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：【目的】探究Vertical-Vertical(VV)、Vertical-Horizontal(VH)极化及双极化方式对微波遥感反演表层0~10 cm土壤含水率影响,分析不同数据源(Landsat-8,L8;sentinel-2,S2)得到的归一化植被指数(NDVI)、归一化水体指数(NDWI)对表层土壤含水率遥感反演精度的影响。【方法】基于VV、VH单一极化和双极化模式,结合S2和L8计算的NDVI与NDWI估算植被含水率(VWC),消除植被对土壤的后向散射影响,得到土壤后向散射系数,基于水云模型反演北京市大兴区表层土壤含水率。【结果】对于VV极化,VV+S2NDWI反演0~10 cm土层的土壤含水率精度最高(R^(2)=0.763,RMSE=1.55%);对于VH极化,VH+S2NDVI反演的0~10cm土层的土壤含水率精度最高(R^(2)=0.622,RMSE=1.66%);对于双极化,Dual-Polarized(DP)+S2NDVI反演的0~10cm土层的土壤含水率精度最高(R^(2)=0.895,RMSE=0.89%)。【结论】NDVI更适用于去除水云模型中的植被影响,且双极化方式反演0~10 cm土层的土壤含水率精度较高。

摘要：围堤是填海造陆工程中的重要组成部分,对确保填海造陆工程顺利开展有重要意义。收集了79景sentinel-1TOPS模式影像,应用时序InSAR技术监测了上海横沙东滩圈围(八期)工程围堤在2018年10月24日~2020年4月18日期间的沉降分布情况,并与2018年10月~2020年4月期间围堤上6个水准点的沉降测量结果加以对比。结果表明,时序InSAR监测结果与水准测量结果具有较高的一致性,垂直方向上水准测量与InSAR技术互差的均方根误差为8.67mm/a;横沙东滩圈围(八期)工程围堤监测点平均沉降速率主要分布在-129~-30mm/a之间,围堤外围保滩工程沉降速率相对较小,主要分布在-20~10mm/a之间;InSAR技术相比较围堤传统的水准、GPS沉降测量手段,具有监测点密度高、形变分布更加连续的优势,更利于全面及时掌握新建围堤的沉降变化情况,在填海造陆区围堤沉降监测方面有一定的应用价值。

摘要：土壤电阻率是影响特高压直流输电接地极极址选择的重要因素,如何快速获取土壤电阻率的空间分布,为接地极极址选择提供参考依据是目前特高压直流输电中面临的重要议题。该文以陕西省榆林市府谷县和山西省部分地区为研究区,通过sentinel-1、sentinel-2和SMAP卫星数据联合反演研究区的土壤体积含水量,结合土壤容重获取土壤重量含水量的空间分布,最后利用土壤电阻率的实测数据与遥感重量含水量数据建立估算模型,得出土壤电阻率与土壤重量含水量呈现幂函数形式的拟合关系,据此获取拟接地极极址及周边地区的土壤电阻率空间分布。研究结果表明,通过遥感方式能为大范围内接地极极址的选择提供一种新思路。

摘要：为了研究三峡库区大型滑坡的变形分区,基于2021年1~12月共29景sentinel-1A数据,通过小基线集干涉测量(SBAS-InSAR)技术研究了师专-群沱子滑坡的变形分区和时序监测。解译结果表明:与全球定位系统监测结果对比,师专-群沱子滑坡的SBAS-InSAR解译结果具有一定准确性;滑坡的蠕变过程表现出明显的时空变形差异,变形区主要集中在未布设治理工程区域,且受场地整平工程的影响,滑坡北部边界出现新的变形区域;滑坡不同区域的主控因素存在差异,前缘变形主要受库水位波动影响;滑坡中部受库水位、降雨联合作用;滑坡后缘主要受长历时降雨控制。所得结果证明SBAS-InSAR技术可以对大型滑坡进行时序监测,为防灾减灾提供技术参考。

摘要：近年来,将InSAR技术应用于地表监测成为研究的热点。为确定煤矿采空区历年地表沉降情况,采用PS-InSAR技术,利用历史存档降轨数据,提取研究区不同时期地表变形速率图。结果表明,PS-InSAR技术能够获得采空区地表毫米级变形监测结果。

摘要：基于近年来城市地面沉降对城市设施造成不同程度的破坏,传统的监测方法无法满足大范围长时间的监测要求的目的,采用PS-InSAR和GACOS产品对2019年1月-2022年12月某城市120景sentinel-1升轨影像进行数据处理的方法,得到了沉降速率为-58.18~22.51 mm/a。在此基础上,得到7个典型地表沉降区并分析其时空分布特征。最后选取B沉降区内1000个沉降点利用CNN和改进的CNN预测模型进行预测分析,得到预测值的R 2和均方根误差均得到了改善。实验结果显示,结合PS-InSAR技术和改进的CNN网络进行城市地面沉降预测的方法,能为未来城市地面沉降监测和城市灾害预警提供有价值的参考。

摘要：以北方孟家岗林场的落叶松人工林为研究对象,引入遥感技术作为一种更高效、适用于大区域的遥感监测方法,利用sentinel-1和sentinel-2遥感数据,提取光谱特征、纹理特征、植被指数和后向散射系数等特征指标,基于Pearson相关系数和距离相关系数这两种特征选择方式,结合KNN、SVR和RF等3种机器学习模型,开展了6种人工林蓄积量估测方案的对比。研究表明:遥感数据源对模型的估测精度影响最大;以单一sentinel-1数据作为来源的模型估测精度最低,而基于sentinel-1和sentinel-2综合数据的估测模型精度最高,其中RF回归模型结合DC特征重要性评价方案获得了最佳的蓄积量估测结果,R_(RMSE)和R^(2)分别为22.94%和0.59。利用特征选择的方式结合多源遥感数据可以有效提升模型精度和泛化能力,得到更优的人工林蓄积量估测结果,为森林资源的保护、管理和可持续利用提供科学依据。

摘要：南方山地丘陵地区耕地资源稀缺,耕地分布较为分散,导致现有的土地利用产品存在精度较低的情况。针对上述问题,文章以福州市为例,基于GEE云计算平台,借助sentinel-1与sentinel-2数据,探究不同特征组合下随机森林耕地信息的提取效果。结果表明,光学影像sentinel-2数据的分类精度高于sentinel-1数据,光谱指数和地形特征的引入使得分类精度得到明显提升;通过结合sentinel-1和sentinel-2数据构建最佳特征组合,总体精度达到92.37%,Kappa系数为0.89。总体而言,基于GEE云平台的sentinel-1和sentinel-2数据适用于南方多云多雨复杂地形地区的耕地信息提取。

摘要：地面沉降作为一种缓变性地质灾害,不仅破坏地质环境,而且影响国民经济建设。采用时序InSAR技术对覆盖上海地区的136景sentinel-1卫星雷达影像进行处理,提取其2017~2021年期间地面沉降分布信息,并采用同时期上海地区水准测量结果评估时序InSAR监测结果的精度;选取监测范围内存在较大沉降速率的典型沉降区,分析其地表变形特征及原因。结果表明,(1)监测区平均形变速率分布在-55.89~11.29mm/a,97.13%的监测点平均形变速率介于-5~5mm/a;(2)上海地区时序InSAR地面沉降监测结果与水准测量结果基本一致,均方根误差为3.67mm/a,表明时序InSAR技术的可靠性;(3)选取典型沉降区分析其沉降分布及可能沉降成因,表明InSAR技术在开展城市大面积沉降监测具有极大优势。本文研究成果可为上海地区城市建设和地质灾害防治提供数据支撑。