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1.
利用2017-03~2018-03共30景Sentinel-1A SAR数据,分别采用PSI和SBAS技术获取成都市主城区地面形变分布信息,结合地面水准资料对InSAR结果进行精度评估,并初步分析地面沉降的原因。结果表明,成都市大部分区域稳定,平均形变速率主要集中在-5~5 mm/a;地面沉降主要位于一环线以外地区,地铁5、6号线主要站点及周边不均匀沉降明显,最大沉降速率达到20 mm/a;在成华区和锦江区等部分新建城区有不同程度的地面沉降,速率为5~15 mm/a,PSI和SBAS结果相关性较高。 相似文献
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将SBAS-InSAR技术应用于昆明主城区地面沉降监测,单独处理同一地区2014~2017年的29景升轨和32景降轨Sentinel-1A、1B数据。在升降轨模式下进行数据处理与精度验证,结果表明两种模式下所得到研究区域的平均沉降速率和时序分析基本保持一致。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、以及滇池区域,最大年均沉降速率可达-38.975 mm/a,累积沉降量达到89 mm。研究表明,昆明市地面沉降主要由于近几年城市化建设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问题引起地面软土地层下沉而产生明显的沉降现象。 相似文献
3.
基于1 009景Sentinel-1A影像,利用SBAS-InSAR技术对南水北调中线区域地面沉降进行长时间序列监测。结果显示,整个中线沿线地面沉降主要分布于河北省东南部,最大形变速率为-139 mm/a,由于与渠道间有一定距离,因此对输水影响较小。北京市的最大形变速率为-133 mm/a,天津市西南部最大形变速率为-81 mm/a,但天津支线经过了2个沉降区,应当引起相关部门的重视。本文重点分析了南水进京后北京市地面沉降的时序形变特征,结合相关资料分析得知,南水北调工程有效补充了北京地区地下水储量,显著遏制了北京市地面沉降的发展态势。 相似文献
4.
基于覆盖合肥地区的24景Sentinel-1A数据,采用PS-InSAR和SBAS-InSAR时序处理方法获取2017-11~2019-10合肥市城区及周边地面形变分布信息,分析主城区地面沉降的时空演化规律,获取地铁网络沿线地表形变空间分布图。结果表明,合肥市地铁线路沿线发生不同程度形变,形变严重区域主要集中在西部及西南部,最大沉降速率达到35 mm/a。对池河-西山驿断裂形变场进行宏观分析,并结合时空同步的跨断层水准数据进行对比验证,认为2种数据的垂直形变监测结果具有一致性,推测数据的垂直升降变化可能受断层拉张和挤压交替控制。 相似文献
5.
通州区作为北京城市副中心,地面沉降对其城市建设和发展会产生潜在的影响.采用2019年1月至2020年2月升、降轨Sentinel-1数据,基于SBAS-InSAR技术提取通州区高精度地表形变信息,运用GIS空间分析方法,结合地下水和土地利用类型数据,综合分析通州区地面不均匀沉降的原因.结果表明:升、降轨SAR数据获取的通州区地面沉降数据具有较好的一致性,存在不均匀地面沉降特征,北部、西北部地区沉降速率偏高,有明显的沉降漏斗;通州区地面沉降具有季节性变化特征,四季中夏季累计沉降量最大;地下水漏斗区与地面沉降区的位置基本一致,水位埋深变化与沉降量变化具有相似的趋势;建设用地规模不断地扩大,对地面沉降产生重要的影响. 相似文献
6.
为全面准确地识别小金川半扇门-达维河段干流两岸滑坡隐患,基于SBAS-InSAR技术,通过Sentinel-1升、降轨数据分析结果结合互补的方式对该区域的滑坡隐患进行早期识别。结果显示：1）升、降轨数据结合有效减小了阴影叠掩区干扰,能够较全面地识别出两岸岸坡长期蠕变的隐患点;2）Sentinel-1降轨处理得到LOS向形变速率为-120~10 mm/a,升轨处理得到的形变速率为-131~10 mm/a;3）基于形变结果识别出35处滑坡隐患点,其中8处为典型滑坡隐患点。重点分析两处滑坡隐患点的形变特征并进行现场复核显示,坡体上道路错断明显,在形变区域发育有裂隙并导致地台发生错动,验证了坡体处于长期蠕变状态。 相似文献
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针对升降轨Sentinel-1A数据获取的得荣县古学乡2个大型滑坡形变特征不一致的问题,利用R指数、敏感性和相干性等参数,开展InSAR技术用于该地区滑坡监测的适用性研究。结果表明,降轨数据比升轨数据更适合2处大型滑坡的识别与监测,并很好地解释了升降轨滑坡监测结果不一致的原因。对2个滑坡进行时间序列形变分析及多维形变特征分解,结果表明,2个滑坡在2019～2020年累积形变量最大值分别约为300 mm和230 mm,需加强关注。 相似文献
8.
基于2019年Sentinel-1的28景降轨InSAR数据,监测东营市年均沉降速率,分析并相互验证处于不同季节的两个干涉对及各形变中心的时序变化情况。结果表明,东营市存在5个大范围的沉降区域,均位于东营市沿海区域,最大沉降速率约为300 mm/a,沉降特征因地下水抽取、石油开采与卤水开发等地下流体开采类型不同而具有明显的季节性特征,但总体上各形变区域每年1~5月表现为较大线性速率的沉降,6~12月出现不同程度回弹后又缓慢沉降,干涉对剖线的形变趋势同时可验证时序结果的正确性。 相似文献
9.
采用2019-01～2022-03共90景Sentinel-1A卫星影像,基于PS-InSAR技术对天津市及其周边地区(下文简称“天津区域”)地表形变进行监测分析。结果表明,沉降主要发生在天津市外围,其中邻近天津市的河北省胜芳镇最大地面沉降速率达80 mm/a。为探究天津区域沉降内因,结合随机森林土地分类结果分析地表形变的地理分布特征,为地质灾害综合治理和地下水资源开发利用提供参考依据。 相似文献
10.
为提高地面形变监测的时空分辨率以及监测精度,采用CORS网与时序InSAR监测相融合的方法,对北京地区2018～2020年地面垂直方向形变进行研究。首先在InSAR监测量中去除极浅地表影响;然后对CORS站数据进行低频重构;最后以CORS网为基准,对InSAR监测时序进行整体平差,获得融合形变结果。结果表明,融合CORS网和InSAR监测能有效利用CORS网连续观测的优势,获取连续一致的高时空分辨率形变结果,融合方法在构建高分辨率与高精度地面形变时间序列中具有一定优势。在地面垂直方向上,朝阳区、通州区、大兴区中南部地面沉降最为明显,最大年平均形变速率达到-90 mm/a;昌平区中西部、海淀区西部、门头沟区东部等地存在较为明显的抬升,年平均形变速率约为10～20 mm/a;其他地区地面年平均形变速率约为-10～10 mm/a,相对变化较小,较为稳定。 相似文献
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基于2009~2017年阳原盆地及周边区域GPS观测数据和2017~2019年升、降轨Sentinel-1卫星SAR图像,使用SBAS-InSAR技术精确反演阳原盆地北缘断裂现今地表形变速率场。统计跨断层剖面线上指定间隔点的垂直滑动速率得出,阳原盆地北缘断裂东段、中段和西段两侧垂直滑动速率差值分别约为1.04 mm/a、1.43 mm/a和0.72 mm/a。右所堡-松枝口断裂的左旋走滑运动特征和该断裂与阳原盆地北缘断裂中段空间分布上呈交切关系是导致阳原盆地北缘断裂中段断层活动水平高于东段的主要原因,阳原盆地北缘断裂西段活动性不明显。GPS资料显示,阳原盆地北缘断裂在水平方向上具有右旋走滑运动特征。 相似文献
12.
基于Sentinel-1卫星数据,利用InSAR技术获取鲜水河断裂带2015~2018年的震间形变速率场。研究表明,InSAR结果的可靠性较高,且与GPS监测结果具有很好的一致性。形变速率场显示,鲜水河断裂具有明显的左旋走滑运动特性,断层滑动速率约为7~11 mm/a,自北向南存在递减趋势,且在2014-11 M6.3康定地震附近,由于受到震后余滑影响,滑动速率达到15 mm/a。 相似文献
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滑坡厚度是灾害风险评估和防控的关键参数。传统的滑坡厚度估计方法只能确定滑坡体局部稀疏点的深度,无法反映整个坡体深度分布情况,且存在探测成本高、效率低等问题。基于此,提出了一种联合合成孔径雷达干涉测量(InSAR)和质量守恒法估计平移式滑坡厚度分布的方法,并将其应用于西藏贡觉地区雄巴滑坡。使用时序InSAR技术分别计算Sentinel-1A升轨、Sentinel-1A降轨和ALOS-2升轨影像的一维雷达视线向(LOS)形变速度场,联合SAR成像参数与滑坡空间几何关系构建坡面坐标系,解算得到滑坡沿坡面的三维形变场;在此基础上,联合InSAR三维形变场和质量守恒准则估计滑坡厚度。实验共收集了覆盖雄巴滑坡的140景Sentinel-1A升轨、138景Sentinel-1A降轨和12景ALOS-2升轨数据。结果表明：雄巴滑坡总运动面积约为5.33 km2,当流变参数取值0.5时,滑坡厚度为0～109.57 m,集中分布在9～73 m,滑坡体积约3.12×108 m3,估算结果与现场测量结果一致。本文提出的方法可以获取滑坡连续的厚度... 相似文献
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基于49景Sentinel-1影像,综合SBAS-InSAR和CR-InSAR技术对安康膨胀土机场进行为期2 a的形变监测。结果表明,共存在3处明显失稳边坡区域,与机场填方区域高度重合,失稳边坡沿视线向远离卫星,在空间上形变范围由点到面,时间上形变速率逐渐变缓。结合降雨数据对机场形变规律进行进一步分析,发现膨胀土边坡形变在夏季降雨高发期明显变缓,甚至发生抬升。综合分析推测,机场边坡区域发生的特殊形变与施工填方所用的膨胀土具有密切关系,且安康机场形变仍在持续。 相似文献
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自20世纪80年代开始,由于地层结构松散、固结程度低,地下水超采等原因,鲁西北平原区地面沉降持续发展。年沉降速率最快的区域位于东营南部的广饶县、滨州南部的博兴县和聊城东部的茌平区附近。德州地面沉降漏斗与周边沧州、衡水沉降区连成一片,成为鲁西北平原区最为典型的地面沉降发育区。其中德州城区国棉厂监测点1991—2017年累计沉降量已超过1400 mm。该文简要介绍了德州分层标组施工工艺、监测方法,综合利用水准测量及分层标监测数据,开展了分层沉降特征研究,查明分层标组所在区域0~60 m,60~300 m,300~500 m及500 m以深地层因压缩变形引起的地面沉降速率分别为1.67 mm/a,20 mm/a,18.33 mm/a,8.00 mm/a。对引起地面沉降的主要因素进行了简要分析,对德州城区地面沉降监测工作提出了建议。 相似文献
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地面沉降作为平原区主要的地质灾害之一,对高速公路安全运行产生了潜在的影响。为了探究京沪高速公路北京—天津段的地面沉降情况,选取2017年1月至2020年3月70景Sentinel-1B卫星影像,利用SBAS-InSAR技术对该路段沿线地面沉降展开监测,并采用外部水准观测方法对InSAR监测结果进行精度评定;在此基础上,结合3类9个影响因子数据对沿线地面沉降进行空间模拟,通过对比普通最小二乘(OLS)模型、地理加权回归(GWR)模型和多尺度地理加权回归(MGWR)模型的模拟效果,最后选取相对最优模型对各种影响因子进行量化研究。结果表明：京沪高速公路北京—天津段表现出不均匀沉降特征,最大年均沉降速率超过-90 mm·年-1;研究区主要分布有6个明显的沉降中心,京沪高速公路北京—天津段经过其中3个;采用模拟效果相对最优的多尺度地理加权回归模型进行定量分析可知,第四系沉积厚度和地下水位变化对沉降的影响较大,而地形环境因子的影响较小。 相似文献
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针对抚顺市大范围地表形变问题,利用短基线集InSAR技术和覆盖研究区的17景降轨Sentinel-1A影像,提取抚顺市2015~2016年地表形变信息,结合信息熵分析地表不均匀形变现状,并提取典型形变区在东西向和南北向的时序剖面结果,最后利用已有文献验证该结果的可靠性。研究表明：1）2015-06~2016-06形变中心主要分布在东露天矿、西露天矿、塔峪、南花园、新屯地区;2）抚顺市的榆林街道和站前街道形变信息熵均大于1.0,地表不均匀形变极为严重,后期需重点监测;3）西露天矿北帮最大沉降量约为78 mm,东露天矿自西至东存在4个局部沉降漏斗,最大沉降量约为250 mm,塔峪北沉降区最大沉降量约为55 mm。 相似文献
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利用2017-07～2019-04 Sentinel-1A数据对阿海电站区域滑坡形变速率及位移时间序列进行监测分析,并利用同期GPS数据对SBAS-InSAR监测结果的可靠性进行评价。结果表明,在InSAR观测时间内滑坡形变量从坡体后缘向前缘逐渐递增,最大形变速率可达136.7 mm/a,最大累积形变量达216 mm;在形变量较小区域,SBAS-InSAR与实测GPS值较为接近,精度较高,但在形变梯度较大区域,两者还存在一定差异。 相似文献
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以贵州省水城县为研究区,使用SBAS InSAR分别对2018-07~2019-07鸡场镇滑坡发生前31期升轨和30期降轨Sentinel-1A数据进行处理,提取地表形变场。结果表明：1）鸡场镇滑坡发生前SBAS InSAR形变场并未出现明显形变,已超出12 d重访周期SAR的形变监测能力;2）研究区存在5个明显形变区,推断与斜坡失稳、地下/露天采矿和矿物加工的抽排水有关;3）升降轨数据的SBAS InSAR形变场相互补充、验证,可显著提升卫星雷达对山区滑坡隐患早期识别和形变监测能力。研究方法可为贵州省以及中国西南山区滑坡隐患调查与早期识别提供技术参考。 相似文献
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以2015~2019年12景ALOS-2 PALSAR2影像和2018~2019年38景Sentinel-1A影像为主要数据源,利用PS-InSAR和SBAS-InSAR技术提取西藏江达县波罗乡白格滑坡点的形变信息,并对处理结果进行交叉验证。研究得到以下结论：1）PS-InSAR技术条件下,ALOS-2数据和Sentinel-1A数据的平均形变速率范围为-68.9~37.9 mm/a和-64.5~24.2 mm/a;SBAS-InSAR技术条件下,ALOS-2数据和Sentinel-1A数据的平均形变速率范围为-84.2~-40.0 mm/a和-84.0~-13.0 mm/a。2）对2种数据结果中提取的4个特征点进行时序分析和定量分析显示,2种InSAR技术结果变化趋势较为一致,验证了两者在滑坡监测中的可靠性和准确性。 相似文献