摘要
采用多维向、高精度的方法反演地表在时间、空间上的形变特征，对地质灾害的防灾、减灾和预警等方面应用具有重要意义。InSAR技术和GPS技术作为常用的空间大地测量技术，具有很好的互补性。而InSAR-GPS数据融合不仅可以有效减小InSAR技术的固有误差，还能保存InSAR技术高空间分辨率的优势，甚至能实现GPS技术三维形变、高精度和高时间分辨率的特性。如何将两种数据进行有效地融合是地学领域的热点研究内容。为此，本文基于SBAS-InSAR视线向形变结果，联合使用GPS站点三维观测值所内插的面数据，探讨InSAR-GPS数据融合的函数模型、定权方式、数据源组合等问题，尝试利用设计与选择的数据融合模型获取休斯顿地区地表三维形变，并进行综合分析与解释。主要研究结论与认识如下： （1）融合的数据准备：利用42景升降轨Sentinel-1A数据进行SBAS-InSAR技术处理，获取休斯顿地区升降轨视线向形变。以GPS站点观测数据为真值，评估InSAR技术的可靠性，得出：升降轨SBAS-InSAR技术在时间序列上的形变趋势与GPS站点观测数据较吻合，但InSAR技术固有的误差和影响，导致InSAR形变结果存在系统性的偏差。 （2）从理论层面，探讨数据融合模型的设计与选择：针对Gibbs能量函数通过获取局部最优解就能获取全局最优解的特征，考虑计算简便且容易编程而选择基于最小二乘法的融合模型；对于多源数据融合的权重问题，选择Helment方差分量估计的验后定权方法，从整体上较好的分配各类观测数据的权，以提高融合解算精度。 （3）从实验数据层面，验证数据融合模型设计的合理性：InSAR技术存在多种系统性误差，在融合算法中选择对InSAR形变量附加一个与点位有关的系统参数，并设计实验组对比分析得到：在ENU三维方向上，使用附加与点位有关的系统参数后，融合解算的形变精度更高，其中东西方向上的改进最为突出，均方根误差由24.4mm提高至17.1mm。此外，设计不同数据源组合对融合结果精度影响的对比实验，结果表明：升降轨InSAR-GPS数据源组合的方案在南北、垂直方向上精度最高，均方根误差分别为7.1mm和15.1mm，且该方案演算的地表三维形变与升降轨SBAS-InSAR在时间序列上的形变趋势和量级更为吻合。 （4）地表形变综合分析与解释：结合降水量数据，利用小波周期分析方法，发现休斯顿地区中部和东南部垂直方向地表形变受降水量影响的程度大于西北部地区；结合引伸计记录的地下含水层特定深度的压实数据发现：含水层的压实在地表垂直向形变中有所表现，且地表东西向形变规律符合地下压实的空间分布情况；而对休斯顿地区仅有的两座超300米的高层建筑的时间序列监测表明，两座建筑较为稳定，年均沉降量在0.51mm以内。
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