摘要
城市的形变监测对于地质灾害预警、基础设施安全、城市规划管理和环境监测等领域具有重要意义。在该领域内，合成孔径雷达干涉测量技术（InterferometricSyntheticApertureRadar,InSAR）以及全球导航卫星系统（GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS）技术的应用十分广泛。本文在国家重点研发计划重点专项政府间国际科技创新合作项目“城市形变的雷达遥感监测与建构筑物安全风险智能识别关键技术研究”（2022YFE0102600）支持下，针对不同城市中融合、应用时序InSAR技术及GNSS技术进行三维形变监测进行了研究及实验。主要研究内容及成果如下： （1）介绍了时序InSAR技术的原理。讨论了基于不同形变假设的时序InSAR数据联合监测技术方法，包括同名点目标选取、不同平台数据融合等关键步骤。同时，介绍了GNSS技术的基本原理、利用克里金插值方法获取地表形变场以及融合GNSS与时序InSAR结果的方法——直接分解法及最小二乘法。并分别通过对无GNSS测站地区、GNSS测站较少地区及GNSS测站较多区域展开实验与分析。 （2）针对在无GNSS测站地区应用时序InSAR技术联合监测方法的结果及效果展开了研究。采用南京地区2019年至2022年间Sentinel-1卫星升轨数据及COSMO-SkyMed卫星数据，通过时序InSAR技术联合监测方法融合获取研究区内三维形变监测信息。并通过与南京市河西地区水准监测数据对比，获得了2.52毫米/年的均方根误差，相较Sentinel-1及COSMO数据监测结果提升了约18%。结果表明：在无GNSS测站地区应用联合监测方法提升了垂直方向形变精度，同时能够提供研究区内水平方向形变趋势。 （3）针对在GNSS测站较少地区应用融合时序InSAR及GNSS技术三维形变监测展开了研究。采用巴塞罗那地区2020年至2022年间的Sentinel-1卫星升降轨道数据及相应时段内当地GNSS测站的数据，基于水平方向形变不变假设的时序InSAR数据的联合监测方法分别在东西方向、南北方向的均方根误差分别为2.20毫米/年及3.23毫米/年。融合GNSS与PS-InSAR监测数据，直接分解法在垂直方向上获得了2.05毫米/年的均方根误差。最小二乘法分别在垂直方向、东西方向及南北方向获得了1.42毫米/年、1.43毫米/年及1.25毫米/年的均方根误差。结果表明：直接分解法较依赖GNSS插值精度，在GNSS测站数量较少的地区，使用最小二乘方法能够获得更好的监测效果。 （4）针对在GNSS测站较丰富地区的开展三维形变监测的方法展开了研究。采用了南加利福利亚地区2017年至2020年间的Sentinel-1卫星升降轨道数据以及相应时段GNSS测站的数据，基于水平方向形变不变假设的时序InSAR数据的联合监测方法在东西方向、南北方向获得的均方根误差分别为2.83毫米/年及2.01毫米/年。然后，利用对GNSS测站插值结果，分别使用直接分解法及最小二乘法，融合GNSS数据及PS-InSAR结果，获取研究区内三维形变情况并通过预留的GNSS测站进行验证，获得了直接分解法垂直方向上均方根误差为1.89毫米/年，最小二乘法中垂直方向、东西方向及南北方向的均方根误差分别为1.63毫米/年、1.87毫米/年及1.34毫米/年。在GNSS测站数量较丰富地区，直接分解法的效果得到了一定的提升，最小二乘法能够在水平方向取得更丰富的结果。
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