基于融合分布式目标的SBAS方法矿区地表沉降监测

• 作者: 邓军 鹿璐
• 来源期刊: 煤炭科学技术
• 学科: 工学
• 关键词: SBAS方法 分布式目标 形变监测 Sentinel-1A卫星影像
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 2020年全国矿山测量新技术学术研讨会优秀论文
• 页码范围: 205-211
• 页数: 7页
• 分类号: TD173.4|TD325.4
• 语种: 中文

摘要

由于煤炭资源的大量开采,地面崩塌面积逐年增加,威胁着人民的生命和财产安全,江苏省沛县的煤炭资源开采活动由来已久,矿区地表沉降现象较为明显,为了监测矿区井田边界内的完整地表形变场,先从形变监测精度和点目标密度2个方面阐述了时序InSAR方法的优势和不足;针对时序InSAR方法无法在非城镇区域获取充足点目标的问题,从同质点选取和相位优化2个方面来阐述了分布式目标的处理方法,同时介绍了联和分布式目标的SBAS方法的数据处理流程,为验证该方法的形变监测结果是否有助于更好地掌握矿区地表长时间序列的地表形变特征,分别采用了融合分布式目标的SBAS方法和普通SBAS方法对2016年10月到2017年4月间的14景Sentinel-1A影像进行了时序处理,获取了沛县张双楼矿区内工作面开采产生的形变场.研究结果表明:融合分布式目标的SBAS方法获取到的点目标密度是普通SBAS方法的4.3倍,有效提高了矿区的点目标密度;2016年10月到2017年4月时间段内,前者和后者监测到的地表沉降分别为-209.3 mm和-202.4 mm,2种方法的监测结果较为接近;综合点目标密度和形变监测结果,融合分布式目标的SBAS方法比普通SBAS方法在监测矿区地表沉降中更具有优势;工作面开采引发的地表下沉有逐步增加的趋势,需要通过时序观测进行预警.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓军		22	222	8.0	14.0
2	鹿璐		2	4	1.0	2.0