一种基于TerraSAR数据的矿区InSAR最大可检测动态形变梯度模型

发布时间：2021-09-04 14:24

　　受传感器本身的限制及噪声、大气延迟等影响,InSAR技术可检测的最大形变梯度存在极限。为准确预计InSAR技术在矿区形变监测中的检测能力,以65个矿区的地质采矿资料为基础,结合Knothe时间函数和概率积分模型,利用不同空间分辨率的TerraSAR数据,建立矿区InSAR最大形变梯度动态检测函数模型。该模型无需事先获取SAR影像,利用矿区现有的地质采矿资料即可判断InSAR在矿区不同开采阶段的可检测区间。以陕西大柳塔矿区为例,采用2012-11-21～2013-01-26的7景TerraSAR数据进行模型验证,结果表明,该模型不仅能够准确预测InSAR技术在矿区不同开采阶段的检测区间,同时可以确定InSAR技术在矿区不同开采阶段的地表可检测边界,可为InSAR技术在矿区中的推广应用提供重要参考。 

【文章来源】：大地测量与地球动力学. 2020,40(11)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

研究方法流程

实验过程中每开采30 m获取1次下沉值,采用Knothe时间函数动态预计开采距离在0～900 m的地表下沉情况。图2为钱家营矿区开采过程中的地表形变情况,由于曲线过于密集,为便于分析,仅显示90 m间隔的下沉情况。从图2可以看出,随着工作面的推进,最大下沉点位向前移动,地表下沉量也在不断增加,同时最大下沉值左侧形变梯度整体不断变大且趋于稳定,右侧形变梯度整体变小但影响范围不断扩大,进一步说明地表形变梯度随开采进度的变化而变化。

形变场生成后,通过相位反缠绕将其转换为TerraSAR卫星监测的干涉相位。图3为不同开采进度下分辨率为1 m×1 m的TerraSAR差分干涉相位图,在相位转化过程中未加入地形相位和噪声,此时的相位信息只包含形变相位。由图可知,随着开采工作面的推进,形变范围不断变大,至开采结束时形变区域扩大为1 200 m×900 m。利用目视解译法可以看出,当开采进度为30 m时干涉条纹最为清晰,此后混叠区域逐步从中间向四周扩散,TerraSAR可检测的形变区域大多集中在矿区边缘位置。对干涉相位进行相位解缠后得到形变信息,以式(2)得到的变形值为真值,按照图1步骤提取不同下沉系数、开采深度及开采厚度下每个开采进度对应的MDDG值,共1 950个(65组矿区参数×30组干涉图),为后续回归分析提供数据基础。

【参考文献】：
期刊论文
[1]采动地表动态下沉的时间函数模型研究[J]. 王一,张凯.  煤矿开采. 2017(05)
[2]PALSAR可检测的最大/最小地表形变梯度的统一函数模型（英文）[J]. 王琪洁,李志伟,杜亚男,谢荣安,张杏清,蒋弥,朱建军.  Transactions of Nonferrous Metals Society of China. 2014(03)
[3]论地表移动过程的时间函数[J]. 崔希民,缪协兴,赵英利,金日平.  煤炭学报. 1999(05)



本文编号：3383430