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利用高分辨率聚束模式TerraSAR-X影像的PSInSAR监测地表变形

2016-05-25 11:34:25来源:武汉大学学报 编辑:kin浏览:

PSInSAR技术可以有效解决合成孔径雷达干涉测量(D-InSAR)技术中的时空去相干和大气效应等问题,是InSAR技术发展中一个非常重要的研究方向。以TerraSAR-X为代表的高分辨率SAR数据的使用,在很大程度上促进了PSInSAR技术的发展。目前,基于TerraSAR-X的PSInSAR研究主要是利用条带模式数据,而且实验区主要选择在人工建筑物等地物较多的城市及周边地区。

本文采用的数据是分辨率更高的TerraSAR-X高分辨率聚束模式数据,分辨率达到1m,覆盖范围为5km×10km。选择的实验区是西藏羊八井地区,位于当雄-羊八井盆地。该地区人工建筑物较少,主要是羊八井地热电站厂房、TerraSAR-X高分辨率聚束SAR数据的PSInSAR技术在监测山区地表形变中的优势及存在的问题。

1 PSInSAR技术

PSInSAR的基本原理是利用同一地区的多景SAR影像,通过分析其幅度和相位信息寻找稳定的点目标,如裸露的岩石、房屋、桥梁及人工角反射器等,这些点目标的散射特性都比较稳定,雷达回波具有较高的信噪比。同时,这些点目标不受时空间去相干与大气变化的影响,经过很长的时间间隔后仍能保持稳定的散射特性。PSInSAR处理先构建一个干涉图影像集,同时选取PS点,利用这些PS点和干涉相位集计算DEM误差、线性大气贡献值,然后可计算形变量得到沉降速率。

2 TerraSAR-X数据和羊八井概况

2.1 TerraSAR-X高分辨率聚束模式

TerraSAR-X具有3种成像模式:聚束式、条带式和宽扫式。高分辨率聚束模式带宽是300MHz,方位向分辨率达到了1m,距离向分辨率达到了0.6m。这样能获取到单个地物目标更多的细节信息,以更高的PS点分布密度。因为对于小散射体,越高分辨率与越短的波长,将表现出更高的信杂比,这将非常有助于分析PS点的物理细节特性及每个散射体的散射机制和形变特征。同时,高分辨率数据增加了解缠三角网的密度,缩短了三角网中每个弧段的长度,减少了解缠误差,进而提高了形变反演精度。对于中等分辨率卫星数据,地物的三面体结构的边长达到30cm才可以被识别成为PS点。在相同的情况下,TerraSAR-X数据只需要8cm皆可以被识别为PS点。无论是影像分辨率还是PS点的分布 密度,TerraSAR-X高分辨率数据在进行PSInSAR处理时都具有明显的优势。

2.2 羊八井概况

羊八井盆地位于拉萨市西北约90km,处于念青唐拉山东南缘,呈北东至南西向延伸的一个狭长带状断陷盆地,长近90km,面积约450km^2。羊八井盆地是亚东-谷露裂谷系的重要组成部分之一,该构造带总体呈NE向展布(图1)。根据念青唐古拉山东南麓断裂带上的不同时期的断层崖高度判断,该断裂的垂直活动速率介于0.4~2mm·a^-1之间,其中,第四纪期间的长期的平均垂直活动速率为1.1±0.3mm·a^-1,而全新世期间的垂直活动速率为1.4±0.6mm·a^-1。通过测定错断地质体位移和沉积物年龄样品,得到亚东-谷露构造带的北段谷露盆地西缘断裂4ka以以来的水平滑动速率为3.75mm·a^-1,垂直滑动速率为0.5~1.5mm·a^-1;大约10ka以来的水平滑动速率为1.0~5.0mm·a^-1,垂直滑动速率为0.5~0.85mm·a^-1。

图1 实验数据范围

羊八井地热电站是中国最大的地热能发电站,到2010年,已建成两个地热发电分厂,电站总装机容量已达2.5万kw。羊八井热电站利用地热能取得了巨大的经济效益,但同时因过量抽取地下水,造成了局部地面沉降。西藏羊八井地热田1983~1991年的监测结果显示,热田南区地面沉降达到数十cm,地面沉降已经成为电站安全稳定运行的潜在威胁。在图1中,左图是当雄-羊八井盆地,框选范围是本文的实验范围,右图是TerraSAR-X强度图,与左图的框选范围对应。实验区中间地势平坦,两端有地势起伏,区内布有羊八井地热电站、地热开采井等少数的人工建筑物。

3 实验结果与分析

3.1 实验数据与形变结果

本文收集了2010-03-20~2010-11-17期间的20景TerraSAR-X高分辨率聚束模式数据,并选择2010-06-27的影像为主影像(见表1)。

表1 实验中20景TerraSAR-X卫星数据参数

干涉对的基线都比较小,非常适合进行PSInSAR分析。本文中的PSInSAR处理是基于中国地震局地壳应力研究所的雷达干涉处理系统。图2是基于TerraSAR-X高分辨率聚束模式数据的PSInSAR获取的地表形变速率图。明显的地物是废水池,电站位于其东南方向,在水池的东北与西南是主要的地热开采区。在地热开采区存在着的地表沉降,最大的沉降速率达到25mm·a^-1,而在盆地的其他区域沉降速率较小,平均沉降速率小于2mm·a^-1。实验区范围大约是25km^2,一共选出238852个PS点,PS点的分布密度非常高,每km^2达到了9554个,这说明高分辨率SAR数据在高密度PS点识别中具有明显优势。为了对比,本文利用从2006-10-22~2010-02-28期间的16景ASAR数据进行PSInSAR处理,得到了该地区年平均沉降速率(见图3)。图3中,PS点主要分布在沉降量较小的盆地中,电站沉降中心最大的沉降速率达到了15mm·a^-1。其中,框选部分和图2表示相同的地区。根据SAR数据只得到了2023个PS点,PS点分布密度相对较低,不能够完全解析电站附近地物的细节信息。

图2 TerraSAR-X地表形变平均速率图(2010-03~2010-11)

图3 ASAR地表形变平均速率图(2006-10~2010-02)

对比图2、3发现,图2的形变速率主要分布在-1~1mm·a^-1,图3中框选部分的形变速率主要分布在-3~-1mm·a^-1。在图3中的盆地中存在一个较大的沉降区域,该区域是羊八井电站附近的开采地下热水引起的地面沉降,而图2对应的区域只覆盖了其部分沉降区域。

3.2 PS点时序分析

为了分析PS点的时序特性,选择电站附近的地表沉降形变速率分布图进行局部放大(图4)。

图4 电站附近地表沉降形变速率分布图(TerraSAR-X)

图中沉降区域的形状分布特点是条带状(A和D)和小范围聚束状(B和C),与图3中大范围的连续分布区域不同,形成该沉降特点的原因是本文所使用的TerraSAR-X数据的时间间隔仅为242d,所以相对沉降区域范围较小。图4中PS点的分布密度非常高,而且可以很好地描述各个地物细节信息,比如电站(E点),可有助于研究电站及其周边区域的沉降情况。图4中的最大沉降速率达到了25mm·a^-1,整体上比图3中的ASAR结果要大,其原因也是TerraSAR-X的PS点分布密度较大,包含了更多的细节信息,这些信息在基于ASAR数据的PS处理过程中是无法得到的。该地区的沉降范围主要分布在地热开采区,这也验证了大面积开采地热造成了严重的地面沉降。在地热开采区有多个大的沉降中心,其中,在A点、B点与D点处,沉降量比较大,这些区域是地热开采的主要区域。在废水池的周围也存在着很多小的沉降点,如C点,这些区域分布着零星的房屋。E点为电站所在区域,该地区的地表形变量较小,抬升率平均值为1mm·a^-1。但是,在电站的周围有很多个小的沉降点,这些沉降趋势对电站的稳定构成威胁。

选择具有典型沉降趋势的4个点A、B、C、D进行时序分析。点A、B、C、D的年平均沉降速率分别为25mm·a^-1、23mm·a^-1、10mm·a^-1、15mm·a^-1。因为本文使用的数据时间间隔只有242d,所以可以假定形变是线性的,从4个点的时序分析(见图5)可以看出4个点的形变都存在着明显的线性特征。同时,4个点的时序位移累计量和年平均沉降速率也完全吻合。这说明TerraSAR-X高分辨率聚束模式数据在PSInSAR分析中具有较高的精确性。

图5 点A、B、C、D时序形变位移

3.3 整体精度对比

由于羊八井地区没有水准、GPS等实测沉降数据,所以本文用利用ASAR数据进行PSInSAR处理得到的年平均沉降速率(见图3)作对比。在图3所示的2023个PS点中选择与图2中PS点地理范围接近的点,由此得到202个PS点。根据筛选得到的PS点上ASAR的形变速率和TerraSAR-X的形变速率的对比,得到相关性分析结果(见图6)。从图6中可以看出,TerraSAR-X和ASAR的形变速率分布比较一致,相关性达到了0.76。这说明了利用TerraSAR-X高分辨率聚束模式数据检测山区地表形变的可行性。同时,拟合得到两者的关系式y=0.7753x+0.1039,说明TerraSAR-X的形变速率结果相对于ASAR的结果偏小。经过分析,原因为:ASAR使用的数据间隔达到了3a多,而TerraSAR-X使用的数据间隔仅为242d,所以,利用TerraSAR-X得到的沉降量并不能完全代表该地区的多年年平均沉降,仅表示了该地区2010年的年平均沉降速率。

 

图6 TerraSAR-X与ASAR平均形变速率相关性图

4 结语

本文利用TerraSAR-X高分辨率聚束模式SAR数据进行PSInSAR处理分析,得到了羊八井地热电站周围的地面沉降分布图。通过与ASAR的结果作对比发现,两者沉降的整体分布是一致的,但是TerraSAR-X聚束模式具有更高的分辨率,可以探测到电站附近地物的地面沉降细节。TerraSAR-X高分辨率聚束模式应用于时序分析时,仍然存在需要进一步研究的问题:①利用TerraSAR-X高分辨率聚束模式SAR数据可以识别出更多的PS点,但是其覆盖范围较小,在监测大型目标时,TerraSAR-X高分辨率聚束SAR数据将无法完全覆盖目标。②本文中,在电站的东北方向布设了5个角反射器(CR)。在强度图中,这些CR点的强度值是影像平均值的100倍以上,按照传统的振幅离差算法,根据影像的平均值无法识别出这些CR点,同样,在实验区有很多的房屋也无法识别。如何识别出这些高强度的散射体,这也是以后需要研究的方向。

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