矿业工程论文_基于改进MT-InSAR的日兰高铁巨野 - 影像研究与医学应用杂志社投稿

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矿业工程论文_基于改进MT-InSAR的日兰高铁巨野

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文章摘要:日兰高铁巨野煤田段农田遍布，合成孔径雷达干涉（InSAR）的时间失相干严重，可用于时序InSAR（MT-InSAR）分析的永久散射体（PS）稀少。将SAR数据限制在失相干影响较弱的10月至次年4月初并联合PS和分布式散射体（DS）有望解决该问题。然而，受限于SAR卫星的重访周期，仅采用10月至次年4月初的SAR影像会导致数据量变少。而当SAR数据较少、相干性较低时，难以准确估计协方差矩阵和相干矩阵，使得现有的DS相位估计方法误差较大。为此，提出了一种基于Fisher信息量的DS相位优化估计算法，利用Fisher信息量调节各干涉对的权重，抑制低相干干涉对的影响。通过模拟数据和真实数据验证了算法的可靠性和可行性。另外，构建了联合PS和DS的小基线（SBAS）干涉处理框架，在增加观测方程的同时保证干涉对的相干质量，从而实现形变信息的稳健估计。利用2020年10月至2021年4月间的Sentinel-1 SAR数据获取了日兰高铁巨野煤田段地表沉降，并结合已有的监测资料分析了地表沉降的成因及时空演化信息。研究结果表明：采用上述方法，能够根据10月至次年4月初的少量SAR数据监测高铁沿线沉降情况；日兰高铁巨野煤田段沿线仍在持续沉降，3公里范围内的平均形变速率集中在-3.5 ～ -0.5 cm/yr之间，与2015至2019年的观测结果一致，未出现加剧现象；巨野煤田段存在可能由断层活化、深层地下水流失等因素间接造成的更大范围地表沉降，并且沉降靠近高铁侧，这一点需引起注意。

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