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《测绘工程》2020,(1)
随着佛山市城市化进程逐步加快,地表形变引发的地质灾害日益显著,应用时序InSAR技术可以精确监测城市地表形变。文中选取广东佛山地区为研究区域,利用2015—2017年获取的41景Sentinel-1A数据,基于永久散射体差分干涉测量(PSI)技术提取该地区的时序形变、平均沉降速率等形变数据。研究结果表明,佛山市部分区域出现不均匀沉降,部分地区沉降速率甚至超过-35 mm/a,主要集中在城市重点建设区域,如地铁施工、桥梁施工等地。综合研究结果表明,利用Sentinel-1A数据的时序PSI技术可以高精度监测城市地表形变,监测数据有利于及早预防城市地质灾害发生,为城市健康精细化管理提供决策依据。 相似文献
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获取了22景IW模式的Sentinel-1A/B数据,分别采用PS-InSAR和SBAS-InSAR两种时序技术得到了沧州地区2015年11月至2016年11月期间地表平均沉降速率及累计沉降量。经分析,两种时序监测结果具有较高的一致性,其结果表明：献县、沧县、沧州市区地面表现为回升趋势;青县、沧县东部、南皮县西部、东光县等地区地面沉降量较大,其中东光县何庄村累计下沉量达47 mm,而引起这些区域地面沉降的主要原因为农业生产等带来的地下水开采。本文对基于Sentinel-1A/B SAR数据的时序分析方法在城市沉降监测方面的应用进行了探讨,为有关部门提供了重要的参考数据。 相似文献
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合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术在城市地表形变监测中具有高精度、高分辨率、低成本、空间连续监测等优势。以河北省张家口市蔚县为研究区域,获取了20景TerraSAR-X影像,分别采用PS-InSAR和SBAS-InSAR两种时序技术得到了蔚县城区2015年6月9日到2016年1月4日期间地面平均沉降速率,结果表明,两种时序InSAR技术监测沉降结果具有很高一致性,而且相关性较高,达到0.9以上,城区中心发生了比较严重的地表沉降,形成了一个明显的沉降漏斗,沉降速率达到了30mm/a,地下水的严重开采以及建筑物的加速构建是引起该区域地面沉降的主要原因,该研究可以为城市地面沉降治理、整体规划等提供参考意义。 相似文献
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青藏铁路沿线地表受多年冻土的影响会产生抬升和沉降,形变监测对于其安全运行至关重要。本文采用41景C波段Sentinel-1A升轨数据,结合均匀网格划分子区域的方法,探测分布相对均匀的永久散射体,以作为SBAS InSAR技术的地面控制点,对青藏线羊八井站至乌玛塘站段铁路及其沿线地表进行形变监测。试验结果表明,该段铁路年形变速率范围为-8~2 mm/a,该区域形变受周围冻土的影响随季节呈周期性变化;SBAS InSAR技术和本文的PS-SBAS InSAR技术在同名点形变趋势与形变程度方面的对比结果保持一致性,进一步说明了本文方法的可靠性。 相似文献
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地面沉降是一种对地面及地下基础设施造成安全隐患,对经济可持续发展和环境保护产生破坏影响的地质灾害现象。本文使用2017年5月至2018年5月16景Sentinel-1A卫星SAR影像,根据D-InSAR的初步形变监测结果将即墨城区内沉降明显的区域作为研究区,基于PS和SBAS两种时序InSAR方法对该区域进行地面沉降监测,获得的沉降分布和形变时序结果吻合。地面沉降的分布与新建高层建筑区吻合,地面形变趋势与区域降水量和地下水水位变化有较高的相关性。研究结果有助于了解即墨城区的地表沉降状况以及原因,为地面沉降综合治理和地下水水资源开发利用提供参考依据。 相似文献
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以昆明主城区为例,分别利用PS-InSAR和SBAS-InSAR技术对2014—2017年间29景升轨Sentinel-1A数据进行沉降监测,对比两种技术得到的沉降结果,进行剖面图分析与时序分析。结果表明,PS-InSAR和SBAS-InSAR技术监测结果具有一致性、相关性和可靠性。研究发现,昆明市沉降漏斗主要位于居民区、地铁、道路、高速公路以及滇池等区域,最大年沉降速率可达-39.580mm/a,累积沉降量达到85mm。研究表明,昆明主城区地面沉降主要由于近几年城市和轨道交通建设的飞跃发展,导致居民区和交通网络密集,地面载荷增加,地下隧道开挖与地下水开采等原因引起地面软土地层下沉。 相似文献
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多时相InSAR技术具有探测大范围毫米级地表形变的能力,已被广泛应用于地面沉降监测.近几年,应用多时相InSAR技术监测以高铁为代表的大尺度人造线状地物形变备受关注.本文将C波段SAR数据用于高铁沿线路基形变监测,应用相位稳定性分析和改进的StaMPS技术来增加相干性点的密度和形变参数解算的稳定性.采用研究区时间跨度为21个月的47景Sentinel-1A数据,对连(云港)盐(城)高铁及其沿线区域进行多时相InSAR分析,并利用同时期连续的北斗导航卫星系统(BeiDou navigation satellite system,BDS)观测数据对线性沉降速率和时序位移分别进行监测分析,进而对比验证二者的沉降监测结果.研究结果表明:利用C波段的Sentinel-1A数据能够获取毫米级的线性形变速率和时序位移序列,InSAR与BDS二者平均时序位移均方根误差为3.8 mm,与BDS监测结果相比取得很好的一致性,且连盐高铁线路整体表现稳定. 相似文献
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InSAR技术具有测量时间短、速度快、精度高等优点,可有效取代传统测量.SBAS-InSAR技术作为一种时序SAR技术,形变监测精度高,可达毫米级,在地面沉降中得到广泛应用.本文以德州城区为研究区域,利用2016年3月-2018年6月获取的31景Sentinel-1A影像展开研究,并且对比SAR影像滤波常用几种方法,定性分析自适应滤波、Boxcar滤波和Goldstein滤波的去噪效果;通过SBAS技术得到研究区域的时序形变、年均沉降速率以及累积沉降量等结果,发现最大累计沉降量达56 mm.本文研究表明,德州城区整体稳定,中心城区外围部分沉降,中东部略有抬升.此结论对德州市的地质灾害防治工作有一定意义. 相似文献
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地面沉降风险评价对城市公共安全具有重要意义。本文结合InSAR沉降和地质数据对南京河西地面沉降进行风险性分析。首先,利用InSAR技术获取的2012-2016年河西地区的沉降信息,结合软土层厚度、土地利用类型、地面高程和轨道交通分布信息,采用层次分析法建立三级多因子的地面沉降风险评价模型;然后,分析了河西地面沉降灾害风险程度;最后,着重分析了轨道交通的沉降风险。结果表明,河西地面沉降风险空间特征明显,高风险区主要分布于河西北部的江东街道、凤凰街道及莫愁湖街道,面积约6.4 km2,其中地铁2号线地面沉降风险较大。 相似文献
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高分辨率PS-InSAR在轨道交通形变特征探测中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
为了确保城市轨道交通的安全运营和可持续发展,将高分辨率PS-InSAR技术引入城市轨道交通的形变监测领域。以上海为例,分析了城市轨道交通网络专题的形变特征。首先,利用26景TerraSAR-X影像在上海开展高分辨率PS-InSAR沉降精细测量,得到轨道交通网络整体的沉降格局;然后,针对不同建成时期和建设形式的路段,分类探讨其形变特性及原因;最后,进行测量结果的精度验证。分析结果表明,快速的城市化发展建设已成为上海轨道交通沿线主要的沉降原因;不同建成时期和建设形式的路段表现出不同的形变特征,早期建设路段比晚期建设路段更稳定,高架路段比地下路段沉降速率更小;PS-InSAR与水准数据保持很好的一致性。证实了高分辨率PS-InSAR技术在城市轨道交通形变监测、管理维护和预警方面具有一定的可行性,可以为城市公共交通的规划和建设提供决策支持。通形变监测、管理维护和预警方面具有一定的可行性,可以为城市公共交通的规划和建设提供决策支持。 相似文献
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哨兵一号(Sentinel-1)数据是目前现势性较好的免费SAR数据,且因其6天的重访周期,非常适合In SAR地表形变监测。本文以西安市城区及周边为研究区,开展基于多期Sentinel-1数据和短基线集干涉(SBAS-In SAR)技术的时序地表沉降监测方法的探索,研究形成了详细的数据处理流程,利用已有研究资料佐证了方法的有效性。监测表明:2015—2016年,绝大部分区域地表形变速率位于[-33~30]mm/a区间内,228 d监测期内累积沉降量最大约75 mm,发生在目前西安最大沉降中心鱼化寨;相比20世纪末,沉降强度大幅减弱,沉降严重区域由西安市东郊向南郊转移,且沉降范围减小。 相似文献
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Sentinel-1A TS-DInSAR京津冀地区沉降监测与分析 总被引：1，自引：1，他引：0
近年来,京津冀地区的不均匀地表沉降日趋严重,对公路、铁路等基础设施安全造成严重威胁,已引起国内外广泛关注。合成孔径雷达时序差分干涉TS-DIn SAR(Time Series Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar)作为一种高效的广域形变测量手段,在地面沉降调查监测中已被广泛应用,但如何针对高现势性的影像数据高精准提取大范围区域地表形变是当前深化的热点。本文利用欧洲太空局发布的Sentinel-1A新型数据源,针对TOPS(Terrain Observation by Progressive Scans)模式影像间存在多普勒中心不一致问题,借助外部高精度POD(Precise Orbit Determination)轨道和DSM(Digital Surface Model)数据进行频移滤波迭代配准,并针对Sentinel-1A数据特征集成优化了基于点目标时序分析的大区域地表形变监测方法,以2015年—2016年期间的29景影像为实验数据开展了京津地区沉降监测研究,提取了北京东、廊坊及天津西等地区的沉降结果,并结合区域内典型区域人口密度、产业分布、地表覆盖和线路剖面等信息深入分析了沉降的时空分布特征和成因。结果表明,Sentinel-1A时序干涉结果在大范围地表沉降调查监测上具有可靠的应用精度。 相似文献
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三维相位解缠是时序干涉合成孔径雷达（interferometric synthetic aperture radar,InSAR）技术的关键环节之一,解缠结果直接影响时序InSAR地面沉降监测的精度。针对地面沉降严重、地形坡度变化较大的区域,因相位欠采样引起的整周期解缠误差问题,提出了一种基于频域置信度的加权最小二乘相位解缠算法,并以此替代时空三维相位解缠中空间维以相位梯度为权重的加权最小二乘相位解缠算法。通过提高相位坡度变化估计的准确性,进而提高时空三维相位解缠的精度和稳定性。以北京地区地面沉降监测为例进行了验证,结果表明,与经典的时空三维相位解缠算法相比,改进算法得到的沉降监测结果精度更高,特别是对于坡度变化较大、失相干现象明显的沉降漏斗区,其沉降监测精度有明显改善。 相似文献
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ABSTRACTOver-exploitation of groundwater has caused severe land subsidence in Beijing during the past two decades. Since the middle route of South-to-North Water Diversion Project (SNWDP), the biggest water diversion project in China, started to deliver water to Beijing in December 2014, the groundwater shortage has been greatly alleviated. This study aims to analyze the impact of SNWDP on the spatiotemporal evolution of land subsidence in Beijing. Change in surface displacement in Beijing after SNWDP was retrieved and the spatiotemporal patterns of the change were analyzed based on long time-series Envisat Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) (2004–2010), Radarsat-2 (2011–2014), and Sentinel-1 (2015–2017) satellite datasets using Permanent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar (PS-InSAR) techniques. Land subsidence unevenness index (LSUI) was proposed to represent the spatial unevenness of surface displacement. PS-Time approach was then adapted to examine the time series evolution of LSUI. The results showed that the InSAR measurements agree well with leveling measurements with R2 over 0.96. Although the maximum annual displacement rate reached ?159.7 mm/year by 2017, over 57% of the area within 25 mm/year contour line showed decreasing or unchanged displacement rate after the south-north water delivered to Beijing. The settlement rate in Chaoyang-Dongbalizhuang (CD) subsidence center has decreased for 26 mm/year from 2011–2014 to 2015–2017. Only around 15% of the area experienced continued accelerating settlement rate through the three time periods, which was mainly located in the area with the compressible layer thickness over 190 m, while the magnitude of velocity increment considerably decreased after SNWDP. Land subsidence unevenness, represented by LSUI, developed more slowly after SNWDP than that during 2011–2014. However, LSUI at the edge of settlement funnel has kept developing and reached 1.7‰ in 2017. Decreasing groundwater level decline after SNWDP and the positive relationship (R2 > 0.74) between land subsidence and groundwater level clearly showed impacts of SNWDP on the alleviating land subsidence. Other reasons include geological background, increasing precipitation, and strict water management policies implemented during these years. 相似文献
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雷达卫星结合InSAR技术已广泛应用于高精度地表形变监测领域。本文选取2017年九寨沟地震为研究案例,利用Sentinel-1A地震前后的单视复数影像,基于D-InSAR技术获取该次地震的同震形变场。结果显示：震中西北侧表现出相对均匀的下沉现象,沉降漏斗区雷达视线向最大沉降量达25.1 cm;东南侧呈现不均匀抬升状态,地表破碎较为明显,最大抬升量为11.6 cm。研究表明基于Sentinel-1A数据的D-InSAR技术可以为地震形变场的定量分析提供一种快速有效的手段,为阐释地震发震机理及评估受灾情况提供必要的数据支撑,具有广阔的应用前景。 相似文献
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