基于sentinel―1 sar数据反演逐鹿县7.5地震形变信息

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1、基于Sentinel―1SAR数据反演逐鹿县7.5地震形变信息摘要：利用遥感手段对地震引起的地表形变进行研究已在诸多方面取得了成果，本文将在区域地质构造基础上采用Sentinel-1SAR数据对逐鹿县7.5地震进行研究，分析区域断裂带对地震形变信息的影响，反演地震形变信息。数据处理方法采用D-InSAR中的两轨法和三轨法进行对比分析，来验证逐鹿县7.5地震的形变特征。实验结果表明，采用该方法反演地震形变信息具有高效性、准确性和广域性，为地震防震减灾工作提供了技术支持。中国7/vie　　Abstract：Theremotesensingmet

2、hodhasbeenusedtostudythesurfacedeformationcausedbyearthquakes.Inthispaper，theSentinel-1SARdataareusedtostudythe7.5earthquakeinZhulucountyonthebasisofregionalgeologicalstructure，andtheinfluenceoftheregionalfaultzoneoftheseismicdeformationinformationtoinverttheseismicdeforma

3、tioninformation.Fordataprocessingmethod，thetethodandthethree-trackmethodinD-InSARareusedforparativeanalysistoverifythedeformationcharacteristicsoftheZhuluCounty7.5earthquake.Theexperimentalresultsshoethodcanbeusedtoretrieveseismicdeformationinformationodel；syntheticapertur

4、eradardifferentialinterferometry；landmarkdeformationinversion　　中图分类号：P315.3+1文献标识码：A：1006-4311（2017）12-0156-03　　0引言　　怀来盆地和逐鹿盆地（简称怀逐盆地）位于张家口坝下的中朝准地台燕山台褶带西段的宣龙复式向斜内，其区域构造正好位于汾渭大断层的尚义―赤城―平泉断裂带与黄旗―鸟龙沟断裂带相交的区域内[1]。该区域的断层活动强烈，地震频频发生。据统计，截至2016年，4级以上地震共34次，严重危害当地人民的生命财产安全。因此，利用现代

5、科学技术对怀逐盆地地震形成的地表形变进行反演评估，对该区域的抗震减灾具有十分重要的意义。　　合成孔径雷达差分干涉测量技术（简称D-InSAR）是一种利用主动式微波遥感监测地表形变的技术。由于该技术具有观测精度高、不受大气和地形限制、监测范围广等优点，广泛的应用于地表形变监测。本次使用的数据来源为2014年10月正式投入使用的Sentinel-1SAR卫星，该卫星免费提供雷达影像数据。利用区域地质构造特征并结合逐鹿县7.5地震时间点，采用3景数据，并结合外部获取的DEM数据采用三轨法验证方法，对地震带进行分析和反演，最终结合数据结果给出合理的

6、评价。　　1Sentinel-1SAR数据获取与分析　　Sentinel-1卫星采用C波段成像系统，共有4种成像模式，分别为条带成像（SM，Stripmap）、干涉宽幅（Ietric×20m，幅宽为250km的SAR数据。工作方式为递进的地形扫描方式（TOPSAR），获取3个子条带，每条子带包含9块条带信息[2]。用户可以根据研究区域直接下载单视复数（SLC）数据，数据格式为TIFF。　　本次研究地表形变信息的手段是采用差分干涉（D-InSAR）中的三轨法，需要至少三景影像，一景为主影像，另外两景为从影像[5]。再结合研究区域7月5日的地震

7、时间点和雷达卫星的轨道参数。最优时间序列存档信息如下表所示。　　2SAR数据的算法与处理　　2.1原始TIFF数据转换为burst文件　　Sentinel-1卫星提供的单视复数（SLC）图像格式为TIFF格式，此文件中包含多种信息：相位信息、强度信息、适量范围等。本文实验所使用的软件为ENVI中的SARscape模块，因此首先要将TIFF格式的文件转换为SARscape可以识别的burst文件。　　2.2基线估计与相干性评价　　基线估计是评价干涉像对质量的重要参数，通过计算基线、轨道信息、高程变化、型变量、多普勒质心误差等，生成高程和形变的

8、精度随着相干性增长的变化趋势图[4]。下图为基线估计所生成的两幅图，分别代表高程和形变的精度�S着相干性的增加而提噶，这也是影像能够进行差分干涉的重要指标。