摘要：邯郸平原区承压地下水长期处于严重超采状态,导致大面积地面沉降,直接威胁到该地区重大基础设施安全.因此,查明地面沉降时空演变特征,厘清承压地下水变化与地面沉降的耦合关系,对预防和治理地面沉降地质灾害具有重要意义.本文利用Sentinel-1A数据进行时间序列分析,获取了2015—2019年邯郸平原区地表形变时空分布结果,并结合水头数据分析了含水系统对水头变化的不同响应.利用谐波函数分离了地表形变及水头变化的季节性变化,并用其估算了邯郸平原区空间差异变化的弹性骨架释水系数;基于顾及弱透水层延迟排水的一维水头变化-形变模型,反演了非弹性骨架释水系数和时间常数.结果表明:(1)邯郸平原区以沉降为主,最大沉降速率可达14 cm·a^(-1);通过与水头数据对比发现该地区地面沉降主要是由承压含水层水头下降及弱透水层的延迟排水引起.(2)水头的季节性变化引起了明显的季节性形变,沉降区季节性形变幅度可达25 mm,峰值时间为1—3月.(3)邯郸平原区弹性骨架释水系数介于1.51×10^(-3)~4.05×10^(-3)之间,与抽水试验结果较为相符;非弹性骨架释水系数为3.62×10^(-2)~4.57×10^(-2),时间常数为0.47~0.77 a.本研究表明时序InSAR技术在含水层参数估算,地下水超采相关的地质灾害监测方面有良好的应用潜力.

摘要：针对地表形变监测中水准测量存在的缺陷,本文在介绍小基线(SBAS)技术的原理和数据处理流程的基础上,以宁波市32景Cosmo-Sky Med影像为数据源,获取地表形变平均速率与形变特征,提出了内符合和外符合精度评价方法,并阐述了水准比对流程,为SBAS技术的应用提供参考。结果显示,SBAS技术在城市地表形变监测中可以取得毫米级精度,成果可靠,具有广阔的应用前景。

摘要：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。

摘要：针对抚顺市大范围地表形变问题,利用短基线集InSAR技术和覆盖研究区的17景降轨Sentinel-1A影像,提取抚顺市2015~2016年地表形变信息,结合信息熵分析地表不均匀形变现状,并提取典型形变区在东西向和南北向的时序剖面结果,最后利用已有文献验证该结果的可靠性。研究表明:1)2015-06~2016-06形变中心主要分布在东露天矿、西露天矿、塔峪、南花园、新屯地区;2)抚顺市的榆林街道和站前街道形变信息熵均大于1.0,地表不均匀形变极为严重,后期需重点监测;3)西露天矿北帮最大沉降量约为78 mm,东露天矿自西至东存在4个局部沉降漏斗,最大沉降量约为250 mm,塔峪北沉降区最大沉降量约为55 mm。

摘要：设计了位移形变模拟试验场并进行位移形变模拟试验,利用Bernese 5.0软件的单历元单点定位功能,处理并分析了位移模拟形变试验获取的1 Hz GPS数据。并以2008年5月12日汶川地震为例,获取了震中附近3个GPS站(成都、简阳和郫县)震前的短临位移过程及震后短时间的动态时变序列,结果显示各站的形变结果在时间上具有很好的一致性。利用动态时序的地震波到时和震中距离估计地震波地壳平均速度为3.17 km/s。

摘要：为获取该区段沿线地表的形变速率及各成像时刻的累计形变量等形变信息,验证GM(1,1)模型在地表形变中的预测效果,通过SBAS-InSAR技术对张博线采空区2019年1月—2022年1月43景sentinel-1A影像数据进行处理,并利用GM(1,1)模型对地表特征点监测结果进行了模拟和预测。监测结果表明铁路沿线大部分区域年平均形变速率在-2.0~2.0 mm/a,沿线地表相对稳定;预测结果表明GM(1,1)模型在沉降预测中有良好的效果,可进行中长期预测。

摘要：基于37景Sentinel⁃1A SAR影像,利用SBAS InSAR技术获取了2018年1月至2020年8月青岛地铁13号线积米崖站—世纪大道站沿线的地表形变信息;基于地铁中心线的地表形变梯度对地铁沿线的稳定性进行了分析;利用GM(1,1)模型对地表特征点SBAS InSAR监测结果进行了模拟和预测。研究表明:SBAS InSAR能够准确监测地铁沿线及其周边区域大范围、长时间序列的地表形变;部分路段的地表形变梯度大于地铁设计规范的要求,在日常地铁运营和维护中须要重点监控;GM(1,1)模型更适合对地表持续沉降或持续抬升且形变过程波动较小的特征点进行模拟和预测。

摘要：随着我国城市化进程的推进,城市区域人类活动越来越密集,如地下水开采和地下工程等,导致地表发生沉降,影响人们的生活。为了确保城市健康稳定发展,开展城区大范围地面沉降监测具有重要意义。本文利用SBAS-InSAR技术对广州市白云区2016年2月—2022年3月获取的176景Sentinel-1 SAR影像进行处理,得到了该区域的平均形变速率和时序形变。同时,结合历史光学影像和现场调查对研究区域内的形变原因进行了分析。结果表明,形变主要与当地的地质条件、垃圾生化降解和人类活动(如建构筑物施工等)有关,最大形变速率超过40 mm/a,最大累计形变量超过350 mm。本文研究可为城市区域的地面沉降监测和成因分析提供参考。

摘要：地表形变危害巨大且深远,利用合成孔径雷达干涉测量(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术监测地表形变虽已较为成熟,但是超大范围,甚至全国范围的地表形变快速提取仍充满挑战。为快速获取全国地表形变信息,设计了一种基于超算并行计算的广域地表形变快速提取优化方法,并对干涉集基线组合方法、广域相位解缠算法、大气效应改正方法等进行了改进和创新。基于该方法,采用10157景哨兵1号数据,研制了中国全境2021年度40m分辨率地表形变速率图,经验证形变速率精度为4.82mm/a,有效覆盖度为94.6%,图幅间无明显接边差异。同时对国内典型地表形变区域进行了分析。研究为广域地表形变常态化快速提取提供了参考。

摘要：旨在挖掘数据的极化信息,利用覆盖深圳市填海地区的Sentinel-1A卫星IW模式升轨影像,进行基于双极化SAR数据提取地表形变的相对优化极化组合选择实验,以PSInSAR技术处理影像,获取填海区域地表形变速率,分析重点沉降区域时序形变特征,结合SBAS技术处理结果进行对比验证。实验表明,使用VV+VH极化组合方式的SAR数据在地表形变提取的精度与范围上均优于VV极化方式的SAR数据;发现研究区域主要有三个形变漏斗,分布在宝安区福州大道附近、蛇口水湾路附近、福田区益田地铁站附近。最大沉降速率-16.7~-14.26 mm/a,集中在福田区南部;最大抬升速率为7.6~10.4 mm/a,集中在蛇口区域。