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相似文献
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1.
地面沉降已成为大城市面临的重大灾害之一,对其进行有效监测十分必要。采用基于相位稳定性特征的PSInSAR对覆盖北京的31景TerraSAR-X数据进行干涉处理,获取了该研究区的地面沉降范围、沉降速率,并对重点沉降区域时序形变特征及成因进行分析研究。实验结果显示,2010~2013年,研究区内的平均形变速率范围为-51.49~8.15mm/yr,与精密水准测量具有较高的一致性,表明PSInSAR监测结果精度可靠,能实现对北京地区的地面沉降情况的有效监测。  相似文献   

2.
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   

3.
何亚乐  朱琳  宫辉力  王荣 《测绘科学》2016,41(12):14-18,228
针对首都机场的地表形变问题,该文采用永久散射体干涉测量技术,对2010—2013年间33景高分辨率TerraSAR(升轨)数据进行处理,获取首都机场地表形变的时空变化特征;分析了地下水水位与地面形变的关系,以及地表动静载荷对地面形变的影响。结果表明:PSInSAR获取的测量结果精度较高,与水准测量结果相比误差仅为1.08mm;首都机场及其附近区域存在不同程度的地表形变,机场西北部区域沉降速率明显大于东南部;T1航站楼沉降速度较快达到45mm/a,T2航站楼存在不均匀沉降现象,北端沉降速率明显大于南端;地表形变与地下水位变化过程存在一致性,并有季节性信息,每年冬春两季沉降量大于夏秋两季;地面动静载荷的不均匀分布是地表出现不均匀沉降的原因之一,动静载荷较大的西侧跑道、T1、T2航站楼区域沉降速率明显大于其他区域。  相似文献   

4.
为长期有效监测郑州市地表沉降,本文采用SBAS-InSAR (Small baseline subset-Interferometry SAR)技术对29景覆盖郑州城区的Sentinel-1A影像数据进行处理,获得了郑州城区2015.04-2017.03地面沉降速率与累积沉降量。试验表明,郑州中心城区地表稳定,其余区域普遍存在地面沉降现象,主要沉降区为研究区西北部、北部、东部,下沉速率大部分位于0.6 mm/a-6 mm/a区间范围内,其沉降中心分别位于城区西北惠济区与城中金水区,最大下沉速率约为27.4 mm/a,最大累积下沉量约为70.4 mm,该试验结果为郑州城市规划建设提供参考。  相似文献   

5.
利用高分辨率聚束模式TerraSAR-X影像的PSInSAR监测地表变形   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用20景于2010-03~2010-11期间采集的高分辨率聚束(1m分辨率)模式的TerraSAR-X SAR数据,采用永久散射体干涉测量技术(PSInSAR)获取了西藏羊八井地区由地热电站开采地下水引起的地面沉降。结果显示,羊八井地热电站周边及地热开采井地区在2010年期间的地面沉降速率最大达到25mm·a-1,而盆地其他地区的地面平均沉降速率为1mm·a-1。将其与ASAR获取的平均沉降速率结果对比,两者的相关性达到了0.76,这说明TerraSAR-X高分辨率SAR数据不仅可以提供高密度PS点,而且更好地体现了散射体的细节变化和微量位移情况。  相似文献   

6.
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   

7.
怀柔应急水源地是北京第一个建成的特大型应急备用水源地,经过数年的开采后,应急水源地水位大幅度下降,地下水漏斗面积不断扩大。PSInSAR技术在监测地面沉降方面具有很大的优势,本文利用PSInSAR技术和2003年—2009年间28幅Enviast卫星的ASAR影像监测怀柔应急水源地地区地面沉降情况,试验结果表明该地区平均沉降量为8mm/a。通过该地区地面沉降状况和地下水漏斗发展趋势之间的对比,发现地面沉降范围和地下水漏斗有较大的空间一致性,平面分布趋势整体上由南西—北东向北西—南东转变。  相似文献   

8.
利用2016年8月—2017年8月的14景Sentinel-1雷达影像,采用小基线集(SBAS)技术,提取了鲁西南地区地面沉降信息,并结合公路和铁路等专题数据开展了沉降影响分析。研究结果表明:鲁西南地区地面沉降严重且覆盖范围较大,最大沉降漏斗位于郓城县主城区,沉降速率达-134.06 mm/a;同时地面沉降对铁路有一定影响,特别对公路影响较大;并与水准测量数据进行对比,验证了SBAS用于沉降监测的准确性和时效性。  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.
时序InSAR的连云港及盐城北部地表沉降研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对连云港和盐城北部等地区的地表沉降问题,该文基于改进的多主影像相干目标小基线干涉技术,并利用多时相ALOS PALSAR和Radarsat-2干涉影像研究该地区的地表沉降。研究表明,虽然2007—2011年连云港及盐城北部地区整体地表状态相对稳定,但在连云港沿海地区和盐城市区存在明显沉降,最大沉降速率高达-80 mm/a;2012—2015年连云港市与盐城市北部地表沉降明显加剧,连云区和赣榆区持续发生沉降,灌云县、灌南县、响水县以及涟水县的成片沉降形成了大范围沉降漏斗,其中连云港市和盐城北部最大沉降速率分别为-76和-81mm/a;连云港与盐城北部地区沉降速率小于-10mm/a,其沉降区域面积分别达到了1 054.49和1 492.11km2,对当地社会、经济的危害不容忽视。  相似文献   

11.
针对河南省内地表沉降问题,利用河南省地质信息连续采集运行系统(HNGICS)分析全省域内地表形变,对比时间基线为10 a的HNGICS基准站ITRF2014框架下三维坐标,获得河南省内三维速度场,分析河南省内地表形变规律与地质环境相关。结果表明:河南省内整体平面位移变化较小,平面变化10 mm以内的基准站16个,在10~20 mm之间的站点15个,整体趋势表现为由西向东,南部水平位移优势方向为东偏北方向30.7°,平均运动速率为0.87 mm/a;北部平原水平位移优势方向为东偏南方向82.6°,平均运动速率为1.6 mm/a,省域内地表存在明显的相对运动;竖直方向上,东部平原地区平均沉降速率为11.0 mm/a,山区平均沉降速率为1.4 mm/a,山区沉降速率远小于平原地区。  相似文献   

12.
利用短基线集干涉测量时序分析方法监测北京市地面沉降   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用差分干涉测量短基线集时序分析方法,基于ENVISAT SAR数据,研究了2003~2010年期间的北京地区主要地面沉降区域的空间分布特征。对两个相邻轨道的结果进行对比验证,相关性达到了0.87,RMS为4.9mm/a,显示了结果的可靠性。InSAR时序分析结果发现,2003~2010年期间,北京的主要沉降区域在快速沉降,而且呈加速趋势。朝阳区和通州的部分沉降中心在2007~2010年期间年平均沉降速率达到了100mm/a。  相似文献   

13.
PSInSAR技术为克服相位失相关和大气延迟提供可能,为提高形变监测的精度展示很好的前景。介绍利用澳门地区的数据进行地表沉降探测实验,利用29幅Envisat的SAR数据,建立时间序列差分干涉图。通过对研究区域的64 480多个PS点的计算,从2003年到2010年,该地区的平均沉降速度达到2.1mm/y,与精密水准测量具有较高的一致性。  相似文献   

14.
高建东  王勇  安江雷  姜俊狄 《测绘通报》2023,(10):158-162+172
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   

15.
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   

16.
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   

17.
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   

18.
陈有东  张立峰  何毅  王文辉  唐源蔚 《测绘科学》2021,46(10):80-89,117
针对黄土高原地区城市地面沉降与土地利用类型的量化关系,该文以兰州新区为代表区,基于40景Sentinel-1A雷达影像应用SBAS-InSAR技术和两幅高分一号卫星影像使用随机森林算法,分别获取了研究区2017年3月20日-2019年10月24日地表形变速率、2017年3月26日以及2019年10月29日的土地利用分类结果.研究结果表明:兰州新区分布广泛的沉降区,西岔镇形变最显著,最大的垂直沉降速率可达53 mm/a.研究期间,不同土地利用类型对应的沉降量不同.裸地和建筑用地最大,其沉降量最大值分别能达到23 mm和10 mm;耕地和草地次之;林地和水体最小,并且沉降起伏显著.在土地转移的过程中,裸地和建筑用地的迁移与沉降的关联度最高.在进一步推进兰州新区发展的同时,应避免过度土地开发带来的消极影响.此外,在预知土地转出类型的前提下,可以在部分区域事先采取适宜的防护措施.  相似文献   

19.
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   

20.
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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