基于MT-InSAR和灰色预测模型的金属矿区地表变形研究

作     者：王华 李素敏 袁利伟 张玮 马相松 管庆丹 Wang Hua;Li Suming;Yuan Liwei;Zhang Wei;Ma Xiangsong;Guan Qingdan

作者机构：昆明理工大学国土资源工程学院 云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心 中国有色金属工业协会智慧矿山地理空间信息集成创新重点实验室 昆明理工大学公共安全与应急管理学院 玉溪大红山矿业有限公司 昆明有色冶金设计研究院股份公司 

出 版 物：《化工矿物与加工》 (Industrial Minerals & Processing)

年 卷 期：2022年第51卷第4期

页      面：45-50页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 081901[工学-采矿工程] 0819[工学-矿业工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 

基　　金：国家自然科学基金(41161062,41861054) 云南省重点研发计划(202003AC100002) 

主　　题：地表变形 MT-InSAR 灰色预测模型 位移 模型精度 相对误差 

摘      要：对于矿区地表变形测量，传统方法存在成本高、很难反映地表大面积变形信息和时空演化特征等缺点。基于此，以大红山铁矿为例，采用Sentinel-1A卫星数据，利用SBAS-InSAR对数据进行处理，建立了灰色预测模型，并对模型精度进行了验证，结果表明：由地面观测点获取的实测三向位移经归一化后得到的位移与InSAR取得的LOS向位移相对误差在15%以内，表明时间序列InSAR在观测精度上是可靠的；矿区内存在4个发育成熟的沉降集中带和2个局部沉降区域；InSAR监测值和水准测量值有较好的一致性，监测相对误差和预测相对误差均在12%以内。