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°。