第一章 引言
矿产资源是国家经济发展的物质基础，矿产资源的开采活动一般都会引起剧烈的地质环境变化。在长期的矿山开采过程中，由于地下采空区的存在，地表岩体就会出现连续的沉降、倾斜或者裂缝等非连续形变。地表形变如果不能得到及时有效的监测和控制，很容易引发山体滑坡、地面塌陷等严重的地质灾害，给矿区周边的建筑物、基础设施和人员生命财产安全造成极大的威胁。因此，对高精度、全天候地表形变监测工作进行研究，对指导矿山安全生产、预防地质灾害、实行绿色开采有十分重要的现实意义。传统的矿区地表监测方法主要是水准测量和全球导航卫星系统技术。虽然这些经典方法可以得到单点高精度的观测数据，但是对于地形复杂、面积广大的矿山来说，存在着劳动强度大、观测周期长、空间分辨率低、受天气条件影响严重等缺点，不能满足现代矿山对大范围、动态连续形变监测的需求。合成孔径雷达干涉测量技术属于一种新兴的主动式微波遥感技术，凭借全天时、全天候、覆盖范围广、空间分辨率高、对微小形变敏感等特点，已经逐渐成为矿区大范围地表形变监测的主要技术手段。但是由于矿区地表存在严重的几何去相干、时间去相干和大气延迟效应的影响，单一的SAR数据很难保证形变解算的完整性和高精度，相关优化方法可有效提升矿区形变监测点密度与解算精度[1]。因此，本文主要针对多源InSAR数据融合和处理技术展开研究，利用不同的卫星平台、不同的波段以及不同的成像几何来弥补单一数据源的不足，提高矿区形变解算的精度，建立一套更加适合于复杂矿山环境的高精度形变监测技术体系，给矿区的灾害预警和可持续发展提供科学可靠的技术支持。
第二章 多源InSAR矿区形变解算精度优化方法构建与验证
2.1 多源InSAR数据集时序配准与噪声预滤波优化
多源InSAR矿区形变解算时，数据集一般包含C波段Sentinel-1和L波段ALOS-2这些异源传感器，它们的轨道参数、空间分辨率以及时间采样率存在较大差别。对于常规配准方法在异源影像几何对准过程中容易出现的亚像素级偏移误差，建立融合多时相永久散射体特征匹配和精密轨道辅助校正的优化流程十分重要。该流程先用精密轨道数据对影像做粗校正，再用提取出的多时相永久散射体点做精匹配，求出偏移量，然后建立多项式模型进行校正，从而消除几何畸变。配准误差的量化评价一般用相干系数法，即用主辅影像的复数互相关来确定配准精度，其基本公式为
式中， 与 分别代表主辅影像的复数矩阵， 值越接近1表明配准精度越高。从实验数据可以看出，经过优化后的配准流程可以有效地减小异源影像之间的配准残差，校正后的残差标准差比传统的方法要小得多，给后面相位解缠提供了一个可靠的基础。
另外，对于矿区地形起伏、植被覆盖造成的斑点噪声和相位噪声干扰，设计出适合矿区地形特点的自适应导向滤波方案也是重要的一环。该方法利用局部梯度方差来自动调节滤波窗口和权重，在平滑噪声的同时保持地形边缘特征。实际使用时用相位标准差、边缘保持指数这两种评价指标来比较传统的Boxcar滤波、Lee滤波以及改进后的自适应导向滤波的效果。结果表明，自适应导向滤波比传统的方法能更好地降低相位标准差，并且有较高的边缘保持指数，可以有效地去除矿区场景的强噪声干扰。预滤波过程明显改善了干涉图的信噪比，证明了它对于之后形变解算精度提高的重要前置支持作用。
2.2 基于矿区形变场先验约束的相位解残差解算精度提升模型
矿区高强度开采引起的地面沉陷监测中，大梯度形变会使得干涉相位图非常不连续，常规相位解缠算法在形变梯度密集的地方容易出现很多解缠残差，从而造成形变量级被严重低估或者形变场整体失真，这是限制InSAR技术在矿区高精度应用的主要障碍。为了有效地解决以上问题，本文建立了以矿区形变场先验约束为基础的相位解残差解算精度提高模型。该模型根据开采沉陷动力学演化规律，用概率积分法建立矿区形变场先验时空约束数据集，得到地表沉陷的预期趋势和量级。在此基础上，把先验形变信息当作约束条件加入到传统的最小费用流相位解缠算法框架里，具体的实现逻辑就是把先验形变速率场转变成权重项，从而修正相位解缠过程中的费用函数。利用参数化构造，模型可以按照先验知识来引导积分路径的选择，自动识别并剔除由于噪声或者大梯度形变造成的相位残差，从而大大提高了解缠结果的准确性。为了检验模型的有效性，用无约束的传统相位解缠方法做对照组，用模拟生成的具有不同梯度形变特征和随机残差的仿真相位数据进行测试。对不同的噪声水平下解算结果进行量化统计，主要研究模型对于相位残差的识别剔除率以及相位解算误差的减小程度。实验结果表明，该模型可以很好地解决矿区复杂环境下解缠问题，大幅度提高形变解算精度，充分证明了该模型对矿区特殊形变场景有很强的适应性以及明显的技术优势。
表1 基于矿区形变场先验约束的相位解残差解算精度提升模型核心参数与性能对比
2.3 研究区实测验证与多源InSAR优化结果精度对比分析
图 1 多源InSAR矿区形变优化方法验证与精度对比流程
本文选择典型的煤矿开采区作为实验载体，对研究区的区位条件、煤层开采布局和地表沉陷发育情况做了详细的阐述，整理出地面布设的GNSS监测站和水准测量等多源实测形变数据的采集方式及精度等级，建立了验证的数据基准。然后把前面时序配准预滤波优化方法和先验约束相位解残差模型全部应用到覆盖研究区的多源InSAR时序数据集上，得到优化前后的矿区形变解算结果，从点、面两个方面进行严格的精度比较。从点位上把各个InSAR解算结果同对应的实测监测数据做回归拟合，求出平均形变速率误差、均方根误差等量化指标，来准确评价方法的数值正确性；从区域上对比不同的方法得到的地表形变场中开采沉陷盆地的边缘完整性、最大沉降量的保真度，直观体现优化方法对于形变细节的还原程度。另外，用交叉验证不同波段多源SAR数据经过优化处理之后精度提高的一致性来确定本研究所建立的多源InSAR矿区形变解算精度优化方法比传统流程有更好的实际性能提升幅度和适用场景，为以后工程化应用提供依据。
第三章 结论
本文对多源InSAR技术在矿区形变解算中应用做了系统的总结和精度优化分析。研究表明，单一合成孔径雷达数据源在复杂的矿区环境中常常受到时空分辨率和去相干的影响，不能很好地反映地表动态变化的特点。采用多源数据融合的方法，很好地将各个卫星传感器的优点融合在一起，使得矿区地表沉降监测数据具有了时空互补的特点，观测结果更加完整、可靠。从技术角度来说，主要建立了用多源数据来校正大气延迟相位的模型以及时间序列形变反演算法。该路径用精确的配准多时相、多视角的SAR影像，并用外部气象数据或者通用大气校正模型（GACOS）来削弱大气水汽延迟对干涉相位的影响。同时使用改进的小基线集（SBAS-InSAR）技术，改善了相干点目标的识别和筛选，提高了在植被覆盖区或者严重形变区域的相位解缠能力，大大提高了形变速率提取的数学精度和物理可解释性。实际应用效果表明，经过优化后的多源InSAR解算结果，其监测精度和稳健性都比传统的单数据源处理方式好，可以很好地反映矿区开采引起的非线性沉降漏斗以及边缘效应。为矿山企业制订科学的开采计划、预防地表地质灾害、开展生态环境修复治理工作提供详细的、客观的空间地理信息支持。因此，多源InSAR技术的深度集成和算法优化，不但解决了矿山测量中一直存在的数据覆盖盲区和精度瓶颈问题，而且为实现矿区地表形变的自动化、高精度、常态化监测奠定了标准化的技术范式，有重大的工程实用价值和推广前景。
参考文献
\[1\]曾祥凯, 孙凤娜, 陈东兴. 基于鲁棒M估计协方差矩阵相位优化的DSInSAR矿区形变监测研究[J]. 中国矿业, 2024, 33(3): 142-151.
\[2\]王志岗, 周文韬. 基于GPS-InSAR加权融合的矿区地表形变监测研究[J]. 地理空间信息, 2022, 20(11): 81-84+92.