共查询到20条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
2.
《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(7)
延安新区以其规模巨大的平山造城工程而备受关注,其快速的工程建设及复杂的地质条件导致了广泛的地面沉降。利用小基线集合成孔径雷达干涉测量(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR)技术对2016-05—2019-10期间获取的升轨Sentinel-1A数据进行处理,分析了延安新区工后地面沉降时空演化特征,探讨了其沉降机理及演化趋势。结果表明,新区的地面沉降区随造地工程由城区向林区发展,其面积随时间总体呈衰减趋势;地面沉降的时间演化经历快速、减缓、平稳3个过程,填方体厚度越大,其累计沉降量越大,沉降稳定所需时间越长。地面沉降主要为填方体自身的固结压缩变形,可分为瞬时沉降、固结沉降、次固结沉降3个阶段,依据不同阶段的特征并结合时序形变,可以对新区的地面沉降过程及其发展趋势进行分析。研究结果可为新区进一步开展沉降监测预警、城市规划建设及灾害防控提供科学的参考依据。 相似文献
3.
4.
兰州新区是西北地区发展的重要窗口,近年来其大范围的平山造城导致不同程度的地面沉降,严重威胁了新区的经济社会发展。以兰州新区为研究对象,利用小基线集干涉测量(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar, SBAS-InSAR)技术对覆盖研究区2017-05—2021-02的58景升轨Sentinel-1A影像数据进行处理,获得研究区地面沉降的分布特征及时空演化规律,并通过野外实地调查验证了SBAS-InSAR的测量结果,探讨了影响地面沉降的相关因素。结果表明,兰州新区地面沉降主要集中于平山造城的区域,面积约33.5 km2,最大沉降速率为-68 mm/a。地面沉降在空间上随着挖填方工程的开展向新区的东南方向发育,且地表呈长期持续的沉降过程。地面沉降与平山造城工程、挖填方厚度、地质、道路等多种因素密切相关,其中平山造城工程控制地面沉降的范围,填土厚度则控制了地面沉降的量级,而人工填土的性质是引起地面沉降的内在因素,同时道路建设会加快地面沉降的过程。研究结果可为新区的持续安全发展和城市规划建设提供科学依据。 相似文献
5.
6.
长沙市是长江中游地区重要的中心城市,地质条件脆弱、土质疏松,土体在施工和降雨作用下极易固结压实,造成地面形变,威胁建筑物和基础设施的稳定。地面沉降是长沙市地质灾害的主要原因之一。为了监测长沙市近几年的地面沉降情况,本文使用MCTSB-InSAR方法,利用151景Sentinel-1SAR影像数据,获取了长沙市主城区2015—2021年的地面沉降结果。经分析发现,最大累计沉降量约为250 mm,最大沉降速率约为80 mm/a,绝大部分区域平均沉降速率在30 mm/a以下;长沙市整体稳定,局部有不均匀沉降发生,沉降区域主要分布在主城区外围,主要由工程施工引起。 相似文献
7.
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
8.
地面沉降风险评价对城市公共安全具有重要意义。本文结合InSAR沉降和地质数据对南京河西地面沉降进行风险性分析。首先，利用InSAR技术获取的2012-2016年河西地区的沉降信息，结合软土层厚度、土地利用类型、地面高程和轨道交通分布信息，采用层次分析法建立三级多因子的地面沉降风险评价模型；然后，分析了河西地面沉降灾害风险程度；最后，着重分析了轨道交通的沉降风险。结果表明，河西地面沉降风险空间特征明显，高风险区主要分布于河西北部的江东街道、凤凰街道及莫愁湖街道，面积约6.4 km2，其中地铁2号线地面沉降风险较大。 相似文献
9.
地面不均匀沉降可能对城市的发展与人民的安全造成危害，天津市的地面沉降情况尤为严重。针对该问题，本文收集天津市2005—2012年、2016—2017年水准观测数据，以固定水准点位的沉降量、沉降速率、沉降加速率为状态向量，构建卡尔曼滤波模型，对天津市历年的水准观测数据进行滤波；根据滤波后的结果，本文利用多项式加权内插的方法，以距离、沉降速率、沉降加速率信息确定权值大小，对地面沉降情况进行内插；并以中误差作为精度评定参数，比较多种内插方法的精度。通过对内插结果的试验分析发现，2005—2017年天津市地面累计平均沉降量为394.477 5 mm，最大沉降量为1 143.5 mm；主要沉降区域为北辰、大港、塘沽等地区，且随着时间的增长，这些区域呈现漏斗式下沉。试验证明本文结合卡尔曼滤波与多项式加权内插的方式能够较好地反映地面沉降的时空特征分布情况并对未来一段时间的沉降情况进行预测，对天津市的城市发展及建设有一定的参考意义。 相似文献
10.
11.
12.
天津是我国地面沉降最严重的地区之一。本文基于融合分布式的DS-InSAR技术处理了2021年1月—2023年6月的58景Sentinel-1A数据,获取了天津南部地区最新地表形变特征;并结合土地覆盖和水文地质等信息,开展了天津市典型沉降成因分析。结果表明：(1)天津地面沉降分布差异性较大,不均匀沉降特征明显,西南部地区为沉降重灾区,最大沉降速率达85.2 mm/a;(2)天津地面沉降与地下水过度开采、地面载荷增加及地质构造密切相关。该研究可为天津市地质灾害防治提供数据支撑和决策依据。 相似文献
13.
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
14.
详细介绍了Sentinel-1A SAR影像数据的基本参数、工作模式、应用领域等。利用2016.11.09—2017.03.09的5景Sentinel-1A C波段SAR影像数据进行矿区地面沉降监测试验。基于SARscape利用双轨D-In SAR技术进行差分干涉处理,得到了研究区地面沉降分布图,直观地再现了研究区在2016.11.09—2017.03.09的沉降分布、沉降量级等。结果表明济宁某矿区在监测期间地面相对稳定,未有大面积和大量级的地面沉降发生,4个干涉对监测到的最大沉降都未超过3 cm。 相似文献
15.
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
16.
17.
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
18.
《国土资源遥感》2016,(3)
汶川地震后,余震活动频繁,加之成都平原内城市发展迅速,容易诱发地面沉降;对成都平原地面沉降进行监测,及时掌握沉降信息,可为相关决策提供科学依据。基于ENVISAT ASAR数据,采用小基线集(small baseline subset,SBAS)-In SAR技术,对成都平原2008―2010年地面沉降进行了监测。结果表明,各主要城市在监测时段内的地表累积形变量在-8~14 mm之间,总体形变量不大;成都平原西部区域受地震影响呈抬升趋势,沉降主要集中于成都市北侧和德阳市以南部分区域,最大沉降量为-22 mm,沉降范围随时间推移呈扩大趋势。通过实测数据验证了监测结果,精度达到2.9 mm。成都平原不存在区域性沉降的构造背景,且地下水资源丰富,沉降自然诱因不明显,城市建设活动可能为沉降的人为诱因。该成果可为今后成都平原主要城市更加精细的地面沉降监测工作提供参考。 相似文献
19.
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