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利用时序InSAR反演常州市地表沉降速率 总被引：2，自引：1，他引：1
利用25景Envisat ASAR数据和29景高分辨率(3 m分辨率)TerraSAR-X数据,采用永久散射体干涉测量技术(PSInSAR)研究了常州市2004-2014年的地表沉降速率。结果显示,常州市的主要沉降区域发生在武进区,存在2个主要的沉降中心和1个大范围的沉降条带,2004-2010年间的地表沉降速率达到26 mm/a,2010-2014年间沉降速率变缓,最大为24 mm/a。两组数据同时段的沉降量相关性达到0.78,并利用研究区域同期水准数据检验了本文的研究结果,两者的平均速率差值均在5 mm/a以内,表明时序InSAR技术反演结果的可靠性和精度。X波段高分数据监测到C波段无法监测的高速路段存在5.3 mm/a的沉降速率,与水准结果的RMS分别为2.5、4.2 mm/a,表明TerraSAR-X比Envisat ASAR不仅具有更高密度的PS点,并且探测目标的位移具有更高的灵敏度和更高的精度。 相似文献
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利用带大气估计模型的时序InSAR方法对24幅覆盖北京及河北廊坊的Envisat-ASAR影像数据进行了时序分析,获取了该地区2007年4月—2010年9月的地面沉降速率及均方差。发现了以北京朝阳区和通州区交界处为中心和以河北廊坊城区为中心的两个沉降区域,中心区平均沉降速率分别为35mm/a与22mm/a。研究区域形变速率均方差1.5mm/a。研究结果表明:利用时序InSAR技术进行城市地表沉降监测具有较好的精度及稳定性;产生该沉降的可能原因为地下水的开采、城市基础建设的发展及工业用地量、人为活动的增加。 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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利用2003~2010年升轨、降轨ASAR数据对意大利Etna火山的地表形变进行PSInSAR处理,获取了该火山区域的高精度形变速率场,在此基础上,对部分特征区域点位进行时序分析。结果显示,Etna火山的东部区域的形变量变化大,LOS方向形变速率约为7~12 mm/a,西部区域变化较小,LOS方向形变速率仅为1~3 mm/a;火山东南和南侧存在两个较大垂直形变区域,其垂直形变速率分别为-4 mm/a和12mm/a。目前,Etna火山东南侧区域地表形变起伏较大,位于东南区域下的火山源岩浆活动活跃、岩浆体积处于补充期。 相似文献
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以塘沽区为研究对象,对1992~1998年间的19景ERS-1/2影像,采用时序InSAR技术反演其由过量开采地下水引起的沉降历史。采用三次多项式模拟实际沉降模型,精确获取SAR成像时间点的下沉值,与反演值对比验证,结果表明,时序InSAR技术反演的历史累积沉降信息与水准数据一致,两者的平均沉降速率之差在5mm/a以内;研究区域以20~50mm/a的速率在整体下沉,西部地区下沉最为严重。 相似文献
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“削山填沟造地”等岩土工程在湿陷性黄土沟壑地区屡见不鲜,掌握填方区沉降情况具有重要意义。本文收集了2017年11月—2020年12月获取的56景TerraSAR-X StripMap模式影像,利用时序InSAR技术监测了陕北某湿陷性黄土填方地基工程的沉降信息,并与2017年11月—2020年12月期间监测区3个水准点的沉降测量结果比对。结果表明,在填方区地表以沉降为主,在挖方区地表以抬升为主,研究区存在有1处较为明显的地表沉降情况,位于填挖边界线附近填方区内,形变速率范围为-40~-20 mm/a,最大形变速率达-49.9 mm/a,累计量为-151.6 mm,时序InSAR形变结果和实地水准结果吻合性较好,垂直方向形变速率中误差为1.8 mm/a,表明时序InSAR技术在湿陷性黄土填挖方区变形监测中具有较好的应用价值。 相似文献
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以徐州北部重要煤矿产地沛县为例,采用永久散射体时序分析技术(PS-In SAR)对2007~2011年间的18景ALOS PALSAR影像进行时序分析,反演了该地区这4 a间由于煤矿开采造成的地表形变过程。实验结果表明,(1)实验区域存在两处较大矿区形变,分别为沛城煤矿和孔庄煤矿,其沉降中心区沉降速率分别达到-38 mm/y和-18 mm/y,且与实际矿区的空间分布位置一致;(2)受孔庄煤矿开采的影响,沛县北部的省道321以及县内道路沉降也较为明显,沉降速率为-8 mm/y;(3)其他形变区域中心形变速率为-6^-16 mm/y。 相似文献
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基于SBAS-InSAR的长治矿区地表形变监测 总被引：1，自引：0，他引：1
小基线集InSAR(SBAS-InSAR)时序分析方法能够较好地克服InSAR时空失相干限制,抑制地形和大气影响,增加时间采样率,在监测地表形变随时间演化方面取得了较好的应用。为了有效监测山西省长治矿区地表形变,利用DInSAR方法监测开采矿区的快速大形变,得到形变区30 d的最大沉降量为11 cm;利用SBAS方法监测矿区边缘微小缓慢形变,得到2003年7月—2010年7月期间区内地面沉降的空间展布及时间序列相对形变量。对于矿区周围相干性保持较好的居民区,SBAS方法监测结果表明其整体形变表现为沉降趋势,沉降面积较大,沉降速率为5~15 mm/a,最大累计沉降为90 mm。矿区因开采时间、开采方式、采储量以及地形等因素的不同而呈现出不同的沉降结果。 相似文献
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通过时间基准和空间基准的连接,对PSInSAR方法进行了扩展,对覆盖华北平原约20万km2的500余景Envisat ASAR数据进行了处理,获取了该地区2006~2010年的地表沉降速率。分析表明,华北平原多个沉降中心沉降速率处于较高发展态势,从北京-廊坊-天津到任丘、沧州、泊头、衡水、德州、南宫,再到邯郸,地面沉降已连成一片;天津市的静海-滨海地面沉降最为突出,两地沉降中心区的平均沉降速率分别达到62mm/a和67 mm/a,北京东部、沧州、泊头-衡水-德州、邯郸等老沉降区的沉降速率分别达到36 mm/a、34mm/a、37mm/a、29mm/a。利用天津地区同期水准测量结果检验了本文的研究结果,差值均小于10mm,表明PSInSAR方法反演结果与水准测量获得的结果是一致的。 相似文献
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本文利用精密水准、GNSS和时序InSAR 3种技术手段开展多源地面沉降监测数据融合研究。首先统一3种监测手段的时空基准,然后采用Bland-Altman方法分析监测结果一致性,并采用曲面拟合方法建立监测数据间的模型关系,得到综合精密水准、GNSS和时序InSAR优势的面状监测结果。研究结果表明：研究区主要沉降区域位于沛县安国镇、龙固镇、朱寨镇、大屯街道及丰县分凤城街道,矿产资源开采是导致区域沉降的主要因素。监测周期内的最大沉降速率为29.8 mm/a,地面沉降速率超过10 mm/a的沉降区面积为2 018.8 km2,占总面积的61.9%。 相似文献
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为了分析地表下沉对高等级公路的影响,采用小基线集技术,利用徐州地区2007年至2010年间16景ALOS PALSAR影像,对位于徐州境内的G310国道部分线路的沉降情况进行监测,获取监测期间内公路沿线的沉降分布场。对G310国道沿线进行沉降剖面分析和沉降特征点时序分析,并针对地表下沉对高等级公路的影响性进行评价。研究表明:G310国道沿线存在两处明显的沉降中心,其最大沉降速率分别为53.7 mm/a、61.9 mm/a,沉降"较严重"等级以上的道路里程达到3.77 km。应进行现场勘查,并针对危险路段采取有效的防治措施。 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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时间主成分分析（temporal principal component analysis,TPCA）可用于地学领域中提取时空数据的时序特征和空间分布特征,北京平原区的地面沉降具有典型的时序和空间特征。在利用永久散射体干涉测量技术获取的北京平原区2003—2010年地面沉降数据的基础上,采用TPCA方法分析了北京平原区地面沉降时空演化特征。经分析发现:（1）TPCA分析得到的第一主成分反映了地面沉降在该长时序阶段的空间分布特征。（2）第二主成分得分为正的空间点与可压缩层厚度在130 m以上的区域在空间分布上有一致性和相关性。（3）在空间上,第一主成分为负值与第二主成分为正值的永久散射体点分布在年均沉降速率30 mm/a以上的严重沉降区域。严重沉降区具有明显的南北沉降分类现象和季节性差异,具体表现为:北部沉降区在春夏季节的沉降量大于秋冬季节;南部沉降区则与之相反。总之,基于时间主成分分析方法可分析得到研究区的地面沉降时空演化规律,为城市安全监测提供数据支撑。 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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针对雷达差分干涉测量技术（differential interferometry synthetic aperture radar,DInSAR）易受时空失相关、大气相位延迟等因素的影响,采用小基线集技术（small baseline subset,SBAS）对13景TerraSAR-X数据进行时序处理,估算并去除了残余数字高程模型误差、大气延迟误差和轨道误差,分析了研究区域2012-2013年沉降速率,发现2310和1301两工作面最大下沉速率分别为40 mm/a和50 mm/a;分析时序累计沉降值发现,2306、2308、2310这3个工作面在2012年11月15日之前地面沉降并不明显;在2310和1301工作面分别提取3个失相干现象表现较为缓慢的候选点进行时序分析,发现沉降值和时间成线性变化关系,且开采时间越早,其沉降特性越符合线性变化;将SBAS和DInSAR两种方法获得的累计沉降值进行差值分析,发现两种方法的差值在5 mm以内;在2310工作面走向方向和倾向方向选取若干观测点,并提取各观测点的时序沉降值对工作面时序沉降进行量化分析,实验表明SBAS-InSAR技术在矿区地表沉降监测与分析方面具有良好的应用前景。 相似文献