南昌市地面沉降InSAR监测及影响因子分析
发布时间：2021-04-18 18:53
针对地面沉降影响因素多且复杂的情况,结合确定性系数相对客观的特性,该文提出了基于InSAR技术的多因子叠加计算权重方法。在SBAS-InSAR方法获取研究区内形变的基础上,对区域内沉降特性及分布特征进行描述,构建单一影响因子的确定性系数（CF）,计算出由于降雨、地面载荷、地下开挖等主要影响地面沉降的各因子权重,并对其敏感性进行分析。研究结果表明,城市地面沉降趋于平缓,主要沉降区域有向城市市中心迁移的趋势,在影响地面沉降的多个因子中,降雨的变化对地面沉降的影响最为严重,占整体的40%以上。
【文章来源】：测绘科学. 2020,45(11)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
研究区概况
为了描述研究区形变特性以及分析各影响因子对沉降的敏感性,设计如下实验。对Sentinel-1A数据进行初步处理,此时获取的形变速率以及每一景影像之间的形变值并不单指某一情况产生的沉降。因此,选取限定条件下的形变结果,以降雨量沉降信息的选取为例,限定条件为无人为因素干扰的山林地带,控制其余影响因子保持相对稳定,分别对运营前后形变值进行差分,从而获取单一影响因子下的形变量。计算单一因子条件下发生形变的区块占整体的比例值,用以定义确定性系数,随后进行多因子叠加计算权重。在获取各因子权重后,通过权重反演沉降量来验证结果的可靠性,并对影响因子敏感性进行定量描述。实验流程见图2(左侧为SBAS-InSAR处理步骤,右上为形变信息提取与权重计算步骤,右下为权重验证以及结果分析步骤)。2.1 SBAS-InSAR处理方法
2)以式(1)对提取的沉降值进行了单一影响因子的CF值计算,此时的CF值只能评价无干扰条件下单一因子的敏感性,并不能确定多因子混合情况下的各因子权重,为了解决这一问题,采用多因子叠加计算的方法来融合CF值(图4)。式(2)为融合CF值。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SBAS-InSAR技术的南昌市中心城区地表沉降监测[J]. 熊佳诚,聂运菊,罗跃,李永飞. 城市勘测. 2019(02)
[2]PS-InSAR在南昌地表变形监测中的应用研究[J]. 顾华奇,陈皆红,李婷. 江西科学. 2019(01)
[3]采用时序InSAR技术监测北京地铁网络沿线地面沉降[J]. 祝秀星,陈蜜,宫辉力,李小娟,余洁,朱琳,周玉营,李昱. 地球信息科学学报. 2018(12)
[4]基于PSInSAR技术的山东半岛蓝黄交迭区地面沉降发育特征与影响因素识别[J]. 刘宏伟,杜东,许静波,马震,赵青松,裴艳东,胡云壮,苗晋杰,白耀楠,张竞. 中国地质. 2018(06)
[5]利用Sentinel-1影像探测宁波地面沉降[J]. 朱邦彦,李建成,储征伟,王晓,孙静雯,姚冯宇. 测绘通报. 2018(10)
[6]基于多因素叠加计算权重法的苏锡常地裂缝危险性预测[J]. 李莎,张云,于军,龚绪龙,卢毅. 工程地质学报. 2018(04)
[7]Sentinel-1A TS-DInSAR京津冀地区沉降监测与分析[J]. 李广宇,张瑞,刘国祥,于冰,张波,戴可人,包佳文,韦博文. 遥感学报. 2018(04)
[8]基于SBAS InSAR方法的苏州地区2007-2010年地表形变时空变化研究[J]. 朱猛,董少春,尹宏伟,黄璐璐. 地球信息科学学报. 2016(10)
[9]基于PSInSAR技术的曹妃甸新区地面沉降发育特征及其影响因素分析[J]. 李曼,葛大庆,张玲,刘斌,郭小方,王艳. 国土资源遥感. 2016(04)
[10]SBAS时序分析技术监测现代黄河三角洲地面沉降[J]. 张金芝,黄海军,毕海波,王权. 武汉大学学报(信息科学版). 2016(02)
博士论文
[1]沧州地面沉降影响因素分析及预测评价研究[D]. 邢一飞.中国矿业大学(北京) 2017
本文编号：3145997
【文章来源】：测绘科学. 2020,45(11)北大核心CSCD
【文章页数】：9 页
【部分图文】：
研究区概况
为了描述研究区形变特性以及分析各影响因子对沉降的敏感性,设计如下实验。对Sentinel-1A数据进行初步处理,此时获取的形变速率以及每一景影像之间的形变值并不单指某一情况产生的沉降。因此,选取限定条件下的形变结果,以降雨量沉降信息的选取为例,限定条件为无人为因素干扰的山林地带,控制其余影响因子保持相对稳定,分别对运营前后形变值进行差分,从而获取单一影响因子下的形变量。计算单一因子条件下发生形变的区块占整体的比例值,用以定义确定性系数,随后进行多因子叠加计算权重。在获取各因子权重后,通过权重反演沉降量来验证结果的可靠性,并对影响因子敏感性进行定量描述。实验流程见图2(左侧为SBAS-InSAR处理步骤,右上为形变信息提取与权重计算步骤,右下为权重验证以及结果分析步骤)。2.1 SBAS-InSAR处理方法
2)以式(1)对提取的沉降值进行了单一影响因子的CF值计算,此时的CF值只能评价无干扰条件下单一因子的敏感性,并不能确定多因子混合情况下的各因子权重,为了解决这一问题,采用多因子叠加计算的方法来融合CF值(图4)。式(2)为融合CF值。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于SBAS-InSAR技术的南昌市中心城区地表沉降监测[J]. 熊佳诚,聂运菊,罗跃,李永飞. 城市勘测. 2019(02)
[2]PS-InSAR在南昌地表变形监测中的应用研究[J]. 顾华奇,陈皆红,李婷. 江西科学. 2019(01)
[3]采用时序InSAR技术监测北京地铁网络沿线地面沉降[J]. 祝秀星,陈蜜,宫辉力,李小娟,余洁,朱琳,周玉营,李昱. 地球信息科学学报. 2018(12)
[4]基于PSInSAR技术的山东半岛蓝黄交迭区地面沉降发育特征与影响因素识别[J]. 刘宏伟,杜东,许静波,马震,赵青松,裴艳东,胡云壮,苗晋杰,白耀楠,张竞. 中国地质. 2018(06)
[5]利用Sentinel-1影像探测宁波地面沉降[J]. 朱邦彦,李建成,储征伟,王晓,孙静雯,姚冯宇. 测绘通报. 2018(10)
[6]基于多因素叠加计算权重法的苏锡常地裂缝危险性预测[J]. 李莎,张云,于军,龚绪龙,卢毅. 工程地质学报. 2018(04)
[7]Sentinel-1A TS-DInSAR京津冀地区沉降监测与分析[J]. 李广宇,张瑞,刘国祥,于冰,张波,戴可人,包佳文,韦博文. 遥感学报. 2018(04)
[8]基于SBAS InSAR方法的苏州地区2007-2010年地表形变时空变化研究[J]. 朱猛,董少春,尹宏伟,黄璐璐. 地球信息科学学报. 2016(10)
[9]基于PSInSAR技术的曹妃甸新区地面沉降发育特征及其影响因素分析[J]. 李曼,葛大庆,张玲,刘斌,郭小方,王艳. 国土资源遥感. 2016(04)
[10]SBAS时序分析技术监测现代黄河三角洲地面沉降[J]. 张金芝,黄海军,毕海波,王权. 武汉大学学报(信息科学版). 2016(02)
博士论文
[1]沧州地面沉降影响因素分析及预测评价研究[D]. 邢一飞.中国矿业大学(北京) 2017
本文编号：3145997
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