地下煤矿开采沉陷区GNSS站选址的多源遥感辅助方法

《Sensors》：A Multi-Source Remote-Sensing-Assisted Method for GNSS Station Site Selection in Underground Coal-Mining Subsidence Areas

　　

连续全球导航卫星系统（GNSS）监测对于表征地下煤矿开采区域的地表沉陷至关重要。然而，监测站选址仍然高度依赖经验判断。此外，陡峭的形变梯度会导致干涉合成孔径雷达（InSAR）去相干、相位解缠失败以及数据缺失，而这些区域恰恰是最需要地面监测的地方。本研究开发了一种定量化的多源遥感辅助框架，用于短基线实时动态（RTK）配置下的GNSS监测站选址。研究人员整合了Sentinel-1A、Sentinel-2C、无人机（UAV）摄影测量产品和道路网络数据，构建了八个评价因子：归一化植被指数（NDVI）、坡度、地形起伏度、形变强度、累积沉陷量、InSAR覆盖度、距沉陷边缘距离和距道路距离。采用层次分析法（AHP）作为主要适宜性评估框架，同时引入随机森林（RF）模型，并赋予有限权重，仅在InSAR数据稀疏区域提供辅助信息。随后，结合网格级聚合、三组分高斯混合模型（GMM）筛选、最小距离细化、实地勘察和监测网络审查，将连续适宜性表面转换为可部署的候选站点。所得高适宜性区域主要集中于沉陷边缘及InSAR覆盖间隙附近，反映了形变代表性、补充监测需求、观测条件和工程可达性的综合效应。共识别出16个候选站点，其中最终推荐S12、S3和S10分别用于改善现有监测网络的北部、西南部和东南部覆盖。敏感性分析证实，在中等参数扰动下，整体适宜性模式和推荐站点排序保持稳定。与两个现有GNSS站的对比进一步表明，适宜性评分较高的站点具有更高的拟合沉陷速率（0.438对0.320 mm day^-1）。鉴于仅有两个站点和两个月的验证数据集，这种一致性是初步的一致性证据，而非总体有效性的统计证明。所提出的框架将区域遥感评估与站点尺度工程审查及监测网络优化联系起来，为地下煤矿开采沉陷区的GNSS部署提供了实用的决策支持。

**论文解读：地下煤矿开采沉陷区GNSS站选址的多源遥感辅助方法**

**研究背景与问题**

在地下煤矿开采中，采掘活动破坏上覆岩层应力平衡，引发地表沉陷、地面裂缝等灾害，严重威胁建筑物、道路、农田及生产安全。连续高精度地表沉陷监测对于识别风险区域和制定 mitigation 措施至关重要。干涉合成孔径雷达（InSAR）技术具有全天候、大范围、低成本优势，已成为矿区沉陷监测的重要手段。然而，在矿区核心沉陷区，短期陡峭形变梯度常导致相邻像素相位变化超出干涉处理极限，引发去相干、相位解缠失败和数据缺失，使得InSAR在关键形变区无法提供可靠测量。全球导航卫星系统（GNSS）监测可提供连续高时间分辨率的三维点观测，适合追踪关键位置形变，尤其适用于InSAR观测不完整的区域。但当前矿区GNSS监测站选址仍主要依赖经验判断和局部实地勘察，缺乏系统性、定量化、可重复的工作流程，无法同时考虑形变代表性、InSAR观测间隙、GNSS观测约束和工程可行性。现有研究多针对滑坡监测，不适用于采矿沉陷区特有的盆状沉陷、陡峭形变梯度和破碎InSAR覆盖特征。为此，研究人员开展本研究，旨在开发一个多源遥感辅助框架，用于地下煤矿开采沉陷区GNSS监测站选址，将区域遥感评估与站点尺度工程审查及网络优化相结合。

**主要技术方法**

本研究采用的主要关键技术方法包括：1）层次分析法（AHP），用于构建多准则决策模型，对八个评价因子进行权重分配并生成适宜性图；2）随机森林（RF）模型，在InSAR数据稀疏区域作为约束辅助工具，基于NDVI、坡度和地形起伏度预测高形变响应概率，以保留潜在的补充监测需求区域；3）三组分高斯混合模型（GMM），用于对网格综合评分进行概率筛选，提取高适宜性候选网格；4）最小距离细化与网格聚合，消除空间冗余并转换像素级适宜性为可部署候选站点。样本数据来源为Pengyang County矿区（宁夏回族自治区）的4.7 km²沉陷区。

**研究结果**

**4.1.1 评价因子与适宜性得分的空间分布**
八个评价因子表现出显著的空间异质性。NDVI适性受植被覆盖控制，高处适宜性在裸土和道路附近；坡度和地形起伏度适性集中在平坦区域，而丘陵沟壑区较低。形变强度与累积沉陷量空间模式相似，高值区分布于沉陷盆地及其过渡边缘。InSAR覆盖度在陡梯度核心区显示低值或数据间隙，而沉陷边缘保持较高连续性。距沉陷边缘距离（DSE）因子在沉陷边界附近形成连续中高适性带。距道路距离因子在合理距离内呈现较高适性。基于AHP生成的GNSS监测站适宜性图（GMSSM）显示高适性区域聚集在活跃沉陷区、沉陷边缘附近及道路可达性适中区域。

**4.1.2 候选网格筛选与最终站点选择**
通过三组分GMM筛选，保留高潜力候选网格，主要分布在沉陷边缘和低InSAR覆盖区附近。经最小距离约束（120 m）后，得到16个候选站点（S1–S16）。监测网络审查和实地勘察进一步筛选，考虑空间互补性、冗余性及局部观测条件。S12、S3和S10最终被推荐，分别用于改善北部、西南部和东南部现有监测网络覆盖。基线距离检查显示，各候选站与参考站的距离在1.38–2.01 km之间，符合D级GNSS基线精度模型。

**4.2 基于现有GNSS站的小样本验证**
利用两个现有GNSS监测站（GNSS-1和GNSS-2）进行初步一致性评估。提取标准化因子值和适宜性值，GNSS-2在形变强度和累积沉陷量上均高于GNSS-1，对应的H-GMSSM值为0.62（GNSS-2）和0.60（GNSS-1）。计算2025年8月20日至10月20日的累积沉陷时间序列，线性拟合沉陷速率分别为0.320 mm day^-1（GNSS-1）和0.438 mm day^-1（GNSS-2）。Pearson相关系数分别为0.967和0.975。适宜性评分较高的站点（GNSS-2）表现出更高的拟合沉陷速率，提供了初步一致性的证据。

**讨论与结论**

讨论部分指出，本研究的主要贡献在于开发了一个面向网络的选址框架，将多源遥感数据转化为可部署的GNSS监测站优先次序。该框架将InSAR数据间隙视为补充地面监测需求的空间指示器，通过AHP、约束RF校正、网格聚合、GMM筛选、最小距离细化、实地勘察和网络审查，将连续适宜性表面转换为可部署的站配置。敏感性分析表明，在多种参数设置下，整体适宜性模式和推荐站点排序保持稳定。局限性包括：InSAR覆盖度代表数据可用性而非完全测量可靠性；未包含采矿工程和地质控制因素；仅有两个站点和两个月的验证数据提供初步一致性证据而非统计验证；部分参数针对当前紧凑短基线网络标定，需迁移调整。未来研究应纳入更基于物理的InSAR质量指标和采矿控制信息，通过更多站点和更长GNSS时间序列加强验证，并在不同地质和网络条件下重新标定和评估框架。

**结论部分翻译**：本研究开发了一个多源遥感辅助框架，用于地下煤矿开采沉陷区GNSS监测站选址。该框架整合了InSAR衍生的形变和覆盖信息、光学和无人机衍生的地表条件、工程可达性、基于AHP的适宜性评估、InSAR数据稀疏区的约束RF辅助以及面向网络的候选筛选。结果表明，最佳GNSS站并非必然位于形变测量值最大的像素，而是高适宜性区域主要集中于沉陷盆地边缘和InSAR覆盖间隙附近，有效平衡了形变代表性、补充监测需求和工程可行性。共识别出16个候选站点，最终推荐S12、S3和S10分别改善现有短基线RTK网络的北部、西南部和东南部覆盖。敏感性分析证实，整体适宜性模式和推荐站点排序在测试参数变化下保持稳定。适宜性评分较高的站点也表现出更高的拟合GNSS沉陷速率（0.438 vs. 0.320 mm day^-1）。尽管受限于有限验证样本和短观测周期，这种一致性是初步一致性证据而非统计验证。总体而言，本研究的主要贡献在于将像素级遥感适宜性信息转化为面向网络的GNSS部署优先次序，并将活跃沉陷区附近的InSAR数据间隙视为补充地面监测需求的空间指示器。该框架可支持InSAR观测不完整矿区的更具针对性的实地调查和监测网络扩展。其适用性仍受限于小验证样本、使用InSAR覆盖度作为数据可用性代理、缺乏详细采矿工程和地质变量以及需要局部参数标定。未来研究应纳入更基于物理的InSAR质量指标和采矿控制信息，通过更多站点和更长GNSS时间序列加强验证，并在不同地质和网络条件下重新标定和评估框架。