基于56景COSMO-SkyMed影像,本文采用PSP-InSAR技術(shù)對杭州地鐵2號(hào)線沿線500 m范圍進(jìn)行地面沉降監(jiān)測,并對形變區(qū)的位置、面積和數(shù)量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì),在此基礎(chǔ)上提取形變梯度大于0.1 mm/m的累計(jì)形變量點(diǎn)并開展比對分析。結(jié)果表明:①雖然地表形變集中區(qū)、形變嚴(yán)重區(qū)和形變梯度較大區(qū)域有著高度的重疊,但部分形變集中區(qū)內(nèi)形變量和形變梯度并不大,也存在形變平穩(wěn)區(qū)段形變梯度卻較為顯著現(xiàn)象,因此單從一個(gè)角度分析地鐵沿線的形變,易增加漏檢和錯(cuò)檢的概率。②PSP-InSAR技術(shù)可從空間上完整表現(xiàn)地鐵線上沉降的分布特征,對于地鐵竣工運(yùn)營期間的沉降監(jiān)測具有顯著意義,可為地鐵的運(yùn)營維護(hù)提供依據(jù)。 

【文章來源】：測繪通報(bào). 2020年09期 北大核心

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

PSP算法基本處理流程

杭州地鐵2號(hào)線地表形變速率

因杭州2號(hào)線距離較長，曲線圖壓縮，不易觀察地表不均勻形變位置的間斷點(diǎn)，文中選擇圖2中形變集中區(qū)段(地鐵三墩站至學(xué)院路站)，將監(jiān)測得到的累計(jì)形變量進(jìn)行反距離權(quán)重插值，繪制2號(hào)線走向剖面形變曲線，結(jié)果如圖3所示。該形變區(qū)段涵蓋7個(gè)站點(diǎn)，站點(diǎn)間累計(jì)形變量波動(dòng)較大，其中豐潭路站與學(xué)院路站之間的不均勻形變變化幅度明顯要大于蝦龍圩至三壩站。為了進(jìn)一步確定形變梯度較大的具體位置，文中沿著2號(hào)線走向，由西北至東南，每隔200 m提取一個(gè)累計(jì)形變量點(diǎn)，計(jì)算每個(gè)點(diǎn)的形變梯度，通過統(tǒng)計(jì)對比，找到形變梯度較大的具體位置，采用公式如下

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]南京地鐵沿線地面沉降監(jiān)測與危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)[J]. 范雪婷,李明巨,潘九寶,王圣堯.  測繪通報(bào). 2019(10)
[2]采用時(shí)序InSAR技術(shù)監(jiān)測北京地鐵網(wǎng)絡(luò)沿線地面沉降[J]. 祝秀星,陳蜜,宮輝力,李小娟,余潔,朱琳,周玉營,李昱.  地球信息科學(xué)學(xué)報(bào). 2018(12)
[3]基于地面沉降監(jiān)測的地鐵運(yùn)營危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)——以北京地鐵6號(hào)線為例[J]. 劉凱斯,宮輝力,陳蓓蓓.  地理與地理信息科學(xué). 2018(03)
[4]天津市地鐵線不均勻地表沉降InSAR監(jiān)測[J]. 姜德才,張永紅,張繼賢,吳宏安,康永輝.  遙感信息. 2017(06)
[5]時(shí)序InSAR在城市地鐵工程區(qū)形變監(jiān)測中的應(yīng)用[J]. 郭山川,侯湖平,張紹良,米家鑫,尚志敏.  測繪通報(bào). 2017(08)
[6]利用時(shí)序InSAR反演常州市地表沉降速率[J]. 朱邦彥,李建成,儲(chǔ)征偉,唐偉.  測繪通報(bào). 2016(05)
[7]時(shí)序InSAR技術(shù)地表沉降監(jiān)測結(jié)果可靠性及沉降梯度分析[J]. 趙峰,汪云甲,閆世勇.  遙感技術(shù)與應(yīng)用. 2015(05)
[8]上海地鐵10號(hào)線建設(shè)與運(yùn)營過程中地面沉降效應(yīng)的高分辨率InSAR監(jiān)測及分析[J]. 葛大慶,張玲,王艷,李曼,劉斌.  上海國土資源. 2014(04)
[9]不均勻地面沉降對北京地鐵15號(hào)線運(yùn)營的影響分析[J]. 賈煦,宮輝力,陳蓓蓓,段光耀.  遙感信息. 2014(06)
[10]InSAR可檢測的最大最小變形梯度的函數(shù)模型研究[J]. 蔣彌,李志偉,丁曉利,朱建軍,馮光財(cái),尹宏杰.  地球物理學(xué)報(bào). 2009(07)



本文編號(hào)：2924208