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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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为了弥补传统D-InSAR技术的不足,本文应用PS-InSAR、SBAS-InSAR技术对北京地区的29景SAR图像进行时序分析,得到研究区的沉降信息,并对比分析了两种技术所获得的结果。结果表明,PS与SBAS所得到的结果具有很高的一致性,且与北京市地面沉降的监测结果相符。因此,研究利用InSAR技术监测地面沉降具有很高的研究价值。 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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《测绘通报》2019,(Z1)
采用永久散射体技术即PS-InSAR与小基线技术即SBAS-InSAR处理覆盖沈阳市的33景COSMO-SkyMed卫星数据,其中包括西侧15景数据,东侧18景数据,时间跨度从2016年3月至2017年4月。首先用PSInSAR技术与SBAS-InSAR技术分别提取沈阳市的时序形变速率,二者结果对比得出置信度较高的沈阳市整体沉降趋势;然后针对重点沉降区域进行分析,并通过对比地质资料,对沉降原因作出解释。从监测结果分析可见老铁西区、沈河区五爱街至小南街区域、浑南新区新南站附近及营城子区域、于洪区丁香湖及塔湾区域均存在明显的沉降现象,其中以老铁西区最为严重,平均沉降速率在11 mm/a以上。 相似文献
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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
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地面沉降具有区域性、累加性和不可逆性,会造成城市地面标高损失、城市内涝、建筑物受损等问题,In-SAR技术具有全天候、覆盖范围广、空间分辨率高等优点,可以进行长期的地表形变监测。本文利用PS-InSAR方法,结合2017年4月至2019年12月22景Sentinel-1A SAR数据,利用SARscape软件监测分析深圳市宝安区、南山区和福田区的地表形变情况,并根据形变速率的时间趋势进行地表形变分类。结果表明,研究区的年均形变最小值为-26.5 mm/a,形变平均值为-0.20 mm/a,沉降的时序结果可总结为持续抬升、持续沉降与先升后降3种形变类型,其中持续沉降区面积占比30.24%,主要分布在南山区,结合土地利用探讨了沉降类型的主要成因。 相似文献
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由于传统测量手段对于地表沉降监测不足,PS-InSAR技术具有高空间分辨率和一定程度能克服时间、空间以及大气的影响等优势,因而逐渐成为一种大范围地表沉降监测的主要方法。本文利用PS-InSAR技术,通过SARscape软件对收集到的34幅覆盖日本千叶市地区的ENVISAT ASAR遥感影像进行沉降监测实验。实验结果表明:日本千叶市地区最大累计沉降量为58.965 mm,主要集中在城市地区,并且该地区的沉降和地下矿藏开发有关。 相似文献
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地铁建设会引发城市地表形变灾害,而传统的合成孔径雷达差分干涉测量（D-InSAR）难以实现城市地铁工程区域的精细测量。本文利用TerraSAR-X高分辨率数据,采用PS-InSAR和SBAS-InSAR方法对徐州地铁1号线东部工程场地进行了形变监测,获取了该区域2016年6月15日-2016年9月11日期间的形变时序图。通过与人工角反射器布设点的水准测量数据对比分析,发现利用两种时序InSAR测量方法得到的地表形变结果与水准测量结果非常一致,形变误差均在1 mm以内;而SBAS-InSAR探测地表形变的敏感性低于PS-InSAR。结果表明,利用高分辨率SAR影像监测城市地铁形变具有亚毫米级的测量精度和米级的定位能力,同时证明了时序InSAR分析技术在城市地铁工程形变监测应用中的广阔前景。 相似文献
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针对兰州市中心城区的地面沉降问题,该文采用PS-SBAS和PS-InSAR技术,利用2016-01-20—2019-02-21时间段内的39景Sentinel-1A/B降轨数据,使用缓冲区分析技术对兰州市中心城区轨道交通线和铁路线周边100m区域做了沉降影响分析,监测结果表明:基于Sentinel-1A/B数据和时序InSAR技术,可以准确监测城市地表的沉降和轨道交通线的沉降时空规律;沉降区域主要集中在研究区东南部的方家泉村、和平镇和猪咀岭村;软土地基下地铁的施工会导致沉降现象的发生,兰州轨道交通线和铁路线的沉降主要发生在城区东南方向;在监测时段内,使用两种时序InSAR技术监测的同名点在沉降趋势和累计沉降量上保持了良好的一致性和吻合性,但PS-InSAR的时序变化曲线较PS-SBAS更为平缓。 相似文献
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针对常规大地测量监测沂沭断裂带地表形变结果无法全面反演该区域构造应力场的局限性,尝试采用PS和SBAS两种In SAR时序分析技术对该区域地表形变进行监测。首先对SBAS-In SAR技术的原理进行详细推导和分析;在此基础上,对覆盖研究区的14景ENVISAT-ASAR数据采用PS-In SAR和SBAS-InSAR技术进行处理,分别提取了该区域地表年平均形变速率图;通过与水准监测数据的对比分析发现:InSAR时序分析方法在大范围、持续缓慢断裂带地表形变监测中能够获取与精密水准监测一致的形变趋势,且SBAS-In SAR技术在数据量较少情况下能获得更好的监测效果。这表明In SAR时序分析技术可以作为断裂带微小地表形变监测的有效手段。 相似文献
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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
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王商富 《测绘与空间地理信息》2022,45(1):67-70
建筑物沉降主要是由所在地面沉降引起的,而不均匀的地面沉降会造成地表建筑物倾斜形变,并对建筑物的安全结构造成影响,严重的甚至会出现垮塌.本文以福州市仓山区建筑物为研究对象,利用PS-InSAR技术,处理分析了2016年6月至2019年12月福州主城区共计68期SAR影像数据,结合我院已有1:500建筑物矢量面,获取了福州... 相似文献
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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
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永久散射体雷达干涉(PSI)已被广泛应用于城市缓慢沉降监测,但针对显著性地表沉降监测及PSI适用性的探讨较少。本文选取天津市与廊坊市城郊结合部的典型工业化城镇为研究区,分别以2007至2010年间的23幅L波段(23.6 cm)ALOS PALSAR影像和2007至2009年间的23幅C波段(5.6 cm)ENVISAT ASAR影像为数据源,使用基于相位空间相关性分析的PSI方法进行时空沉降提取,并对两个平台的结果进行对比分析和交叉验证。在此基础上,结合长短波SAR对沉降敏感性不同的特征探讨该PSI方法应用于显著沉降解算的可靠性,并结合地质条件及地下水开采信息对实验区沉降的时空分布进行深入分析和解释。研究表明,两平台的沉降结果十分吻合,在沉降漏斗区二者均方根误差(RMSE)为6.5 mm/a;实验区地表沉降呈现出显著的非均匀性,最大沉降速率超过200 mm/a,造成严重沉降的主要原因为地下水的大量开采;证实了PSI方法在显著地表沉降监测方面的有效性和可靠性。 相似文献
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We estimated surface displacements using persistent scatterer SAR interferometry (PS-InSAR) around the Hatchobaru geothermal field, Japan, from 18 ALOS/PALSAR images acquired from July 2007 to December 2010. Generally, geothermal fields, covered with natural targets such as rocky terrain and vegetation, have been one of the difficult targets for PS-InSAR analysis. However, we applied space adaptive filtering to increase the number of pixels for measuring surface displacement. The results of our analysis demonstrate ground subsidence with decaying velocity over the observation period around the geothermal field. The spatial pattern of ground subsidence includes sharp boundaries of subsidence that can be interpreted as fault traces. We demonstrated the usefulness of PS-InSAR analysis with the space adaptive filtering to estimate surface displacements with high spatial resolution and high spatial density around a geothermal field. 相似文献