金属矿山 ›› 2023, Vol. 52 ›› Issue (01): 110-118.
• 测绘视角下的矿山地质灾害智能识别与预警 • 上一篇 下一篇
李鸣庚1 张书毕1,2 高延东1 李世金1 张艳锁1 贾义琨1 孔令辰1
LI Minggeng1 ZHANG Shubi1,2 GAO Yandong1 LI Shijin1 ZHANG Yansuo1JIA Yikun1 KONG Lingchen1
摘要: 露天矿形变监测对矿区安全开采具有重要意义。 针对常规监测手段存在的效率低、成本高、难以获取 某一地区内露天矿区大范围、长时序的地表形变特征的问题,提出了一种采用复相干矩阵分解法进行相位优化的优 化分布式目标 InSAR(Distributed Target Interferometric Synthetic Aperture Radar,DS-InSAR)时序地表形变监测方法。 该 方法在通过快速同质点识别算法 FaSHPS(Fast Statistically Homogeneous Pixels Selection,FaSHPS)提取同质像元的基础 上,采用复相干矩阵特征值分解法实现相位优化,融合永久散射体( Persistent Scatterers,PS)获取时序地表形变信息。 利用 50 景 Sentinel-1A SAR 影像,获取了 2020 年 1 月—2021 年 8 月辽宁省鞍山地区齐大山矿、大孤山矿、鞍千矿 3 个 矿区的时序地表形变特征。 结果表明:监测时段内大孤山矿、齐大山矿与鞍千矿共存在 5 处形变区,最大累积形变量 为-493. 43 mm,各形变区时序形变特征与露天矿开采活动高度相关;与常规时序 InSAR 技术相比,该技术有效提高了 获取的同质像元密度及可靠性,获取的监测点数量是后者的 1. 253 倍,点位空间分布更为均匀,获取的形变场更加完 整;两者相同点位形变量监测结果的相关系数为 0. 855 6,证明所采用的 DS-InSAR 技术可靠性较高,能够较好地实现 对露天矿区高精度、大范围、长时序的地表形变监测。