基于多数据源的采煤沉陷区早期识别及地面形变特征监测——以神木市大柳塔镇为例

作     者：曾光 张鹏飞 王海恒 王耀 ZENG Guang;ZHANG Pengfei;WANG Haiheng;WANG Yao

作者机构：中国煤炭地质总局航测遥感局陕西西安710199 榆林市自然资源和规划局陕西榆林719000 自然资源部第一地理信息制图院陕西西安710054 

出 版 物：《测绘通报》 (Bulletin of Surveying and Mapping)

年 卷 期：2024年第5期

页      面：121-126页

核心收录：

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 081802[工学-地球探测与信息技术] 08[工学] 0818[工学-地质资源与地质工程] 081602[工学-摄影测量与遥感] 0816[工学-测绘科学与技术] 

基　　金：榆林市采煤沉陷区煤层火烧区隐患风险大核查 

主　　题：DEM差值解算 SBAS-InSAR技术 采煤沉陷区 大柳塔镇 

摘      要：煤矿区生态环境问题受到社会的广泛关注,如何实现采煤沉陷区精准、高效、经济的早期识别和动态监测显得尤为迫切。本文在资料收集与整理分析的基础上,利用2000—2022年5期DEM数据进行差分解算,同时利用2015年6月15日至2023年7月15日共计164期长时间序列Sentinel-1数据,对煤矿区地面沉降进行动态监测,查明了神木市大柳塔镇采煤沉陷区现状分布与地面沉降特征,形成了一套基于多数据源的采煤沉陷区早期识别方法。研究结果表明:①大柳塔镇采煤沉陷区分布面积为252.70 km 2,包括地面塌陷、采空区悬顶两种类型,神华公司石圪台、哈拉沟、大柳塔、活鸡兔4大矿区煤矿塌陷问题严重;②将分辨率为2 m的DEM数据重采样为5 m后进行差值运算,误差为0.01 m,精度较高且计算高效;③DEM差分解算、SBAS-InSAR技术均能对地面塌陷范围进行精准识别,匹配度高,且各方法间互为补充,相互印证。