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相似文献
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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   

2.
利用ALOS-1(2007-2010)、Sentinel-1A(2017-2018)存档数据对山西交城-清徐地区的地面沉降进行监测。结合小基线和永久散射体技术优点,在增加时间采样密度的基础上利用二维线性回归分析得到研究区域的形变速率和时间序列。经同期GPS观测结果校核表明:交城-清徐地区持续发生地面沉降,但山区和平原区域形变的空间分布、量级不同,引起形变原因也不同。平原地带沉降空间分布受构造断裂控制,断裂带两侧呈现明显的差异性形变,且最大沉降速率为-200 mm/a,沉降的主要原因是地下水超采,但经治理后地面沉降灾害有所缓解,表现为沉降速率小于-30 mm/a。山区主要由于矿产资源的长期开采,沉降中心不断向南移动,最大形变速率为-462 mm/a。  相似文献   

3.
地铁的建设与营运会产生沿线的长期持续形变,从而引发地面沉降。本文以南昌市运营中的1、2号线以及在建地铁沿线为研究对象,基于研究区内的26景Sentinel-1A数据和DEM数据,采用了小基线集(Small Baseline Subset,SBAS)时间序列技术,获取了研究区内地表的形变速率与累计形变量。实验结果表明,地铁沿线范围内整体呈现沉降趋势,沉降速率在-2 mm/year~-17mm/year之间,局部区域出现地面抬升情况,累计抬升65.53mm。通过分析时序结果变化以及沉降发生的地理空间分布,推断地铁高速运行产生的地面载荷是地面沉降发生的主要因素。  相似文献   

4.
樊小洁  王亮亮 《北京测绘》2022,(11):1599-1604
城市轨道交通的建设与运营会引起地铁沿线的持续形变而造成地面沉降,给地面及地下基础设施带来安全隐患。为了解太原市首次开通运营太原地铁二号线一期线路以来沿线地面形变情况,以二号线一期工程沿线为研究对象,使用2020年6月至2021年11月共20景Sentinel-1A影像,基于永久散射体、小基线集技术对研究区进行地面形变监测。研究表明,两方法所得沉降分布情况、形变时序分析结果有很高的一致性,线路沿线最大沉降为31.96 mm,最大沉降速率为32 mm/a,存在三个较明显的沉降区域,推断与其处于大规模的不断的城市建设区域密切相关。本次研究可为后续太原市地铁建设沿线地表形变监测提供参考。  相似文献   

5.
陈帅强  夏元平 《北京测绘》2023,(9):1303-1307
随着经济的快速发展,城市地区的浅层地表运动已成为当前研究热点与重点。本文采用小基线集干涉测量技术对广佛区域从2018年10月—2022年4月的36景哨兵1号数据进行处理,并引入GACOS产品辅助大气校正,获取研究区的时间序列形变。结果表明,研究区内年平均形变速率主要集中在-4.9~5.9 mm/a,沉降呈零星分布,主要位于禅城区的西部、顺德区的北部及研究区内的南沙区;研究区内的地铁沿线沉降主要在佛山2号线、广州2号线、3号线的局部区域。  相似文献   

6.
基于63景Sentinel-1数据,采用PS-InSAR技术监测珠海市2018年10月—2020年11月地面沉降,利用GNSS地面同步观测数据进行精度评定,监测结果的均方根误差为4.58 mm,表明利用PS-InSAR监测研究区地面沉降具有较高的可靠性。分析珠海市地表形变的时空特征,结果表明,珠海市主体部分的平均形变速率在-55~15 mm/a,主要沉降区域分布在珠江水道周边的农垦区及沿海港口区域;主要交通线路为港珠澳大桥珠海连接线和广珠铁路珠海段,均存在年平均形变速率超过20 mm/a的明显形变异常区,需重点关注。结合地质条件、地下水开采情况对珠海市地表形变驱动力进行分析,结果表明,区域内地面沉降速率与软土层的厚度呈正相关,与地下水水位降深呈对数函数关系。  相似文献   

7.
刘新  张婷慧  杨陇徽 《北京测绘》2022,(10):1434-1438
地铁沿线的稳定性关乎人民生命财产安全,对地铁沿线沉降监测,有助于聚焦异常形变区域,及时采取人工干预措施。本文基于差分干涉测量短基线集时序分析技术(SBAS-InSAR),利用20幅Sentinel-1A数据对2019—2021年间济南地铁2号线沿线1 km缓冲区进行地表沉降监测与分析。结果表明:在监测期内地表呈现不均匀的沉降,平均沉降速率为0.26 mm/a,最大沉降速率为-18.27 mm/a,最大累积沉降量为-68.51 mm。其中,腊山站至老屯站段、济泺路站至七里堡站段存在明显沉降现象。  相似文献   

8.
于淼  王罡  许文斌  荆虹波  崔志远 《北京测绘》2023,(12):1683-1687
随着城市地下轨道交通的高速发展,地铁建设运营引起的地面沉降现象及其对工程线路的影响引发了国内外相关学者的极大关注。本研究基于哨兵1号合成孔径雷达(SAR)影像,利用永久散射体对合成孔径雷达干涉测量(PS-InSAR)技术对北京地铁全网沿线1 km区域地表变形进行监测,形成了2018—2022年北京地铁沿线整体监测的形变结果图、特征点时序形变结果图以及统计分析典型形变区域的沉降速率剖面图等成果,并分析了北京地铁沿线重点沉降区域、沉降速率时间变化和空间变化,对地铁运营安全风险评估和运维管理具有重要意义。  相似文献   

9.
地表形变是矿业城市地质灾害的重要诱因和表现形式。本文以典型矿业城市焦作市为例,采用SBAS-InSAR方法,构建了密集时序地表形变SAR数据集,提取了地表抬升或沉降速率的时间序列。结果表明,该典型矿业城市总体沉降趋势为以东北部地表沉降最为明显,最大抬升速率为51.20 mm/a,最大沉降速率为76.46 mm/a,平均沉降速率为1.45 mm/a,且监测到地面沉降分布主要位于煤矿采空区。本文方法为矿业城市大范围地面沉降监测提供了参考。  相似文献   

10.
利用短基线集InSAR技术监测抚顺市地面沉降   总被引:6,自引:4,他引:2  
抚顺市是一座因煤而兴起的综合型重工业城市,矿产的大量开采导致了大范围的地面沉降。针对这一问题,为了有效监测抚顺市的地表形变,本文利用短基线集(SBAS)技术对覆盖抚顺市部分地区的12景COSMO-SkyMed高分辨率SAR数据进行了处理,获得了该研究区域的地面沉降分布和沉降速率图。试验结果表明,研究区整体呈现出沉降的趋势,沉降速率大部分在-25~-45 mm/a的范围内。其中新抚区沉降最为严重,有2个沉降严重的区域,最大沉降速率达到了-186 mm/a。该试验结果为抚顺市露天矿采矿导致的地面沉降与地质灾害监测提供了切实有利的数据参考。  相似文献   

11.
鉴于软土地区土性的极端复杂和地面沉降严重的普遍特征,提出了“空(天空)~地(地面)~地(地下)”一体化的全方位准动态地铁施工安全监测思想,构建起了相应的技术体系(即全方位准动态集成技术)。软土地区地铁施工安全监测全方位准动态集成技术的核心是借助GPS技术建立三维的空基变形监测基准(用于地表变形监测和地下变形监测。该空基变形监测基准可以克服传统陆基基准因软土地区地面沉降而对变形监测数据产生的系统性偏差,还可实现地铁施工变形监测的全天候、实时化与动态化),以城市基础地质资料库作为安全监测整体性设计的依据(提高了地铁施工安全监测的针对性、可靠性与有效性),以准实时、准动态的地下结构应力应变监测结果作为施工安全性的重要判别要素,以准实时、准动态的地面变形监测结果作为地铁施工作用下城市环境安全性的关键判别要素,实现对地铁施工安全的全方位、实时化、准动态控制。  相似文献   

12.
基于56景COSMO-SkyMed影像,本文采用PSP-InSAR技术对杭州地铁2号线沿线500 m范围进行地面沉降监测,并对形变区的位置、面积和数量进行了统计,在此基础上提取形变梯度大于0.1 mm/m的累计形变量点并开展比对分析。结果表明:①虽然地表形变集中区、形变严重区和形变梯度较大区域有着高度的重叠,但部分形变集中区内形变量和形变梯度并不大,也存在形变平稳区段形变梯度却较为显著现象,因此单从一个角度分析地铁沿线的形变,易增加漏检和错检的概率。②PSP-InSAR技术可从空间上完整表现地铁线上沉降的分布特征,对于地铁竣工运营期间的沉降监测具有显著意义,可为地铁的运营维护提供依据。  相似文献   

13.
The underground railway network of Beijing City, China, which is an important urban infrastructure, has burgeoned with the expansion of the city. However, the influence of subway construction and operation on local subsidence has received minimal attention. By analyzing the Radarsat-2 synthetic aperture radar satellite data, and using persistent scatterer interferometry, we revealed the land subsidence characteristics along the Beijing Subway Line 6. In the context of land subsidence, the expectation (Ex) reflects the overall level of local land subsidence while the entropy (En) reflects the degree of nonuniformity of local land subsidence in time and space. By comparing the changes in Ex and En, we estimated the spatial range of the influence of the subway on local land subsidence. The influenced area was mainly located between 60 m north of the subway line and 80 m south of the subway line. Land subsidence was most strongly altered during subway construction. During operation of the subway, the deformation rates along the subway increased slightly in the first two years and were then stabilized.  相似文献   

14.
地面沉降是西安市最为严重的地质灾害之一。本文基于SBAS-InSAR技术处理了西安市2018—2021年36景Sentinel-1A影像,获取了西安市最新的地表形变特征,并分析其成因。研究表明:(1)2018—2021年西安市主要地表形变区域为鱼化寨地区、电子城地区、三爻-凤栖原地区、城墙南部区域;(2)鱼化寨及电子城地区已转为抬升趋势,城墙南部一直处于抬升阶段,三爻-凤栖原地区呈下沉趋势;(3)西安市地表形变主要受承压水开采及回灌的影响,地裂缝则显著影响了地表形变的分布及走向,建筑载荷也对地表形变有一定的影响。  相似文献   

15.
施显健  任超  周吕  黄远林  梁月吉  朱子林 《测绘科学》2021,46(2):146-151,164
为了更好地监测和掌握深圳填海区地铁工程结束后地铁沿线的地面沉降情况,该文利用TS-InSAR技术和20景2017年8月15日—2019年3月14日的Sentinel-1A SAR数据,借助POD精密定轨星历和ASTER GDEM V2分别去除轨道误差和地形相位,反演了深圳填海区2017—2019年地表沉降时间序列,并在此基础上重点分析了填海区地铁沿线地面沉降的时空演变规律以及地面沉降成因。结果显示,填海区各地铁沿线的地面沉降特征较为明显,最大沉降速率为-17.52 mm/a。其中,宝安中心、前海湾、深圳湾区段地铁沿线的地面沉降趋势较为严重,其地面沉降呈现逐渐增强和扩散趋势。  相似文献   

16.
刘怀林  章彭 《北京测绘》2021,35(1):113-117
本文选用2018年12月至2019年12月共计32景Sentinel-1升轨影像数据,基于PSI技术对贵阳市进行了形变信息提取.结果显示,监测区内共发现较大形变区24处,其中沉降区21处,抬升区3处.通过统计学方法,证明了地铁沿线并无明显形变,对形变区进行分析发现,24处形变区均与城市化建设有关,与地铁施工运行并无关系...  相似文献   

17.
针对北京地区地表沉降现象,本文采用时序InSAR方法获取了2018—2020年的沉降速率场与累计沉降量场,并选取特征区域及不同空间跨度的两条地铁线路进行具体沉降分析。结果表明:(1)北京地区不均匀沉降现象较为明显,总体呈现西部抬升、东部沉降的空间分布特征;(2)存在3个较明显的沉降漏斗,最大累计沉降量达-218.5 mm;(3)朝阳区存在金盏沉降漏斗及豆各庄沉降漏斗,且两个沉降漏斗在本文研究时间跨度内均呈扩大趋势;(4)地铁5、6号线均存在不同程度的沉降与抬升现象,沉降现象与地下水及地下空间的过度开采存在一定的关系,而地区抬升现象与南水北调工程对地下水的补充存在相关关系。  相似文献   

18.
近10年来广州市频繁发生地面沉降、塌陷等地质灾害,造成巨大的生命财产损失,而且目前仍然在加剧。传统的监测技术如GPS、水准测量等难以开展大范围、高精度和高空间分辨率的地表沉降监测工作,而合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)正逐渐成为城市地表沉降监测的有效手段。文中采用短基线集(SBAS-InSAR)技术,通过17景ENVISAT/ASAR数据和21景ALOS/PALSAR数据,探测广州佛山地区2006—2011年的地表形变信息。将其与研究区内已有的水准测量数据进行比较,从而验证InSAR技术监测结果的可靠性。最后圈定了研究区的重点沉降区域并对沉降成因进行分析。  相似文献   

19.
本文以京雄城际铁路河北段固安站至雄安站沿线作为研究区,利用2018—2020年共34景Sentinel-1B影像,基于小基线集雷达干涉测量技术(SBAS-InSAR)获取京雄城际铁路河北段沿线的地面沉降时空分布信息,结合空间自相关分析方法,揭示研究区地面沉降的空间分布格局,并对沉降原因进行初步分析。研究结果表明,京雄城际铁路河北段沿线地面沉降发展由北向南存在一定的差异。北部年均沉降速率小于10 mm/a,南部沉降较为严重,最大年均沉降速率达-105.6 mm/a,且沿线西部年均沉降速率高于东部区域。通过分析影响因素得知,地面沉降量与地下水埋深值存在相关性,地下水埋深高的地区地面沉降量较高。同时结合研究区土地利用变化结果发现,城市化建设所产生的静载荷对京雄城际铁路沿线的地面沉降产生一定的影响。  相似文献   

20.
利用Sentinel-1监测武汉市地面沉降   总被引:1,自引:1,他引:0  
各大城市地下空间规划工程的建设施工,导致不同程度地面沉降的地质灾害。本文以2020年6月至2021年3月武汉市主城区的Sentinel-1A数据作为数据源,采用小基线集技术对该地区进行地表形变监测,并对其监测成果进行采样,形成时间序列形变图,通过对沉降数据对比分析,甄别出形变异常的区域,其成果可为防控地面沉降及其灾害链的发生与发展提供基础支持。  相似文献   

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