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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
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《测绘工程》2020,(1)
随着佛山市城市化进程逐步加快,地表形变引发的地质灾害日益显著,应用时序InSAR技术可以精确监测城市地表形变。文中选取广东佛山地区为研究区域,利用2015—2017年获取的41景Sentinel-1A数据,基于永久散射体差分干涉测量(PSI)技术提取该地区的时序形变、平均沉降速率等形变数据。研究结果表明,佛山市部分区域出现不均匀沉降,部分地区沉降速率甚至超过-35 mm/a,主要集中在城市重点建设区域,如地铁施工、桥梁施工等地。综合研究结果表明,利用Sentinel-1A数据的时序PSI技术可以高精度监测城市地表形变,监测数据有利于及早预防城市地质灾害发生,为城市健康精细化管理提供决策依据。 相似文献
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山体滑坡对人类安全造成严重影响,传统的滑坡形变监测成本高、耗时长、效率低,采用合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术对滑坡进行形变监测,既能提升效率又可以节约成本。本文基于SBAS-InSAR技术,对昆明高铁南站2019年1月1日—2019年12月31日的24景Sentinel-1降轨数据进行处理,获取研究区的形变速率为-11.56～13.08 mm/a,利用像元二分模型对Sentinel-2光学数据进行处理,获取该区域2019年的植被覆盖度,结合6个典型形变点对研究区的形变进行了探究。研究结果表明,高铁南站山体西侧为主要形变区,植被覆盖度高的区域形变量较小,植被覆盖度低的区域形变量较大,该研究对昆明高铁南站的安全监测具有重要的意义。 相似文献
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利用双极化Sentinel-1数据有望得到较单极化数据更好的城市地表形变监测结果。以典型受地表沉降灾害影响的两座超大城市（墨西哥的墨西哥城和中国北京市）为研究区,分别基于长时序单、双极化Sentinel-1数据,利用时序合成孔径雷达干涉测量（interferometric synthetic aperture radar, InSAR）技术和极化时序InSAR技术对两城市近年地表形变进行监测研究。结果表明,利用双极化Sentinel-1数据对干涉图进行极化优化后,干涉图相位质量得到提升,高质量像元比例明显增加。使用双极化数据后,形变监测点密度有显著提升,相比于单极化数据结果,墨西哥城和北京市监测点密度分别提升88%和50%;更高的监测点密度使部分区域双极化数据反演地表形变的准确性更高。与单极化Sentinel-1数据相比,利用双极化Sentinel-1数据进行城市地表形变监测可得到监测点密度更高、可靠性更好的结果。 相似文献
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雷达卫星结合InSAR技术已广泛应用于高精度地表形变监测领域。本文选取2017年九寨沟地震为研究案例，利用Sentinel-1A地震前后的单视复数影像，基于D-InSAR技术获取该次地震的同震形变场。结果显示：震中西北侧表现出相对均匀的下沉现象，沉降漏斗区雷达视线向最大沉降量达25.1 cm；东南侧呈现不均匀抬升状态，地表破碎较为明显，最大抬升量为11.6 cm。研究表明基于Sentinel-1A数据的D-InSAR技术可以为地震形变场的定量分析提供一种快速有效的手段，为阐释地震发震机理及评估受灾情况提供必要的数据支撑，具有广阔的应用前景。 相似文献
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金沙江是我国重要的水电供给基地,然而伴随着库区蓄水,有可能导致地下水位变化,致使原本稳定的堆积体发生滑坡灾害。而传统的监测手段主要是通过水准及GPS测量,其空间分辨率较低,难以满足要求,且人力、物力成本较高。合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)具备大范围、高空间分辨率的特点,而近年发展出来的时域相干点技术(TCP-InSAR),具备监测mm级形变精度的能力,在火山、滑坡及城市基础设施监测方面得到一定应用。文中利用哨兵一号A星(Sentinel-1A)数据,通过使用时域相干点目标技术(TCP-InSAR),获取金沙江中游兴培当至草可都段的滑坡结果。研究发现该地区存在6处主要滑坡区域,其中4处为常年活动的滑坡,两处为间断性活动的滑坡。通过结合从NOAA获取的气象资料及当地地质情况,发现该区域滑坡的主要影响因素为降雨和气温的变化。 相似文献
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融合D-InSAR与GIS技术的矿区开采沉陷形变监测及预测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对合成孔径雷达差分干涉测量（D-InSAR）技术能监测大范围地表形变信息，但单一的D-InSAR技术不能精确分析沉降分布的范围和位置的问题，本文以淮北袁店二矿为例，首先选择2015年4—5月2景C波段Radarsat-2和7—12月6景Sentinel-1卫星影像数据作为干涉影像数据构成6个干涉影像对，通过二轨法对其进行差分干涉处理和相位解缠提取干涉形变图；然后将D-InSAR差分干涉图与开采平面、开采计划图导入ArcGIS进行叠加，分析矿区开采沉陷区域的空间动态分布位置并进行定量分析；最后采用灰色理论模型进行预测。结果表明：D-InSAR叠加分析图能反映出在煤炭开采过程中沉降区域位置和分布范围；D-InSAR预测值与实测值最大相对误差和方差比分别为11.5%和0.097。 相似文献
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为及时获取大范围地震震前震后的形变数据,监测和分析地表形变,利用欧空局最新发射的SENTINEL-1A SAR影像,采用D-InSAR技术获取台湾高雄Mw6.7级地震同震形变场。研究分析得到台湾高雄地震的震中位置约为120.41°E、22.96°N,地震主要形变范围为震中方圆约8.3 km,地表在雷达视线向最大形变约为16.4 cm、最大相对形变约18.0 cm。 相似文献
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2018年10至11月,金沙江上游白格滑坡先后两次垮塌渡江并致堰塞湖,且至今仍存在较显著的蠕滑形变。针对时序InSAR技术在高植被发育区的应用局限,本文提出了一种改进的时序InSAR解算方法(ITSI),结合Sentinel-1A卫星2017年9月-2021年3月期间获取的SAR影像数据,针对滑坡区域分别开展了灾前和灾后时序干涉处理,提取了灾害-灾后时段内的年平均蠕滑速率场(灾前极值为9.71cm/a,灾后达到25.42cm/a)和累计蠕滑形变量(灾前极值为13cm,灾后两年内达61cm),并结合灾前-灾后形变时间序列,重点分析了蠕滑形变的时序演化特征,发现白格滑坡灾后两年间渐趋稳定。此外,监测结果发现白格滑坡上游5km处的肖莫久滑坡也处于活动状态。相关结果可为该区域防灾减灾领域研究提供参考。 相似文献
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西山村滑坡时序形变的SBAS-InSAR监测 总被引：1，自引：0，他引：1
针对传统地表形变监测技术在我国西南山区深厚堆积层滑坡体形变监测中存在的时空分辨率问题,该文利用72景时序Sentinel-1A TOPS SAR影像,基于短基线集(SBAS-InSAR)技术获取2016—2019年四川理县通化乡西山村滑坡的时序形变特征。结果表明:西山村滑坡整体呈近线性沉降的运动趋势,在监测时段内未出现加速现象,处于长期活跃的蠕动形变。其时序形变结果呈现较为均匀的变化,与坡体形态吻合度较高,雷达视线方向的累计形变量在-315.2~20 mm之间变化,形变速率在-116~9.5 mm/a之间变化。时序形变结果表明:最严重的形变区域位于水田寨村组与马崩渔湾村组的交界处,其次是坡体中下部的水田寨村组,坡体后部的拉海拉湾村组的形变程度最小。 相似文献
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山体滑坡对人类安全造成严重影响,准确识别滑坡变形对预防滑坡灾害具有重要意义。利用SBAS-InSAR技术可以进行空间连续地表变形监测,但无法精确获取滑坡边界的变化。为了综合监测滑坡,本文首先采用SBAS-InSAR技术与无人机影像结合的滑坡变形监测方法,利用2018年1月1日—2020年12月24日,共计80幅升轨Sentinel-1A SAR影像,进行了VV极化和VH极化数据处理;然后通过SBAS-InSAR技术获取滑坡区地表雷达视线(LOS)方向变形速率,选取了若干变形点进行滑坡体变形时序分析;最后采用无人机获取滑坡影像并提取滑坡边界,分析了滑坡边界的变形。试验结果表明,利用SBAS-InSAR技术获取的滑坡变形和无人机获取的滑坡变形趋势基本吻合,通过该方法可以获取滑坡的综合变形情况,对滑坡活动性的判断具有重要意义。 相似文献
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地面沉降是一种对地面及地下基础设施造成安全隐患,对经济可持续发展和环境保护产生破坏影响的地质灾害现象。本文使用2017年5月至2018年5月16景Sentinel-1A卫星SAR影像,根据D-InSAR的初步形变监测结果将即墨城区内沉降明显的区域作为研究区,基于PS和SBAS两种时序InSAR方法对该区域进行地面沉降监测,获得的沉降分布和形变时序结果吻合。地面沉降的分布与新建高层建筑区吻合,地面形变趋势与区域降水量和地下水水位变化有较高的相关性。研究结果有助于了解即墨城区的地表沉降状况以及原因,为地面沉降综合治理和地下水水资源开发利用提供参考依据。 相似文献
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哨兵一号(Sentinel-1)数据是目前现势性较好的免费SAR数据,且因其6天的重访周期,非常适合In SAR地表形变监测。本文以西安市城区及周边为研究区,开展基于多期Sentinel-1数据和短基线集干涉(SBAS-In SAR)技术的时序地表沉降监测方法的探索,研究形成了详细的数据处理流程,利用已有研究资料佐证了方法的有效性。监测表明:2015—2016年,绝大部分区域地表形变速率位于[-33~30]mm/a区间内,228 d监测期内累积沉降量最大约75 mm,发生在目前西安最大沉降中心鱼化寨;相比20世纪末,沉降强度大幅减弱,沉降严重区域由西安市东郊向南郊转移,且沉降范围减小。 相似文献
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Vertical deformation estimation can be a significant tool in preventing geological hazards and managing environment impacts of underground mining. Common ground surface vertical deformation calculations are challenged by difficult data collection and dependence on prior knowledge. SVD (singular value decomposition) method was applied to estimate ground surface vertical deformation from single pair SAR (synthetic aperture radar) data in a mining region. During the study, LOS (line of sight) and azimuth displacement was obtained using two pass D-InSAR (differential interferometry synthetic aperture radar) and MAI (multi-aperture radar interferometry) technology, respectively. Two adjustment equations were composed using the imaging geometry of D-InSAR and MAI. The singular value decomposition theorem was used to acquire M-P (Moore-Penrose) generalized inverse of the rank deficiency coefficient matrix. From this, the optimal approximation solution of unknown parameters was calculated using weighted least squares. A working panel in the Datong mining area, Shanxi province, China, was selected to verify the SVD approach using the two ascending Sentinel-1A data. The accuracy of vertical deformation estimated by SVD approach is reliable. The RMSE (root mean square error) of vertical deformation is 2.64 mm (along upright profile) and 4.95 mm (along horizontal profile). These results suggest that the SVD approach will complement widely used vertical ground surface deformation calculations. Further study is needed to validate the method from other deformation scenarios from landslides, groundwater loss, earthquakes, underground mining, and glacier movement. 相似文献
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青海玉树地震差分干涉雷达同震形变测量 总被引：1，自引：0，他引：1
2010-04-14青海玉树发生7.1级地震后,作者利用震前和震后获取的日本ALOS卫星PALSAR遥感数据,开展了差分干涉雷达(D-InSAR)地震同震形变测量与分析。结果表明:玉树地震引起较大范围地表变形,地震变形沿玉树—甘孜断裂带向南东东方向扩展,在N33.7°,E96.81°附近达到最大形变量,D-InSAR监测到雷达视向上的最大形变量为35cm。地表形变特征对于评价玉树地震破坏程度、推断断层性质、研究地震形变和地震孕育特征具有重要的参考价值。 相似文献
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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