基于多卫星平台MT-InSAR融合的新成陆区超长时序地面沉降研究

Multi-Temporal Synthetic Aperture Radar Interferometry (MT-InSAR) is a recently developed remote sensing technique which can accurately measure ground deformation in large areas with a single satellite platform Synthetic Aperture Radar dataset. However, because of the limit of satellite duration, revisit time, and other conditions, MT-InSAR is hard to measure the long period of consolidation settlement evolution which may last for ten or dozens of years in newly ocean-reclaimed areas. It is possible for MT-InSAR to continuously obtain ground deformation with a long time span by studying and developing data merging method of multi-platform MT-InSAR deformation time series. This project will study the data merging method of multi-platform MT-InSAR ground deformation time-series measurements to generate consistent and continuous multi-platform deformation time-series with more than ten-year time span, to analyze the process and characteristics of long-term consolidation settlement evolution in ocean-reclaimed areas, and to predict the residual settlement and consolidation time of dredger fill. The project has important scientific significance for accurately measuring the long-term evolution and characteristics of consolidation settlement in newly ocean-reclaimed areas which is an important question in sedimentation discipline. It also has important theory value and practical significance for geomorphic evolution and geological disaster monitoring in the estuarine and coastal areas.

多时域合成孔径雷达干涉测量（MT-InSAR）是新近发展的利用单一卫星平台合成孔径雷达数据大面积、精确监测地表形变的技术方法。然而由于受单一卫星平台寿命及重访周期等条件限制，对于持续十多年甚至数十年之久的新成陆区缓变型沉降，单一平台MT-InSAR难以量测其长期形变过程。研究和发展多卫星平台MT-InSAR数据融合方法可以使缓变型地表形变的长时间跨度连贯监测成为可能。本项目将研究多个单一卫星平台MT-InSAR地表形变时间序列融合方法，生成时间上连贯一致的多卫星平台（三星/四星）超长时间序列（大于十年），分析新成陆区地面沉降长期演变过程和特征，预测冲填土固结残余沉降量和固结时间。该研究对准确掌握新成陆区固结沉降过程和特征这个沉积学科中的关键问题，有重要的科学意义，对河口海岸地貌演变和地质灾害监测有重要的理论价值和实际意义。

多时域合成孔径雷达干涉测量（MT-InSAR）是新近发展的利用单一卫星平台合成孔径雷达数据大面积、精确监测地表形变的技术方法。然而由于受单一卫星平台寿命及重访周期等条件限制，对于持续十多年甚至数十年之久的新成陆区缓变型沉降，单一平台MT-InSAR难以量测其长期形变过程。研究和发展多卫星平台MT-InSAR数据融合方法可以使缓变型地表形变的长时间跨度连贯监测成为可能。本项目研究开发了多个单一卫星平台MT-InSAR地表形变时间序列融合方法，开发了一种基于MQQA方法的多卫星平台MT-InSAR形变时序融合方法，消除了不同卫星平台MT-InSAR形变时序间的偏差。融合了时间重叠的多平台MT-InSAR形变时序，生成了时间上连贯一致的长时间序列形变数据集，并比较了其与地面实测形变数据的差异。验证了多平台MT-InSAR形变时序约束优化的先验地表形变时间模型在时间间隔期内模拟形变时序的准确性，探究了其在不同新成陆区地表形变模拟的适用性。研究开发了基于多级融合策略的多卫星平台MT-InSAR形变时序融合方法，分析比较了基于不同融合策略的多卫星平台MT-InSAR形变时序，并进行了优选。提出了基于时间向量集合的MinA改进算法(MMinA)，使其能够适应同一卫星平台其升、降轨道于同一天对同一区域成像的数据获取情形，提升算法稳健性。进而从干涉相位中的失相干噪声入手，分析推导MMinA方法反演的三维形变场的理论误差。基于多卫星平台MT-InSAR超长地表形变时序和二维水动力模型模拟和分析了海岸洪涝淹没危险性。该研究对准确掌握新成陆区固结沉降过程和特征这个沉积学科中的关键问题，有重要的科学意义，对河口海岸地貌演变和地质灾害监测有重要的理论价值和实际意义。本项目达到了预期研究目标，在国际权威期刊发表论文8篇，其中SCI期刊论文7篇，SCI Top期刊论文5篇。获得软件著作权2项。

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