PSP-InSAR技术在地铁沿线的形变监测应用

发布时间：2020-12-18 15:09

　　基于56景COSMO-SkyMed影像,本文采用PSP-InSAR技术对杭州地铁2号线沿线500 m范围进行地面沉降监测,并对形变区的位置、面积和数量进行了统计,在此基础上提取形变梯度大于0.1 mm/m的累计形变量点并开展比对分析。结果表明:①虽然地表形变集中区、形变严重区和形变梯度较大区域有着高度的重叠,但部分形变集中区内形变量和形变梯度并不大,也存在形变平稳区段形变梯度却较为显著现象,因此单从一个角度分析地铁沿线的形变,易增加漏检和错检的概率。②PSP-InSAR技术可从空间上完整表现地铁线上沉降的分布特征,对于地铁竣工运营期间的沉降监测具有显著意义,可为地铁的运营维护提供依据。 

【文章来源】：测绘通报. 2020年09期 北大核心

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

PSP算法基本处理流程

杭州地铁2号线地表形变速率

因杭州2号线距离较长，曲线图压缩，不易观察地表不均匀形变位置的间断点，文中选择图2中形变集中区段(地铁三墩站至学院路站)，将监测得到的累计形变量进行反距离权重插值，绘制2号线走向剖面形变曲线，结果如图3所示。该形变区段涵盖7个站点，站点间累计形变量波动较大，其中丰潭路站与学院路站之间的不均匀形变变化幅度明显要大于虾龙圩至三坝站。为了进一步确定形变梯度较大的具体位置，文中沿着2号线走向，由西北至东南，每隔200 m提取一个累计形变量点，计算每个点的形变梯度，通过统计对比，找到形变梯度较大的具体位置，采用公式如下

【参考文献】：
期刊论文
[1]南京地铁沿线地面沉降监测与危险性评价[J]. 范雪婷,李明巨,潘九宝,王圣尧.  测绘通报. 2019(10)
[2]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)
[3]基于地面沉降监测的地铁运营危险性评价——以北京地铁6号线为例[J]. 刘凯斯,宫辉力,陈蓓蓓.  地理与地理信息科学. 2018(03)
[4]天津市地铁线不均匀地表沉降InSAR监测[J]. 姜德才,张永红,张继贤,吴宏安,康永辉.  遥感信息. 2017(06)
[5]时序InSAR在城市地铁工程区形变监测中的应用[J]. 郭山川,侯湖平,张绍良,米家鑫,尚志敏.  测绘通报. 2017(08)
[6]利用时序InSAR反演常州市地表沉降速率[J]. 朱邦彦,李建成,储征伟,唐伟.  测绘通报. 2016(05)
[7]时序InSAR技术地表沉降监测结果可靠性及沉降梯度分析[J]. 赵峰,汪云甲,闫世勇.  遥感技术与应用. 2015(05)
[8]上海地铁10号线建设与运营过程中地面沉降效应的高分辨率InSAR监测及分析[J]. 葛大庆,张玲,王艳,李曼,刘斌.  上海国土资源. 2014(04)
[9]不均匀地面沉降对北京地铁15号线运营的影响分析[J]. 贾煦,宫辉力,陈蓓蓓,段光耀.  遥感信息. 2014(06)
[10]InSAR可检测的最大最小变形梯度的函数模型研究[J]. 蒋弥,李志伟,丁晓利,朱建军,冯光财,尹宏杰.  地球物理学报. 2009(07)



本文编号：2924208