基于InSAR技术的矿区地表沉降监测及预测

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在煤矿开采过程中会造成各种环境地质灾害,例如地表塌陷、产生裂缝以及山体滑坡等,不仅危及人身财产安全,还会对生态环境造成严重破坏,产生社会恐慌等不良影响,限制了当地经济的快速发展。煤矿开采区发生的沉降,可能缓慢发生,也可能发展快速,为了保证安全生产,就得通过一定的技术方法来监测沉降。有一种方法即合成孔径雷达差分干涉测量技术简称D-InSAR在近年来发展迅速,已被证明是一种监测地面形变十分有效率的方法,能够得到试验区短时间间隔内在空间上连续的地面形变相关信息,测量精度更可达到毫米级。国内外研究者开展了很多利用D-InSAR技术监测矿区地表沉降的相关研究:2009年,Hanssen R等人使用该技术手段对位于波兰地区的Wieliczka盐矿开采区进行地表沉降研究,最终得到了该区域的地表形变场数据;2012年,在位于美国西部的犹他州Book Cliffs煤矿区域,James Donovan等人使用D-InSAR方法进行了相关研究,得到该试验区域的三维地表形变图;国内研究者任小冲等根据ALOS卫星获取的青藏高原冻土区域影像数据,结合D-InSAR技术得到了该地区的形变图。因为时空失相干及大气效应等因素会影响到D-InSAR的监测结果,为了能够有效解决这些影响,近年来又发展出永久散射体(PS)、小基线集(SBAS)、最小二乘(LS)等基于时间序列的形变分析方法,对于监测较长时间内大范围的地表的缓慢形变这些方法非常有效,能较快速分析试验区域的演化规律以及沉降发展情况。相较于以往的研究多集中在相干性好的平坦地区,本文选择的试验区位于江西省的西部,属丘陵地势,深山密林,植被丰茂,受季节性影响,对于D-InSAR的研究具有一定的地域针对性,可实现一定的研究价值。本文以江西省丰城某煤矿区为例,利用D-InSAR技术和小基线技术(SBAS,Small Baseline Subset)对地表沉降监测的理论和方法进行了探讨;基于半参数灰色模型,利用补偿最小二乘准则下的GM(1,1)模型结合D-InSAR技术监测数据模拟计算了煤矿区地表沉降机理。主要研究内容包括:(1)叙述了D-InSAR技术的基本理论与实现方法,讨论了D-InSAR技术的误差来源。(2)根据获取的PALSAR雷达影像数据,基于瑞士GAMMA公司开发的D-InSAR技术处理软件—GAMMA软件,详细介绍了“二轨”差分法数据处理流程和相关命令,并针对二轨差分方法平地相位去除算法对精度的影响,分别讨论了不同算法带来的误差源。利用长波段PALSAR雷达影像数据,结合“二轨”差分法得到矿区地表形变场,并且使用水准数据来验证D-InSAR技术的监测结果的准确性。(3)为了解决常规D-InSAR技术中时间分辨率差和高程(DEM,Digital Elevation Model)误差带来的问题,利用高级D-InSAR技术—小基线集(SBAS)技术得到实验矿区地表的时间序列沉降图以及累积形变量。(4)基于半参数灰色模型,分别利用GM(1,1)和半参数GM(1,1)两种模型结合D-InSAR技术监测数据进行拟合,然后分析两种模型的拟合精度,最后采用半参数GM(1,1)模型进行预测。一方面能够打破传统平差模型存在的局限性,另一方面能使采用的数学模型与客观实际更加接近,在数值上可以分别计算出数学模型的误差(非参数分量)和偶然误差的估值,能够更加充分的利用观测值中所获取的信息,模拟计算了煤矿区地表沉降机理。本文通过对江西省丰城煤矿开采区沉降监测进行了实验研究,验证了适用于煤矿区常规的D-InSAR技术以及SBAS方法监测的准确性,对地质条件与气候都具有地域性的南方煤矿区开采的雷达遥感沉降监测具有十分重要的意义。最后,基于半参数灰色模型,结合D-InSAR获得的监测数据对矿区沉降进行了拟合,通过对预测数据的分析了解矿区沉降规律以及下阶段沉降趋势,为矿区预防重大灾害,保证安全生产提供了重要的判断依据。
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