。