insar监测矿山开采8篇

2022-09-27 10:20:06| 来源：网友投稿

insar监测矿山开采8篇insar监测矿山开采　112017年04月第2期岩土工程·勘测利用InSAR技术监测采矿区地表输电铁塔时序形变利用InSAR技术监下面是小编为大家整理的insar监测矿山开采8篇,供大家参考。

insar监测矿山开采8篇

篇一：insar监测矿山开采

2017年04月第2期岩土工程 · 勘测利用InSAR技术监测采矿区地表输电铁塔时序形变利用 InSAR 技术监测采矿区地表输电铁塔时序形变康鑫，朱，耿留勇( 中国能源建设集团湖南省电力设计院有限公司，湖南长沙 410007)摘要：针对传统输电铁塔形变监测和风险评估存在的局限，本文提出利用合成孔径雷达干涉测量 (Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR) 技术监测采矿区地表输电铁塔的时序形变。首先，将覆盖输电铁塔时间相邻的 SAR 影像生成差分干涉图，然后，剔除 InSAR 监测形变中大气相位、轨道误差、高程残差等因素的影响，最后，通过累加各时间段内的形变获取输电铁塔的时序形变。以山西某矿区地表两座输电铁塔为例，利用本文方法监测了其时序变形，结果表明，两座铁塔在 2007 年 7 月至 2009 年 2 月期间一直处于下沉状态，其最大累计形变分别达到了 0.23 m 和 0.11 m。为了保证输电线路的安全运行，需对其进行防护和控制处理。关键词：InSAR ；采矿区；时序形变；误差相位剔除；输电铁塔。中图分类号：P2 文献标志码：B 文章编号：1671-9913(2017)02-0011-04Application of InSAR Technique to Monitor Time-series Displacements of Transmission Towers Located in Mining AreaKANG Xin,

　ZHU Jun,

　GENG Liu-yong(China Energy Engineering Group Hunan Electric Power Design Institue Co., Ltd, Changsha

　410007, China)Abstract:This paper proposed a method for measuring time-series deformation of transmission towers located in mining area on the basis of Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR)technique, in order to reduce the limitations of traditional approaches for monitoring and assessing transmission tower. More specifically, we firstly generated differential interferograms with time-adjacent SAR images and then removed the error phases besides ground deformation with some strategies. Then, the time-series deformation of transmission towers was obtained by summing the corrected phases. Taking two transmission towers located on a mining area of Shanxi province, China as an example, and monitoring their time-series deformation utilizing the proposed method. The results indicate that the two towers have subsiding during July 2007 to February 2009 and the maximum subsidence is 0.231 m and 0.11 m, respectively. A few protection and control measures should be imposed to ensure the safety of transmission lines.Keywords:InSAR; mining area; time-series deformation; error phase elimination; transmission tower.* 收稿日期：2015-05-13

　作者简介：康鑫(1970- )，男，湖南平江人，教授级高级工程师，长期从事勘测工作。1 概述维护输电线路的安全运行是国民经济稳定发展的重要保障。输电铁塔作为输电线路的重要组成部分，监测其变形并以此提前评估和控制潜在的风险对确保输电线路正常运行起至关重要的作用。由于受到各种条件限制，部分输电线路不可避免地经过地下采矿区，如我国的晋东南—南阳—荆门 1 000 kV 特高压输电线路仅在山西境内就有 90 km 长的线路经过采煤区。然而，地下开采如果不回填就形成了采空区，DOI:10.13500/j.cnki.11-4908/tk.2017.02.003

　12 2017年04月第2期采空区容易导致地表发生剧烈且迅速的塌陷和变形，严重威胁位于采空区地表的输电铁塔的安全。因此，做好采矿区地表输电铁塔的变形监测是维护输电线路稳定运行的重要保障措施。对于采矿区地表输电铁塔的变形监测，传统的方法主要利用数值模拟方法，如 FLAC 3D 、ANSYS 等，预计输电铁塔的潜在变形并以此评估可能的破坏风险。然而，数值模拟法是基于一定假设建立起的理论模型，其与实际情况存在差异，因此可能导致输电铁塔风险的低估或高估，从而威胁输电线路安全或造成不必要的资源浪费。另外，其评估精度远低于利用实地测量。然而，若利用传统测量手段 ( 如 GPS、全站仪、水准仪等 ) 监测坐落于矿区地表的铁塔则会费时费力，且效率较低。合成孔径雷达干涉测量 (Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR) 技术作为一种全新的遥感技术，在采矿区形变监测中成功应用 . 相对于传统方法，InSAR 技术具有如下优势：(1) 该技术为全天候、全天时观测、无接触式测量，克服了传统测量受天气影响较大等局限；(2) 覆盖范围较大 ( 如标准 ALOS PALSAR 影像大约覆盖 70 km×70 km)，该技术能一次监测几十甚至上百座输电铁塔的变形，监测效率高；(3)InSAR 能够提供变形区域的“面状”形变数据，而不是传统测量手段监测的少量离散点。鉴于以上传统测量手段无法比拟的优势，本文提出利用InSAR技术监测采矿区输电铁塔的时序变形。2 采矿区输电铁塔InSAR时序形变监测方法2.1

　D-InSAR技术的基本原理差分合成孔径雷达干涉技术 (Differential InSAR，D-InSAR) 是目前较为成熟的 InSAR 技术之一。该技术通过处理两景 SAR 影像的相位获取该时间段内地表变形信息。根据文献，差分干涉图中的相位 δφ 可由以下公式描述：

　 (1)式中：λ 为雷达波长；Δd 为影像获取时间内地表形变；δφ ΔH 为数字高程模型的高程残差相位；δφ atm 为大气延迟相位；δφ orbit 为轨道残差相位；δφ noise 为噪声相位。从式 (1) 中可以看出，差分干涉图中不仅含有地表变形，还有如大气延迟、轨道残差、高程残差等相位影响。因此，若想获取采矿区地表输电铁塔的变形，需削弱非形变相位对差分干涉相位贡献的影响。2.2 采矿区输电铁塔InSAR时序形变监测由于 D-InSAR 技术仅能获取两景影像获取时间内的差分形变，而不是时序形变。因此，本文通过累加时间相邻的两景 SAR 影像获取的差分形变监测采矿区输电铁塔的时序形变，其具体步骤如下：(1) 利用时间相邻的两景 SAR 影像获取该时间段内的输电铁塔的差分干涉相位；(2) 对于每对差分干涉相位利用多项式拟合削弱轨道误差和大气相位延迟相位、基于高程残差只与垂直基线有关的特点剔除高程残差相位并利用 InSAR 滤波技术去除噪声相位，从而得到该时间段内输电铁塔的变形；(3) 累加输电铁塔处的各时间段的形变，从而获得了整个 SAR 影像时间段内的采矿区输电铁塔时序形变。3 实验与结果3.1 实验区域与SAR数据本文选取山西省某煤矿 ( 图 1 红色矩形 )开采区地表两座输电铁塔 ( 见图 3 T-#1 和T-#2) 为研究对象。从图 1 中可以看出，该地区主要以山地和丘陵为主，地形复杂，其高程从 980 m 到 2106 m。图1 研究区域数字高程模型岩土工程 · 勘测利用InSAR技术监测采矿区地表输电铁塔时序形变

　13 2017年04月第2期为了监测该区域地下开采对地表输电铁塔造成的变形，本文选取了覆盖该研究范围的 12景 ALOS PALSAR 影像按照时间相邻原则组成11 对 InSAR 干涉对，其结果见表 1。表1 PALSAR影像数据参数序号主影像从影像时间基线/d 垂直基线/m1 2007-07-01 2007-08-16 46 872 2007-08-16 2007-10-01 46 3803 2007-10-01 2008-01-01 92 1704 2008-01-01 2008-02-16 46 5785 2008-02-16 2008-04-02 46 2806 2008-04-02 2008-05-18 46 1437 2008-05-18 2008-07-03 46 -20228 2008-07-03 2008-08-18 46 -27509 2008-08-18 2008-10-03 46 98010 2008-10-03 2009-01-03 92 48011 2009-01-03 2009-02-18 46 501 岩土工程 · 勘测利用InSAR技术监测采矿区地表输电铁塔时序形变3.2 采煤区InSAR时序形变获取首先，基于“二轨法”和 SRTM DEM( 图1) 将表 1 中的干涉对生成差分干涉图，并使用最小费用流法解缠相位。之后，采用 2.2 中描述的大气相位延迟、轨道误差、高程残差及噪声相位的削弱方法校正解缠相位并将校正后的相位转换为雷达视线向 (Line of Sight, LOS) 形变，其结果见图 2。由于直接利用 InSAR 监测的采煤区形变为LOS 方向，其为地表真实三维形变的合成。鉴于采煤区主要以下沉为主，因此，本文将忽略LOS 方向水平移动贡献而将 LOS 向形变直接转换为下沉，即：

　 (2)式中：W 为下沉值；LOS 为雷达视线向形变；θ为雷达入射角 ( 本文取 θ=38°)。图2 研究采煤区LOS向形变图

　图3 输电铁塔时序形变3.3 输电铁塔的InSAR时序形变为了清晰地呈现两座输电铁塔的变形情况，绘制了铁塔处的时序形变，其结果见图 3。注：以2007年7月1日为基准 (b)输电铁塔#2 (a)输电铁塔#1

　14 2017年04月第2期从图 3 中看以看出，在 2007 年 7 月 1 日至2009 年 2 月 18 日期间，输电铁塔 #1 和 #2 一直处于下沉过程，在该时间段内，两座铁塔的最大累计形变分别为 0.23 和 0.11 m。该结果表明为了保证输电线路的安全运行，需对两座铁塔进行一定的防护和控制处理。4 结论本文提出利用 InSAR 技术监测采矿区地表输电铁塔的时序变形，大大克服了传统监测方法存在的局限，提高了监测效率。最后，选用山西某矿区采空区上 2 座输电铁塔为研究对象，利用 12 景 PALSAR 数据监测了其在该时间段内的时序形变。通过实验发现，在2007 年 7 月 1 日至 2009 年 2 月 18 日，两座铁塔一直处于下沉状态，其最大累计沉降值分别达到了 0.23 m 和 0.11 m。为了保证输电线路的安全运行，需对其进行防护和控制处理。参考文献：[1] 张勇，高文龙，赵云云．煤层开采与 1000 kV 特岩土工程 · 勘测利用InSAR技术监测采矿区地表输电铁塔时序形变高压输电杆塔地基稳定性影响研究 [J]．岩土力学，2009，30(4)．[2] 郑彬．采动影响下高压输电线路铁塔的安全性研究[D]．河南：河南理工大学，2009．[3] 袁广林，杨庚宇，张云飞．地表变形对输电铁塔内力和变形的影响规律 [J]．煤炭学报，2009，34(8)．[4] Sergey Samsonov，Nicolas d’Oreye，Benoît Smets．Ground deformation associated with post-mining activity at the French–German border revealed by novel InSAR time series method[J]．International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation，2013，(23)．[5] Saygin Abdikan · Mahmut Arıkan ·Fusun Balik Sanli · Ziyadin Cakir．Monitoring of coal mining subsidence in peri-urban area of Zonguldak city (NW Turkey)with persistent scatterer interferometry using ALOS-PALSAR[J]．Environ Earth Sci ，2014，(71)．[6] Li Zhiwei，Yang Zefa，Zhu Jianjun，Hu Jun，Wang Yunjia，Li Peixian，Chen Guoliang．Retrieving three-dimensional displacement fi elds of mining areas from a single InSAR pair[J]．Journal of Geodesy，2015，(89)．[7] Hanssen Ramon，Radar interferometry: data interpretation and error analysis [D]．New York: Kluwer Academic Publishers，2001．(上接第10页)6 结语工程坐标系统设计应首先满足工程测量规范及施工放样要求，以保证工程质量安全。本文通过对 UTM 投影长度变形的分析以及对厂站工程坐标系统的理解，探讨了一种国外基于 UTM 投影坐标系统下电厂及变电站工程坐标系统设计方法。另外，根据作者国外工程经验，国外许多国家和地区，尤其是欠发达地区，测量基础设施差，控制点比较少，已知点的精度也不高，限于条件，工程测量控制点坐标不可能做到精度很高，其实，也没必要做得精度很高，满足工程设计及施工要求就好。

　参考文献：[1]

　张凤举，张华海．控制测量学 [M]．北京：煤炭工业出版社，1999．[2]

　孔祥元，梅是义．控制测量学 ( 下册 )[M]．武汉大学出版社，2002．[3]

　刘明波，雷建朝．UTM 投影及投影变形处理 [J]．西北水电，2010，(6)．[4]

　叶达忠，谢家业．国际工程测量的 UTM 投影变形及抵偿分析 [J]．广西师范学院学报 ( 自然科学版 )，2009，(3)．[5] 袁小勇，陈功 . 国际工程中 UTM 投影变形的应对策略—以苏丹某电厂为例 [J]．工程勘察，2010 ，(5)．[6]

　王俊，等．毛里塔尼亚努瓦克肖特新国际机场控制测量 [J]．勘察科学技术，2008，(3)．

篇二：insar监测矿山开采

４３卷第１１期２０２０年１１月测绘与空间地理信息ＧＥＯＭＡＴＩＣＳ＆ＳＰＡＴＩＡＬＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＶｏｌ．４３，Ｎｏ．１１Ｎｏｖ．，２０２０收稿日期：

　２０１９－０５－１３作者简介：

　马

　涛（１９８６－），男，安徽阜南人，工程师，注册测绘师，学士，主要从事测绘生产工作。ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术在矿山开采区沉降监测中的应用马

　涛，赵彦军，张

　伟（甘肃中建市政工程勘察设计研究院有限公司，甘肃兰州７３００００）摘要：文章介绍了ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术的工作基本原理，分析了ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术的数据处理流程，结合１５景矿山ＥＮＶＩＳＡＴＡＳＡＲ数据，分析了矿山沉降形变特征。研究结果表明：矿山沉降形变量最大的区域位于矿区东部和中南部，北东部具有较弱的形变量，而矿山北西侧基本未见明显的形变显示；矿山东部最大沉降区域的最大累计沉降量可达１８３．７ｍｍ，平均沉降速率为－５０— －３０ｍｍ／ａ的沉降面积约为０．３３ｋｍ２；ＧＰＳ监测结果和ＳＢＡＳ－Ｉｎ-ＳＡＲ技术监测结果对比显示，二者的平均误差为１．６２ｍｍ，符合我国相关规范精度要求，说明ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术所获监测结果精度可靠，可以在矿山沉降形变监测中推广使用。关键词：

　ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术；矿山形变；沉降监测中图分类号：

　Ｐ２５；ＴＢ２２

　文献标识码：

　Ａ

　文章编号：

　１６７２－５８６７（２０２０）

　１１－０２１０－０３ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｏｆＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎＳｅｔｔｌｅｍｅｎｔＭｏｎｉｔｏｒｉｎｇｏｆＭｉｎｉｎｇＡｒｅａＭＡＴａｏ，ＺＨＡＯＹａｎｊｕｎ，ＺＨＡＮＧＷｅｉ（ＧａｎｓｕＣＳＣＥＣＭｕｎｉｃｉｐａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｖｅｒｓｔｉｇａｔｉｏｎａｎｄＤｅｓｉｇｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅＣｏ．，Ｌｔｄ．，Ｌａｎｚｈｏｕ７３００００，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：

　ＴｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓｔｈｅｗｏｒｋｉｎｇｐｒｉｎｃｉｐｌｅｏｆＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｌｏｗｏｆＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ａｎｄａｎａｌｙｚｅｓｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｍｉｎｅｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｃｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈｔｈｅｄａｔａｏｆＥＮＶＩＳＡＴＡＳＡＲｉｎ１５ｓｃｅｎｉｃｍｉｎｅ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｒｅｇｉｏｎｗｉｔｈｔｈｅｌａｒｇｅｓｔａｍｏｕｎｔｏｆｍｉｎｅｓｕｂｓｉｄｅｎｃｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｉｓｌｏｃａｔｅｄｉｎｔｈｅｅａｓｔｅｒｎａｎｄｍｉｄｄｌｅｓｏｕｔｈｏｆｔｈｅｍｉｎｉｎｇａｒｅａ，ａｎｄｔｈｅＮｏｒｔｈＥａｓｔｈａｓｗｅａｋｓｈａｐｅｖａｒｉａｂｌｅｓ，ｗｈｉｌｅｔｈｅＮｏｒｔｈｗｅｓｔｓｉｄｅｏｆｔｈｅｍｉｎｅｈａｓｎｏｏｂｖｉｏｕｓｄｅｆｏｒｍａ-ｔｉｏｎｄｉｓｐｌａｙ，ａｎｄｔｈｅｍａｘｉｍｕｍｃｕｍｕｌａｔｉｖｅｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔａｒｅａｉｎｔｈｅｅａｓｔｅｒｎｐａｒｔｏｆｔｈｅｍｉｎｅｉｓｕｐｔｏ１８３．７ｍｍ，ａｎｄｔｈｅａｖｅｒａｇｅｓｅｔｔｌｅ-ｍｅｎｔｒａｔｅｉｓ－５０ — －３０ｍｍ／ａｔｈｅｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔａｒｅａｉｓａｂｏｕｔ０．３３ｋｍ２；ＴｈｅｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｂｅｔｗｅｅｎＧＰＳｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓａｎｄＳＢＡＳ－Ｉｎ-ＳＡＲｔｅｃｈｎｉｃａｌｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅａｖｅｒａｇｅｅｒｒｏｒｏｆｔｈｅｔｗｏｉｓ１．６２ｍｍ，ｗｈｉｃｈｃｏｎｆｏｒｍｓｔｏｔｈｅｒｅｌｅｖａｎｔｓｔａｎｄａｒｄｐｒｅｃｉｓｉｏｎｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓｉｎＣｈｉｎａ，ａｎｄｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓｏｂｔａｉｎｅｄｂｙＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｒｅｒｅｌｉａｂｌｅａｎｄｃａｎｂｅｐｏｐｕｌａｒｉｚｅｄａｎｄｕｓｅｄｉｎｍｉｎｅｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：

　ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ｍｉｎｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ０引

　言矿产资源是我国重工业、现代集成技术、航天航空科技、社会基础建设不可缺少的基础原料，资源的有效利用促进了社会的发展。但是，在社会、经济、科技快速发展的同时因资源开发而引起的地表沉陷问题日益严重，不仅为采矿工作人员带来了生产安全威胁，更严重破坏了开采区域的生态环境［１－３］。如何有效地防治开采区域地表沉降问题是亟待解决的问题，而地表沉降监测是提高沉降治理效率的基础。因此，本文以ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术，结合矿山开采区沉降监测结果，分析该技术的应用优势，为提高矿山沉降监测质量提供参考。传统的监测手段有ＧＰＳ和水准测量等技术，可以获得地表离散点的形变数据［４－６］，但传统的方法因周期长、工作量大、单点监测、监测范围小而无法反映矿区地表形变的整体状况［７－９］。ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术（小基线集技术）是在Ｄ－ＩｎＳＡＲ技术（合成孔径雷达差分干涉测量）的基础上发展起来的，不仅有效地克服了传统技术中工作周期长、单点监测、监测范围小的缺点，更有效地避免了Ｄ－ＩｎＳＡＲ技术易受大气、时间失相干、空间失相干等影响的缺点，更能精确地反映出矿区地表形变整体特征［１０－１３］。因此，本文以ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术为研究对象，以矿山２０１７年５月至２０１８年８万方数据

　月之间的矿区监测数据为例，分析该技术的应用效果和实用性，为推动矿山地表沉降监测提供帮助。１ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术基本原理ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术是在Ｄ－ＩｎＳＡＲ技术（合成孔径雷达差分干涉测量）的基础上发展起来的，是利用监测区域的ＳＡＲ影像数据集，按照一定的时空基线阈值自由组合成若干个子集合，使得不同子集合之间的基线距离较大而同一子集合内部基线距离小，并且在子集合内部采用最小二乘法获得相应点的应变信息，再结合奇异值分解法获得不同子集合的联合求解值，就可以获得监测区域地表形变信息［１４］。１．１ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术的数据处理流程与Ｄ－ＩｎＳＡＲ技术相比，ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术的数据处理流程要求更高，其具体步骤可包含以下几个方面：

　１）将监测区域的Ｍ＋１景ＳＡＲ影像数据集根据给定的干涉组合条件，生成Ｎ景小基线距的干涉图，将干涉图中的地形相位去除生成去地形干涉图［４］；２）以相干系数图为基础，在去地形干涉图中选择高相干点进行相位解缠处理，并对想干点进行定标处理；３）根据不同时段的平均形变速率、高程误差、差分相位进行模型方程组的建立；４）采用ＳＶＤ法获得最小范数条件下的最小二乘解；５）估算大气相位与非线性形变（如图１所示）。图１ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术的数据处理流程示意图Ｆｉｇ．１ＳｃｈｅｍａｔｉｃｄｉａｇｒａｍｏｆＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ

　ｔｅｃｈｎｉｃａｌｄａｔａｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｆｌｏｗ１．２高相干点的选取ＩｎＳＡＲ技术中相干点的选择是ＳＡＲ数据处理获得相应监测点形变信息的基础，而ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术中高相干点的选择指的是高质量相干点的准确确定技术，是提高ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ监测质量的基础。高相干点的选择是以监测区域的所有相干图为基础，尽可能地选择所有影像中均保持较好相干性的点目标，可借助时序相关系数阈值和振幅离差阈值相结合的方法获得高相干点的选择［５－８］。与Ｄ－ＩｎＳＡＲ技术相比，ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术有效地克服了长空间和长时间基线的几何去相干问题，显著地提高了干涉图的时间分辨率和相干性，也意味着提高了监测区域的形变监测准确性。２研究区概况及数据来源２．１研究区概况矿山位于浙江宁波市境内，由多个矿段组成，为该区域主要的矿产资源供给基地，由于长时期的开采，导致矿山深部出现大面积的采空区，矿山地表沉降形变较严重，部分区域出现地面塌陷或出现裂缝问题。此外，在矿山东部因应变量较大而引发小范围的滑坡、崩塌灾害。因此，加强该矿山的形变监测，对防治地表沉降问题加剧及治理有着重要的指示意义。２．２数据来源与处理软件本文以矿山２０１７年５月至２０１８年８月之间的矿区监测数据为例，共计１５景ＥＮＶＩＳＡＴＡＳＡＲ数据，为欧空局（ＥＳＡ）

　ＤＯＲＩＳ精密轨道数据。外部数字高程模型（ＤＥＭ）数据使用ＳＲＴＭ３ＤＥＭ（美国宇航局），该数据的精度为３０ｍ，分辨率为９０ｍ。数据处理过程中使用了ＳＡＲ-ｓｃａｐ（５．０）雷达图像处理软件，该软件平台是基于ＥＮＶＩ遥感影像处理软件的基础上开发的，有效地简化了操作界面，在ＳＡＲ影像数据处理方面有着独特的优势。３数据处理及监测结果分析３．１监测数据处理及结果本次数据处理时选用空间基线阈值为８００ｍ，时间基线阈值为４００ｄ，获得自由组合干涉对２０对。以时间序列为基础进行振幅离差阈值和相关系数阈值的组合方法进行影像数据的迭代与提取处理，共选出３０１９２个高相干点。

　ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术的相位解缠过程可分解为两步：一是利用初步估算的形变速率和残余地形对生成的干涉图进行去地形相位处理，重新进行相位解缠与精炼；二是在第一步的基础上进行大气滤波处理，获得去除大气相位的干涉图，可以获得以时间为序列的最终位移图。对ＳＢＡＳ处理后的时间序列位移图进行监测区域的地理编码工作，就可以获得矿上不同点位的地表形变信息（如图２所示）。由图２可知，矿山沉降形变量最大的区域位于矿区东部和中南部，北部具有较弱的形变量，而矿山北西侧基本未见形变显示。监测结果与矿区东部为该区域老采空区，中南部为开采区域，而北东部为新开采区域的基本现状相吻合，间接说明本次监测结果的可靠性。此外，对监测数据进行统计发现，矿山东部最大沉降区域的最大累１１２第１１期马

　涛等：

　ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术在矿山开采区沉降监测中的应用万方数据

　图２研究区地表形变图Ｆｉｇ．２Ｓｕｒｆａｃｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎｍａｐｏｆｔｈｅｓｔｕｄｙａｒｅａ计沉降量可达１８３．７ｍｍ，在２０１７年５月至２０１８年８月之间的监测时间段内平均沉降速率为－５０— －３０ｍｍ／ａ的沉降面积约为０．３３ｋｍ２，占矿山总沉降面积的２．７％；平均沉降速率为－３０— －１０ｍｍ／ａ的沉降面积约为４．４３ｋｍ２，占矿山总沉降面积的５８．９％，主要集中于矿山中南部。３．２监测数据精度对比分析ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术虽然能够获得更大范围的监测数据，能够减少监测工作量，所获的监测数据能够代表监测区域整体形变信息，因此，该技术的监测精度能否满足矿山形变监测的基本需求是限制该技术推广使用的重要制约因素。为此，本文收集了矿山范围内的ＧＰＳ监测点的资料，以监测同一时间段内５个ＧＰＳ监测点的数据与ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术获得的监测结果作对比。在ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ分析结果数据处理中选择ＧＰＳ监测点周围的３０个高相干点为基础数据，经过数据处理后求得加权平均数作为ＧＰＳ点位上的ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ监测形变结果值（见表１），进行分析精度的对比研究。从表１可以看出，使用ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术获得的监测结果与ＧＰＳ监测结果的平均误差为１．６２ｍｍ，完全符合《地面沉降干涉雷达数据处理技术规程》中的１０ｍｍ的精度要求，且二者所获沉降形变趋势一致，说明ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术所获监测结果精度可靠。表１ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术监测结果与ＧＰＳ监测结果对比表Ｔａｂ．１ＣｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ

　ａｎｄＧＰＳｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｒｅｓｕｌｔｓ监测点编号ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ加权平均形变值（ｍｍ）ＧＰＳ形变值（ｍｍ）误差（ｍｍ）Ｇ－１－２１．３－２２．６１．３Ｇ－２－３１．５－３４．４２．９Ｇ－３－２８．９－２７．５－１．４Ｇ－４－３３．１－３４．５１．４Ｇ－５－８．７－９．８１．１４结束语综上所述，本文使用ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术处理了１５景矿山ＥＮＶＩＳＡＴＡＳＡＲ数据，分析了矿山沉降形变特征，认为矿山沉降形变最严重的区域为矿区东部，矿区中南部区域次之，矿区北东部具有较弱的形变显示，而矿区北西部未见明显的形变显示。通过ＧＰＳ监测结果和ＳＢＡＳ－Ｉｎ-ＳＡＲ技术监测结果对比发现，二者的平均误差为１．６２ｍｍ，符合我国相关规范精度要求，说明ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术所获监测结果精度可靠，可以在矿山沉降形变监测中推广使用。参考文献：［１］

　罗文奇，薛磊，李娜娜，等．基于ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ的煤田采空区地面沉降监测研究［Ｊ］．测绘，２０１８，４１（４）：１６１－１６４．［２］

　刘传富．Ｄ－ＩｎＳＡＲ在济宁矿区地面沉降监测中的应用［Ｊ］．北京测绘，２０１８，３２（２）：

　２３９－２４４．［３］

　李小红，刘元．Ｄ－ＩｎＳＡＲ技术在地面沉降监测中的应用与发展前景［Ｊ］．北京测绘，２０１３，２７（５）：

　７０－７３．［４］

　赵喜江，王斌，张在岩．基于ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术的鹤岗矿区地表沉降监测与分析［Ｊ］．黑龙江科技大学学报，２０１９，２９（１）：

　６６－７０．［５］

　李先波．Ｄ－ＩｎＳＡＲ技术在矿区沉降监测中的研究分析［Ｊ］．北京测绘，２０１８，３２（６）：

　６６２－６６５．［６］

　赵盟．基于ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术的矿区地表形变提取方法研究［Ｄ］．焦作：河南理工大学，２０１７．［７］

　张鲜妮，王磊．Ｄ－ＩｎＳＡＲ技术在淮南矿区沉陷监测中的试验研究［Ｊ］．测绘与空间地理信息，２０１４，３７（１１）：１１１－１１４．［８］

　梁涛．利用短基线集ＩｎＳＡＲ技术监测矿区地表形变［Ｊ］．测绘通报，２０１４（Ｓ２）：

　８２－８４．［９］

　曹淑敏，肖恭伟，辛锴．基于ＰＳ－ＩｎＳＡＲ和ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术的北京地区地面沉降对比分析［Ｊ］．测绘与空间地理信息，２０１６，３９（１０）：

　４０－４２．［１０］

　刘志敏，李永生，张景发，等．基于ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ的长治矿区地表形变监测［Ｊ］．国土资源遥感，２０１４，２６（３）：３７－４２．［１１］

　夏斯雨，陆藩藩，晏王波．基于ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ的淮安市地面沉降监测研究［Ｊ］．现代测绘，２０１８，４１（６）：

　１５－１７．［１２］

　李达，邓喀中，高晓雄，等．基于ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ的矿区地表沉降监测与分析［Ｊ］．武汉大学学报（信息科学版），２０１８，４３（１０）：

　１５３１－１５３７．［１３］

　张静，冯东向，綦巍，等．基于ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术的盘锦地区地面沉降监测［Ｊ］．工程地质学报，２０１８，２６（４）：９９９－１００７．［１４］

　胡乐银，张景发，商晓青．ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术原理及其在地壳形变监测中的应用［Ｊ］．地壳构造与地壳应力文集，２０１０（２２）：

　８２－８９．［编辑：刘莉鑫］２１２

　测绘与空间地理信息

　２０２０年万方数据

　...

篇三：insar监测矿山开采

　２０１９－０５－１３作者简介：

　马

　涛，赵彦军，张

　ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术；矿山形变；沉降监测中图分类号：

　Ｐ２５；ＴＢ２２

　文献标识码：

　Ａ

　文章编号：

　１６７２－５８６７（２０２０）

　ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ；ｍｉｎｅｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎ；ｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ０引

　涛等：

　ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术在矿山开采区沉降监测中的应用万方数据

　刘传富．Ｄ－ＩｎＳＡＲ在济宁矿区地面沉降监测中的应用［Ｊ］．北京测绘，２０１８，３２（２）：

　２３９－２４４．［３］

　李小红，刘元．Ｄ－ＩｎＳＡＲ技术在地面沉降监测中的应用与发展前景［Ｊ］．北京测绘，２０１３，２７（５）：

　７０－７３．［４］

　赵喜江，王斌，张在岩．基于ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术的鹤岗矿区地表沉降监测与分析［Ｊ］．黑龙江科技大学学报，２０１９，２９（１）：

　６６－７０．［５］

　李先波．Ｄ－ＩｎＳＡＲ技术在矿区沉降监测中的研究分析［Ｊ］．北京测绘，２０１８，３２（６）：

　６６２－６６５．［６］

　赵盟．基于ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术的矿区地表形变提取方法研究［Ｄ］．焦作：河南理工大学，２０１７．［７］

　梁涛．利用短基线集ＩｎＳＡＲ技术监测矿区地表形变［Ｊ］．测绘通报，２０１４（Ｓ２）：

　８２－８４．［９］

　４０－４２．［１０］

　夏斯雨，陆藩藩，晏王波．基于ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ的淮安市地面沉降监测研究［Ｊ］．现代测绘，２０１８，４１（６）：

　１５－１７．［１２］

　１５３１－１５３７．［１３］

　胡乐银，张景发，商晓青．ＳＢＡＳ－ＩｎＳＡＲ技术原理及其在地壳形变监测中的应用［Ｊ］．地壳构造与地壳应力文集，２０１０（２２）：

　８２－８９．［编辑：刘莉鑫］２１２

　测绘与空间地理信息

　２０２０年万方数据

　...

篇四：insar监测矿山开采

摘

　要

　煤炭是我国能源结构的重要组成部分，由于煤炭资源的大量开采，我国地表塌陷面积逐年增加，矿区生态环境遭到破坏，耕地质量逐步降低，水土流失现象日益严重，危害到人民的生命和财产安全。因此，建立矿区地表形变预警系统具有重要的研究价值和实际意义。

　合成孔径雷达（SAR）卫星搭载的微波传感器具有全天时、全天候的工作能力，提供了不同分辨率的 SAR 影像，促进了合成孔径雷达干涉测量（InSAR）方法的发展。目前，时序 InSAR 方法已成为地表形变监测的研究前沿。然而，由于矿区地表具有植被覆盖率高、沉降量级大等特点，矿区干涉图受失相干影响较为严重，导致时序 InSAR 方法监测矿区地表形变时存在点目标密度低的问题，无法有效分析地表形变时空演变特征。

　针对上述问题，本文深入研究分布式目标 InSAR（DS-InSAR）形变监测方法，结合矿区地表形变特征，提出了基于自适应窗口的同质点识别、融合概率积分模型（PIM）和 DS-InSAR 的矿区地表时序大梯度形变监测等方法，丰富了矿区地表形变监测途径，提高了形变监测精度。主要研究工作与成果如下：

　（1）阐述了 DS-InSAR 方法的主要工作原理，采用 2018 年 11 月至 2019 年11 月时间段内覆盖张双楼煤矿 94101 工作面的 Sentinel-1 影像为数据源，分别利用 PS-InSAR、DS-InSAR 方法获取了矿区时序地表形变。实验结果表明：①DS-InSAR 方法显著提高了矿区地表形变区域的点密度，获取了完整的地表形变范围，可为矿区地表形变的时空演变特征分析提供基础；②实验通过对比分析 DS-InSAR 与 PS-InSAR 监测结果间的相关性，证实 DS-InSAR 方法监测矿区地表形变是可行的；③实验利用水准数据验证地表形变监测结果，证实基于 SBAS 数据处理流程的 DS-InSAR 方法受空间失相干影响更小，其形变监测结果的精度比基于 PS-InSAR 数据处理流程的 DS-InSAR 方法更高。

　（2）针对 DS-InSAR 方法中同质点识别窗口为固定值，过大或过小窗口会影响相位优化后干涉图质量的问题，提出了一种基于自适应窗口的同质点识别方法。该方法基于干涉对的平均差分干涉相位图，设定相位差阈值，计算每个像元的最优同质点识别窗口，然后依据最优窗口完成同质点的识别。采用 2011 年 12月至 2012 年 4 月内覆盖南屯煤矿的 TerraSAR 影像为数据源，分别基于自适应和固定窗口进行了同质点识别和相位优化。结果表明，前者得到差分干涉图质量和形变区域内的点位密度整体高于后者，说明了本文方法的有效性。

　（3）针对矿区地表形变量级超出时序 InSAR 监测能力的问题，引入开采沉陷概率积分法预测模型（PIM），提出融合 PIM 和 DS-InSAR 的矿区地表时序大

　 II 梯度形变监测方法。其核心思想是：基于地质采矿条件和工作面开采参数，预计研究时间段内矿区地表累积沉降，获取干涉对对应时间段的模拟形变相位，将干涉对的真实相位与模拟相位进行差分，从而达到降低相位解缠难度的目的。以覆盖南屯煤矿的 TerraSAR 影像为数据源，基于本文所提出的方法进行实验。结果表明：本文方法比 DS-InSAR 获取的地表形变量级更大，通过与地面水准测量数据对比发现，本文方法提取的地表形变精度为厘米级，优于 DS-InSAR 监测结果。

　该论文有图 50 幅，表 11 个，参考文献 88 篇。

　关键词：

　：矿区；形变监测；DS-InSAR；自适应窗口；概率积分模型

　 III Abstract Coal resource is an important part of China"s energy structure. Due to massive exploitation of coal resources, the area of surface subsidence in China has been increased year by year, and ecological environments have been damaged, and quality of cultivated land has been gradually reduced, and the phenomenon of soil erosion has been increasingly serious, and people"s life and property safety are in threatening situations. Therefore, it is of great research value and practical significance to establish early warning system for surface deformation in mining area. The microwave sensor on the SAR satellite, which provides SAR images with different resolutions for scholars, has ability to work with all day and all-weather, and promotes the development of InSAR. At present, time-series InSAR method has been the research frontier of surface deformation monitoring. However, due to high vegetation coverage and large-scale subsidence, interference pairs of mining area are seriously affected by incoherence. Therefore, time-series InSAR method acquires point targets with low density in monitoring surface deformation of mining areas so that it is unable to effectively analyze the temporal and spatial evolution characters of surface deformation. In view of above problems, this paper studies distributed scatterer InSAR (DS-InSAR) for deformation monitoring. Combining with deformation characters of mining area, this paper proposes two improved methods, one is homogeneous pixel selection with adaptive window, and the other is monitoring large-scale deformation of mining area by integrating probability integral model (PIM) and DS-InSAR. The proposed methods enrich the way of surface deformation monitoring and improve the accuracy of monitoring results. The main research work and results are as follows: (1) Main principles of DS-InSAR method are described. Sentinel-1 images, covering 94101 working face of Zhangshuanglou mining area from November 2018 to November 2019, are used as data sources. PS-InSAR and DS-InSAR methods are respectively used to monitor time-series surface deformation. The research results show that: ①DS-InSAR method significantly improves the point density in the mining area, and obtains the complete range of surface subsidence, and provides the basis for analyzing temporal and spatial evolution characters of surface deformation in mining area; ②By comparing and analyzing correlations between monitoring results of PS-InSAR and DS-InSAR methods, this paper confirms the feasibility of DS-InSAR

　 IV method for monitoring surface deformation in mining area; ③Time-series monitoring results are verified by leveling data, and results show that DS-InSAR method based on SBAS data processing flow is less affected by spatial incoherence, and the accuracy of deformation monitoring results is higher than that of DS-InSAR based on PS-InSAR data processing flow.

　(2) In DS-InSAR method, window for homogeneous pixel selection is a fixed value, and the quality of interferogram after phase optimization will be affected by too large or too small window so that one adaptive window method for homogeneous pixel selection is proposed. Based on the average differential interferogram of interference pairs, the threshold of phase difference is set, and the optimal window for homomorphic pixel selection of each pixel is calculated. TerraSAR images, covering 9308 working face in Nantun mine of Yankuang grop from December 2011 to April 2012, are used as data sources. The homogeneous pixel selection and phase optimization are carried out respectively with adaptive and fixed windows. Research results show that the quality of differential interferograms and point density obtained by the former are higher than that obtained by the latter, which shows the effectiveness of the proposed method.

　(3) It is a problem that the magnitude of surface deformation in mining area exceeds the monitoring capability of time-series InSAR. In this paper, the probability integration model (PIM) for mining deformation prediction is introduced, and one method for large-scale deformation monitoring by combining PIM and DS-InSAR is proposed. The main idea is predicting the accumulated subsidence of mining area with geological mining conditions and parameters of working faces, and obtaining the simulated deformation phase of interference pairs in corresponding time period. In order to reduce the difficulty of phase unwrapping, residual phases of interference pairs are obtained by subtracting simulated phases from real phases. Taking TerraSAR images covering Nantun mine as the data source, the proposed method in this paper is realized. Research results show that the improved method can detect a greater level of surface deformation than DS-InSAR. Compared with leveling data, the accuracy of surface deformation extracted by this method is centimeter level, which is better than DS-InSAR monitoring results.

　There are 50 figures, 11 tables and 88 references.

　Keywords: Mining area; Subsidence monitoring; DS-InSAR; Adaptive window; Probability integral model

　 V 目

　录

　摘摘要 ......................................................................................................................... I

　目目

　录 ...................................................................................................................... 1

　图清单 .................................................................................................................... IX

　表清单 ...................................................................................................................XII

　变量注释表 ......................................................................................................... XIII

　1 绪论 ...................................................................................................................... 1

　1.1 选题背景和意义 ................................................................................................ 1

　1.2 国内外研究现状 ................................................................................................ 3

　1.3 论文主要研究内容 ............................................................................................ 8

　1.4 论文章节安排 .................................................................................................... 9

　2 InSAR 基础理论 .................................................................................................. 11

　2.1 InSAR 基本原理 ................................................................................................ 11

　2.2 时序 InSAR ...................................................................................................... 14

　2.3 本章小结 .......................................................................................................... 18

　3 DS-InSAR 原理及矿区地表形变监测适宜性研究 ............................................. 19

　3.1 分布式目标 InSAR .......................................................................................... 19

　3.2 研究区域概况与数据源................................................................................... 28

　3.3 实验结果分析 .................................................................................................. 33

　3.4 本章小结 .......................................................................................................... 43

　4 基于自适应窗口的同质点识别方法研究 .......................................................... 45

　4.1 自适应窗口同质点识别方法原理与相位优化实验 ........................................ 45

　4.2 基于自适应窗口的 DS-InSAR 矿区形变监测应用 ......................................... 53

　4.3 本章小结 ........

篇五：insar监测矿山开采

43 卷第 7 期测绘与空间地理信息Vol.43 ， No.7Jul. ，

　2020 2020 年 7 月GEOMATICS

　SPATIAL

　INFORMATION

　TECHNOLOGYInSAR 与 GPS 数据融合在变形监测中的应用研究赵增鹏 1 ，张子文 2（ 1. 聊城市城乡规划设计研究院，，山东聊城 252000 ；； 2. 广东工业大学，，广东广州 510000 ）摘要：

　随着地面沉降监测手段日益丰富，，对多源地面沉降监测数据进行数据融合逐渐成为研究的热点。

　本文

　针对大气延迟对 InSAR 地面沉降监测的影响，，利用 GPS 获取对流层延迟，，对不同的内插模型，，讨论了

　Kriging 内

　插法、、 IDW 内插法对流层延迟改正的内插模型，，并在 IDW 内插法的基础上进行改进，，提出了

　IIDW 内插法，，采用

　香港 GPS 监测数据与哨兵一号雷达卫星监测数据，，通过 3 种内插模型，，得到不同内插方法的双差分结果，，并分析

　比较了

　3 种内插方法的优劣。

　用计算出的差分对流层延迟改正对 InSAR 影像进行改正。

　实验结果表明：

　：

　IIDW 内

　插法对对流层延迟进行改正不仅提高了

　D-InSAR 的精度，，而且为 InSAR 与 GPS 数据融合解决提供了一种新的

　思路。

　。关键词：

　InSAR

　；；

　 GPS

　；；数据融合；；水准数据；；改进的距离反比内插法中图分类号：

　P25

　; TB22

　文献标识码：

　文章编号：

　1672-5867 （ 2020 ）

　07-0037-04Application

　Research

　InSAR

　and

　GPS

　Data

　Fusion

　Deformation

　MonitoringZHAO

　Zengpeng 1

　ZHANG

　Ziwen 2( 1.Liaocheng

　Urban

　and

　Rural

　Planning

　and

　Design

　Institute ,

　Liaocheng

　252000 ,

　China ；2.Guangdong

　University

　Technology ,

　Guangzhou

　510000 ,

　China )Abstract ：

　With

　the

　enrichment

　land

　subsidence

　monitoring

　means,

　data

　fusion

　multi-source

　land

　subsidence

　monitoring

　data

　has gradually

　become

　research

　hot-spot.

　Aiming

　the

　influence

　atmospheric

　delay

　InSAR

　ground

　subsidence

　monitoring,

　the

　trop ospheric

　delay

　obtained

　using

　GPS,

　and

　the

　interpolation

　model

　Kriging

　interpolation

　and

　IDW

　interpolation

　discussed.

　Based

　the

　IDW

　interpolation ,

　the

　IIDW

　interpolation

　method

　proposed.Using

　Hongkong

　GPS

　monitoring

　data

　and

　Sentinel

　one

　ra dar

　satellite

　monitoring

　data,

　obtain

　the

　double

　differential

　results

　the

　interpolation

　model

　tropospheric

　delay

　correction

　the three

　methods,

　and

　compare

　the

　advantages

　and

　disadvantages.

　The

　differential

　tropospheric

　delay

　correction

　used

　correct

　the

　In- SAR

　image.

　The

　experimental

　results

　show

　that

　the

　correction

　tropospheric

　delay

　IIDW

　interpolation

　not

　only

　improves

　the

　accura cy

　D-InSAR,

　but

　also

　provides

　new

　idea

　for

　the

　solution

　InSAR

　and

　GPS

　data

　fusion.Key

　words ：

　InSAR ；

　GPS ；

　data

　fusion ；

　leveling

　data ；

　IIDW0

　引

　言水准测量是监测地面沉降最主要的手段之一。

　随着

　科技的不断进步，近年来，地面沉降监测手段也不断丰

　富，出现了全球定位系统（ Global

　Positioning

　System

　GPS ）

　、合成孔径雷达干涉测量技术（ Interferometric

　Synthetic

　Aperture

　Radar ,

　InSAR ）

　等。

　由于雷达测量的本

　身特点， InSAR 技术具有全天时、全天候、空间连续、高精度和无接触等优点 , 是其他方法所不能够比拟的⑴ 。InSAR 由于存在易受到大气层延迟、卫星轨道误差、

　地表状况和时变去相关等缺点， InSAR 数据本身无法削

　弱或消除这些因素的影响，进而会严重影响到 InSAR 图

　像的准确解释。

　GPS 技术在准确地测定对流层、电离层

　延迟的同时还能实现高精度定位。

　所以，对 InSAR 与

　收稿日期：

　：

　2019-06-17基金项目：

　：

　内蒙古地震局基金 — — 基于时序 InSAR 与 GIS 技术的鄂尔多斯块体北缘地壳形变监测与机理分析（ 2019JC08 ）

　资助

　作者简介 : 赵增鹏（ 1990- ）

　, 男，山东聊城人，助理工程师，硕士， 2018 年毕业于辽宁工程技术大学测绘科学与技术专业，主要从事变

　形监测 .InSAR 数据处理等方面的应用研究工作。通讯作者 : 张子文（

　1988- ）

　, 男，黑龙江齐齐哈尔人 , 讲师 , 博士后 ,2017 年毕业于辽宁工程技术大学大地测量学与测量工程专业，主

　要从事雷达干涉测量、第三代人工智能算法研究、 SAR 卫星图像处理等教学与科研工作。

　38测绘与空间地理信息2020

　年GPS 数据进行数据融合不但能改正 InSAR 数据本身难以

　消除的卫星轨道误差和大气延迟误差，而且还可以实现

　InSAR 技术高空间分辨率和高程变形精度与 GPS 技术高

　时间分辨率和高平面位置精度的有效统一［ 2-6 ］。GPS 可获得单点连续的高精度平面位置数据，而

　InSAR 能为地面垂直变形提供较高精度的大范围监测结

　果。

　因此，将 GPS 数据与 InSAR 数据融合可以实现

　InSAR 技术高空间分辨率和高程变形精度与 GPS 高时间

　分辨率和高平面位置精度的有效结合，改正 InSAR 数据

　本身难以消除的误差。本文以研究 InSAR 与多源数据融合为目的，利用

　GPS 对 InSAR 进行大气延迟误差改正，更好地反映地面

　沉降区域的沉降规律［ 7 ］。1

　InSAR 与 GPS 数据融合1 .

　InSAR 与 GPS 数据融合流程InSAR

　与

　GPS

　数据融合在地面沉降监测方面的研究

　是在充分地对相关文献进行收集、查阅和分析基础上提

　出的。

　首先，利用 GPS 数据对 D-InSAR 结果进行大气延

　迟误差改正；然后，利用 GPS 数据精确确定卫星轨道参

　数；

　最后 ,

　对融合效果进行评价并进一步对地面沉降进行

　分析与预测

　。

　主要技术流程如图

　所示。您对您对图 1

　InSAR 与 GPS 数据融合流程图Fig .1

　Flowchart

　InSAR

　and

　GPS

　data

　fusion1 . 2 对流层延迟改正的双差分算法首先，假定 SAR 影像上的 A 点是固定不变的， 3 是

　SAR 影像上面的另外一点。

　假设从 GPS 中估算出 A 点在

　SAR 影像 j 时的大气层延迟为 D ab

　D b -D a

　 , , B 点在 SAR

　影像丿•时的大气层延迟为 d ab

　= d b - d a

　, 那么可以得到两

　个站点之间的延迟差分为 :D ab

　D b -D a

　⑴用点 A 作为参考点固定不变，其他 GPS 点与 A 点间

　的单差分延迟可根据上式求解出来，然后将求得的单差

　分延迟内插得到大气层延迟改正影像图。在假设两站点 A 、 B 的同时假设两个时间 j( 主影像 ) 、

　k( 副影像 ) ，由公式 ( 1) 可以计算得到两个单差分D ab

　D b -D a

　⑵d A b

　d B - d A

　(3)进一步对这两个单差分结果再次进行一次差分，即

　双差分D ：

　D A b

　D ab

　二 ( D B -D A )

　- (

　D b -D a

　) 二“

　(4)( D b

　D b

　)

　(

　D a

　)1 . 3 对流层延迟改正的内插模型GPS 网的站点间距一般为几十千米甚至上百千米 ,

　这就造成了

　GPS 获取的大气层延迟改正的空间分辨率不

　能够满足 InSAR 影像的内插要求。

　需要将处理 GPS 得到

　的大气延迟改正进行加密内插处理，才能进一步为 InSAR

　影像进行有效的大气层延迟改正提供服务［ 8-10 ］。内插方法主要有两类:随机和确定的。1.3.1

　克里金 ( Kriging ) 內插法假设在所需内插区域中含有 n 个已知点，可以采用线

　性组合获得所需内插区域中任意一点的估计值：Z ：

　二乞入 i Z(xJ

　(5)i

　二

　1式 (5) 中， E ［ Z ：

　Z v

　］二 0 是已知点的值，加权系数

　用 E ［

　Z ：

　-Z v

　］二 0 表示，加权系数显现了已知点对待估

　点的影响。Kriging 内插法规定，内插区域中任意一点的估计值

　与其真值在无偏条件下有E ［ Z ：

　-Z " ］二

　(6)或者 E ［ Z ：

　］

　［乞入 i Z(xJ

　］二乞入 i E ［ Z(X i ) ］二2

　1E ［ Z

　］

　(7)式中, m 为数学期望。因为E

　［

　Z(xJ ］二

　(8)得到£

　入 i

　二

　(9)Kriging 内插法规定，在解算过程中应满足估计方差

　最小条件E ｛［

　Z ：

　- 兀］ 2 ｝二

　min

　(10)解算时的方差计算式为 :此 = E{[

　Z ：

　-Z " ] 2 } 二

　A i A y C(

　X i

　,x y ) 二i

　二

　0C(x 0 ， x 0 ) 一

　2 £

　入 i C(x 0 ， X ) +

　££

　入人

　C(x i ， X )二

　0(11)入

　入式 (11) 中， D( 入

　0 ，仇) - £

　W i D( 入

　i ,?) 是

　D( 入

　0 ,

　i- 1N

　入

　N卩 0 ) -

　£ u D ( 入

　i ,?) 和

　D( 入

　0 ，卩 0 ) -

　£ u D ( 入

　i ,?) 的

　协方差函数。Kriging 插值法的计算过程十分简洁，实现过程主要

　第 7 期赵增鹏等 : InSAR 与 GPS 数据融合在变形监测中的应用研究 39包括数据的统计分析、变量图模拟，创建表面，探测表面

　变化等［ 11 ］。1.3.2

　距离反比加权內插法 ( ( IDW )距离反

　比加权内插法 ( Inverse

　Distance

　Weighting ,

　IDW) 其原理为 : 在需要内插的区域中的每个已知点都对

　局部都有所影响 , 随着距离的增加 , 这种影响会变得越来

　越小。

　距离未测点较近的观测值比距离未测点较远的观

　测值对未测点有更多的影响 , 影响的大小用权重来表示 ,

　距离预计点近的点的权比距离预计点远的点的权大。由 GPS 观测数据得到大气层延迟的 IDW 公式入

　ND ( 入

　0 ，久) - i

　叫 ° (

　(12)i

　1一

　了

　了在式 ( 12) 中，坐标为东

　w i

　十 --- 、北

　w i

　十 ---i

　d - P

　d - P— 1

　—

　1d -点的内插大气层延迟为 W i

　o 坐标为东 W i

　-i0

　丿， 0 丿 , 即式 ( 14 ) 改写为：ad

　丿( ad ：

　0 ) 2

　((1

　d G 2

　心、d i0

　(15)a其中， D ( 入 0 ，久) - i

　D ( 入 i , ? ) 为数据点到待插二

　1值点的水平距离 ; 数据点 i 与插值点的高程差值用 D( 入 ° ,N? 0 ) -

　wD ( 入门？ )表示。因此 , ，有式i

　d - P- 1重。

　用于内插的预计点附近的 GPS 点数目用 N 表示。

　内

　插的权重随着距离的增加变得越来越小。d — ---- 、北

　W id

　了- N

　处的 GPS 延迟改正为 W j

　-i

　d - P— 1i

　d 了二

　1d - d -

　升

　七壬N

　。

　W i

　表示和 GPS 获取的延迟有关的权i d -- 1i d 了二

　1IDW

　的权重为：d - P

　NW i

　- 和

　W i

　(13)i

　d - 0 P

　- 1二

　1d i 0

　—

　( X 0

　X 2 )

　( y 。

　y 2 )

　( Z 0

　Z 2 )

　(14)式 ( 14) 中，样本点 i 到待插值点的距离为 d i 0

　E +

　((1-a) 此 , P 为幂参数。a1.3.3

　改进的距离反比加权內插法 ( ( IIDW )由 IDW 的原理可知 , IDW 内插法将数据点和待插值

　点之间的水平距离和高程差值对待插值点的影响程度是

　相同的。

　这是一种理想的状态，与实际情况并不相符。

　为了能够更好地模拟出最真实的情况进而进行内插，需

　要将这种水平距离和高程差值对插值点的影响区别对

　待。

　在上面 IDW 原理的基础上引入一个影响因子 d i 。

　-( ad s i0 ) 2

　((1

　d 0 )(16)(17)(18)D( 入

　0 ， ? 0 ) -

　W i D ( 入

　i ， ? i )二

　d - P

　N叫 - 宁一和 i

　W i

　d 了

　1二

　1丿 ( adj 2

　((1

　a) 為) 2

　d i 0

　---------------------------------------a这 3 个式子构成了改进的距离反比内插法 ( Improved

　Inverse

　Distance

　Weighting,

　IIDW)

　影响因子可以通过多

　次试验达到最优的插值精度为标准来确定。2 实例验证2 . 1

　GPS 实测数据处理香港地政总署测绘处的 “ 香港卫星定位参考站网络 ”SatRef 由 18 个连续运行的 CORS 站均匀分布在香港，如

　图

　所示。图 2 实测站点分布图Fig .2

　CORS

　station

　distribution

　map在 SatRef 系统的 18 个站点中 , 由于存在一两个站点

　的数据存在漏洞，因此去掉存在漏洞的站点监测数据。

　选取其中 10 个点作为 GPS 观测点 ( 图 2 中蓝色矩形点 ) ，

　选取 5 个点作为对流层延迟改正的预计点 ( 图 2 中圆形

　点 ) ，预计点的意义是可以将预计值和这些点经过解算得

　到的实测值进行比较。在研究区域雷达卫星经过的前后各一个小时内进行

　GPS 观测 , 采样间隔为 30

　SatRef 系统两天的观测数据

　用 GAMIT 软件进行数据处理。

　在数据处理过程中，将站

　点的对流层延迟改正设置成 30

　min 的时间间隔，这样在

　数据处理中一共有 4 个对流层改正参数。

　在本实验中将

　沙田 ( HKST) 站设置为参考点 , 假设其不变 , 根据这个站

　点为参考，进一步计算其他站点与该点的单差分对流层

　改正。

　这就要求在上一步单差分的基础上再进行一次差

　分，使其满足对 InSAR 影像的对流层延迟改正，即双差

　分。

　这样就可以得到 InSAR 影像的双差分对流层延迟改

　正。

　大部分站点的双差分结果比单差分结果小，双差分

　的结果范围在 -5.02 — 5.34

　cm, 这种改正对 D-InSAR 获得

　亚厘米级的精度有非常重...

篇六：insar监测矿山开采

创新导报2018

　NO.13Science and Technology Innovation Herald工程技术科技创新导报

　Science and Technology Innovation Herald 43DOI：10.16660/j.cnki.1674-098X.2018.13.043INSAR技术在新密东部煤矿采空塌陷区的应用及前景 ①夏晓梅

　吕先作

　丰雪莲（河南省地质矿产勘查开发局第五地质勘查院

　河南郑州

　450000）摘

　要：新密市煤矿资源丰富，煤矿的开采和利用，在产生巨大经济和社会效益的同时，却造成了大规模的地面沉陷，区内大量的农田、建筑物、道路等受到影响和破坏。InSAR测量技术应用于监测煤矿采空塌陷区的形变，具有全天候、大面积监测地面沉陷的优势。以新密煤矿采空塌陷区监测为例，介绍了InSAR测量技术在矿区地面沉陷监测领域中的实际应用。关键词：采空塌陷区

　InSAR 技术

　新密市东部中图分类号：TD327

　文献标识码：A

　文章编号：1674-098X(2018)05(a)-0043-02①作者简介：夏晓梅（1982，12—），女，汉族，河南信阳人，硕士研究生，中级工程师，研究方向：遥感地质。新密市东部矿产资源分布广泛，主要以煤矿为主，有大小矿井二十几个，其中矿权范围较大的有郑煤集团芦沟煤矿和郑煤集团裴沟煤矿。煤矿的开采和利用，在产生较大经济和社会效益的同时，却造成了不少的采空区，区内大量的农田、建筑物、道路等受到影响和破坏。因此，急需对相应的煤矿采空区进行监测、治理和修复。传统的采空区监测方法主要采用水准测量和GPS测量，传统的监测方法野外工作时间长，需要耗费大量的人力财力物力，而且测量精度有限，对于大面积的长期的采空区监测不占优势。近年来，随着合成孔径雷达干涉测量技术( InSAR) 的发展，为区域性的矿区采空区监测带来了新的技术支持。与传统监测方法相比，INSAR技术具有监测区域大、快速获取精确数据、成本低等优势。该技术已经成功应用于地震、火山活动、山体滑坡、矿区地面沉陷、城市地面沉降等方面的研究，并取得了一系列重要成果。本文以河南省新密市东部煤矿采空区监测为研究对象，通过对该矿区INSAR数据的处理与分析，获得了该片采空区的相对塌陷图，清楚地给出了该区域的采空塌陷区地面的塌陷分布。1

　实验区概况与数据处理实验区位于河南省新密市东部某煤矿区，调查范围为东经113°2 5′52 ″～113°35′17 ″，北纬34°28′24″～34°34′34″，内有岳村镇、来集镇、刘寨镇。实验区属于低山丘陵区，植被覆盖相对较少，矿物资源丰富，其中以煤矿为主，煤田地质储量约50亿t。本次调查范围主要为郑煤集团芦沟煤矿和郑煤集团裴沟煤矿。实验数据为高分辨率的TerraSAR-X卫星影像数据，以2012年11月06日的影像为主影像，2012年11月28日、2013年01月11日、2013年01月22日的图像为副影像。短基线D‐InSAR采空区监测数据选择原则，短空间基线，减小空间失相干影响；短时间基线，减小时间失相干影响；尽量选择冬季获取的数据，减小体散射失相干影响。通过对原始影像的正射校正、几何校正、数据融合、图像信息增强、色调调整，得到了调查区的遥感影像图。2

　INSAR数据分析主要采用ERDAS影像处理软件，其中主要经过以下几个步骤。数据预处理。在这个过程中主要是读取主图像和复图像的图像信息，读取头文件信息、数据体信息和轨道信息。INSAR图像配准。在干涉测量的过程中，常常会出现两幅图像的相干像元在方位向和距离向上出现一定的偏移、拉伸及扭转。因此为了保证输出的干涉条纹具有良好的相干性，两幅INSAR图像必须配准。经过一级轨道配准、二级像素级粗配准、方位向滤波之后再进行三级亚像素级精配准。配准完成后进行复图像重采样，之后生成干涉图。去地平效应。“平地效应”是高度不变的平地在干涉纹图中所表现出来的干涉条纹随距离向和方位向的变化呈周期性变化的现象。经过“去平地”之后，图像中的相位近似表示了真实相位与参考面之间的相位差，有利于进行相位解缠，去平地之后的影像辨识度明显增强。相位解缠。先利用高度和相位之间的关系式粗略估计高度，结合给出的参考高度信息，确定每一点的地面坐标，最后根据一定的先验知识对得到的地形图中的重大错误进行修正。经过以上的几个步骤，得到了调查区的相对塌陷图。3

　塌陷区结果分析新密市东部煤矿资源丰富，其中以郑煤集团卢沟煤矿、郑宏恒泰-郑兴永详煤业矿区、郑煤集团裴沟煤矿为主。在塌陷图上能看见明显的塌陷区域，煤矿区周边都存在明显的地面塌陷，塌陷量达到20mm以上，有的区域达到80mm左右。随着时间的累积，塌陷面积、最大塌陷量都在

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　Science and Technology Innovation Herald 44增大的同时，塌陷中心塌陷速率也在增加，说明这些塌陷区正在发育。可能是由于每年采煤，导致所在地及周围区域出现了地面塌陷的现象。通过野外实地调查发现，塌陷区域的分布与矿区的分布大致相同，并且新发现了新的塌陷区，塌陷状况基本处于中度到严重程度，塌陷中心的塌陷速率也在增加。4

　结语(1)从D‐InSAR结果来看，D‐InSAR可以清楚地给出采空塌陷区地面塌陷分布，并且获得的塌陷区域与矿区范围基本吻合。(2)与传统监测手段相比，InSAR具有全天时、全天候、高度自动化、高分辨率、高精度、低成本、快速准确、大尺度连续覆盖能力等优势。(3)应该选取短时间基线、短空间基线的干涉对组合进行差分干涉处理，以避免时间失相干和空间失相干。考虑到植被和大气的影响，冬季获取数据的相干性要优于其他季节获取的数据。(4)差分干涉图会在塌陷梯度过大的地方发生失相干现象，会不可避免地出现相位解缠误差，从而会低估地面塌陷量。越短的数据获取周期，塌陷发生的就越小。参考文献[1] 吴立新,高均海,葛大庆,等.基于D—INSAR的煤矿区开采沉陷遥感监测技术分析[Ｊ].地理与地理信息科学,2004,20(2):22-25.[2] 赵超英,张勤,丁晓利,等.基于INSAR的西安地面沉降与地裂缝发育特征研究[J].工程地质学报,2009,17(3): 389-393．[3] 陈基炜.新技术在城市地面沉降研究中的应用——遥感卫星雷达干涉测量(INSAR)[J].上海地质,2001(2):45-50.[4] 陈俊杰,刘计寒,李新泉.全极化SAR图像技术在开采沉陷中的应用[J].煤炭技术,2008(9):108-109．[5] Werner C，Wecmuller U，Strozzi T，et al. In-terferometric Point Target Analysis for Deformation Mapping[A].IGARSS’03.Toulouse,France:IEEE International[C].2003:4362-4364．[6] George E H,Roland B,Ferretti A,et al.Dy-namics of slow-moving landslides from permanent scattereranalysis[J]. Science, 2004(304):1952-1955.(上接42页）带，42.85m处隧道顶板接触断层破碎带），断层厚度为3m，故在进尺为41.5m处隧道中心恰好穿越断层破碎带中心。根据现场实际掘进情况前7个时步以每5m开挖至35m处；第八时步至第十二时步以每步距3m向前开挖至50m处，即在断层附近35~50m间模拟短掘、快支措施，其中第九步和第十步隧道穿越断层；过断层后每步5m向前开挖。每步开挖后喷射混凝土，加锚杆锚索支护，断层处增设U型钢架支护，最终开挖支护完毕使隧道达到平衡。位移场分析：沿隧道掘进方向截取两不同施工方案模型的一半，显示其竖向位移场；并截取断层位置横截面提取水平位移场，提取隧道断层位置的各项数据，两种不同走向穿越断层，具体模拟结果数据对比如下：原方案以斜交方式穿越断层，其顶板下沉量为54.6mm，底板鼓起量50.5mm，左端移进量29mm，右端移进量22mm；现方案以垂直方式穿越断层，其顶板下沉量为46.5mm，底板鼓起量40mm，左端移进量24mm，右端移进量24mm。由两方案位模拟结果对比分析可知：原方案最大主应力较大，断层位置竖向位移明显较大，尤其当在顶板及底板穿越断层破碎带位置时位移明显高于正常隧道，而且其水平位移出现不对称情况，左边墙位移明显大于右边墙位移。优化后现方案的竖向位移和水平位移略小于原方案位移且呈左右对称分布。模拟对比方案证明：现施工方案隧道围岩位移得到了一定的控制和改善，绕道方案施工更有利于隧道支护。6

　结语依托实际工程，针对软岩隧道穿越断层破碎带发生塌方和大变形问题，对其受力特性及围岩物理力学特性进行了分析，并依据红庆梁隧道实际工程背景，提出了绕行和注浆的施工治理手段。针对红庆梁隧道含断层段施工与支护采用“绕行+优化支护结构”联合施工方法，并依据地质雷达探测结果，建立了Flac3d三维计算模型，对原支护方案与优化后的支护方案进行了数值计算，并将位移结果进行对比，发现采用绕行与优化支护结构相结合施工，对围岩的变形控制效果明显。参考文献[1]

　张向东,李永靖,张树光.等.软岩蠕变理论及其工程应用[J].岩石力学与工程学报,2004,23(10):1635-1639.[2] 陈敏,张庆华,王麒翔.断层对煤与瓦斯突出范围的影响[J].煤炭科学技术,2014(3):39-41,44.[3] 张伟杰.隧道工程富水断层破碎带注浆加固机理及应用研究[D].山东大学,2014.[3] 武鹏飞.构造破碎带中煤层巷道支护技术研究[D].太原理工大学,2010.[4] 秦续峰.下山巷道组过大断层应用技术研究[D].兰州交通大学,2015.

篇七：insar监测矿山开采

AS- InSAR技术原理及其在地壳形变监测中的应用*胡乐银1, 2 张景发2 商晓青2(11山东科技大学青岛 266510; 21中国地震局地壳应力研究所北京 100085)摘要小基线集技术 ( SBAS- InSAR) 是近年提出来的一种新的 InSAR时间序列分析方法, 它克服了传统 D- InSAR中存在的时间、空间失相关和大气效应的限制性因素。相较于 PS- InSAR方法, 它获取到的形变序列在空间上更为连续, 从而可以应用于监测地壳长时间缓慢形变。本文首先回顾了 InSAR技术的发展历程, 然后总结了传统 InSAR技术遇到的一些限制性因素, 在此基础上详细说明了SBAS- InSAR技术的数学原理模型及其在国外的应用, 并结合国外的 SBAS技术研究现状讨论了其发展前景。* 国家自然科学基金 ( 40774023)、国家 863计划 ( 2006AA12Z150)、国家科技支撑计划 ( 2006BAC01B03- 01-03) 资助项目。一、引言近年来, 合成孔径雷达干涉测量 ( InSAR) 技术应用于矿山开采、地震、火山运动、地下水开采等引起的地表形变研究越来越广泛。

　InSAR技术具有探测精度高 (亚厘米级 )、低成本、面观测、周期性等特点。差分干涉测量技术 ( D- InSAR), 应用三幅 SAR复图像( 3- Pass)或者是两幅 SAR复图像加上一幅 DEM 图像 ( 2- Pass) 进行地表形变观测等微小形变观测, 其观测精度可达到毫米级 (舒宁, 2003)。但是 InSAR技术对大气误差、卫星轨道误差、地表状况以及时态不相关等因素非常敏感, 很容易受到时间、空间失相干的影响,对 SAR图像和 DEM 精度的要求很高, 同时大气效应会影响 D- InSAR的测量精度, 而且很难消除。小基线集 ( SBAS- InSAR) 技术是 2001年由 Berardino和 Lanari等人针对传统 D-InSAR中存在的一些问题而提出的一种经典形变时间序列分析方法, 克服了传统 D- InSAR技术中的限制性因素, 包括时间、空间基线去相干以及大气效应的影响, 从而可以应用于监测地壳长时间缓慢形变 (王超等, 2002)。本文介绍了 SBAS- InSAR技术原理, 讨论了 SBAS-InSAR技术在监测长时间地表形变中的应用, 并对其今后的应用前景进行了展望。二、小基线集 ( SBAS- InSAR) 技术简介小基线集技术 ( SBAS- InSAR) 是由 Berardino和 Lanari等人于 2001年提出的, 用来获取工作区地表形变的时间序列图, 这种方法利用小基线距避免空间失相关, 同时减小地形对差分的影响, 相较于 PS方法, 得到的形变图在空间上更为连续 ( Berardino et al1,82 地壳构造与地壳应力文集 ( 22) 2010年

　2002)。近年来逐渐发展完善, 采用 /奇异值分解0( SVD) 的方法将一组组小基线数据集连接起来, 解决时间上采样过于稀疏的问题 ( Berardino et al1, 2002); 又结合稳定散射体的干涉相位信息, 得到更高的空间分辨率 ( Lanariet al1, 2004)。小基线集技术扩展了 Ferreiti ( 2001) 介绍的永久散射体 ( PS- InSAR) 技术, 即将若干个小基线数据子集经过简单和有效的合并得到所有可用的小基线干涉图。这种合并是基于最小形变速率标准, 运用奇异值分解 ( SVD) 方法很容易获得这种最小形变速率。该技术满足两个重要要求: ¹ 通过使用所有包括在不同小基线子集的数据增加了时间采样率;º 保持了系统提供空间上密集形变图的能力。后者是传统差分干涉测量的一个关键点。显然, 第二个要求与使用小基线干涉图以抑制基线去相关现象有关。我们还注意到, 这种方法是容易实现的, 它是依赖于使用解缠的 D- InSAR干涉图, 将解缠操作的执行由两步处理过程扩展为稀疏格网方法, 即可将其作为一个后处理步骤, 应用于一系列利用现有的干涉数据处理工具生成的差分干涉图。而且, 尽管去除地形相位贡献时可能的误差带来的影响有限, 但在小基线集处理算法中仍考虑了地形误差以增强算法的健壮性。加之, 随着PS- InSAR技术的发展在计算 (目标的 ) 空间和时间形变序列时会执行一个大气相位初滤波的操作 (Hooper, 2007), 在小基线集技术中, 滤波操作同样有效地减少了图像像元中较高的空间密度。三、小基线集 ( SBAS- InSAR) 技术理论模型首先假设有 N + 1幅同一地区的 SAR图像, 获取时间依次为, t 0 , t 1 , , , t N , 同时假设每一幅图像至少可以与另一幅图像构成干涉, 这意味着每一短基线子集至少由 2幅图像组成。基于以上假设, 则生成的干涉图数量为 M 个, 于是可以推出 M 满足下列不等式 (假设 N为奇数 ):N + 12[ M [ MN + 12( 1) 假设第 j幅干涉图是由 t A 和 t A 时刻获得的两幅 SAR图像产生的, 并已去除了地形相位部分, 假设 t B > t A , 在方位 - 距离像素坐标系 ( x, r) 中, 则 j在 ( x, r) 处的干涉相位可以表示为:D5j (x, r)= U( t B , x, r) - U( t A , x, r)U4PKd( t B , x, r) - d( t A , x, r)( 2)式中, K为雷达波长; d( t B , x, r) 和 d( t A , x, r) 分别为 t B 和 t A 时刻相对于参考时刻 t 0 的视线向 ( LOS) 累积形变量, 因而有 d( t 0 , x, r) S 0; 自然的, 我们可以用 d( t i , x, r) i= 1, , ,N, 来表示我们所要得到的形变时间序列, 并设对应的相位为 U( t i , x, r) , 则有:U( t i , x, r) U4PKd( t i , x, r) ( 3) 在这里公式 ( 2) 中没有考虑去相关现象, 也没有考虑两幅图像获取时由于各层大气折射率变化引起的相位变化和由于没有精确地去除地形相位部分而可能包含的原始相位,83 胡乐银等: SBAS- InSAR技术原理及其在地壳形变监测中的应用

　这是为了基本原理的讨论方便, 而假定了简单的模型来做当前分析, 这些包含误差相位贡献的部分会在后面讨论。而且我们假定所有相位信号都是解缠以后的, 并且以一个形变量已知的做过校正的像元作为参考。将我们所分析那一像元点的形变量所对应的 N个未知相位值用向量表示为:UT= U( t 1 ), , , U( t N ) ( 4) 将从差分干涉图上计算的 M个值表示为向量:DUT= DU 1 , , , DU M ( 5) 公式 ( 4) 可以用下面两向量来定义 ( IS 和 IE 分别对应生成干涉图的像对中从图像和主图像的获取时间序列 ):IS =IS 1 , , , IS M IE =IE 1 , , , IE M( 6) 我们还假设主图像和从图像总按时间顺序排列, 即 IE j > IS j , P j = 1, , , M。换言之,有如下等式:DU j= U tIE j -U tIS j P j = 1, , , M ( 7) 表达式 ( 6) 从而定义了含 N个未知数的M 个等式所组成的方程组, 用矩阵形式表示如下:AU = DU ( 8) A是一个M @N矩阵, P j = 1, , ,M时: 若 IS j X 0, 则 A j, IS j = - 1, A j, IE j = + 1;否则为 0。例如, 如果 DU 1 = U 4 - U 2 , DU 2 = U 3 - U 0 , 则矩阵 A的前几项形式如下:A =0 - 1 0 + 1 ,0 0 + 1 0 ,, , , , ,, , , , ,( 9) 式 ( 9) 表明了 A是一个近似关联矩阵 ( incidence- like matrix), 它直接取决于从可用数据中生成的一系列干涉图。由于该特点, 如果所有数据都属于一个单一的小基线子集, 那么有M \ N, 并且 A是一个 N阶矩阵。因此, 当M = N时, 方程组 ( 8) 是一个定解方程, 当 M > N时, 方程组 ( 7) 是一个超定解方程。通常, 它的解是可以求得的, 在最小二乘 ( LeastSquare) 约束下用矩阵形式可以表示如下 ( Usai et al1, 2003):U = A#DU 此处 A#= (ATA)- 1 A T( 10) 由于整个可用的数据集通常是分散在几个不同的子集中, 显然此时的 AT A是一个降秩矩阵 (即奇异矩阵 )。例如, 若假设有 L个不同的小基线子集, 则 A的秩为 N- L+ 1, 此时方程组有无穷多解。1. 奇异值分解 ( SVD)SBAS- InSAR方法的核心算法是利用矩阵的奇异值分解 ( SVD) 方法求出最小范数意义上的最小二乘解。该方法允许我们求得矩阵 A的广义逆 ( the pseudo inverse) 从而给出方程组 ( 8) 的最小二乘解。特别地, 通过 SVD分解, 我们可以将分解如下:84 地壳构造与地壳应力文集 ( 22)

　A = USVT( 11) 此处, U是一个M @M 的正交矩阵, 其前 N行是 AAT的特征向量, 称为 A的左奇异向量; V是一个 N @M 的酋矩阵, 它的所有行是 ATA的特征向量, 称为 A的右奇异向量;A是一个 M @M 矩阵, 它的元素 (奇异值 R i ) 是M @M的矩阵 AAT的对应特征值的平方根。通常, M > N, 有M - N个特征值为 0; 而且由于矩阵 A的秩亏特性, 有 L- 1个附加的 0特征值, 即有:S = diag(R 1 , , , , R N- L+1 , 0, , , , 0) ( 12) 在最小二乘约束下求 U值, 可以表示如下:Û = A+DU 此处 A+= VS+UT( 13) 式中 S+= diag( 1/R 1 , ,, , 1/R N-L+ 1 , 0, ,, , 0)[9], 从而有:Û =EN-L+ 1i= 1DUTu iR iMi ( 14) 此处, u i 和 M i 分别为 U和 V的行向量。21速度场和高程误差 SVD求解将相位转化到平均相位速度:MT= M1U 1t 1 - t 0 , , , MN =U N - U N- 1t N - t N- 1; ( 15) 从而得到一个新的矩阵方程: D M = DU; D 也是一个 M @N矩阵。对第 j行, 位于主辅图像获取时间之间的列, D (j, k) = t k+ 1 - t k , 其他的 D( j , k) = 0; 在这种情况下, 将 SVD分解应用于矩阵 D, 就可以得到速度矢量 M的最小范数解。另外, 从差分相位的组成出发, 我们知道除了形变相位贡献外, 还有高程误差 $q的相位贡献。因此建立方程组:D M + C#$q = DU ( 16) 其中 C[M @1] 是与基线距相关的系数矩阵, 由此可以得到 DEM 误差。另外, 在线性模型的基础上, 继续通过对残余相位在空间和时间上的适当滤波就能分离出大气相位和非线性形变相位。综上, 可以概括 SBAS- InSAR方法的主要流程如图 1。图 1 SBAS- InSAR方法流程图85 胡乐银等: SBAS- InSAR技术原理及其在地壳形变监测中的应用

　四、小基线集技术在地表形变监测中的应用与 PS方法相比, 小基线集 ( SBAS- InSAR) 方法限制了长基线导致的几何去相干,而且使更多的 SAR图像参与到形变计算, 增加了时间上的采样。因此, 它比前两种方法更先进。Casu等利用小基线集 ( SBAS- InSAR) 方法测量意大利 Naples湾和美国 LosAn-geles的地表形变并与水准测量及 GPS数据进行比较 (图 2), 证明 SBAS- InSAR方法的性能非常优越, 测得形变速度的标准方差大约是 1mm /年 ( Casu et al1, 2005)。同时, 他认为参考像元的选择对标准偏差的计算值有 0105mm /km 的影响 ( Casu et al1, 2006)。Lauknes等在对挪威首都 OSLO的地表形变监测中, 比较了 SBAS- InSAR和 PS-InSAR两种不同的干涉方法, 认为二者得到的相干性分布和形变模式是一致的 ( Lauknes etal1, 2005)。

　Berardino等人利用 SBAS方法研究了意大利南部的 CampiF legrei火山口和 Na-ples市区在空间低分辨率下 (约 100m @100m) 的时间序列形变 ( Beradino et al1, 2002)。他们利用 1992~ 2000年之间的 44幅 ERS数据组成了 3个小基线子集、70幅差分干涉图,集内垂直基线距小于 130m。研究结果表明, 在火山口区域, 一直存在缓慢的形变, 累积形变达到 20cm。到 2000年, 又开始呈隆起趋势。这样的结果与测量部门的实测数据很好的吻合。在城区, 则存在缓慢的沉降, 累积达 6cm。其后, 他们进一步讨论了在 SAR图像原始分辨率下的小基线集方法。利用两组数据集, 一组是做了多视处理后的低分辨率数据集, 另一组是没有做多视处理的原始数据集。先利用一般的 SBAS方法, 在低分辨率数据上估计大范围的形变、DEM 误差和大气影响; 然后在高分辨率数据上估计局部高相干点(建筑物、岩石、桥梁等 ) 的非线性形变。在此基础上, 利用 55幅 ERS图像重新对 Naples地区的沉降进行了研究, 重点研究建筑物的局部形变信息。研究结果与水准测量一致。随着 ENVISAT的升空。他们还在同一地区探讨了利用 SBAS- InSAR方法将 ERS和 ENVISAT数据结合起来求解形变的方法, 结果表明, Campi F legrei火山口区域在 2000~ 2001年有轻微隆起, 自 2002年开始, 形变开始趋于稳定。实验结果与水准测量结果相符。此外, Mora等人结合了 PS- InSAR和 SBAS- InSAR方法的特点, 在少量的 SAR图像的基础上, 进一步提出了进行形变分析的方法, 并在实验中取得了很好的结果 (Mora et al1, 2003)。五、总结与展望本文介绍了运用 D- InSAR 技术研究地表形变的一项新技术 - 小基线集 ( SBAS-InSAR) 技术。该方法将获取到的大量数据分布到不同的小基线数据集中, 然后根据小基线集的原则将标准处理程序获取的 D- InSAR干涉图通过简单的联接从而计算出一个形变时间序列。该技术的一些关键点就是需要大量 SAR数据以增加监测的时间采样率, 覆盖研究区的高空间重叠度, 还与所使用的小基线干涉图有关。该技术适用于逐像元对表现出高相干性的区域, 并且对于生成干涉图时可能引入的 DEM 误差具有健壮性。同时该技术对获取数据的空间和时间信息都可以利用, 所以在对获取干涉图的相位和幅度进行分析的基础上可以通过采取一定的时间空间滤波操作将大气贡献相位去除。从前面的分析我们可86 地壳构造与地壳应力文集 ( 22)

　图 2 Los Angeles (加利福尼亚 ) 城市地区 SBAS- InSAR测量结果 ( Casu et al 1, 2005)( a) LOS向 (视线向) 平均形变速率, 同时叠加了 GPS观测站的位置 (用黑色和白色方块表...

篇八：insar监测矿山开采

AS-InSAR技术原理及其在地壳形变监测中的应用＊胡乐银1, 2　张景发2　商晓青2(1.山东科技大学　青岛　266510;2.中国地震局地壳应力研究所　北京　100085)摘要　小基线集技术 (SBAS-InSAR)是近年提出来的一种新的 InSAR时间序列分析方法, 它克服了传统 D-InSAR中存在的时间、空间失相关和大气效应的限制性因素。相较于 PS-InSAR方法, 它获取到的形变序列在空间上更为连续, 从而可以应用于监测地壳长时间缓慢形变。本文首先回顾了 InSAR技术的发展历程 , 然后总结了传统 InSAR技术遇到的一些限制性因素, 在此基础上详细说明了SBAS-InSAR技术的数学原理模型及其在国外的应用 , 并结合国外的 SBAS技术研究现状讨论了其发展前景。＊国家自然科学基金 (40774023)、国家 863计划 (2006AA12Z150)、国家科技支撑计划 (2006BAC01B03 -01 -03)资助项目。一、引　　言近年来, 合成孔径雷达干涉测量 (InSAR)技术应用于矿山开采、地震、火山运动、地下水开采等引起的地表形变研究越来越广泛。

　InSAR技术具有探测精度高 (亚厘米级 )、低成本、面观测、周期性等特点。差分干涉测量技术 (D-InSAR), 应用三幅 SAR复图像(3 -Pass)或者是两幅 SAR复图像加上一幅 DEM图像 (2 -Pass)进行地表形变观测等微小形变观测, 其观测精度可达到毫米级 (舒宁 , 2003)。但是 InSAR技术对大气误差、卫星轨道误差、地表状况以及时态不相关等因素非常敏感, 很容易受到时间、空间失相干的影响,对 SAR图像和 DEM精度的要求很高, 同时大气效应会影响 D-InSAR的测量精度, 而且很难消除。小基线集 (SBAS-InSAR)技术是 2001年由 Berardino和 Lanari等人针对传统 D-InSAR中存在的一些问题而提出的一种经典形变时间序列分析方法, 克服了传统 D-InSAR技术中的限制性因素, 包括时间、空间基线去相干以及大气效应的影响, 从而可以应用于监测地壳长时间缓慢形变 (王超等, 2002)。本文介绍了 SBAS-InSAR技术原理, 讨论了 SBAS-InSAR技术在监测长时间地表形变中的应用, 并对其今后的应用前景进行了展望。二、小基线集 (SBAS-InSAR)技术简介小基线集技术 (SBAS-InSAR)是由 Berardino和 Lanari等人于 2001年提出的, 用来获取工作区地表形变的时间序列图, 这种方法利用小基线距避免空间失相关, 同时减小地形对差分的影响, 相较于 PS方法 , 得到的形变图在空间上更为连续 (Berardinoetal.,82 地壳构造与地壳应力文集 (22)　　　　 2010年

　2002)。近年来逐渐发展完善 , 采用 “奇异值分解” (SVD)的方法将一组组小基线数据集连接起来 , 解决时间上采样过于稀疏的问题 (Berardinoetal., 2002);又结合稳定散射体的干涉相位信息, 得到更高的空间分辨率 (Lanarietal., 2004)。小基线集技术扩展了 Ferreiti(2001)介绍的永久散射体 (PS-InSAR)技术 , 即将若干个小基线数据子集经过简单和有效的合并得到所有可用的小基线干涉图。这种合并是基于最小形变速率标准 , 运用奇异值分解 (SVD)方法很容易获得这种最小形变速率。该技术满足两个重要要求 :①通过使用所有包括在不同小基线子集的数据增加了时间采样率;②保持了系统提供空间上密集形变图的能力。后者是传统差分干涉测量的一个关键点。显然 , 第二个要求与使用小基线干涉图以抑制基线去相关现象有关。我们还注意到 , 这种方法是容易实现的 , 它是依赖于使用解缠的 D-InSAR干涉图 , 将解缠操作的执行由两步处理过程扩展为稀疏格网方法 , 即可将其作为一个后处理步骤 , 应用于一系列利用现有的干涉数据处理工具生成的差分干涉图。而且 , 尽管去除地形相位贡献时可能的误差带来的影响有限 , 但在小基线集处理算法中仍考虑了地形误差以增强算法的健壮性。加之 , 随着PS-InSAR技术的发展在计算 (目标的 )空间和时间形变序列时会执行一个大气相位初滤波的操作 (Hooper, 2007), 在小基线集技术中, 滤波操作同样有效地减少了图像像元中较高的空间密度。三、小基线集 (SBAS-InSAR)技术理论模型首先假设有 N +1幅同一地区的 SAR图像 , 获取时间依次为, t0 , t 1 , …, t N , 同时假设每一幅图像至少可以与另一幅图像构成干涉, 这意味着每一短基线子集至少由 2幅图像组成。基于以上假设, 则生成的干涉图数量为 M个, 于是可以推出 M满足下列不等式 (假设 N为奇数 ):N+12≤ M≤ MN+12(1)　　假设第 j幅干涉图是由 tA 和 t A 时刻获得的两幅 SAR图像产生的, 并已去除了地形相位部分, 假设 tB >t A , 在方位 -距离像素坐标系 (x, r)中, 则 j在 (x, r)处的干涉相位可以表示为 :δΥ j (x, r)=φ(tB , x, r)-φ(t A , x, r)≈4πλd(tB , x, r)-d(t A , x, r)(2)式中, λ为雷达波长 ;d(tB , x, r)和 d(t A , x, r)分别为 t B 和 t A 时刻相对于参考时刻 t 0 的视线向 (LOS)累积形变量 , 因而有 d(t0 , x, r)≡0 ;自然的, 我们可以用 d(t i , x, r)i=1, …,N, 来表示我们所要得到的形变时间序列 , 并设对应的相位为 φ(ti , x, r), 则有:φ(ti , x, r)≈4πλ d(ti , x, r) (3)　　在这里公式 (2)中没有考虑去相关现象, 也没有考虑两幅图像获取时由于各层大气折射率变化引起的相位变化和由于没有精确地去除地形相位部分而可能包含的原始相位,83 　　　　胡乐银等:SBAS-InSAR技术原理及其在地壳形变监测中的应用

　这是为了基本原理的讨论方便, 而假定了简单的模型来做当前分析 , 这些包含误差相位贡献的部分会在后面讨论。而且我们假定所有相位信号都是解缠以后的, 并且以一个形变量已知的做过校正的像元作为参考。将我们所分析那一像元点的形变量所对应的 N个未知相位值用向量表示为:φT= φ(t1 ), …, φ(t N )(4)　　将从差分干涉图上计算的 M个值表示为向量:δφT= δφ 1 , …, δφM (5)　　公式 (4)可以用下面两向量来定义 (IS和 IE分别对应生成干涉图的像对中从图像和主图像的获取时间序列 ):IS=IS1 , …, IS M　　　IE=IE 1 , …, IE M(6)　　我们还假设主图像和从图像总按时间顺序排列 , 即 IE j >ISj , j =1, …, M。换言之,有如下等式 :δφ j =φtIEj-φtISj　 j =1, …, M (7)　　表达式 (6)从而定义了含 N个未知数的 M个等式所组成的方程组 , 用矩阵形式表示如下:Aφ=δφ (8)　　A是一个 M×N矩阵 , j =1, …, M时:若 ISj ≠0, 则 Aj, ISj=-1 , Aj, IE j =+1;否则为 0。例如 , 如果 δφ1 =φ 4 -φ 2 , δφ 2 =φ 3 -φ 0 , 则矩阵 A的前几项形式如下 :A=0 -1 0 +1 …0 0 +1 0 …… … … … …… … … … …(9)　　式 (9)表明了 A是一个近似关联矩阵 (incidence-likematrix), 它直接取决于从可用数据中生成的一系列干涉图。由于该特点, 如果所有数据都属于一个单一的小基线子集 , 那么有 M≥N, 并且 A是一个 N阶矩阵。因此, 当 M =N时, 方程组 (8)是一个定解方程 , 当 M >N时, 方程组 (7)是一个超定解方程。通常 , 它的解是可以求得的, 在最小二乘 (LeastSquare)约束下用矩阵形式可以表示如下 (Usaietal., 2003):φ=A# δφ　　此处 A #=(AT A) -1AT(10)　　由于整个可用的数据集通常是分散在几个不同的子集中 , 显然此时的 AT A是一个降秩矩阵 (即奇异矩阵)。例如 , 若假设有 L个不同的小基线子集, 则 A的秩为 N-L+1, 此时方程组有无穷多解。1.奇异值分解 (SVD)SBAS-InSAR方法的核心算法是利用矩阵的奇异值分解 (SVD)方法求出最小范数意义上的最小二乘解。该方法允许我们求得矩阵 A的广义逆 (thepseudoinverse)从而给出方程组 (8)的最小二乘解。特别地 , 通过 SVD分解, 我们可以将分解如下:84 地壳构造与地壳应力文集 (22)　　　

　A=USVT(11)　　此处, U是一个 M×M的正交矩阵 , 其前 N行是 AAT 的特征向量 , 称为 A的左奇异向量;V是一个 N×M的酋矩阵, 它的所有行是 AT A的特征向量, 称为 A的右奇异向量;A是一个 M×M矩阵, 它的元素 (奇异值 σ i )是 M×M的矩阵 AAT 的对应特征值的平方根。通常 , M >N, 有 M-N个特征值为 0;而且由于矩阵 A的秩亏特性, 有 L-1个附加的 0特征值 , 即有:S=diag(σ 1 , ……, σ N-L+1 , 0, ……, 0) (12)　　在最小二乘约束下求 φ值, 可以表示如下:φ

　=A+δφ　此处　A+=VS+UT(13)　　式中 S+=diag(1/σ 1 , ……, 1/σ N-L+1 , 0, ……, 0)[ 9], 从而有 :φ

　= ∑N-L+1i=1δφT uiσ iνi (14)　　此处, ui 和 ν i 分别为 U和 V的行向量。2.速度场和高程误差 SVD求解将相位转化到平均相位速度:νT= ν1φ 1t1 -t 0, …, νN = φN -φ N-1tN -t N-1; (15)　　从而得到一个新的矩阵方程:D ν =δφ;D也是一个 M×N矩阵。对第 j行 , 位于主辅图像获取时间之间的列, D(j, k)=tk+1 -t k , 其他的 D(j, k)=0;在这种情况下 , 将 SVD分解应用于矩阵 D, 就可以得到速度矢量 ν的最小范数解。另外, 从差分相位的组成出发 , 我们知道除了形变相位贡献外, 还有高程误差 Δq的相位贡献。因此建立方程组 :D ν +C· Δq=δφ (16)　　其中 C[ M×1] 是与基线距相关的系数矩阵, 由此可以得到 DEM误差。另外, 在线性模型的基础上, 继续通过对残余相位在空间和时间上的适当滤波就能分离出大气相位和非线性形变相位。综上 , 可以概括 SBAS-InSAR方法的主要流程如图 1。图 1　SBAS-InSAR方法流程图85 　　　　胡乐银等:SBAS-InSAR技术原理及其在地壳形变监测中的应用

　四、小基线集技术在地表形变监测中的应用与 PS方法相比 , 小基线集 (SBAS-InSAR)方法限制了长基线导致的几何去相干,而且使更多的 SAR图像参与到形变计算, 增加了时间上的采样。因此 , 它比前两种方法更先进。

　Casu等利用小基线集 (SBAS-InSAR)方法测量意大利 Naples湾和美国 LosAn-geles的地表形变并与水准测量及 GPS数据进行比较 (图 2), 证明 SBAS-InSAR方法的性能非常优越 , 测得形变速度的标准方差大约是 1mm/年 (Casuetal., 2005)。同时, 他认为参考像元的选择对标准偏差的计算值有 0.05mm/km的影响 (Casuetal., 2006)。Lauknes等在对挪威首都 OSLO的地表形变监测中, 比较了 SBAS-InSAR和 PS-InSAR两种不同的干涉方法, 认为二者得到的相干性分布和形变模式是一致的 (Lauknesetal., 2005)。

　Berardino等人利用 SBAS方法研究了意大利南部的 CampiFlegrei火山口和 Na-ples市区在空间低分辨率下 (约 100m×100m)的时间序列形变 (Beradinoetal., 2002)。他们利用 1992 ～ 2000年之间的 44幅 ERS数据组成了 3个小基线子集、 70幅差分干涉图,集内垂直基线距小于 130m。研究结果表明, 在火山口区域 , 一直存在缓慢的形变, 累积形变达到 20cm。到 2000年 , 又开始呈隆起趋势。这样的结果与测量部门的实测数据很好的吻合。在城区 , 则存在缓慢的沉降, 累积达 6cm。其后, 他们进一步讨论了在 SAR图像原始分辨率下的小基线集方法。利用两组数据集, 一组是做了多视处理后的低分辨率数据集 , 另一组是没有做多视处理的原始数据集。先利用一般的 SBAS方法, 在低分辨率数据上估计大范围的形变、 DEM误差和大气影响;然后在高分辨率数据上估计局部高相干点(建筑物、岩石、桥梁等 )的非线性形变。在此基础上 , 利用 55幅 ERS图像重新对 Naples地区的沉降进行了研究, 重点研究建筑物的局部形变信息。研究结果与水准测量一致。随着 ENVISAT的升空。他们还在同一地区探讨了利用 SBAS-InSAR方法将 ERS和 ENVISAT数据结合起来求解形变的方法 , 结果表明 , CampiFlegrei火山口区域在 2000～ 2001年有轻微隆起, 自 2002年开始, 形变开始趋于稳定。实验结果与水准测量结果相符。此外, Mora等人结合了 PS-InSAR和 SBAS-InSAR方法的特点, 在少量的 SAR图像的基础上, 进一步提出了进行形变分析的方法 , 并在实验中取得了很好的结果 (Moraetal., 2003)。五、总结与展望本文介绍了运用 D-InSAR技术研究地表形变的一项新技术 -小基线集 (SBAS-InSAR)技术。该方法将获取到的大量数据分布到不同的小基线数据集中, 然后根据小基线集的原则将标准处理程序获取的 D-InSAR干涉图通过简单的联接从而计算出一个形变时间序列。该技术的一些关键点就是需要大量 SAR数据以增加监测的时间采样率, 覆盖研究区的高空间重叠度, 还与所使用的小基线干涉图有关。该技术适用于逐像元对表现出高相干性的区域 , 并且对于生成干涉图时可能引入的 DEM误差具有健壮性。同时该技术对获取数据的空间和时间信息都可以利用 , 所以在对获取干涉图的相位和幅度进行分析的基础上可以通过采取一定的时间空间滤波操作将大气贡献相位去除。从前面的分析我们可86 地壳构造与地壳应力文集 (22)　　　

　图 2　LosAngeles(加利福尼亚)城市地区 SBAS-InSAR测量结果 (Casuetal., 2005)(a)LOS向 (视线向)平均形变速率, 同时叠加了 GPS观测站的位置 (用黑色和白色方块表示),其中白色方块表示的是被选作参考点的基站, 相应的观测值在右面分别作图显示。

　(b～ g)分别显示了 (a)图中白色方块表示的 6个参考基站 (CIT1、 CVHS、 WHC1、 LBC2、 SACY和 FVPK)...

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