基于D-InSAR技术和改进GM(1,1)模型的矿区沉降监测与预计

针对矿区地下资源大规模开采引发的地表沉陷,以淮北矿业集团袁二煤矿为试验区,联合合成孔径雷达差分干涉测量(D-InSAR)技术与灰色模型(GM(1,1)),建立了描述下沉量与时间关系的改进灰色模型,实现了地表沉降监测和预计的一体化.首先,基于哨兵一号A卫星(Sentinel-1A)影像,采用D-InSAR技术监测地面动态沉降过程,获得了2017年11月16日—2018年1月27日期间的时间序列沉降形变图;然后,依据所获取的各时间序列沉降量,建立了改进GM(1,1)的补偿最小二乘法估计半参数模型(BGM(1,1))和赋相对权重的补偿最小二乘法估计半参数模型(WGM(1,1))方程,实现了沉降值的拟合与预计.试验表明:D-InSAR技术在矿区地面沉降动态监测中具有明显优势,且其监测精度达毫米级;BGM(1,1)和WGM(1,1)预计模型均可弥补经典GM(1,1)模型的不足,结合WGM(1,1)预测的4个试验点的相对误差为1.99％～26.64％,可为矿区地面沉陷动态监测以及后续治理提供理论依据,具有一定的预警作用和借鉴意义.