0 引 言

星载合成孔径雷达干涉技术(Interferometric Synthetic Aperture Radar， InSAR)发展已有30年左右，凭借其对地表形变的高敏感度、监测范围的广泛度以及几乎不受天气干扰等优势，已在城市地表沉降监测、火山运动、地震场反演等诸多领域发挥出巨大潜力。然而，这种传统差分干涉技术(D-InSAR)本身具有一定的局限性，一是时空失相引起的严重相位噪声[1]，二是不同空间和时间尺度上大气延迟引起的相位噪声[2]，对应用结果的精度产生干扰。

健康有序的后勤保障体系是施工现场设备正常运行的关键因素以及保障施工现场正常运行的主要条件，需要建立相关的后勤保障制度，提供相关需求的设备配件、机器维修服务方面的项目，可以保证企业在设备管理方面不断的加大后勤的投资力度以及相关设施配套，极大地提升相关施工设备的工作效率和最大化效用的利用，可以保证施工工程的正常运转，也是保证企业安全顺利发展的一个关键性因素。后勤保障制度是保障设备持续运行的前提。

针对上述2个问题，Ferretti于2000年提出了PS-InSAR算法。该方法继承了D-InSAR 在地表沉降监测中的优点，且克服了D-InSAR存在的时间失相干和空间失相干，也在很大程度上提高了数据的利用率[3]。相比传统D-InSAR，PS-InSAR具有更高的监测精度，并能适用于大部分缓慢、微小的形变监测中。孟秀军等[4]利用了14景Envisat ASAR数据，采用PS-InSAR技术对西秦岭北缘断裂带甘谷地区的地壳微小形变进行探测，得到了5 mm/a的相对运动速率[4]；刘智荣等[5]基于PS-InSAR技术，利用28景Envisat ASAR数据，结合小基线集干涉处理方法，提取并分析了丽江断裂2003—2010年的平均形变速率。

长水机场位于云南省昆明市官渡区长水村，在昆明市东北方向24.5 km处，于2012年正式投入运营，是我国“十一五”期间兴建的唯一一座面向东南亚、南亚，并链接欧亚大多数国家的门户枢纽机场，占地面积约26.26 km2[6]。长水机场为云南省重要的人流、物流中转枢纽，是昆明市最具活力的流动区域，起到推动城市发展的作用。本文基于PS-InSAR技术，利用2015年6月—2017年10月期间37景Sentinel-1数据，得到了长水机场及其周边该段时间内的地面形变，同时也为保证空港经济区有条不紊的发展提供指导性意见。

对Y17aM3和Y17进行碳源同化试验，结果如图8。对比了两株菌同化碳源的能力，发现 Y17aM3对葡萄糖、麦芽糖、果糖、可溶性淀粉、菊糖的同化能力稍有降低，而几乎丧失了对半乳糖的同化能力，但对糊精特别是乳糖的同化能力提高了，而Y17几乎没有同化乳糖的能力。

1 PS-InSAR方法

1.1 基本原理

2000年，意大利学者Rocca领导的研究小组发现，即便是经过了很长时间的间隔，SAR图像中有一部分目标地物的散射特性仍然能保持高度的稳定性，对雷达脉冲信号持续反射稳定的强回波信号，并具有较高的信噪比。在随后的实验中，研究小组得出结论，利用这部分在长时间内能够保持稳定散射特性地物的相位信息代替其所在分辨单元的整体相位信息进行形变研究，能有效克服时间和空间失相干性造成的干涉失败，同时降低大气延迟对测量精度的影响，并据此提出了永久散射体干涉算法(Permanent Scatterers InSAR，PS-InSAR)[7]。永久性散射体指的是地面上那些随着时间的推移散射特性不发生或较少发生改变的地面目标物，如建筑物、桥梁、巨石等硬目标。

在PS算法中，永久散射体(Permanent Scatterers，PS)是指能在长时间对雷达波保持较强且稳定散射特性的地物，如人工建筑物、桥梁、灯塔、人工角反射器等，这些地物在影像中对应的象元通常表现出较强的强度值和较高的相位稳定性，受到失相干影响最小。

废水分为爆珠工艺生产废水、油墨清洗废水、香精提取线废水共3种。考虑到3种废水的特质，为确保后续工艺系统运行的稳定性，拟采用分质预处理手段，对爆珠工艺生产废水和油墨清洗废水分别进行预处理。

Sentinel-1数据采用TOPS模式作为其默认成像方式，A、B双星串联后将理论重访周期缩短到6 d，且能全天候工作，可为地震过程、火山活动、滑坡和地表沉降监测提供连续的SAR数据源。TOPS数据模式的诞生，给从事InSAR、遥感、测绘、地质等工作者带来了新的研究方向和突破。

1.2 关键技术分析

1.2.1 选取主影像

合适的主影像选取，能够有效避免时空失相干的影响，从而提高监测精度；同时，如果选择一幅不合适的主影像，将会给后期的数据处理增加难度，甚至导致无法进行干涉。

主影像的选取需要遵循一定的原则，考虑的关键因素有时间基线、空间垂直基线、多普勒质心频率基线和噪声。实验中使用的SAR数据均来自同一卫星传感器，且目标散射体具有稳定的物理特性，可认为此时的噪声为恒定微小值。此时，需要考虑时间基线最小原则、空间垂直基线最小原则和多普勒质心频率基线最小原则。Sentinel-1卫星在设计初期，就将上述原则考虑在内，利用PS-InSAR处理其数据得到的结果具有mm级的精度。

1.2.2 筛选PS点

经过10多年的研究，传统的PS-InSAR已经得到了改进，学者们针对不同的区域提出不同的算法，但其核心主题思想仍然不变。从一系列时间序列的 SAR 影像中选取其中的一幅影像作为公共主影像，其余的影像作为辅影像，将所有的辅影像与公共主影像配准，并采样到公共主影像的像素空间，然后进行干涉处理，得到一个包含所有影像的时序差分干涉图。通过选择质量高的地物点作为永久散射体点(PS点)，建立函数模型，利用二维回归和目标函数最优化方法进行线性分量的求解，通过时空滤波的方法可以在相位中分离大气相位、非线性形变分量以及噪声分量，这样就可以得到较准确的形变相位[8]。

图 1表示的是SAR影像中，某象元单位内不同类型的地面散射体对雷达脉冲的后向散射效果，蓝色三角形表示地面散射体，黑色及红色箭头表示后向散射信号。其中，较小的三角形表示分布式散射体，它们的后向散射信号对其所在象元的相位贡献基本上是均等的，但随着时间的推移，可能会表现出明显的不稳定性，比较典型的几类地物如树木的枝叶、农作物、草地等。较大的三角形代表主导型散射体，表现出的后向散射强度远远大于所在象元其他分布式散射体后向散射之和，对其所在象元的相位占有主导作用，且在时间上表现出较强的稳定性，可将图像的干涉相位分析与处理焦点完全集中在这些点集上。

 

1.2.3 建立基于PS点的网络模型

在这个酒香也怕巷子深的年代，如果品牌卖点不够具有吸引力，再好的品牌形象也难以在消费者心目中留下深刻的印象。高职院校大多数地处地级市或某个区域的中心地市，与本科院校相比有较大的地缘劣势。在这个信息时代，没有广泛的、优质的传播渠道，再成功的品牌也会稍纵即逝。通过调查了解到，在进入高职院校前，有大部分的学生是通过高考志愿报考指南、网络渠道及亲友介绍了解高校的。高职院校的知名度普遍落后于国内普通本科学校，公办院校与其他院校尤其是民办院校相比品牌传播力度明显不足，目前的品牌传播偏重传统方式，以人际传播为主的口碑传播、新闻报道宣传、室内外校史校情陈列展示为主。

针对不同的应用区域和研究目的，学者们提出了较多的永久散射体候选点选取方法，例如Ferretti等人提出的相干系数阈值法和相位离差阈值法，Hooper等人提出了基于低振幅象元相位特征的选取方法，还有一些在Ferretti，Hooper等人的研究基础上提出的新的算法，如幅度离散指数阈值法、相干系数和振幅离差双重阈值法、幅度阈值法等[10-12]。

固定微胶囊掺量为0.5%，按照2.1 的方法在制作7.07 cm×7.07 cm×7.07 cm的相似岩石试件，对其养护7 d后，按照 2.2的加载方式对试件进行预损伤试验，其中损伤程度分别为20%、40%、60%，对进行不同损伤程度的试件进行7 d的自修复养护，自修复养护后按照2.2 的加载方式对试件进行抗压试验，记录试验数据，代入公式(6)得到不同预损伤程度基体的强度修复率，如图2所示。

2 实验数据

 

表1 Sentinel-1数据主要参数

 

Tab.1 Parameters of Sentinel-1 SAR data

  

成像模式幅宽/km分辨率极化模式IW2505 m×20 mVV

 

（3）便捷性 在电子商务快速发展的背景下，传统商家的销售模式显然受到了较多冲击。共享型生活服务平台使商家不仅拓展了销售渠道，更能方便地借助于平台开展各种促销活动，收集消费者对产品的反馈建议。对于消费者来说，因为平台商家均在几公里之内，下单之后足不出户就可以在2小时内等待送货上门，相比传统购物平台更加快捷。

PS-InSAR算法使用的是时序数据，在很大程度上有效地避免了时间失相干效应的干扰。另外，Sentinel-1卫星的串联运行轨道在设计时考虑了空间去相干最小值的原则，已将垂直基线控制在极短范围内，最大限度地降低去相干效应。下图是时序数据的基线估计结果选取2016-09-16期影像为主影像，即图3中所示第16景，与其余辅影像一一做基线估计分析，得出估计结果。如图3所示，最短基线为2017-06-19的4.33 m，最长基线为2015-12-27的90.80 m，证实了Sentinel-1数据的可靠性，保证了PS-InSAR监测的精度。

与大地测量中的三角网、水准网等原理相似，PS算法需要从时序数据中提取出PS目标，然后对满足距离限制条件的PS点进行“观测”，建立基于PS点的相位差分联系。每对PS点组成一条边，依次相连后就形成了PS观测网络。利用该网络模型和PS点之间的差分相位关系，即可得到PS点之间的几何参数，相当于大地测量中水准点之间的高差[9]。

如图 2所示，红色边框区域为Sentinel-1数据的覆盖范围，白色边框为本次研究区域。在PS-InSAR算法处理过程中，将地势平坦的已知点作为参考地面控制点能有效提高数据处理的精度，所以实验中数据输入的是红色区域部分，从中获取到市区内的已知地物点。

3 数据处理及结果

3.1 基线估计

利用PS-InSAR技术监测地表形变，需要同一地区大量的影像以保证监测精度。本实验选取了2015年6月—2017年10月，覆盖昆明长水机场的37景时序影像，主要的基本参数如表1所示。

 

 

3.2 PS点筛选

在PS-InSAR方法中存在着不同的构网方法，主要有星网络、最短距离网络、自由连接网络以及Delaunay三角网络方法，而Delaunay三角网络是目前比较常用的网络模型构建方法，本次实验的PS网络均采用该方法构建。

其中，Ferretti的相干系数阈值法是PS提取的经典算法之一，在具有高相干性的城市区域中应用，筛选的PS点能同时满足数量和质量的要求，所以本次实验选用相干系数阈值法。在InSAR干涉处理中，相干系数是一个非常关键的量值，复数影像之间用相干系数来衡量影像之间的相似程度和干涉条纹图的质量，提供了地面散射体的重要信息[13]。针对长水机场的地表特征，设置较高的相干性阈值0.92，利用相干系数阈值法共筛选出62 110个PS点。

如图 4所示，红色边框包含的范围就是长水机场及其附近村庄、山体，蓝色的点状是本次实验筛选出的PS点。可以看出，PS点基本聚集在以机场和周围村庄为主的区域，分布密度较高，而周边的山体上几乎没有，这也同时看出了该方法在野外区域应用时的局限性。

考虑消费者对再制造产品的支付意愿随着对再制造产品认知程度和环保认同度的提升而增大，随着价格差异接受度的提升而减小。因此，消费者对再制造产品的支付意愿是认知程度和环保认同的增函数，是价格差异接受度的减函数。据此，综合效用系数设计为两种形式： θ+β-γ和(θ+β)/γ。

 

3.3 形变结果分析

本实验利用Sarscape系列软件为数据处理平台，并通过Arcmap软件提取出沉降信息，并绘制形变场，沉降速率的正负分别代表了地表的上升与下沉，数字越大表明变形程度明显。

如图 5所示，最大沉降速率为29.49 mm/a，而研究区内普遍存在着mm级的抬升和下沉现象。由图5可以明显看出，长水机场多以微小的沉降为主，在机场内部较为分散；向西南方向的市区延伸并逐渐抬升，但整体并未发现较大沉降场，形变处于较为稳定的状态，这些现象主要来自于4方面的因素[14]。

1)以长水机场为中心的空港新区地基土为可塑红粘土和粉质粘土，含沙量不等，紧固系数在0.5～0.8之间，其基本性状及厚度的差异会直接影响地面加载后的土质沉降量；2)新区在部分地段采用了碎石桩地基处理，增加了地基上的排水固结能力，但同时加快了原地基沉降速率；3)新区在原地基上部加载填筑土厚度的不同，对原地基沉降影响较大，沉降量随着上部加载的增大而增加；4)越来越多的工程建设活动出现在进出机场的沿线两侧，且多为高层楼房，是对该地区原地基稳定性造成影响的主要外因。

4 结 语

为了了解昆明市长水机场及其周边的地表稳定性，实验使用了2015—2017年覆盖该区域的Sentinel-1降轨数据，以2016-09-16期为主影像，利用Sarscape软件中PS-InSAR分析算法，绘制了研究区的地表沉降形变场，并通过GIS方法提取出形变信息。研究发现，昆明市长水机场及其周边地面并未发现较大形变场，仅存在 mm/a的微小形变，且形变范围较为集中。实验结果中出现的大速率沉降并未发生在长水机场附近，而是在其西南方向市区内的小板桥一带。同时，本次实验在机场周围的山体上没有获取到形变信息，也侧面证明了PS-InSAR技术在野外区域使用的局限性。

昆明市长水机场作为云南省乃至中国面向南亚、东南亚的重要交通枢纽，承载着巨大的运输任务，对国家和城市的发展具有重要作用，机场及其周边的形变应该得到相关部门的重视。目前，该区域普遍存在着较为集中的微小形变，在尚未构成具有严重威胁的形变场之前应当对引起沉降的可控因素实施管理并加以限制，保障城市发展的有条不紊。

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[4] 孟秀军,屈春燕,单建新,等.PS-InSAR技术在西秦岭北缘断裂带地壳微小形变监测中的应用[J].地震地质,2014,36(1):166-176.

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