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基于地形三维信息的时序InSAR大气延迟估计及其应用于城市沉降监测

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地表沉降是在自然或人为因素的影响下，地面表层土壤向下沉陷的一种地质现象。在城市区域，地表沉降发生较为缓慢，但其影响范围广、持续时间长，往往对城市经济发展和居民生活会产生长期的不利影响。 雷达差分干涉测量具有监测范围广、效率高、精度高等优势，在沉降监测领域被广泛应用。在其基础上发展起来的时序InSAR技术不仅克服了DInSAR时空失相干问题，还通过时空滤波缓解了大气延迟和噪声的影响。但是，时空滤波方法仅能缓解大气延迟中湍流延迟成分的影响，而大气垂直分层延迟具有较高的时间相关性，仅依靠滤波方法不能完全扣除时序InSAR中的大气延迟。 本文以大气垂直分层延迟为研究对象，基于 PS 点地形三维信息对时序 InSAR 大气延迟建模估计。针对受干扰因素影响，大气延迟估计出现偏差的问题，引入基于重采样和高斯滤波的大气延迟优化估计方法，实现稳健可靠的大气垂直分层延迟估计。本论文主要工作如下： (1) 在大气校正外部数据数量不足、质量不高的情况下，常规时序 InSAR 技术的滤波方法不能缓解大气延迟中垂直分层延迟的问题，基于PS点地形三维信息建模并估计大气垂直分层延迟。 (2) 针对干扰因素影响较大的情况下大气垂直分层延迟估计存在偏差的问题，引入大气垂直分层延迟优化估计方法。核心思路是通过重采样和高斯滤波后差分的方法，优化参与模型评估的观测值。分别设计两个实验对比直接法和优化法大气延迟估计的结果，一个实验地形高观测值分布比较集中，另一个实验地形高观测值分布均匀。实验结果表明，无论监测区域地形高分布情况，优化法均能减弱干扰因素的影响。相比于直接法，优化法大气延迟估值更能反映区域对流层垂直分层延迟平均水平。 (3)以12幅跨度为2010 ~ 2015年的TerraSAR-X影像和14幅跨度为2016 ~ 2017年的Sentinel-1A影像为实验数据，用时序InSAR技术监测成都中心城区地表沉降，并将直接法和优化法应用于大气垂直分层延迟估计。稳定区域的实验对比验证了优化法应用于时序 InSAR 大气垂直分层延迟校正是有效和可靠的。沉降监测结果表明，2016年~2017年，成都中心城区LOS向年平均沉降速率在6 mm/yr以内，几乎没有沉降，尤其是二环路以内的区域近七年来地面沉降监测状况十分稳定。

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