insar形变测量及其在地震学中应用的研究

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1、中国科学技术大学博士学位论文InSAR形变测量及其在地震学中应用的研究姓名：查显杰申请学位级别：博士专业：固体地球物理学指导教师：傅容珊20070401摘要InSAR(Intcrfcromcn'icSyntheticApertureRadar)是一种新型空间对地观测技术，它具有高空间分辨率、高精度和面矩阵测量等优点，受到国际地学界的广泛关注。然而SAR采用侧视成像工作方式，其形变干涉图只含有地表形交在雷达视线向的信息，因此关于InSAR形变测量结果的解释和应用等问题还有待于进一步研究。本文基于InSAR成像理论，提出了利用卫

2、星轨道数据和形变模型模拟地表形变场干涉图的方法。在此基础上，设计了三个理想位移模型并模拟得到了相应的三个不同方向的形变SAR干涉图。对比模拟干涉图中得到的形变位移量与理想形变模型得出；差分干涉图对不同方位形变的敏感性存在明显差异：对竖直向形变最敏感，距离向次之，对方位向形变最不敏感。考虑到SAR干涉图与GPS、精确水准测量等常规大地测量结果之间缺乏直观可比性，同时干涉图不便直接用于其它相关研究，本文提出了直接从三个不同视角形变干涉图中获取三维形变位移场的方法。为了检验该方法的正确性，本文首先采用数值模拟方法模拟了三个不同视角

3、的同一形变场的SAR干涉图，然后利用相位场解缠算法得到了形变场在三个不同视向的位移量，再通过矢量分解获取了形变位移场的三分量。结果显示：反演得到的地表形变位移三分量基本能再现形变场模型。且三个分量的误差均小于15％。理论和模型计算表明利用形变干涉图直接获取形变位移三分量是可行的。基于我们提出的直接从三个不同视角的形变干涉图中计算三维形变位移场的方法，本文获取了2003年伊朗Bam地震的三维同震形变位移场。利用欧空局提供的7景Barn地震的Envisat卫星SAR数据，采用差分干涉算法处理获取了两幅降孰同震形变干涉图和一幅升轨

4、震后形变干涉图。两幅降轨同震形变干涉图中干涉条纹的大小和形状都比较类似，说明它们反映的几乎是同一形变位移场。由于生成这两幅降轨干涉图的主像相同，而从像视角略有差异，因此可以认为这两幅形变干涉图是视角不同的同一地表形变干涉图。基于以上分析，本文通过配准干涉像对的幅度影像，获取了形变位移场在方位向的分量，然后将其分解得到了地震形变水平位移场，结合从解缠相位场中得到的雷达视线向位移，获取了形变位移场的竖直向分量。水平位移场显示Bam地震主断层为隐伏右旋走滑断层，这与整个区域的大地构造背景相吻合。同时根据水平位移矢量的方向差异，我们

5、勾绘出了该隐伏的地震断层在地表的走向和格局，显示Bam地震对应的隐伏断层呈“Y’字形分布，与Nakamura2005给出的结果基本吻合。结果证实了从两个不同视角的干涉像对和形变干涉图中获取形变位移三分量的可行性。由于干涉像对的基线和时间间隔过长以及大气扰动等干扰因素的影响，实际的InSAR干涉图常含有大量噪声。大多数常用去噪算法直接对干涉图操作，但是在很多情况下不但去噪效果不好，而且会导致有用信息的损失或歪曲。利用小波多分辨分析能有效刻画噪声等非平稳信号并使噪声趋于白化的特点，本文提出了以小波包变换为基本算法，利用Wiene

6、r滤波器在小波域对复干涉图实部和虚部分别去噪的新方案。通过选用不同的小波基函数和加噪模拟干涉图实验发现：Daubeehies小波和双正交样条小波干涉图去嗓效果相当，多级小波包分解去噪比一级小波包分解效果更好，但会损失相对较多的边缘信息。为了进一步检验本文方案的有效性，我们采用本文方案、Wiener滤波方法和小波包软阈值法对两幅含噪水平不同的实际干涉图进行了实验。结果表明在小波域采用Wiener滤波方法既能有效消去干涉图中噪声，又能最大限度的保留干涉图的边缘信息，去噪效果明显优于后两者。为了解决人口稀疏和地震观测能力不足地区的

7、地震定位问题，我们尝试了利用InSAR准确测定地震震中位置的方法。目前，基于InSAR技术定位地震震中还很不成熟，尚在发展之中。对于强烈地震而言，震中地区地表破裂区域较大，破坏严重，地面形变格局复杂，故在震中区域的InSAR干涉条纹不清晰，很难准确确定震中位置。而对于小地震，地表形交往往太小，或是hsAR数据获取时间问隔过大，采用差分干涉方法不能有效地监测。中等强度的浅源地震对应的地面形变较为平缓，其SAR数据相对于强烈地震和小地震来说相干性较好，同震形变场干涉图噪声小、条纹比较清晰。通常距离震中越远形变越小，干涉图的条纹率

8、越低，因此可以根据形变场干涉条纹的分布来确定震中位置。本文利用1999年3月15日新疆库车Mw5．4地震的三景SAR数据，对基于InSAR技术定位地震震中进行了探索性研究。首先利用SAR数据生成了库车地震同震形变场差分干涉图，然后采用精确的地理编码方法对差分干涉图进行地理编码，从而得到具有