【摘 要】
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矿山开采沉陷与城市地表沉降是两种典型的地表形变灾害,它们会造成环境污染并给工农业生产、交通、城市基础设施建设和民众生活造成危害和巨大的经济损失。开展地表形变灾害的监测与预测,对保护沉降区内人民安全生产和生活具有重要意义。针对传统的大地测量方法无法大范围、长时序、高密度的进行观测,合成孔径雷达干涉技术（InSAR）弥补了传统方法的不足,凭借其高精度、大范围、全天候的优势在地表形变监测方面已广泛应用。
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矿山开采沉陷与城市地表沉降是两种典型的地表形变灾害,它们会造成环境污染并给工农业生产、交通、城市基础设施建设和民众生活造成危害和巨大的经济损失。开展地表形变灾害的监测与预测,对保护沉降区内人民安全生产和生活具有重要意义。针对传统的大地测量方法无法大范围、长时序、高密度的进行观测,合成孔径雷达干涉技术（InSAR）弥补了传统方法的不足,凭借其高精度、大范围、全天候的优势在地表形变监测方面已广泛应用。然而,InSAR技术监测地表形变仍存在一定局限性:一是InSAR技术仅能获取LOS向变形,其监测结果不能真实反映地表三维形变,这制约了 InSAR技术在矿区监测方面的应用;二是虽然时序InSAR技术虽能提取城市地表时序形变信息,但却无法对未来的时序形变数据进行有效预测。针对上述问题,本文以矿山开采沉陷与城市地表沉降两种形变灾害为研究对象,开展了基于InSAR技术的形变灾害监测预测方法的研究和探索,主要研究内容如下:（1）提出了一种基于Boltzmann函数辅助的D-InSAR矿区地表变形监测与预测一体化方法。本文选用下沉盆地边缘拟合能力较优的Boltzmann函数预计模型,并结合LOS向形变与三维形变的几何投影关系,建立基于Boltzmann函数辅助的D-InSAR监测形变方程,并引入混合蛙跳算法（SFLA）,求解方程中的预计参数,从而构建开采沉陷D-InSAR监测预计—体化方法。通过模拟实验验证该方法的可行性与正确性,并开展模型的抗差能力讨论,实验表明该方法具备一定的抗差能力。利用该方法求取淮南矿区1312（1）工作面非充分采动下预计参数,结果表明:预计下沉中误差为97.1mm,约为最大下沉值的3.09%;预计水平移动中误差为46.1mm,约为最大水平移动值的4.1%。模拟实验和真实实例证明本文构建的方法更为稳健,且能提高三维变形预计的精度。（2）建立了一种融合差分干涉测量短基线集时序分析技术（SBAS-InSAR）和递归神经网络（Elman）模型的城市形变监测及预测模型。本文以合肥市为研究区域,选用34景Sentinel-1A数据,利用SBAS-InSAR技术获取了合肥市地表2018～2021年的时序形变信息,并用永久散射体合成孔径雷达干涉测量（PS-InSAR）技术进行交叉验证。实验共选取440个同名特征点,以PS点年均形变速率作为横轴,SDFP点年均形变速率作为纵轴,两者相关系数为0.9160,呈高相关性,随后对合肥市重点沉降区域进行分析。为了预测后续地表形变,选用Elman神经网络模型,并采用混合蛙跳算法（SFLA）优化神经网络权重和阈值,建立了 SFLA-Elman网络预测模型,对合肥市典型沉降区域进行预测,实验研究表明,预测结果精度较为理想,可为城市空间规划、防灾减灾工作提供一定的理论参考依据。（3）开发了基于InSAR技术的地表形变灾害监测预测系统。以矿山开采沉陷与城市地表形变两种典型地质灾害为研究对象,系统主要为以下四个模块①矿山开采沉陷监测系统;②矿山开采沉陷预测系统;③城市地表形变监测系统;④城市地表形变预测系统。该系统以InSAR技术和矿山开采沉陷预计理论为基本原理,功能涵盖了矿山开采地表沉陷监测与预计、移动变形信息的提取、城市大范围地表变形预计。经过实例验证,该系统能够顺利运行并且将结果可视化输出,达到了预期要求,具备一定的实用性。图[56]表[9]参[126]
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