基于时序InSAR技术的焦作地区地表形变监测研究
Study on Surface Deformation Monitoring in Jiaozuo Area Based on Time Series InSAR Technology
DOI: 10.12677/gst.2026.141004, PDF,    科研立项经费支持
作者: 李清云*:河南省自然资源综合保障中心,河南 郑州;管文慧, 李光辉, 茹 曼, 刘 鹏, 王战卫, 白潍铭:河南省地质局矿产资源勘查中心,河南 郑州
关键词: 时序InSAR整体偏差补偿线性回归Time Series InSAR Overall Deviation Compensation Linear Regression
摘要: 焦作地区地面沉降显著,为了准确掌握地面沉降动态,利用时序InSAR技术进行研究区的地表形变监测。文中使用短基线集干涉测量(SBAS-InSAR)技术对2020年9月~2021年11月的20景Sentinel-1A SAR影像进行干涉测量处理,从而生成形变时间序列;然后用相同时期的水准数据对地面沉降速率结果数据进行验证,通过进行参考基准的统一和整体偏差补偿,得到了经补偿以后的地面沉降速率数据,再对地面沉降速率数据与水准测量数据两者之间进行线性回归,比较的结果是二者趋势一致,线性关系明显,相关系数为0.703762,量值吻合。
Abstract: The land subsidence in Jiaozuo area is remarkable. In order to accurately grasp the land subsidence dynamics, the time series InSAR technology is used to monitor the land deformation in the study area. In this paper, 20 Sentinel-1A SAR images from September 2020 to November 2021 are processed by short baseline interferometry (SBAS-InSAR) technology, so as to generate deformation time series. Then, the leveling data of the same period are used to verify the rate of land subsidence result data, and the compensated rate of land subsidence data are obtained by unifying the reference datum and compensating the overall deviation. Then, the rate of land subsidence data and leveling data are linearly regressed, and the comparison results show that the two trends are consistent, the linear relationship is obvious, the correlation coefficient is 0.703762, and the values are consistent.
文章引用:李清云, 管文慧, 李光辉, 茹曼, 刘鹏, 王战卫, 白潍铭. 基于时序InSAR技术的焦作地区地表形变监测研究[J]. 测绘科学技术, 2026, 14(1): 38-48. https://doi.org/10.12677/gst.2026.141004

参考文献

[1] 刘春雷, 张媛静, 陆晨明, 等. 基于时序InSAR的九龙江河口地区地面沉降时空演变规律及成因分析[J]. 应用海洋学学报, 2024, 43(1): 116-125.
[2] 孙永朝, 丁咚, 李广雪, 等. 基于多源观测技术的海堤变形监测方法研究[J]. 海洋科学, 2021, 45(3): 108-121.
[3] 裴媛媛, 廖明生, 王寒梅. 时间序列SAR影像监测堤坝形变研究[J]. 武汉大学学报(信息科学版), 2013, 38(3): 266-269.
[4] 耿晓民, 张俊辉. 基于SBAS-InSAR的地表非线性形变时序监测[J]. 测绘科学, 2019, 44(10): 190-195.
[5] 郭瑞, 李素敏, 陈娅男, 等. 基于SBAS-InSAR的矿区采空区潜在滑坡综合识别方法[J]. 地球信息科学学报, 2019, 21(7): 1109-1120.
[6] 朱邦彦, 唐超, 任志忠, 等. 基于PS-InSAR技术的珠海市地表形变监测与驱动力分析[J]. 测绘通报, 2022(6): 108-113.
[7] Berardino, P., Fornaro, G., Lanari, R. and Sansosti, E. (2002) A New Algorithm for Surface Deformation Monitoring Based on Small Baseline Differential SAR Interferograms. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 40, 2375-2383. [Google Scholar] [CrossRef
[8] 许兵, 朱焱, 李志伟, 等. 国产卫星时序InSAR形变监测精度分析[J]. 测绘学报, 2024, 53(10): 1930-1941.
[9] 范军, 左小清, 李涛, 等. PS-InSAR和SBAS-INSAR技术对昆明主城区地面沉降监测的对比分析[J]. 测绘工程, 2018, 27(6): 50-58.
[10] 鲁魏, 杨斌, 杨坤. 基于时序InSAR的西南科技大学地表形变监测与分析[J]. 中国地质灾害与防治学报, 2023, 34(2): 61-72.
[11] 董继红, 马志刚, 梁京涛, 等. 基于时序InSAR技术的滑坡隐患识别对比研究[J]. 自然资源遥感, 2022, 34(3): 73-81.
[12] 侯靖钥, 夏元平. 江西萍乡时序InSAR形变监测[J]. 北京测绘, 2022, 36(11): 1514-1518.
[13] 刘辉, 徐心月, 陈蜜, 等、秦皇岛段明长城时序InSAR遥感动态监测[J]. 自然资源遥感, 2023, 35(2): 202-211.
[14] 刘媛媛, 晏霞. 时序InSAR大范围地表形变监测的关键问题分析[J]. 东华理工大学学报(自然科学版), 2021, 44(1): 68-74.
[15] 廖明生, 王腾. 时间序列InSAR技术与应用[M]. 北京: 科学出版社, 2014.
[16] Hooper, A. (2008) A Multi‐Temporal InSAR Method Incorporating Both Persistent Scatterer and Small Baseline Approaches. Geophysical Research Letters, 35, L16302. [Google Scholar] [CrossRef
[17] 刘科伟, 李俊, 郑光明. 区域地面沉降场InSAR精度验证[J]. 中国水运, 2021, 21(18): 142-144.