采用PS-InSAR和SBAS-InSAR兩種技術(shù)處理覆蓋貴陽市的30景Sentinel-1A SAR數(shù)據(jù),首先獲取該研究區(qū)的沉降速率,其次分析沉降帶分布特征及沉降原因,最后對兩種處理結(jié)果進行對比分析。研究表明:該市存在不同程度的地面沉降,其主要分布在貴陽北火車站、云巖區(qū)和花溪區(qū)等區(qū)域,最大沉降速率達26 mm/a;兩種技術(shù)處理結(jié)果具有較高的一致性;在建筑物密集區(qū)域,SBAS技術(shù)較為準確些,這是由于兩種選點方法不同所導(dǎo)致。 

【文章來源】：城市勘測. 2020,(04)

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

PS與SBAS時空基線分布

把二次反演的PS-InSAR、SBAS-InSAR的處理結(jié)果從SAR坐標系下轉(zhuǎn)換到外部DEM地理坐標系,以便后續(xù)沉降區(qū)域的時序分析、對比分析及驗證性分析等,最終研究區(qū)域沉降速率如圖2所示。4 監(jiān)測結(jié)果分析與對比分析

由年均沉降速率圖可得,PS-InSAR與SBAS-InSAR的數(shù)據(jù)處理,其最大沉降速率分別為 20.874 2 mm/a、25.765 1 mm/a,最小沉降速率基本保持一致,從探測到沉降區(qū)范圍、位置、沉降帶也具有一致性;把相同經(jīng)緯度沉降點作為同名點,選取了貴陽南火車站、佳瑞駕校右側(cè)公路、跳廠坡南側(cè)火車軌道及同城南路與站西路交叉口的相干性較高的沉降點,其沉降時間序列如圖3所示,從序列圖看出,在研究時間跨度內(nèi),用兩種數(shù)據(jù)處理方法所獲得4個沉降點的沉降序列變化趨勢保持較高一致性,其中貴陽南火車站從6月后,沉降變緩,其余呈現(xiàn)加劇變化趨勢,佳瑞駕校右側(cè)公路及同城南路與站西路交叉口的沉降點呈現(xiàn)線性變化。從年均沉降速率、沉降點沉降序列角度來說,兩種數(shù)據(jù)處理方法具有較高的一致性,但是,數(shù)值上存在一定差異,是因為這兩種方法選擇備選點時由于算法局限性等因素得到的結(jié)果還是有些細微的差別[18]。因為沒有研究區(qū)域內(nèi)同期水準監(jiān)測數(shù)據(jù),所以用交叉驗證法對兩種結(jié)果進行對比分析,用同名點的年平均沉降速率作為分析對象,共選取了979個同名點,以PS點沉降速率作為橫軸,SDFP(SBAS)沉降速率為縱軸,其散點圖如圖4所示,由圖可知,相關(guān)系數(shù)為 0.910 7,R2為 0.973 6,進一步驗證了PS與SBAS年均沉降具有較高的一致性。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]貴陽市水文地質(zhì)條件及環(huán)境效應(yīng)研究[J]. 王中美,廖義玲,李明琴,張竹如.  水土保持研究. 2012(01)

碩士論文
[1]時序InSAR技術(shù)在常州市地表形變監(jiān)測中的應(yīng)用研究[D]. 林輝.南京大學(xué) 2016
[2]貴陽市軌道交通1號線主要水文地質(zhì)問題分析[D]. 張羅致.成都理工大學(xué) 2011



本文編號：3043673