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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 703 毫秒
1.
基于合成孔径雷达差分干涉测量(differential interferometric synthetic aperture radar,D-InSAR)技术的开采沉陷监测理论和方法是矿山变形监测领域研究的热点,当前已有学者融合单视线向D-InSAR技术和开采沉陷规律成功构建了开采沉陷三维监测模型,然而由于该模型仅融合了水平煤层开采地表沉陷规律,其并不适用于倾斜煤层开采地表沉陷监测。针对上述问题,根据D-InSAR监测的视线向变形与三维变形的关系,融合倾斜煤层开采地表沉陷规律,提出了基于单视线向D-InSAR技术的倾斜煤层开采地表沉陷监测方法。模拟实验表明,所提出的方法下沉监测相对误差绝对值小于9.53%,平均为1.31%,南北方向和东西方向水平移动监测相对误差绝对值小于9.78%,平均为3.71%,满足开采沉陷监测精度要求。并利用该方法成功监测了中国山东省兖州矿区南屯煤矿9310工作面在2012-01-27—2012-02-07期间开采引起的地表移动与变形。  相似文献   

2.
针对单轨合成孔径雷达(InSAR)仅能获取沿雷达视线(LOS)向形变和概率积分法(PIM)难以预计沉陷盆地边缘区域下沉量的问题,该文提出了一种由单轨InSAR监测的LOS形变联合移动矢量倾角模型计算矿区地表下沉量的方法。该方法首先在分析下沉盆地地表移动矢量倾角变化特征的基础上,建立主断面上地表点移动矢量倾角的分段函数模型,再结合主断面地表点的LOS向与地表移动矢量的矢量夹角与倾角的函数关系,实现由LOS向形变计算矿区地表下沉量。以马泰壕井田和上湾煤矿的两个工作面为研究对象,采用Sentinel-1A数据和水准实测数据对该方法的可行性和精度进行了验证;结果表明,在沉陷盆地边缘区域,该方法计算的地表下沉量与实测值吻合,两个矿区的监测精度均方根误差(RMSE)都约为5 mm,高于InSAR监测精度的19 mm,监测精度分别提高了74%和71%。  相似文献   

3.
针对D-InSAR地震形变监测中存在LOS(line of sight)视线向模糊的问题,该文构建了一种融合升降轨不同视线向干涉测量数据获取三维同震形变场的方法。以2017年九寨沟M_S7.0级地震为例,基于研究区的Sentine1_1A数据和SRTM(1″)DEM数据,采用二轨差分的D-InSAR技术,融合升降轨LOS向以及自定义视线向的干涉测量数据进行联合解算,获取了研究区三维同震形变场,解决了单一轨道雷达LOS提取结果不能准确反映地表三维形变场的问题。实验表明,此次地震造成了震中附近一定范围地表的沉降和东南向的滑移,并通过震区形变剖面图和形变等值线图,分析了形变场的空间分布以及此次地震所造成地表断裂的位置,认为此次地震与塔藏断裂、虎牙断裂存在关联性,其运动形式为主动盘逆冲的走滑型地震。  相似文献   

4.
针对基于常规合成孔径雷达差分干涉测量(differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR)技术成果无法反演全部概率积分参数问题,开展了融合D-InSAR和遗传算法(genetic algorithm,GA)的概率积分参数反演方法研究。①依据采动区D-InSAR视线(line of sight,LOS)方向变形为下沉和南北、东西方向水平移动沿LOS方向投影的关系,基于GA理论,首次构建了融合D-InSAR和GA的概率积分法预计全参数反演模型,并编制了求参软件。模拟实验结果表明,q、tanβ、b、θ的相对误差不超过6.7%,拐点偏移距S相对误差不超过20%(参数敏感度低,对求参整体效果影响小);求参拟合下沉误差为-5.90~6.10 mm,拟合中误差约为±2.20 mm,整体求参效果较好。②利用融合D-InSAR和GA的概率积分法预计全参数反演模型,在一定的假设条件下,对2012年3月11日9310工作面开采沉陷的动态概率积分参数进行了求取,得到q=0.172,b=0.13,tanβ=2.08,θ=88°,S1=-10 m,S2=9 m,S3=-85 m,S4=30 m,拟合误差约为-35.00~45.00 mm,拟合中误差为±15.16 mm,并认为S3=-85 m主要为9310工作面开采导致邻近9312采空区边界的悬臂梁或砌体梁失稳"活化"所致。  相似文献   

5.
雷达差分干涉测量技术(Different InSAR,D-InSAR)作为的一项新的发展技术,监测精度极高,是目前地表形变监测最有效的方法之一。然而,D-InSAR技术只能获取地面沿雷达视线方向的形变量(Line of Slight,LOS),因此我们需结合其它技术进行联合解算,来求解三维形变量以获取真实地表的形变情况。本研究以某震区为研究区,利用地震前后的哨兵一号数据,基于D-InSAR技术和MAI技术求得地震形变量,按等权分配进行联合求解,最后得到该震区的三维形变信息。  相似文献   

6.
多源数据下老采空区上方地表残余变形规律分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
为动态分析老采空区上方地表残余变形规律,本文以淮南矿区新庄孜矿新淮工厂为例,综合运用D-InSAR遥感解译反演与地表移动变形监测两种方法分析其残余变形规律,并以遥感解译数据与实测数据为基础资料,采用GM(1,1)模型进行地表残余变形规律的动态预测。D-InSAR存档数据反演结果显示2009年1月-2011年12月期间地表最大下沉量为100 mm,最大下沉速率为2.5 mm/d;地表移动变形监测结果显示2012年1月-2013年12月期间地表最大下沉量为55 mm,最大下沉速率为0.45 mm/d;GM(1,1)模型预测结果显示地表监测点下沉速度小于1.67 mm/d,地表处于残余衰退阶段;同时模型相关系数R2>0.95,预测结果和曲线拟合精度可靠。研究成果可为煤矿老采空区上方建筑地基残余变形监测工作提供参考。  相似文献   

7.
刘哲 《北京测绘》2018,32(4):442-446
为充分掌握矿山开采引起的地表残余动态变形及整体变形趋势,本文采用D-InSAR技术与GM(1,1)预测模型相融合的方法对淮北袁店二矿进行了实验研究。首先采用D-InSAR技术对袁店二矿的地表工作面进行实时监测,并利用地表移动观测站的实测水准数据对D-InSAR监测数据进行可靠性验证;然后基于D-InSAR监测数据与GM(1,1)模型的融合动态分析袁店二矿地表残余变形量;最后实现对袁店二矿地表残余变形的有效预测。实验结果表明两者的融合可以有效地对矿山进行变形监测与预测。  相似文献   

8.
以榆神矿区开采沉陷监测为研究对象,利用小基线集(SBAS-InSAR)技术和奇异值分解算法获取金鸡滩106工作面推进过程中地表时序LOS形变量,并对LOS形变量进行分解,提取出地表实际沉降量.从空间上揭示地表变形随时间和工作面推进的动态趋势和变形范围,并应用到矿区大范围时序变形的遥感监测,为利用地表变形信息反演地下工作面开采情况及地表移动参数提供了有效的技术途径,具有较好的参考价值.  相似文献   

9.
传统煤矿开采沉陷形变监测只能获得离散监测点的地表形变量,无法获取沉陷区整体的形变趋势,而D-InSAR技术能够获取整体地表形变信息,但D-InSAR技术需要大量遥感影像数据,否则导致时间失相干性而无法获得连续的形变量。本文针对D-InSAR影像数据解译过程中影像数据较少的问题,首先利用D-InSAR技术对淮北矿业集团袁店二矿7225、7226工作面进行了监测分析,获取了几个时间段内整体的下沉形变场;然后提出了采用三次样条插值与D-InSAR技术相结合的开采沉陷监测方法,基于D-InSAR影像上监测点监测值,利用三次样条插值建立了内插反演函数,在已建立函数的基础上得出了其他雷达卫星重访周期内的下沉值;最后将内插反演下沉值与实测水准数据进行了对比分析。结果表明:D-InSAR监测结果能够有效地反映开采沉陷的影响范围,能够较为准确地提取区域地表的形变信息;结合三次样条插值的D-InSAR技术监测结果最大误差和最大相对误差分别为31.5mm和17%,该方法能有效地解决D-InSAR影像数据缺少的问题。  相似文献   

10.
D-InSAR的黄土高原矿区地表形变监测   总被引:1,自引:0,他引:1  
D-InSAR技术已在数字高程建模、地表微小变形、地壳形变等方面显示出广阔前景,但其对黄土高原矿区复杂、剧烈、动态的地表形变监测能否有效,目前仍存在争议。针对此问题,该文以大同市南郊区采煤沉陷地为研究区域,利用两轨法D-InSAR技术,采用ALOS PALSAR数据获取了研究区域2008年1月1日至2月16日间的沉陷面积和最大沉降值。然后以晋华宫矿某工作面为例,利用开采沉陷预计方法进行验证,预计结果显示该工作面的最大沉陷值与D-InSAR测量值相差达24.04mm,并分析差异主要来源于SAR数据、地形、预计参数选取的限制。实验结果表明,D-InSAR技术能够比较准确且有效地监测黄土高原矿区地表形变。  相似文献   

11.
监测煤矿开采导致的地表三维形变对于矿区地质灾害防控和开采沉陷机理研究至关重要。针对单轨道InSAR和先验模型融合解算矿山三维形变存在精度不高、时间分辨率差的问题,本文提出了一种通过优化先验模型参数的矿区多轨InSAR三维形变解算方法。首先,利用Weibull模型同步4个轨道LOS向形变位移,以此削弱不同轨道之间时间异步对三维形变解算精度的影响,并采用加权最小二乘求解矿区垂直向和东西向形变;然后,根据垂直向和东西向形变优化矿区开采先验模型参数;最后,解算南北向形变位移。利用覆盖大同矿区的TerraSAR-X数据和3个轨道Sentinel-1 InSAR数据集对本文方法进行验证。研究结果表明,与地面GPS监测点相比,本文方法可以获得相对精确的三维形变结果,垂直向RMSE、东西向RMSE和南北向RMSE约为1.1、1.4和2.1 cm。  相似文献   

12.
2022年1月8日青海省海北州门源县发生Ms 6.9地震,震中位于青藏高原东北缘祁连-海原断裂中段,属历史地震空区,基于多源合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)遥感数据研究该地震的破裂模式对理解青藏高原东北缘构造变形机制、应变释放过程以及地震危险性评估具有重要意义。首先利用Sentinel-1数据和合成孔径雷达差分干涉测量(differential interferometry synthetic aperture radar,D-InSAR)技术获取了门源地震的同震形变场,视线(line of sight,LOS)向形变场显示此次地震造成了约20 km长的地表破裂,最大形变约0.75 m;然后基于Sentinel-2卫星数据,利用光学影像配准和相关技术获取了本次地震的东西向同震形变场,最大同震位移达2.5 m;最后基于均匀弹性半无限位错模型,以LOS向形变场为约束反演了断层的滑动分布模型。结果显示,门源地震是一次典型的左旋走滑型地震,地震破裂主要集中在0~10 km深度范围,最大滑动量3.25 m,滑动角10.44°,对应深度4.89 km;反演给出的矩震量为1.07×1019 N·m,对应矩震级Mw 6.6。结合野外考察和地质资料,初步判定发震断裂为冷龙岭断裂,并引起托莱山断裂发生同震滑动。同震库仑应力结果显示,冷龙岭断裂东段和托莱山断裂西段应力状态为加载,未来具有发生强震的风险。  相似文献   

13.
利用哨兵(Sentinel)-1A卫星升、降轨影像,在地震位错模型约束下获取了2017年九寨沟Mw 6.5地震的高质量三维形变场。首先,利用合成孔径雷达干涉测量技术(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)提取九寨沟地震升、降轨同震形变场;然后,通过“两步法”反演获取该地震发震断层的几何参数和分布式滑动模型,以此为约束,采用方差分量估计算法联合解算九寨沟地震三维形变场。结果表明,九寨沟地震同震三维形变场以水平位移为主,垂向形变较弱;南北向形变呈拉张趋势,断层上盘向南、下盘向北滑动,最大位移分别为-19.81 cm和14.38 cm;东西向形变不对称性明显,断层上盘西北部向东水平运动,最大位移为18.37 cm,下盘东南部向西运动,最大位移不足8 cm。将南北、东西向形变与6个全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)台站观测数据进行比较,两者一致性较好且均方根误差较小,分别为1.44 cm和1.77 cm,表明联合升、降轨InSAR观测和地震位错模型约束构建同震三维形变场方法具有较高可行性,显著降低了大地测量数据不足、InSAR观测对南北向形变不敏感等问题的影响。  相似文献   

14.
将采用地面三维激光扫描(terrestrial laser scanning, TLS)、地基合成孔径雷达干涉测量(ground-based interferometric synthetic aperture radar, GB-InSAR)和无人机航空摄影测量(unmanned aerial vehicle photography, UAV)的综合遥感方案应用于崩塌体应急监测。引入迭代最近点法(iterative closest point, ICP),首先实现TLS点云和UAV影像离散点云配准;然后,利用几何映射方法实现GB-InSAR二维形变图与TLS点云三维匹配;针对崩塌体应急缺少人工目标辅助校正几何映射偏差的问题,综合目视解译以及峰值相关性分析提取各数据间的同名特征点,根据同名特征点计算空间坐标变换参数,建立变换方程来完成误匹配纠正。利用所提的匹配方法处理模拟数据及某滑坡崩塌残余体实际监测数据,结果表明实测匹配精度达像素级,满足应急监测需求。  相似文献   

15.
Three-dimensional surface deformation is resolved using deformations obtained from multiple line of sight differential interferometry synthetic aperture radar (multi-LOS D-InSAR). However, the random model is susceptible to both accidental errors (such as errors due to noises) and system errors (such as orbital errors and topographic errors). To solve this problem, we present a weight-determining method based on high-precision global positioning system (GPS) observations. Specifically, the precision of multi-LOS D-InSAR deformation observations is evaluated based on high-precision GPS deformation observations from the same period. Then, by considering the influence of system errors and accidental errors on the deformation of a pixel observed by multi-LOS D-InSAR, a combined fitting model associated with the positions and elevations of a pixel is built. Finally, the precision of deformations from multi-LOS D-InSAR is evaluated pixel-by-pixel by using the built model. As a result, the weights of observations in the model for resolving three-dimensional surface deformation using multi-LOS D-InSAR can be determined. We verify the feasibility and precision of the weight-determining method through a simulation experiment and a real data experiment, respectively. The verification results show that the proposed weight-determining method based on high-precision GPS observations provides higher reliability for the resolved three-dimensional surface deformation.  相似文献   

16.
为了获取2019年6月17日发生的四川宜宾Ms6.0地震引起的地表形变情况,该文利用欧空局宽幅模式的高分辨率新型Sentinel-1A卫星获取了此次地震的第一对同震干涉像对数据,使用D-InSAR技术获取宜宾市长宁县地区的同震形变场。结果显示,本次地震在震中西北方向分别形成了1个明显的沉降区和抬升区,在雷达视线方向上的最大沉降量为7.9 cm,最大抬升量为8.1 cm。通过与同一时间内的GPS高程测量形变量相比,D-InSAR解算的地表形变量与GPS监测点形变量基本一致,均不超过3 mm,表明了本文的D-InSAR形变解算结果的可靠性,体现了新型Sentinel-1A雷达卫星在地震形变监测领域有着很高的应用价值和潜力。  相似文献   

17.
针对混凝土拱坝单测点变形监控模型难以合理表征拱坝空间变形场协同响应特性以及传统回归方法诠释环境量与大坝变形间的复杂函数关系具有明显局限性问题,提出了融合粒子群算法优化与支持向量机(particle swarm optimization-support vector machine,PSO-SVM)的混凝土拱坝多测点变形监控混合模型。基于单测点变形监控模型构建方法,引入空间坐标并利用有限元方法计算水压分量,进而借助PSO-SVM良好的非线性处理能力对环境量与大坝变形序列进行建模和预测,从而构建了融合PSO-SVM的混凝土拱坝多测点混合模型。工程实例分析表明,所建模型具有较好的多测点变形性能分析能力,较单测点统计模型具有良好的拟合及预报精度,可有效反映大坝服役的整体安全性态。此外,所提理论和方法经一定的改进和拓展,亦可推广应用于其他水工建筑物性态安全监控模型的预报分析。  相似文献   

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