基于InSAR技术大同煤田沉陷区的监测与识别

作     者：张堯 

作者单位：中国地质大学(北京) 

学位级别：硕士

导师姓名：杨红磊

授予年度：2020年

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 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] 081105[工学-导航、制导与控制] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

主      题：SBAS技术 矿区监测 相干性 深度学习 沉陷区的识别 

摘      要：为了进行现代化的建设,大量的地下煤炭资源被开采和利用,出现了大规模的采空区。这就破坏了地面原有的应力平衡,最终使得开采的矿区区域内出现了大面积的地表沉陷。采煤沉陷区的出现对自然环境和人们的生产和生活环境带来了巨大的影响。因此对采煤沉陷区的监测、识别和研究就显得尤为重要。本文主要研究工作和内容如下:(1)详细介绍了合成孔径雷达干涉测量和相干性的基本原理。从相干性的原理说明了失相干可以用来识别沉陷区。准备了RADARSAT-2和Sentinel-1两种数据,用小基线集的方法分别对两种数据进行处理,获得了形变结果图和相干性系数图。并且对两种数据的结果进行对比,发现具有一定的一致性,说明了数据处理的正确性。(2)根据所获得的RADARSAT-2的形变结果图,分析统计了大同煤田的整体沉陷的基本情况以及八个重点形变矿区的基本情况。同时获取了八个矿区中最大形变量点的时间变化图。在2016年到2019年沉陷区的面积共有417.58 km,其中有75.91%区域下沉量在20 mm以下,4.38%的土地沉降量超过40 mm,得出了大同煤田整体表现为轻度沉降,矿区内部少部分沉降比较剧烈的结论。八个矿区的沉陷面积占了总体的47.01%,表明沉陷区的沉降主要集中在这八个矿区。并且八个矿区监测点的累计沉降量都是随时间的增加而变大,其中永定庄煤业发生了最大沉降,下沉量可高达94.77 mm。(3)为了分析沉陷区形变特征,选出了四个典型煤矿的形变时间序列图。从这四幅沉陷区的变化图中对沉陷区的形变特征进行了总体概括。又选择了一处形变特征特别明显的矿区,从平面形变面积和剖面形变量变化的角度,来对沉陷区形变特征进行了进一步的分析和验证。(4)用深度学习的方法以形变速率图和相干系数图为样本进行了沉陷区的分类,实现了自动提取沉陷区的目的。