INSAR 技术在地面沉降监测中的精度分析与应用案例

引言

地面沉降作为一种缓变性地质灾害，会引发建筑物倾斜、地下管线损坏等一系列问题，对城市的可持续发展和人民生命财产安全构成严重威胁。传统的地面沉降监测方法，如水准测量、GPS 测量等，虽然具有较高的精度，但存在监测范围有限、效率低等不足。INSAR 技术作为一种新兴的空间对地观测技术，凭借其大面积、高精度、连续监测等优势，在地面沉降监测领域得到了广泛关注与应用。然而，INSAR 技术在实际应用中仍面临诸多挑战，其监测精度受多种因素影响。因此，深入开展 INSAR 技术在地面沉降监测中的精度分析，并结合实际应用案例进行研究具有重要的现实意义。

1 INSAR 技术原理及精度影响因素

1.1 INSAR 技术原理

INSAR 技术以合成孔径雷达（SAR）系统为核心，通过多时相 SAR 影像间的相位差提取地表形变信息。SAR 传感器向地表发射微波信号，并接收由地物反射的回波，经脉冲压缩与距离 - 多普勒处理形成高分辨率影像。当两幅或多幅影像满足时间与空间基线约束条件时，其相位差异可构建干涉图，其中包含地形高程、地表形变及大气延迟等综合信息。通过对干涉相位进行解缠、滤波及地理编码等步骤，分离出地表沿雷达视线方向的微小形变分量。由于微波信号对地表散射特性具有敏感性，该技术在毫米级形变监测中表现出较高精度。此外，结合永久散射体（PS）或小基线集（SBAS）算法，可进一步增强时间序列上形变信息的稳定性与可靠性，从而实现长时间跨度、大范围地表沉降的精细化监测。

1.2 精度影响因素

INSAR 技术的监测精度受多种因素综合影响。大气效应是主要误差来源之一，其中对流层中的水汽变化和电离层的电子密度扰动会引起微波信号传播路径的折射效应，导致干涉相位中包含非形变相关的延迟成分，尤其在潮湿或高海拔地区更为显著。数据处理算法的选择直接影响干涉图的质量与形变信息的提取精度，如多视处理、滤波策略及相位解缠算法的差异可能导致结果在空间分辨率与噪声抑制之间存在权衡。此外，地形起伏会加剧相位梯度变化，增加解缠难度；卫星轨道误差则会在长基线条件下引入系统性相位偏差，进而影响形变反演的准确性。上述因素共同作用，制约着 INSAR 技术在地面沉降监测中的精度水平。

2 INSAR 技术在地面沉降监测中的精度分析方法

2.1 基于外部数据的精度验证方法

在 INSAR 技术的精度验证过程中，通常采用与高精度地面观测数据融合比对的方法。通过将 INSAR 反演得到的形变信息与水准测量、GPS 监测等传统手段获取的结果进行空间匹配与统计分析，建立两者之间的误差模型，进而评估INSAR 监测结果的系统偏差与随机误差特性。常用的定量评价指标包括均方根误差（RMSE）、平均误差（ME）以及相关系数（R）等，能够从整体趋势和局部细节上反映 INSAR 监测精度的可靠性。同时在地形复杂或存在显著高程变化的区域，可引入高分辨率数字高程模型（DEM），如ASTER GDEM 或SRTM 数据，作为辅助地理信息源，用于校正因地形残差引起的相位误差点，提升形变解算的几何一致性。该方法不仅有助于识别 INSAR 监测中的潜在误差来源，还可为后续的数据优化提供理论依据和技术支撑。

2.2 误差分析与校正方法

在 INSAR 技术监测过程中，误差的产生机制复杂多样，需依据其物理成因和影响特性进行系统性分析与针对性校正。大气效应引起的相位延迟是主要误差源之一，尤其在潮湿地区或高程差异显著区域更为突出；可结合 GNSS 观测数据反演大气可降水面水汽分布，构建区域化大气改正模型，对干涉图中的相位异常进行补偿，从而降低大气扰动对形变测量的干扰。对于相位解缠过程中由于噪声或地形起伏导致的误判问题，常采用多视处理结合自适应滤波算法增强相位图的信噪比，提高解缠结果的空间连续性与物理合理性。轨道误差则可通过精密轨道拟合与残余轨道估计方法加以削弱，利用外部高精度轨道参数或通过影像间基线精化策略，提升干涉相位中形变信号的提取精度。上述误差校正手段在实际应用中往往协同使用，以实现对各类误差源的有效抑制，保障INSAR 监测结果的可靠性与稳定性。

3 INSAR 技术在地面沉降监测中的应用案例

3.1 案例一：某城市地面沉降监测

选取某城市作为研究区域，采用 INSAR 技术对地面沉降进行系统性监测。基于多时相 Sentinel-1A/B 卫星 SAR 影像数据，结合精密轨道参数与外部数字高程模型，采用 SBAS-InSAR 方法提取长时间序列的地表形变信息。通过时空滤波和大气延迟校正，有效削弱了非形变信号干扰，提升了监测精度。为验证结果可靠性，将 INSAR 反演的沉降速率与同期水准测量数据进行空间匹配与统计对比，结果显示两者在空间分布特征与变化趋势上高度吻合，相关系数达到0.85 以上，表明 INSAR 技术能够高精度捕捉该区域地表形变动态。进一步分析表明，沉降主要集中于城市核心建成区及地下水强开采区域，推测其主要诱因为地下水资源过度抽取及地铁施工活动引发的土体固结变形。

3.2 案例二：某矿区地面沉降监测

在某矿区开展了基于 InSAR 技术的地面沉降监测应用研究。该矿区因长期大规模开采煤炭资源，导致地表持续下沉，形成了复杂的沉降格局，对矿山安全生产和生态环境构成潜在威胁。研究采用多时相 Sentinel-1 卫星 SAR 影像，结合精密轨道参数与矿区地质采矿数据，构建时空基线优化的 SBAS-InSAR 处理模型，反演出厘米级精度的地表形变时间序列。通过与矿区布设的 GPS 连续监测站点数据进行空间匹配与统计对比分析，结果显示 InSAR 监测结果与 GPS观测值的相关系数达 0.92，最大偏差小于 15mm ，验证了其在复杂矿区环境下形变反演的可靠性与稳定性。进一步结合采煤工作面分布、岩性结构及水文地质条件开展成因分析，表明沉降中心主要分布于主采煤层露头区及断层构造带附近，受采动扰动与岩层破裂共同作用影响显著。

结论

本文通过对 INSAR 技术在地面沉降监测中的精度分析及应用案例研究，得出以下结论：INSAR 技术凭借其大面积、高精度、连续监测等优势，在地面沉降监测领域具有广阔的应用前景。然而，其监测精度受大气效应、数据处理算法等多种因素影响。通过采用基于外部数据的精度验证方法和误差分析与校正方法，可以有效提高 INSAR 技术的监测精度。结合实际应用案例，INSAR 技术能够准确反映地面沉降的分布和变化情况，为地面沉降的防治和管理提供重要的决策依据。未来，需要进一步加强 INSAR 技术与其他监测技术的融合，不断优化数据处理算法，提高 INSAR 技术的监测精度和可靠性，推动其在地面沉降监测领域的更广泛应用。

参考文献：

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