低山丘陵区重复开采沉陷的InSAR观测与概率积分法融合监测

《Sensors》：Stage-Adapted InSAR–Probability Integral Method Fusion for Monitoring and Spatially Continuous Reconstruction of Repeated-Mining Subsidence

　　

摘要

低山丘陵区重复开采导致InSAR失相关和形变场不完整。在中国山西省2301工作面，本研究将盆地边缘的InSAR观测值与概率积分法（PIM）的中心区域估计值相结合。D-InSAR和SBAS-InSAR分别应用于初次开采和重复开采阶段，其有效提取极限分别为149 mm和194 mm。PIM对每个阶段的三次晚期现场观测数据进行拟合，推进系数由完整观测序列进行约束。融合权重随PIM预测沉降量大小而变化。全数据融合RMSE为28.58–134.78 mm（R² = 0.956–0.990），反映内部一致性。两个阶段的同点空间块融合RMSE分别为62.16 mm和166.79 mm，较PIM分别高出1.25%和低3.62%，较单独InSAR分别降低81.3%和76.6%，主要反映了InSAR对较大中心区域沉降量的低估。上述折算率同时用于模型选择，因此这些结果并非外部验证结果。对称幂比率加权消除了理论阈值跳变，并相对于硬阈值融合和固定权重融合降低了局部过渡梯度。稀疏的过渡观测数据限制了对预测精度的评估。可支持的效益是保留边缘观测数据并结合模型对中心缺失区域进行连续阈值过渡填补，而非相对于PIM实现一致性的精度提升。