基于高分辨率SAR影像的矿山地表大尺度形变监测研究

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我国是矿业开采大国。开采矿产资源会引发地表沉降,严重威胁了建筑物、道路、水库等设施的安全。因此,有必要对矿区开采过程中的形变变化进行实时、有效、全面地监测。目前,常用的矿区地表形变监测方法有GPS与水准测量,这些方法虽然精度较高,但是观测点稀疏,无法提供地表形变的空间分布情况。并且,需要监测人员进行实地监测,费时费力还对人身安全造成威胁。发展于20世纪60年代的合成孔径雷达干涉(InSAR)测量是一种新型的空间遥测技术,具有高精度、高分辨率、无接触对地观测优势,但是该技术在算法方面仍存在局限性:中低分辨率InSAR技术受时空失相关及大气效应的影响很大,在地表植被覆盖率高的地区,很多SAR像对并不能生成干涉图或者干涉图质量很差。另外,在快速的大尺度沉陷矿区,差分干涉图中形变引起的相位梯度常常超出了可测范围,导致矿山InSAR形变监测远远没有取得实际应用效果。在此基础上发展起来的SBAS技术,能对雷达干涉对微小形变进行时间序列分析,从而可以实现长时间跨度的地表沉降监测,但该技术也只能获得雷达视线向(Line of Sight,LOS)的地表形变。对于水平方向的移动值监测,可采用offset-tracking和子带干涉技术,但目前这两种技术的研究相对较少。本文针对矿区大尺度形变的InSAR监测,进行了如下研究工作:(1)介绍了SBAS技术的基本原理与数据处理流程。以美国宾汉姆铜矿为研究对象,收集了9景ALOS PALSAR传感器获取的SAR数据,通过设置3年的时间基线阈值和1500m的空间基线阈值,选取了10个相干质量较高的干涉对,并对其进行二轨差分干涉处理,通过maltab编程提取了矿区2007年至2011年,时间跨度为4年的LOS方向的时间序列沉降信息,监测到的最大沉降量达0.8m。通过与已有GPS、精密水准观测资料对比发现两者结果相互吻合,另外,通过SBAS技术监测到了两个形变较大的区域,且其形变速率有增大的趋势,这与开采过程和沉陷设计预测结果基本一致。可见,SBAS技术可以精确、大面积监测矿区LOS方向长时间跨度、大尺度地表沉降。(2)探讨了offset-tracking技术和子带干涉技术在监测水平移动方面的能力,并进行了详细的对比分析。首先,详细阐述了offset-tracking技术和子带干涉技术的基本原理与数据处理流程,然后,对两景覆盖宾汉姆铜矿区,且相干性较高的影像对分别进行offset-tracking和子带干涉处理,通过理论分析与对比验证,发现offset-tracking和子带干涉技术都可以监测到形变区域方位向的大尺度形变,但是子带干涉技术得到的结果稳定性更高,相对于offset-tracking技术在获取高精度的方位向大尺度形变结果方面具有更大的优势。(3)提出了一种子带干涉时序分析技术,解决低相干影响监测精度的问题,实现对矿区方位向大尺度地表沉降的监测。首先,通过对比子带干涉相干系数分布图和原始干涉图的相干系数分布图,发现分带造成的低相干现象是限制子带干涉技术监测精度的主要因素,为此,本文提出了一种基于子带干涉的时序分析算法,基于7景覆盖宾汉姆铜矿的PALSAR数据,依据小基线集理论,通过设置时间基线和垂直基线阈值为3年和1500m,选取出10个符合条件的子带差分干涉图,利用SBAS方法提取高相干点,保证其相干性,得到该矿4年中的方位向时间序列沉降信息,并同已有观测资料对比,发现两者结果吻合。实验证明,子带干涉时序分析算法充分发挥了子带干涉技术不需要进行相位解缠、能获取大尺度的方位向形变信息的优势,同时借助小基线集技术选取高质量相干图及高相干点,可以有效地克服子带干涉技术中存在的低相干问题。
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