Nguyễn Thị Mai Anh
Trường Đại học Công nghiệp Quảng Ninh, Việt Nam
Lê Minh Hằng
Trường Đại học Công nghiệp Quảng Ninh, Việt Nam
Đặng Diệu Huệ
Trường Đại học Công nghiệp Quảng Ninh, Việt Nam
Tóm tắt (Abstract)
Phương pháp giao thoa cạnh đáy ngắn SBAS InSAR (The small baseline subset Interferometric SAR) đang được nghiên cứu ứng dụng để giám sát dịch chuyển bề mặt nhiều nơi trên thế giới. Phương pháp SBAS InSAR cho phép quan sát dịch chuyển trên diện rộng và trong chu kỳ liên tục dựa trên phân tích dữ liệu ảnh SAR (Synthetic aperture radar) đa thời gian. Trong nội dung bài báo, các tác giả trình bày kết quả nghiên cứu thử nghiệm ứng dụng phương pháp giao thoa SBAS InSAR và ảnh Sentinel-1A đa thời gian để giám sát quá trình lún tại khu vực thử nghiệm Đông Triều, Quảng Ninh. Kết quả đo bằng phương pháp SBAS InSAR được so sánh, đánh giá với dữ liệu đo thủy chuẩn thông qua 14 điểm kiểm tra. Hệ số xác định (R2) của hai tập dữ liệu đo bằng SBAS và bằng thủy chuẩn đạt lớn hơn 0.66.
The small baseline subset interferometric SAR (SBAS InSAR) method is now being studied and implemented in numerous locations worldwide to monitor surface displacement. The SBAS InSAR method enables the continuous and large-scale observation of displacements through the multi- temporal analysis of SAR (synthetic aperture radar) image data. In the article, the authors present the findings of experimental research that utilized the SBAS InSAR interferometry method and multi- temporal Sentinel-1A images to monitor the subsidence process at the Dong Trieu test area in Quang Ninh. Through 14 test sites, the SBAS InSAR method is employed to compare and evaluate the measurement results with the leveling measurement data. The coefficient of determination (R²) of the two data sets, as determined by SBAS and normalization, exceeds 0.66.
Tài liệu tham khảo
1. Zebker, H. A., & Goldstein, R. M. (1986). “Topographic mapping from interferometric
synthetic aperture radar observations”. J. Geophys. Res. Solid Earth 91 (pp. 4993-4999).
2. Gabriel, A. K., Goldstein, R.M., & Zebker, H.A. (1989). “Mapping small elevation changes over large areas: differential radar interferometry”. J. Geophys. Res. Solid Earth 94 (1989) (pp. 9183-9191).
3. Massonnet, D., Rossi, M., Carmona, C., Adragna, F., Peltzer, G., Feigl, K., & Rabaute, T. (1993). “The displacement field of the Landers earthquake mapped by radar interferometry”. Nature 364 (pp. 138-142)
4. Lu, Z., Masterlark, T., & Dzurisin, D. (2005). “Interferometric synthetic aperture radar study of Okmok volcano, Alaska, 1992-2003: magma supply dynamics and postemplacement lava flow deformation”. J. Geophys. Res. Solid Earth 110.
5. Goldstein, R. M., Engelhardt, H., Kamb, B., & Frolich, R. M. (1993). “Satellite radar interferometry for monitoring ice sheet motion: application to an Antarctic ice stream”. Science 262 (pp. 1525-1530).
6. Carnec, C., & Delacourt, C. (2000). “Three years of mining subsidence monitored by SAR
interferometry, near Gardanne”. France, J. Appl. Geophys. 43 (pp. 43-54).
7. Ding, X., Liu, G., Li, Z., Li, Z., & Chen, Y. (2004). “Ground subsidence monitoring in Hong Kong with satellite SAR interferometry”. Photogramm. Eng. Rem. Sens. 70 (pp. 1151-1156).
8. Zebker, H. A., & Villasenor, J. (1992). “Decorrelation in interferometric radar echoes”. IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. 30 (pp. 950-959).
9. Hanssen, R.F. (2001). “Radar Interferometry: Data Interpretation and Error Analysis”. Vol. 2, Springer Science & Business Media.
10. Ferretti, A., Prati, C., Rocca, F. (2000). “Nonlinear subsidence rate estimation using permanent scatterers in differential SAR interferometry, IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. 38 (pp. 2202-2212).
11. Ferretti, A., Prati, C., & Rocca, F. (2001). “Permanent scatterers in SAR interferometry”. IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. 39 (2001) (pp. 8-20).
12. Usai, S.A. (2001). New Approach for Longterm Monitoring of Deformations by Differential SAR Interferometry (Doctoral thesis). TU Delft.
13. Berardino, P., Fornaro, G., Lanari, R., & Sansosti, E. (2002). “A new algorithm for surface deformation monitoring based on small baseline differential SAR interferograms”, IEEE Trans. Geosci. Rem. Sens. 40 (pp. 2375-2383)
14. Xue, F., Lv, X., Dou, F., & Yun, Y. (2020). “A review of time-series interferometric SAR techniques: a tutorial for surface deformation analysis”. IEEE Geosci. Rem.Sens. Mag. 8 (pp. 22-42).
15. Casu, F., Manzo, M., Lanari, R. (2006). “A quantitative assessment of the SBAS algorithm performance for surface deformation retrieval from DInSAR data”. Remote Sens. Environ. 102 (pp. 195-210).
16. https://dongtrieu.quangninh.gov.vn/
17. Pechnikov, A. (2023). PyGMTSAR: Sentinel-1 Python InSAR An Introduction.
