基于DInSAR技術(shù)的礦山開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀

王小兵

(1.中鋼集團(tuán)馬鞍山礦山研究院有限公司，安徽馬鞍山243000;2.金屬礦山安全與健康國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽馬鞍山243000;3.華唯金屬礦產(chǎn)資源高效循環(huán)利用國(guó)家工程研究中心有限公司，安徽馬鞍山243000)

DInSAR技術(shù)近年來(lái)空間對(duì)地觀測(cè)技術(shù)的成果之一，是對(duì)InSAR技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，是一種以合成孔徑雷達(dá)的復(fù)數(shù)影像的相位信息來(lái)獲取地表變形信息的技術(shù)，地表垂直變形信息的提取精度已達(dá)到了毫米級(jí)，相對(duì)于傳統(tǒng)水準(zhǔn)測(cè)量、全站儀三角高程測(cè)量、三維激光掃描技術(shù)、GPS差分測(cè)量等方法而言，優(yōu)勢(shì)較為明顯［1-4］。為此，為了進(jìn)一步促進(jìn)基于DInSAR的礦山開(kāi)采沉降監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展，對(duì)近年來(lái)該領(lǐng)域的研究成果進(jìn)行適當(dāng)總結(jié)與分析。

1 DInSAR開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)原理

采用DInSAR技術(shù)監(jiān)測(cè)開(kāi)采沉陷的基本原理是利用2景分別為成像前后的圖像進(jìn)行干涉處理，獲得包含礦區(qū)地形、形變相位的干涉圖，結(jié)合礦區(qū)數(shù)字高程模型(Digital Evaluation Model，DEM)［2］得到模擬干涉條紋圖，從而實(shí)現(xiàn)去除地形因素的目的［6-7］。DInSAR相位組成可表示為

式中，Φtopo為地形相位，由礦區(qū)地形起伏因素引起，可通過(guò)區(qū)內(nèi)DEM反演模擬的方式消除該相位;Φflat為由地球曲率引起的平地效應(yīng)相位，可采用精密軌道數(shù)據(jù)來(lái)去除;Φdef為礦區(qū)地表形變相位;Φatm為大氣延遲相位，可采用直接校正法或相位累計(jì)法消除［8］;Φnoise為噪聲相位，可采用相關(guān)濾波算法進(jìn)行削弱或去除。

DInSAR監(jiān)測(cè)開(kāi)采沉陷的最終目的是獲取地表移動(dòng)變形信息，其中比較重要的步驟是去除地形效應(yīng)相位信息。目前，根據(jù)不同的地形效應(yīng)相位去除方法，可將獲取地表移動(dòng)變形信息的方法分為以下幾類:

(1)兩軌方法。該方法是通過(guò)監(jiān)測(cè)區(qū)域地表變形前后的2景SAR影像，首先對(duì)該2景SAR影響進(jìn)行干涉處理，結(jié)合DEM獲得模擬地形相位條紋圖;然后在該地形相位條紋圖中將DEM對(duì)應(yīng)的地形相位進(jìn)行差分處理，可得到礦區(qū)地表變形所形成的差分相位信息。該方法流程見(jiàn)圖1。

圖1 兩軌方法流程Fig.1 Flow of two railsmethod

(2)三軌方法。該方法采用3景SAR影像產(chǎn)生2個(gè)干涉圖像對(duì):①地形干涉圖像對(duì)，用以獲得地表變形之前的地形信息量;②地形-形變干涉圖像對(duì)，通過(guò)處理該圖像對(duì)可獲得地形變形后的信息量［9］。該方法流程見(jiàn)圖2。

圖2 三軌方法流程Fig.2 Flow of three railsm ethod

(3)四軌方法。該方法采用4景SAR影像生成2個(gè)干涉圖像對(duì)，流程與二軌方法類似，但區(qū)別在于，四軌方法通過(guò)采用干涉的方法消除地形效應(yīng)的影像所需的DEM。

DInSAR采用多時(shí)相的復(fù)雷達(dá)影像的相關(guān)信息快速、準(zhǔn)確提取地表的變形量信息，精度較高，相對(duì)于傳統(tǒng)精密水準(zhǔn)測(cè)量、GSP差分測(cè)量而言，優(yōu)勢(shì)較為明顯，見(jiàn)表1［10］。

表1 DInSA與精密水準(zhǔn)測(cè)量、GPS差分測(cè)量比較Table1 Comparison of DInSAR and Precise leveling method and GPS differential surveying m ethod

2 In-SAR數(shù)據(jù)選擇方法

2.1 最大可探測(cè)沉降量

DInSAR盡管在礦山開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)方面優(yōu)勢(shì)較為明顯，但并非所有的礦山開(kāi)采沉陷均可采用該技術(shù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，這時(shí)因?yàn)椋瑔挝幌裨獌?nèi)可探測(cè)到的地標(biāo)最大變形梯度作為一個(gè)條紋周期，若探測(cè)區(qū)域內(nèi)的地表變形量超過(guò)了該變形梯度，那么該類變形便無(wú)法探測(cè)到。DInSAR技術(shù)的最大可探測(cè)沉降量的計(jì)算公式為

式中，S為最大可探測(cè)沉降量，cm;W為沉降漏斗的半徑，m;g為SAR傳感器地面分辨率，m;λ為SAR傳感器波長(zhǎng)，cm。

一般來(lái)說(shuō)，礦山開(kāi)采沉陷量一般較大，也就是說(shuō)S越大越好。由式(2)可知，提高最大可探測(cè)沉降量的方法主要有:①選用波長(zhǎng)較大的SAR影像數(shù)據(jù);②提高SAR影像的分辨率。

若假設(shè)某礦區(qū)開(kāi)采沉陷漏斗半徑(W)為150 m，在已知其余參數(shù)的情況下，根據(jù)式(2)可計(jì)算出SAR傳感器在視線方向的最大可探測(cè)沉降量，結(jié)果見(jiàn)表2［11］。

表2 各SAR傳感器的最大可探測(cè)沉降量Table2 Themaximum detectab le settlement of sensors of SAR

2.2 衛(wèi)星重訪周期

利用重復(fù)軌道獲取同一地區(qū)的2景影像進(jìn)行開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)時(shí)，該2景影像成像的時(shí)間間隔即為時(shí)間基線。由于時(shí)間基線一般較長(zhǎng)(幾天、幾十天等)，在該階段內(nèi)，礦山地表可能因開(kāi)采作業(yè)發(fā)送了較大的沉降，此外，外界因素如空氣濕度、植備生長(zhǎng)條件、植被覆蓋情況等發(fā)生了較大變化，均會(huì)嚴(yán)重干擾干涉相位，從而使得獲取的干涉圖的質(zhì)量大打折扣，也不同程度上增加了影像數(shù)據(jù)處理的難度。因此，在礦山開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)過(guò)程中，應(yīng)盡可能選用成像時(shí)間間隔較短的影像，從而避免出現(xiàn)失相干現(xiàn)象。此外，若監(jiān)測(cè)區(qū)域地表形變較小，若要實(shí)現(xiàn)對(duì)該區(qū)持續(xù)監(jiān)測(cè)，則可選擇成像時(shí)間間隔較長(zhǎng)的影像。幾類星載SAR傳感器的重訪周期等相關(guān)參數(shù)見(jiàn)表3［11］。

表3 幾類星載SAR傳感器參數(shù)Table3 Parameters of the sensors of spaceborne SAR

2.3 影像分辨率

DInSAR影像分辨率是方位向分辨率和距離向分辨率的統(tǒng)稱。方位向即沿飛行平臺(tái)前進(jìn)的方向，垂直于飛行方向或指向地面的方向即為距離向［12-13］。一般來(lái)說(shuō)，提高SAR影像分辨率的措施有:①選用分辨率較高的SAR影像數(shù)據(jù)進(jìn)行開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè);②對(duì)于已選用的SAR影像數(shù)據(jù)采用全分辨率干涉內(nèi)插方法或者距離向內(nèi)插方法進(jìn)行處理，全分辨率干涉方法是通過(guò)直接采用單視復(fù)影像(Single Look Complex，SLC)［10］數(shù)據(jù)進(jìn)行干涉處理;距離向內(nèi)插方法即將SLC影像像元盡可能分割得更小。

3 應(yīng)用進(jìn)展

3.1 二軌方法

3.1.1 差分處理方法

二軌方法作為DInSAR數(shù)據(jù)差分處理的一種方法，按照處理流程可分為先差分處理后相位解纏何先相位解纏后差分處理等2種方法，如圖3所示。

圖3 二軌方法差分處理方法Fig.3 Tow rails differential processingmethod

盡管圖3中2種差分處理方法差別較小，但在礦區(qū)開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)中精度有所差別。對(duì)此，魏長(zhǎng)婧等［8］等以位于錢營(yíng)孜煤礦為例，基于ALOS PALSAR的L波段的2景SAR影像數(shù)據(jù)，分別采用上述2中差分方法對(duì)該礦的開(kāi)采沉陷進(jìn)行了研究，結(jié)果表明，先相位解纏后差分處理所獲得礦區(qū)開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)精度達(dá)到毫米級(jí)，而先差分處理后相位解纏所獲得的礦區(qū)開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)精度僅為厘米級(jí)，從而說(shuō)明前者更加適合于礦區(qū)開(kāi)采沉陷高精度監(jiān)測(cè)。姚頑強(qiáng)等［14］采用先相位解纏后差分處理的二軌方法思路對(duì)彬長(zhǎng)礦區(qū)開(kāi)采沉陷進(jìn)行了分析，取得了較好的效果。

3.1.2 DInSAR影像數(shù)據(jù)選擇

采用DInSAR影像進(jìn)行礦區(qū)地表沉陷研究的基本前提是，對(duì)同一區(qū)域不同時(shí)間內(nèi)獲取的2景影像必須具有高度的相關(guān)性，否則會(huì)影響后續(xù)干涉圖中的干涉條紋的清晰度，乃至對(duì)相位解纏效果闡述影響，為此，DInSAR影像數(shù)據(jù)的選擇對(duì)于確保地表沉陷的監(jiān)測(cè)精度至關(guān)重要。對(duì)此，王行風(fēng)等［15］認(rèn)為對(duì)于DIn-SAR影像處理的選擇，除了應(yīng)滿足影像干涉的相關(guān)條件之外，還應(yīng)充分礦區(qū)沉陷的特點(diǎn)、環(huán)境條件等因素，具體來(lái)說(shuō)有:

(1)礦區(qū)氣候、地表植被覆蓋。一般來(lái)說(shuō)，礦區(qū)氣候深潤(rùn)、植被茂密會(huì)在不同程度上降低SAR影像間的相干性。農(nóng)田區(qū)的相位變化相關(guān)性較低，并且受季節(jié)影像較大;居民點(diǎn)的相位變化的相關(guān)性則較高，基本不受季節(jié)變化的影響。那么，盡可能選擇氣候干燥、地表植被稀疏的DInSAR影像數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，此外，若成像季節(jié)為冬季，應(yīng)極可能選擇地面無(wú)積雪的DInSAR影像數(shù)據(jù)。

(2)垂直基線。地形信息和地表形變信息的獲取，對(duì)于垂直基線的選擇有所區(qū)別。采用DInSAR技術(shù)提取地面DEM時(shí)，垂直基線應(yīng)為200～500m;在地表變形測(cè)量時(shí)，則要求垂直基線盡可能段，即小于100 m，以最大限度消除地形相位的影響。

(3)時(shí)間基線。以煤礦為例，由于資源開(kāi)采所導(dǎo)致的沉陷具有很大的不確定性，即對(duì)于局部地區(qū)、某個(gè)時(shí)間段內(nèi)而言地表變形緩慢，而在另一時(shí)間段內(nèi)，該地區(qū)地表可能出現(xiàn)較大的沉陷。為此，對(duì)于沉陷較大的地區(qū)，可選用時(shí)間基線較短的DInSAR影響數(shù)據(jù);對(duì)于地表變形緩慢的地區(qū)，則盡可能選擇時(shí)間基線較長(zhǎng)的DInSAR影像數(shù)據(jù)，但是，時(shí)間基線過(guò)長(zhǎng)，則會(huì)導(dǎo)致SAR影像間失相干。一般來(lái)說(shuō)，對(duì)于礦區(qū)地表沉陷監(jiān)測(cè)的DInSAR影像成像時(shí)間間隔以小于60 d為宜［15］。

3.1.3 DEM精度

采用DInSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行礦區(qū)地表沉陷監(jiān)測(cè)時(shí)，低精度的DEM的殘余相位誤差極易在干涉圖中表現(xiàn)出大量噪聲，在礦區(qū)地形復(fù)雜的情況下，采用低精度的DEM模擬礦區(qū)地形相位時(shí)，地形參與相位則會(huì)更為明顯，特別是對(duì)于基線較長(zhǎng)的短波DInSAR影像對(duì)而言，容易出現(xiàn)相位解纏失敗的現(xiàn)象。對(duì)此，丁亞杰等［16］分別采用TERRA衛(wèi)星的ASTER數(shù)據(jù)生成的EDM，即:GDEM(Global Digital Elevation Model)、SRTM數(shù)據(jù)生成的DEM來(lái)進(jìn)行開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)研究，結(jié)果表明:①基于SRTM的開(kāi)采沉陷圖對(duì)于細(xì)節(jié)信息保持良好，有利于刻畫地表形變信息;②基于GDEM的開(kāi)采沉陷圖可以較為完成的保留條紋邊緣信息，但無(wú)法保持條紋細(xì)節(jié)信息，隨著地表持續(xù)下沉，能夠獲得更為豐富的地表沉降信息;③該2類數(shù)據(jù)總體上各有優(yōu)勢(shì)，單獨(dú)引用開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)，效果均一般，將兩者進(jìn)行相互融合進(jìn)行開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)是未來(lái)重要的發(fā)展方向。為了進(jìn)一步比較由傳統(tǒng)方法和衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)獲得DEM對(duì)DInSAR監(jiān)測(cè)效果的影響，趙偉潁等［17］等分別采用由礦區(qū)地形圖、三維激光掃描儀、Terra-SAR影像以及STRM3影像獲取的DEM來(lái)探討DEM精度對(duì)于DInSAR開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)精度的影響，結(jié)果表明:①對(duì)于礦區(qū)內(nèi)的微小變形，由TerraSAR影像獲得的DEM的DInSAR監(jiān)測(cè)效果不理想;②由SRTM3數(shù)據(jù)得到的DEM的分辨率較低，DInSAR監(jiān)測(cè)到的變形值均分布于地形較復(fù)雜的區(qū)域內(nèi)，此外，由于紋理細(xì)節(jié)保持能力較差，導(dǎo)致在溝壑分布的區(qū)域內(nèi)的開(kāi)采沉陷難以有效監(jiān)測(cè);③由礦區(qū)地形圖、三維激光掃描儀獲得DEM具有較高的分辨率，對(duì)于區(qū)內(nèi)溝壑信息的保持效果較好，基于該類DEM的In-SAR能夠監(jiān)測(cè)到區(qū)內(nèi)微小的形變信息。

3.2 監(jiān)測(cè)方法集成

3.2.1 DInSAR與GPS集成

GPS作為一種具有全天候、高效率、高精度的檢測(cè)方法，已成為礦山地表沉陷監(jiān)測(cè)的主要方法之一，該方法在地表變形監(jiān)測(cè)時(shí)，主要方法有:①動(dòng)態(tài)測(cè)量法，適用于對(duì)變形較快的地表沉降區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測(cè)，常用模糊度函數(shù)法或OTF法解算整周模糊度;②靜態(tài)測(cè)量法，該方法適用于地形變形緩慢的地區(qū)，常用靜態(tài)基線解算法，如FARA法求解整周模糊度［18］。但是:①GPS對(duì)于礦區(qū)地表沉陷監(jiān)測(cè)的水平方向精度與常規(guī)方法(如精密水準(zhǔn)測(cè)量)相當(dāng)，但高程方向的分量精度低于常規(guī)方法;②GPS靜態(tài)變形監(jiān)測(cè)的精度受到監(jiān)測(cè)范圍的影響較大，范圍較小則精度較為理想;范圍較大時(shí)，由于監(jiān)測(cè)點(diǎn)分布稀疏，監(jiān)測(cè)精度則大打折扣，但在大范圍內(nèi)布設(shè)大量監(jiān)測(cè)點(diǎn)，經(jīng)濟(jì)上缺乏可行性。DInSAR技術(shù)盡管能夠有效監(jiān)測(cè)地表的變形情況，但衛(wèi)星對(duì)于同一地區(qū)的重復(fù)觀測(cè)存在一定的時(shí)間間隔，即重訪周期。而開(kāi)采沉陷基本無(wú)規(guī)律可循，具有非線性變形特征，在衛(wèi)星重訪周期內(nèi)，由于缺乏影像數(shù)據(jù)，大量非線性變形數(shù)據(jù)無(wú)法獲得，將大大降低開(kāi)采沉陷最終監(jiān)測(cè)結(jié)果精度。此外，對(duì)于礦區(qū)內(nèi)的特征信息點(diǎn)(如建筑物)的沉降值，利用DInSAR技術(shù)則很難獲取。

綜合上述分析可知，DInSAR與GPS具有一定程度的互補(bǔ)性。為此，Gudmundsson等對(duì) DInSAR與GIS的集成方法進(jìn)行了研究［19-21］，其應(yīng)用效果明顯優(yōu)于單一采用DInSAR技術(shù)或GPS。近年來(lái)，模擬退火算法［21］、解析優(yōu)化算法［22］相繼被用于解算GPS-DIn-SAR集成模型的最優(yōu)解，但存在諸如算法耗時(shí)較長(zhǎng)、無(wú)法考慮DInSAR的大氣延遲誤差等缺陷。對(duì)于解析優(yōu)化算法的改進(jìn)，Hu［23］等提出一種基于方差分量估計(jì)的觀測(cè)值定權(quán)方法，取得了較好的效果，但該方法所需要的DInSAR觀測(cè)數(shù)據(jù)較多，無(wú)疑增加了監(jiān)測(cè)成本。對(duì)此，羅海濱等［24］對(duì)解析優(yōu)化算法中的定權(quán)方法進(jìn)行了改進(jìn)，提出了新型定權(quán)方法，該方法以GPS觀測(cè)數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，通過(guò)對(duì)GPS數(shù)據(jù)內(nèi)插精度以及DInSAR數(shù)據(jù)觀測(cè)精度進(jìn)行評(píng)價(jià)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)兩者的定權(quán)，試驗(yàn)結(jié)果表明:即便在少量GPS觀測(cè)點(diǎn)的情形下，采用改進(jìn)后的定權(quán)方法的解析優(yōu)化算法解算GPS-DInSAR集成模型能夠得到較為理想的解。

一般來(lái)說(shuō)，礦區(qū)開(kāi)采沉陷大體經(jīng)歷開(kāi)始、活躍以及衰退等3個(gè)階段，在開(kāi)始階段，礦區(qū)地表點(diǎn)的下沉速度可由0快速增大到1.67 mm/d從而進(jìn)入活躍階段，下沉速度由1.67 mm/d持續(xù)增大直到最大，然后變小，當(dāng)下沉速度小于1.67 mm/d時(shí)，此時(shí)地表點(diǎn)下沉則進(jìn)入了衰退階段 。通過(guò)在2次下沉變化的拐點(diǎn)處進(jìn)行GPS監(jiān)測(cè)，對(duì)于DInSAR數(shù)據(jù)進(jìn)行精度修正，提高DInSAR開(kāi)采沉陷的監(jiān)測(cè)精度則大有裨益。但如此從操作的關(guān)鍵在于，如何精確獲得礦區(qū)地表點(diǎn)下沉變化的拐點(diǎn)(即:劇增點(diǎn)和劇減點(diǎn))的時(shí)刻，避免盲目進(jìn)行GPS加密監(jiān)測(cè)，降低監(jiān)測(cè)成果。對(duì)此，閻躍觀［25］等以澳大利亞West Cliff礦區(qū)為研究對(duì)象，在深入研究開(kāi)采沉陷規(guī)律的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了基于D-InSAR和GPS聯(lián)合觀測(cè)的工作面的推進(jìn)距離模型，從而合理解算出GPS加密時(shí)間，實(shí)現(xiàn)了在提高DInSAR開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)精度的的同時(shí)降低監(jiān)測(cè)成本的目的。

3.2.2 DInSAR與GIS集成

地理信息系統(tǒng)(Geology and Information Sysmtem，GIS)以地球信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等學(xué)科為基礎(chǔ)，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)礦區(qū)開(kāi)采沉陷的空間分析、三維表達(dá)、監(jiān)測(cè)預(yù)警以及輔助決策，具有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理、與顯示功能［26-31］。InSAR作為一類有別于諸如水準(zhǔn)測(cè)量、GPS測(cè)量的新型測(cè)量方式，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)礦區(qū)開(kāi)采沉陷區(qū)域的全覆蓋監(jiān)測(cè)，但是其對(duì)數(shù)據(jù)的處理與分析方面有所欠缺。為此，將DInSAR與GIS進(jìn)行集成，充分發(fā)揮各自優(yōu)勢(shì)，對(duì)于提高礦區(qū)開(kāi)采沉陷的精度以及進(jìn)行開(kāi)采沉陷預(yù)計(jì)具有重要意義。黃寶偉等［32］將DInSAR技術(shù)與GIS相結(jié)合，以葛亭煤礦為例，進(jìn)行了區(qū)內(nèi)沉降監(jiān)測(cè)研究，其思路如圖4所示。

圖4 研究思路Fig.4 Research though

該研究的特點(diǎn)有:①實(shí)現(xiàn)了在GIS中ENVISAT ASAR影像數(shù)據(jù)、開(kāi)采平面圖、正射影像圖等礦區(qū)不同類型數(shù)據(jù)的有機(jī)融合，利用GIS的空間分析功能，對(duì)該類數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加分析;②對(duì)GIS空間分析結(jié)果，能夠?qū)崿F(xiàn)多元化現(xiàn)實(shí)，即能夠根據(jù)需要實(shí)現(xiàn)區(qū)內(nèi)任意剖面、多維的可視化展示，對(duì)于區(qū)內(nèi)的開(kāi)采沉陷范圍、沉降值的預(yù)計(jì)于實(shí)際情況基本吻合。但不足之處在于:①就研究成果而言，開(kāi)采沉陷的精度受到高相位梯度的影響，即沉降較大的區(qū)域，高相位梯度較大，導(dǎo)致監(jiān)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況存在一定的誤差;②就研究思路而言，實(shí)現(xiàn)了多源數(shù)據(jù)與GIS的有機(jī)結(jié)合，這樣的“結(jié)合”僅僅體現(xiàn)在研究思路上，并未實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)特別是DInSAR數(shù)據(jù)與GIS空間分析功能的深度融合。

4 結(jié)語(yǔ)

結(jié)合近年來(lái)DInSAR礦山開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)成果，對(duì)該技術(shù)的基本原理、數(shù)據(jù)選擇方法以及應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了深入分析，認(rèn)為多源數(shù)據(jù)融合以及加強(qiáng)與GIS的集成程度是礦山開(kāi)采沉陷DInSAR監(jiān)測(cè)技術(shù)發(fā)展的方向。

［1］ 劉曉菲，鄧喀中，范洪冬，等.DInSAR監(jiān)測(cè)老采空區(qū)殘余變形的試驗(yàn)［J］.煤炭學(xué)報(bào)，2014，39(3):467-472.

Liu Xiaofei，Deng Kazhong，F(xiàn)an Hongdong，et al.Study of old goaf residual deformation monitoring based on DInSAR techniques［J］.Journal of China Coal Society，2014，39(3):467-472.

［2］ 張洪勝，劉 浩.礦山開(kāi)采地表沉陷監(jiān)測(cè)方法探討［J］.測(cè)繪與空間地理信息，2014，37(8):200-202.

Zhang Hongsheng，Liu Hao.The exploration on themethodsofmonitoring in coalmining subsidence［J］.Geomatics＆Spatial Information Technology，2014，37(8):200-202.

［3］ 何 濤.基于DInSAR技術(shù)分析的煤礦開(kāi)采、沉降與環(huán)境災(zāi)害［J］.煤炭技術(shù)，2014，33(12):53-54.

He Tao.Coalmining，subsidence and environment disaster based on DInSAR technology［J］.Coal Technology，2014，33(12):53-54.

［4］ 李小紅，劉 元.DInSAR技術(shù)在地面沉降監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用于發(fā)展前景［J］.北京測(cè)繪，2013(5):70-73.

Li Xiaohong，Liu Yuan.Application and development prospect of DInSAR technology in ground subsidence monitoring［J］.Beijing Surveying and Mapping，2013(5):70-73.

［5］ 王小兵，孫久運(yùn).數(shù)字高程模型壓縮研究進(jìn)展淺析［J］.測(cè)繪科學(xué)，2013(6):23-25.

Wang Xiaobing，Sun Jiuyun.Research progress review on DEM data compression［J］.Science of Surveying and Mapping，2013(6):23-25.

［6］ 陸燕燕，何 敏，何秀鳳.基于DInSAR的徐州張雙樓煤礦地表形變監(jiān)測(cè)研究［J］.測(cè)繪工程，2013，22(6):61-64.

Lu Yanyan，He Min，He Xiufeng.Ground subsidencemonitoring of Zhangshuanglou coalmine in Xuzhou City based on DInSAR［J］.Engineering of Surveying and Mapping，2013，22(6):61-64.

［7］ 王劉宇，鄧喀中，湯志鵬，等.DInSAR與GIS結(jié)合的高速公路變形監(jiān)測(cè)［J］.煤炭工程，2015，47(1):121-123.

Wang Liuyu，Deng Kazhong，Tang Zhipeng，etal.Expressway of deformationmonitoring based on DInSAR and GIS［J］.Coal Engineering，2015，47(1):121-123.

［8］ 魏長(zhǎng)婧，汪云甲，閆建偉.DInSAR技術(shù)的二軌法監(jiān)測(cè)礦區(qū)地表沉陷的方法研究［J］.煤炭技術(shù)，2012，31(7):121-122.

Wei Changjing，Wang Yunjia，Yan Jianwei.Study of application of DInSAR technology in monitoringmining area surface settle by twotrack method［J］.Coal Technology，2012，31(7):121-122.

［9］ 劉偉科，劉國(guó)林，張曉慶.雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)在礦區(qū)變形監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究［J］.地礦測(cè)繪，2012，28(1):1-4.

Liu Weike，Liu Guolin，Zhang Xiaoqing.Application research on deformation monitoring of mining area based on SAR interometry technology［J］.Surveying and Mapping of Geology and Mineral Resources，2012，28(1):1-4.

［10］ 吳立新，高均海，葛大慶，等.基于DInSAR的煤礦區(qū)開(kāi)采沉陷遙感監(jiān)測(cè)技術(shù)分析［J］.地理與地理信息科學(xué)，2004，20(2):22-25.

Wu Lixin，Gao Junmei，Ge Daqing，etal.Technical analysisof the remote sensing monitoring for coal mining subsidence based on DInSA［J］.Geography and Geo-information Science，2004，20(2): 22-25.

［11］ 武繼峰，楊志強(qiáng).InSAR技術(shù)應(yīng)用于礦區(qū)開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)優(yōu)選研究［J］.測(cè)繪通報(bào)，2013(S):92-94.

Wu Jifeng，Yang Zhiqiang.Research on the data optimization selection of the InSAR in mining subsidencemonitoring［J］.Bulletin of Surveying and Mapping，2013(S):92-94.

［12］ Ferretti A，MontiG A，PratiC，etal.InSAR Principles and Guidelines for SAR Interferometry Processing and Interpretation［M］.Netherlands:ESA Publications，2007.

［13］ 李學(xué)軍.InSAR技術(shù)在大同礦區(qū)地面沉降監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用研究［D］.太原:太原理工大學(xué)，2007.

Li Xuejun.Application Research on the InSAR in Mining Subsidence Monitoring in Datong Mining Area［J］.Taiyuan:Taiyuan University of Technology，2007.

［14］ 姚頑強(qiáng)，馬 飛，龔 云，等.基于DInSAR的彬長(zhǎng)礦區(qū)沉陷變形監(jiān)測(cè)［J］.西安科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，31(5):563-568.

YaoWanqiang，Ma Fei，Gong Yun，etal.Binchangmining subsidence deformationmonitoring based on DInSAR［J］.Journal of Xian University of Science and Technology，2011，31(5):563-568.

［15］ 王行風(fēng)，汪云甲，杜培軍.利用差分干涉測(cè)量技術(shù)監(jiān)測(cè)煤礦區(qū)開(kāi)采沉陷變形的初步研究［J］.中國(guó)礦業(yè)，2007，16(7):77-80.

Wang Xingfeng，Wang Yunjia，Du Peijun.Preliminary study on monitoring mine subsidence deformation based on DInSAR technique［J］.China Mining Magazine，2007，16(7):77-80.

［16］ 丁亞杰，卞正富，劉萬(wàn)利，等.基于不同外部DEM的DInSAR礦區(qū)沉陷研究［J］.礦業(yè)研究與開(kāi)發(fā)，2014，34(1):76-80.

Ding Yajie，Bianzhengfu，Liu Wanli，et al.Research on mining subsidence with DInSAR technique based on different external DEM［J］.Mining Research and Developmen，2014，34(1):76-80.

［17］ 趙偉潁，鄧喀中，楊俊凱，等.DEM精度在DInSAR監(jiān)測(cè)采空區(qū)沉降中的影響［J］.煤炭工程，2015，47(3):90-92.

Zhao Weiying，Deng Kazhong，Yang Junkai，et al.Effect of DEM precision on goaf subsidencemonitoringwith DInSAR［J］.Coal Engineering，2015，47(3):90-92.

［18］ 祝傳廣，鄧喀中，張繼賢，等.基于多源SAR影響礦區(qū)三維變形場(chǎng)的監(jiān)測(cè)［J］.煤炭學(xué)報(bào)，2014，39(4):673-678.

Zhu Chuanguang，Deng Kazhong，Zhang Jixian，et al.Three-dimensional deformation field detection based on multi-source SAR imagery inmining area［J］.Journal of China Coal Society，2014，39 (4):673-678.

［19］ Gudmundsson S，Sigmundsson F，Carstensen JM.Three-dimensional surface motion maps estimated from combined interferometric synthetic aperture radar and GPS data［J］.Journal of Geophysical Research，2002，107(10):1-14.

［20］ Gudmundsson S.Crustal Deformation Mapped by Combined GPS and InSAR［D］.Copenhagen:Technical University in Denmark，2000.

［21］ Gudmundsson S，Gudmundsson M T，Bjornsson H，etal.Three-dimensional glacier surface motion maps at the Gialp eruption site，Iceland，inferred from combined InSAR and other ice displacement data［J］.Annals of Glaciology，2002，34(1):315-322.

［22］ Samsonov S，Tiampo K，Rundle J，et al.Application of D-InSARGPS optimization for derivation of fine scale surfacemotionmaps of Southern California［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2007，45(2):512-521.

［23］ Samsonov S，Tiampo K.Analyitical optimization of D-InSAR and GPS dataset for derivation of three-dimensional surfacemotion［J］.Geoscience and Remote Sensing Letters，2006(1):107-111.

［24］ 羅海濱，何秀鳳.GPS-DInSAR集成監(jiān)測(cè)的改進(jìn)定權(quán)方法與仿真實(shí)驗(yàn)分析［J］.煤炭學(xué)報(bào)，2012，37(10):1612-1617.

Luo Haibin，He Xiufeng.Improved determining weightmethod for GPS-DInSAR integration monitoring and simulation experiment analysis［J］.Journal of China Coal Society，2012，37(10):1612-1617.

［25］ 閻躍觀，戴華陽(yáng)，葛林林，et al.DInSAR動(dòng)態(tài)下沉監(jiān)測(cè)特征點(diǎn)錯(cuò)失問(wèn)題研究［J］.煤炭學(xué)報(bào)，2012，37(12):2038-2042.

Yan Yueguan，Dai Huayang，Ge Linlin，etal.Problem of dynamic ofmonitoring subsidence feature pointsmissed by DInSAR technology［J］.Journal of China Coal Society，2012，37(12):2038-2042.

［26］ 郭獻(xiàn)濤，黃 騰，邱志偉，等.GIS支持下礦區(qū)地表變形三維可視化預(yù)計(jì)［J］.礦工礦物與加工，2014(1):33-36.

Guo Xiantao，Huang Teng，Qiu Zhiwei，et al.Prediction for GIS supported 3D-visualization of surface deformation in mines［J］.Industrial Minerals and Processing，2014(1):33-36.

［27］ 馬 靜，張菊清.利用InSAR-GIS監(jiān)測(cè)西安地面沉降的分析研究［J］.測(cè)繪通報(bào)，2012(2):14-17.

Ma Jing，Zhang Juqing.Research on themonitoring the ground subsidence of Xian based on InSAR-GIS technique［J］.Bulletin of Surveying and Mapping，2012(2):14-17.

［28］ 王小兵，孫久運(yùn).地理信息系統(tǒng)綜述［J］.地理空間信息，2012 (1):23-26.

Wang Xiaobing，Sun Jiuyun.Review of the geological information system［J］.Geospatial Information，2012(1):23-26.

［29］ 陳秋計(jì).基于元胞自動(dòng)機(jī)模型的開(kāi)采沉陷模擬［J］.科技導(dǎo)報(bào)，2013，31(11):65-67.

Chen Qiuji.Simulation of coalmining subsidence based on themod-el of cellular automata［J］.Science＆Technology Review，2013，31 (11):65-67.

［30］ 王珊珊，季 民，胡瑞林，等.基于InSAR-GIS的礦區(qū)地面沉降動(dòng)態(tài)分析平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用［J］.煤炭學(xué)報(bào)，2012(S):307-312.

Wang Shanshan，JiMin，Hu Ruilin，et al.Implementation and application of dynamic analysis platform formining subsidence based on InSAR-GIS［J］.Journal of China Coal Society，2012(S):307-312.

［31］ 王雷鳴，尹升華.GIS在礦業(yè)系統(tǒng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀與展望［J］.金屬礦山，2015(5):122-128.

Wang Leiming，Yin Shenghua.Application status and prospect of GIS inmining system［J］.Metal Mine，2015(5):122-128.

［32］ 黃保偉，宋小剛，王振杰，等.基于DInSAR技術(shù)的葛亭煤礦地面沉降監(jiān)測(cè)研究［J］.工程勘察，2012(4):55-60.

Huang Baowei，Song Xiaogang，Wang Zhenjie，et al.Research on ground subsidence monitoring of Geting coal mine based on DIn-SAR ang GIS techniques［J］.Geotechnical Investigation＆Surveying，2012(4):55-60.