融合稳定点目标和分布式目标的时间序列InSAR监测大区域地面沉降研究

Aiming at the needs for monitoring ground subsidence over large areas, this project proposes a novel methodology based on small baseline time series InSAR technique to retrieve the subsidence not only in urban areas but also in non-urban areas. The methodology includes: 1) precise selection of stable point targets in urban areas using amplitude, coherence and differential phase information; 2) precise selection of distributed targets in non-urban areas using coherence and differential phase information; 3) threshold optimization of Ensemble Phase Coherence to connect targets as many as possible by Delaunay triangulation; 4) fast and robust connection for discontiguous sub network in multiple ranges; 5) validation for ground subsidence retrieved by time series InSAR using leveling or GPS measurement data, and evaluation the potential applications of this methodology.

本项目针对大区域地面沉降监测应用需求，在多主影像小基线时间序列InSAR技术框架下，联合SAR的幅度、相干系数和干涉相位多属性特征，开展面向城区的稳定点目标精确提取研究；开展面向非城区的分布式目标精确提取研究；开展模型相干系数阈值最优化选择研究，选择合适的阈值利用Delaunay三角网最大程度连接监测目标；开展多层级的相邻子网连接研究，使不连续Delaunay子网能够快速、稳健相连，实现大区域地面沉降反演；最后利用水准或GPS等地面数据验证InSAR沉降反演结果，并对算法的应用潜力进行评价分析。

目前我国已有50余个城市发生了较严重的地面沉降，地面沉降超过200毫米以上的区域约9.3万平方公里，影响20多个省区。地面沉降造成的直接经济损失每年高达数百亿元。随着我国城镇化的快速发展以及主城区控沉措施的有效开展，很多城市（如天津、上海、苏州等）的主城区沉降逐渐减缓，而其非城区（郊区、农村）的地面沉降则日益严重。如何有效监测点目标分布稀少的非城区地面沉降，是目前时间时间序列InSAR技术需要解决的关键难题。.面向大区域地面沉降监测的应用需求，本项目在时间序列InSAR框架下，相继开展了城区稳定点目标的高效提取研究，非城区分布式目标的精确提取研究，网络边模型相干系数阈值优化方法研究，大区域目标不连续子网快速稳健连接研究，以期实现城区、非城区地面沉降一体化监测。.经过三年的持续研究，本项目取得了一系列研究成果：1）提出了基于多重判据的稳定点目标高效提取方法，减少了人工设置阈值导致的点目标误选和漏选概率；2）将幅度差分离差和皮尔逊相关系数引入到高相干统计同质像元提取流程，改进了当前高相干分布式目标的提取方法；3）提出了初始模型相干系数和优质干涉图百分比双参数网络边优化方法，对于初始网络具有良好的筛选性能；4）提出了多层级扩展的不连通子网快速智能连接方法，极大地提高了InSAR数据处理效率。研究成果对于大区域地面沉降InSAR高精度监测具有重要意义。.本项目发表学术论文8篇，其中SCI检索1篇，EI检索5篇；申请3项国家发明专利（其中2项已授权）；培养硕士研究生4名。