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基于InSAR技术的大同市平城区城市地面沉降监测.pdf

上传人:自信****多点 文档编号:574411 上传时间:2024-01-02 格式:PDF 页数:3 大小:2.77MB
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资源描述

1、118119华北自然资源测绘测量2023.5梁宝星:基于InSAR技术的大同市平城区城市地面沉降监测总第116期052023年随着社会经济和城镇化的快速发展,人类生产经营活动越来越密集,由此引发的地面沉降频发。自中国首部地面沉降防治规划获得国务院批复以来,全国范围内的地面沉降防治已经提上议程,规划指出,全国遭受地面沉降灾害的城市超过50个,分布于北京、天津、河北、山西、内蒙古等20个省市。可见,对城市进行持续沉降监测具有重要意义。1 研究区概况平城区隶属于山西省大同市,位于大同市中部,介于东经11311 11319,北纬4001 24008 之间,总面积约239 km。平城区位于大同盆地中心,

2、北邻内蒙,东望河北,是首都之屏障,三晋之门户,扼晋、冀、蒙咽喉之咽喉要道。2 数据概况此次平城区InSAR监测使用的数据源为哨兵1号Sentinel-1A(以下简称“S1A”)数据。S1A是欧洲航天局(ESA)哥白尼计划的第一颗主要用于环境监测的卫星,数据分辨率5 m*20 m(单视),宽幅250 km。利用S1A、C波段卫星数据,通过永久散射体干涉测量(PS-InSAR)技术提取平城区地表形变信息,分类确定重大地表变形区。本研究使用2019年1月到2020年12月的S1A数据,时间间隔24天,共31时相,覆盖大同平城区及周边区域。使用SRTM 30 m分辨率的DEM作为参考DEM,工程区范围

3、为118 km*77 km。数据处理平台选用SARscape软件,软件的干涉叠加模块提供了PS-InSAR进行多时相雷达数据的干涉分析。所使用的软件版本为SARscape5.5.3,运行在ENVI5.6之上。在https:/search.asf.alaska.edu/网站查询覆盖工程区范围的数据,得到覆盖工程区范围的数据,轨道号为40,升轨数据。使用覆盖工程区的30 m分辨率的SRTM DEM作为参考DEM。对S1A数据使用精密轨道文件导入SLC数据。3 PS-InSAR数据处理3.1 技术路线InSAR技术是利用雷达系统获取同一地区2幅SAR影像所提供的相位信息进行干涉处理,进而获摘要:文章

4、应用永久散射体(PS-InSAR)技术对山西省大同市平城区20192020年城市地面沉降进行监测,阐述PS-InSAR原理、数据处理过程的同时对数据结果进行精度分析。结果表明:20192020年,大同市平城区地表沉降速率在-3020 mm/y之间,沉降区域集中在西部村庄。关键词:PS-InSAR;城市地面沉降;监测中图分类号:P237 文 献标识码:A文章编号:2096-7519(2023)05-119-3梁宝星(山西省煤炭地质一一五勘查院有限公司,山西 大同 037003)作者简介:梁宝星(1982),男,工程师,本科,毕业于太原理工大学,主要从事测绘技术相关工作。基于InSAR技术的大同市

5、平城区城市地面沉降监测参考文献:1 吴靖,韩禄欣,沈英,等.基于改进YOLOv4-tiny的 无人机航拍目标检测J.电光与控制,2022,29 (12):112-117.2 黄毓,顾呈剑,周就猫,等.内置RTK无人机航拍技 术在土地整治项目测绘与辅助规划设计中的应 用J.湖南科技大学学报(自然科学版),2022,37(03):87-94.3 徐世武,张诗,曾珏,等.一种深度学习土地利用 图斑影像核查方法J.遥感信息,2021,36(05):56-63.4 曹根榕,顾朝林,陈乐琳.基于“三调”图斑数据 的国土空间规划编制方法探索J.经济地理,2022,42(02):1-10.5 齐君,白钊成,吕

6、光耀,等.基于人眼视域图像识 别的风景道视觉景观质量评价J.地理学报,2022,77(11):2817-2837.6 卢增浩.无人机航测技术在基础测绘中的应用探 讨J.华北自然资源,2022(1):98-100.从图2的曲线平缓程度可以看出,曲线越靠近右上角,核查性能越高。本文设计的图斑核查方法明显更加靠近右上角,证明本文方法的核查性能较优。以本文方法的最优点阈值作为实验的精准阈值,对数据库中不同用地类型图斑进行核查。两种核查方法得到的核查结果如表1所示。从表1可以看出,在不同的用地类型中,本文设计的图斑核查方法得到的召回率和精度都能够保持在90%以上,具有较高的泛化能力。传统的核查方法针对林

7、地和园地的核查精度不高,主要是由于数据影像高度相似,造成核查错误。综上所述,本文所设计的图斑核查方法在实际用地类型核查过程中具有较高的准确性。3 结束语土地利用规划调查工作是一项重要的基础工作,也是一项艰巨任务。为全面查清土地利用现状和开发利用情况,需要科学布局国土资源,准确掌握土地资源的数量、质量、结构和布局情况。各级自然资源部门在组织开展相应调查工作的同时,应不断提高无人机航拍图斑核查方法水平,提高工作效率和质量,以保证土地利用规划调查工作顺利进行。图斑类型本文设计的图斑核查方法基于在线的图斑核查方法精度/%召回率/%精度/%召回率/%园地96.295.481.283.1林地96.293.

8、382.585.5商服用地98.191.291.288.4工业用地97.192.184.184.5采矿用地92.497.092.481.6城镇住宅用地96.594.289.583.3农村宅基地92.597.585.691.2公共设施用地95.293.492.585.1设施农用地96.594.682.191.4表1 核查结果对比120121华北自然资源测绘测量2023.5总第116期052023年取地表三维信息。使用InSAR技术进行地表形变监测,主要有差分干涉测量(D-InSAR)、永久散射体(PS-InSAR)和短基线(SBAS)3种技术。D-InSAR技术对大的形变量监测有效,但存在时相上

9、的失相干,降低了干涉相位精度,因此发展了时序InSAR技术。PS-InSAR技术是工程化应用常用的时序InSAR技术。PS-InSAR技术基本原理是利用多景同一地区雷达影像,通过相位和幅度信息查找不受时间、空间去相关影响的点目标(例:人工建筑物、裸露的岩石等)。在统计分析基础之上,PS-InSAR能够减轻点目标的大气等误差影响,从而估算出每个PS点上的移动速率和时序位移。PS-InSAR处理流程见图1。3.2 PS-InSAR工作流程1)连接图生成选择1个超级主影像,根据设定的基线阈值对所有图像建立主从关系。在31个时相覆盖工程区的S1A数据中选择一景作为主影像,与其余影像构成干涉数据对。在选

10、择主影像时,考虑到每一时相数据和其他数据的空间基线和时间基线,最终选择与其他数据时间基线、空间基线最为居中的一景作为主影像,选择的主影像是20191205这一景,与其他各时1相组成30个干涉像对。2)图像配准在PS-InSAR技术中,PS候选点的选择要参考多时相SAR图像上每一点的振幅离散指数,故需要对每个时相的数据与主影像进行配准,将时序数据上每个像元的几何位置统一起来,便于后续PS点的选择与分析。本项目使用交叉相干法对每对干涉像对进行配准,使用DEM参与配准,配准精度优于0.1个像元。3)干涉工作流干涉工作流会进行所有干涉像对的配准、干涉图生成、去已知地形、振幅离差指数计算。配准时,所有的

11、图像都会配准到主影像上。在距离向上采样4倍,这样可以避免由于基线太长而产生的快速变化的干涉条纹,这和D-InSAR不同,因为PS是针对点目标进行分析,不会执行频谱偏移和常见的多普勒带宽滤波。每个图像都和主影像生2成干涉图。使用参考DEM或平均高程对干涉相位去除已知地形。本项目中对干涉像对进行干涉处理得到30对干涉图,去除已知地形,生成差分干涉图共计30个。4)PS第一次反演及PS候选点选择2本文选择25 km 一个参考点,对工程区进行子2区域划分,25 km 为一个子区域,相邻子区域之间30%重叠,最终得到748个子区域,每个子区域选择一个PS候选点,振幅离差指数用来表示点在时间序列上的幅度稳

12、定性,选择子区域内振幅离差指数和相干系数最高的点,作为该子区域PS候选点。5)误差估计与去除在PS选取过程中,可计算出相位-高程比例因子,用于估计残余地形与形变速率,这些被称为低通组分。在进行大气组分估计之前,将误差从差分干涉相位中去除。从差分干涉相位中去除大气相位后,对影像上每个像元进行时序分析,重新计算时序影像上每个点的整体相干性,用以选择最终的3PS点。6)地理编码对上一步得到的所有结果进行地理编码,设置相干性阈值,最终得到工程区内符合条件的所有PS点的形变速率、高度残差、时序、KML、矢量文件等,投影到地图系统中。将PS分析结果转换到地理坐标系下,以参考DEM的坐标系为最终输出形变产品

13、的坐标系。时间相干性阈值0.75。整个工程区得到平城区PS点2912632个,PS点密度200个/km 。3.3 PS-InSAR结果对平城区的PS点形变速率结果进行制图,形变速率负值代表沉降,正值代表抬升。平城区范围西部区域有明显的沉降区,沉降速率大部分未超过20 mm/y,如图2所示。PS-InSAR技术得到的高程及形变速率精度是时间相干性和空间基线分布的函数,该模型与干涉组4合方式无关,因此,其精度模型适用于所有时间序列InSAR影像分析技术。4 结论文章运用永久散射体(PS-InSAR)技术,使用2019年1月到2020年12月的31景S1A数据,以2019年12月5日的S1A数据作为

14、主影像,选取PS点的时间相干性阈值0.75,对山西省大同市平城区20192020年进行城市地面沉降监测发现,地表沉降速率在-3020 mm/y之间,沉降区域集中在西部村庄。参考文献:1 袁媛.北斗技术在云冈石窟灾害感知中的应用J.华北自然资源,2022(6):75-77.2 互联网文档资源.ENVISCAPE软件中PS指导手册 DB.2018.3 陈磊.基于雷达影像的幂指数Knothe模型参数反 演D.中国矿业大学(北京),2019.4 邢立鹏,曲国庆,黄洁慧,等.基于PS-InSAR技术 的淄博市地面沉降监测J.山东理工大学学报 (自然科学版),2019,033(002):1-6.图1 PS

15、-InSAR处理流程图图2 平城区PS-InSAR地表形变速率图(20192020)梁宝星:基于InSAR技术的大同市平城区城市地面沉降监测120121华北自然资源测绘测量2023.5总第116期052023年取地表三维信息。使用InSAR技术进行地表形变监测,主要有差分干涉测量(D-InSAR)、永久散射体(PS-InSAR)和短基线(SBAS)3种技术。D-InSAR技术对大的形变量监测有效,但存在时相上的失相干,降低了干涉相位精度,因此发展了时序InSAR技术。PS-InSAR技术是工程化应用常用的时序InSAR技术。PS-InSAR技术基本原理是利用多景同一地区雷达影像,通过相位和幅度

16、信息查找不受时间、空间去相关影响的点目标(例:人工建筑物、裸露的岩石等)。在统计分析基础之上,PS-InSAR能够减轻点目标的大气等误差影响,从而估算出每个PS点上的移动速率和时序位移。PS-InSAR处理流程见图1。3.2 PS-InSAR工作流程1)连接图生成选择1个超级主影像,根据设定的基线阈值对所有图像建立主从关系。在31个时相覆盖工程区的S1A数据中选择一景作为主影像,与其余影像构成干涉数据对。在选择主影像时,考虑到每一时相数据和其他数据的空间基线和时间基线,最终选择与其他数据时间基线、空间基线最为居中的一景作为主影像,选择的主影像是20191205这一景,与其他各时1相组成30个干

17、涉像对。2)图像配准在PS-InSAR技术中,PS候选点的选择要参考多时相SAR图像上每一点的振幅离散指数,故需要对每个时相的数据与主影像进行配准,将时序数据上每个像元的几何位置统一起来,便于后续PS点的选择与分析。本项目使用交叉相干法对每对干涉像对进行配准,使用DEM参与配准,配准精度优于0.1个像元。3)干涉工作流干涉工作流会进行所有干涉像对的配准、干涉图生成、去已知地形、振幅离差指数计算。配准时,所有的图像都会配准到主影像上。在距离向上采样4倍,这样可以避免由于基线太长而产生的快速变化的干涉条纹,这和D-InSAR不同,因为PS是针对点目标进行分析,不会执行频谱偏移和常见的多普勒带宽滤波

18、。每个图像都和主影像生2成干涉图。使用参考DEM或平均高程对干涉相位去除已知地形。本项目中对干涉像对进行干涉处理得到30对干涉图,去除已知地形,生成差分干涉图共计30个。4)PS第一次反演及PS候选点选择2本文选择25 km 一个参考点,对工程区进行子2区域划分,25 km 为一个子区域,相邻子区域之间30%重叠,最终得到748个子区域,每个子区域选择一个PS候选点,振幅离差指数用来表示点在时间序列上的幅度稳定性,选择子区域内振幅离差指数和相干系数最高的点,作为该子区域PS候选点。5)误差估计与去除在PS选取过程中,可计算出相位-高程比例因子,用于估计残余地形与形变速率,这些被称为低通组分。在

19、进行大气组分估计之前,将误差从差分干涉相位中去除。从差分干涉相位中去除大气相位后,对影像上每个像元进行时序分析,重新计算时序影像上每个点的整体相干性,用以选择最终的3PS点。6)地理编码对上一步得到的所有结果进行地理编码,设置相干性阈值,最终得到工程区内符合条件的所有PS点的形变速率、高度残差、时序、KML、矢量文件等,投影到地图系统中。将PS分析结果转换到地理坐标系下,以参考DEM的坐标系为最终输出形变产品的坐标系。时间相干性阈值0.75。整个工程区得到平城区PS点2912632个,PS点密度200个/km 。3.3 PS-InSAR结果对平城区的PS点形变速率结果进行制图,形变速率负值代表

20、沉降,正值代表抬升。平城区范围西部区域有明显的沉降区,沉降速率大部分未超过20 mm/y,如图2所示。PS-InSAR技术得到的高程及形变速率精度是时间相干性和空间基线分布的函数,该模型与干涉组4合方式无关,因此,其精度模型适用于所有时间序列InSAR影像分析技术。4 结论文章运用永久散射体(PS-InSAR)技术,使用2019年1月到2020年12月的31景S1A数据,以2019年12月5日的S1A数据作为主影像,选取PS点的时间相干性阈值0.75,对山西省大同市平城区20192020年进行城市地面沉降监测发现,地表沉降速率在-3020 mm/y之间,沉降区域集中在西部村庄。参考文献:1 袁媛.北斗技术在云冈石窟灾害感知中的应用J.华北自然资源,2022(6):75-77.2 互联网文档资源.ENVISCAPE软件中PS指导手册 DB.2018.3 陈磊.基于雷达影像的幂指数Knothe模型参数反 演D.中国矿业大学(北京),2019.4 邢立鹏,曲国庆,黄洁慧,等.基于PS-InSAR技术 的淄博市地面沉降监测J.山东理工大学学报 (自然科学版),2019,033(002):1-6.图1 PS-InSAR处理流程图图2 平城区PS-InSAR地表形变速率图(20192020)梁宝星:基于InSAR技术的大同市平城区城市地面沉降监测

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