WWW.NEW.Z-PDF.RU
БИБЛИОТЕКА  БЕСПЛАТНЫХ  МАТЕРИАЛОВ - Онлайн ресурсы
 

Pages:   || 2 |

«Дмитриев Павел Николаевич НОВЫЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ РАДАРНОЙ СПУТНИКОВОЙ ИНТЕРФЕРОМЕТРИИ ...»

-- [ Страница 1 ] --

Институт физики Земли имени О. Ю. Шмидта РАН

На правах рукописи

Дмитриев Павел Николаевич

НОВЫЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ И ИНТЕРПРЕТАЦИИ ДАННЫХ

РАДАРНОЙ СПУТНИКОВОЙ ИНТЕРФЕРОМЕТРИИ

25.00.10 Геофизика, геофизические методы поисков полезных ископаемых

Диссертация на соискание ученой степени

кандидата физико-математических наук

Научные руководители:

доктор физико-математических наук, профессор МИХАЙЛОВ В. О .

Москва 2013 Оглавление стр .

Введение 5 1 Теоретические основы радарной спутниковой интерферометрии 14

1.1 Основные принципы РСА-интерферометрии 14

1.2 Метод устойчивых отражателей 19 1.2.1 Метод устойчивых отражателей, разработанный A. Feretti 21 1.2.2 Метод устойчивых отражателей, разработанный A.Hooper 27 1.2.3 Метод малых базовых линий 30

1.3 Математическое обеспечение, применяемое для обработки данных спутниковой интерферометрии 32

1.4 Выбор интерферометрических данных и стратегии их обработки. Обзор спутников с бортовым радиолокатором с синтезированной апертурой 33 1.4.1 Спутники ERS-1, ERS-2 33 1.4.2 Спутник ENVISAT 34 1.4.3 Спутник TerraSAR-X 38 1.4.4 Спутник RADARSAT-1 39 1.4.5 Спутник RADARSAT-2 41 1.4.6 Спутник ALOS 42 1.4.7 Спутники Cosmo-SkyMed-1, 2, 3, 4 43 1.4.8 Миссия «Шатл» 44 1.4.9 Выбор и заказ данных спутниковой интерферометрии 45



1.5 Применение данных РСА интерферометрии 45 1.5.1 Применение данных РСА интерферометрии для мониторинга оползневых процессов 47 1.5.2 Применение данных РСА интерферометрии для мониторинга областей разработки полезных ископаемых 51 2 Совершенствование методики обработки данных РСА интерферометрии. Применение усовершенствованной методики для анализа малых смещений оползневого склона в районе пос. Кепша 61

2.1 Методика выбора «области отсчета» 61 2.1.1 Понятие и физи

–  –  –

В последние годы все более широкое распространение получают методы оценки малых смещений земной поверхности, основанные на применении радаров с синтезированной апертурой (спутниковая РСА интерферометрия или InSAR). РСА интерферометрия имеет ряд преимуществ перед наземными методами. Один радарный снимок покрывает площадь до 100 км2 и более. Ячейка разрешения составляет 20 м * 20 м и менее. Интервал повторной съемки составляет от 35 дней до 6 дней для различных спутников. Точность оценки смещений составляет первые сантиметры, точность оценки средних скоростей смещений по сериям снимков – первые мм/год. Огромным преимуществом радарной интерферометрии является возможность получать и анализировать архивные снимки, начиная с 1992 г. Это позволяет в частности опробовать новые методы обработки и интерпретации на известных событиях .

РСА интерферометрия применяется при изучении смещений природных и техногенных объектов. В числе природных объектов отметим изучение косейсмических и постсейсмических процессов, мониторинг оползневых процессов, динамики ледников, деформаций поверхности вулканов. Очень широк перечень техногенных объектов мониторинга. Это области разработки нефтяных и газовых месторождений, просадки над шахтами, тоннелями, мониторинг стабильности мостов и эстакад и многие другое. Значительные просадки могут приводить к деформациям зданий и сооружений, поэтому их мониторинг крайне важен для обеспечения безопасности жизнедеятельности и снижения рисков повреждения и утраты объектов инфраструктуры .





До настоящего времени методы спутниковой интерферометрии не получили в нашей стране должного распространения, несмотря на то, что областью их применения, в частности, является такая важная для России отрасль народного хозяйства, как разработки нефтяных и газовых месторождений .

Принимая во внимание сложность процесса обработки РСА данных, их зависимость от климатических, географических и других особенностей исследуемой территории, кране важной представляется задача разработки новых методов обработки и интерпретации РСА данных, позволяющих повысить точность оценки полей смещений техногенных и природных объектов .

Цель работы

Целью настоящей работы является создание и применение новых методов обработки и интерпретации данных дифференциальной спутниковой РСАинтерферометрии для оценки деформаций земной поверхности, в частности при мониторинге оползневых склонов и областей разработки полезных ископаемых .

Основные задачи

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решались следующие основные задачи:

Анализ теоретических основ и опыта применения спутниковой 1 .

радиолокации с синтезированной апертурой (РСА) и метода дифференциальной РСА-интерферометрии. Анализ преимуществ, недостатков и ограничений метода. Исследование метода как инструмента для оценки составляющих смещений земной поверхности. Анализ алгоритмов обработки радиолокационных данных по методу РСА-интерферометрии и методов интерпретации результатов обработки .

Совершенствование методики обработки данных дифференциальной 2 .

РСА интерферометрии для устранения помех в условиях отсутствия априорных знаний о наличии и расположении стабильных участков земной поверхности. Практическое применение усовершенствованной методики для анализа смещений оползневого склона в районе пос. Кепша на новой трассе Адлер - Красная поляна. Демонстрация эффективности разработанной методики посредством сравнения результатов ее применения с результатами мониторинга данного оползневого склона, выполненных стандартным способом обработки .

Совершенствование методики интерпретации результатов обработки 3 .

данных дифференциальной РСА интерферометрии посредством разработки нового метода восстановления полного вектора смещений для оползневых склонов. Практическое применение разработанного метода для анализа малых смещений оползневого склона в районе пос. Кепша .

Разработка нового метода аппроксимации поля смещений в 4 .

направлении на спутник и расчета трех компонент вектора смещений в областях эксплуатации нефтяных и газовых месторождений. Применение разработанного метода для аппроксимации поля смещений в районе г .

Альметьевска (Ромашкинское нефтяное месторождение, Республика Татарстан)

Научная новизна исследования

Предложен новый метод выбора «области отсчета» при обработке 1 .

данных дифференциальной РСА интерферометрии, который позволяет эффективно подавлять помехи в условиях отсутствия априорных знаний о наличии и расположении стабильных участков земной поверхности .

Разработан метод восстановления полного вектора смещений, 2 .

использующий результаты обработки РСА-данных с двух спутниковых треков и цифровую модель рельефа местности, применимый для оценки смещений оползневых участков или ледников, в предположении, что поверхность, по которой смещаются эти объекты, конформна земной поверхности .

Разработан метод расчета трех компонент вектора смещений по 3 .

данным РСА интерферометрии, применимый для областей разработки нефтяных и газовых месторождений и основанный на уравнениях, задающих смещения на поверхности упругого или вязкоупругого полупространства в результате изменения давления в областях заданной конфигурации. Метод численно реализован с использованием уравнений для малых сферических объемов, которые позволяют построить эффективный метод численного решения. Величины изменения давления определяются путем минимизации функционала, составленного из невязок между расчетными и измеренными (наблюденными) данными. Метод позволяет включать в рассмотрение любые геодезические наземные и спутниковые данные, которые имеются для исследуемого объекта: точечные данные о смещениях устойчиво отражающих площадок во времени, парные интерферограммы, точечные данные спутниковой геодезии и профильные данные наземной геодезии. Важно, что метод работает при любом объеме данных, в том числе решение можно получить только по данным РСА-интерферометрии, когда наземных геодезических данных нет .

Практическая значимость исследования

Разработанный новый метод выбора «области отсчета» при обработке 1 .

данных спутниковой РСА интерферометрии позволяет эффективно подавлять помехи .

Разработан метод восстановления полного вектора смещений 2 .

устойчиво отражающих площадок, использующий результаты обработки РСАданных с двух треков и цифровую модель рельефа местности. Метод предназначен для оценки полей смещений оползневых склонов или ледников и основан на предположении, что поверхность, по которой смещаются эти объекты, конформна земной поверхности .

Разработан метод расчета трех компонент вектора смещений по 3 .

данным РСА интерферометрии и данным геодезии, применимый для областей разработки нефтяных и газовых месторождений. Метод основан на предположении, что смещения земной поверхности происходят в результате изменения давления в процессе отбора углеводородов и закачки вытесняющего флюида.

Работа методики продемонстрирована на примере анализа смещений в районе г. Альметьевска (Ромашкинское нефтяное месторождение, Республика Татарстан) .

Разработанные методы выбора «области отсчета» и восстановления 4 .

полного вектора смещений, использующие результаты обработки РСА-данных и цифровую модель рельефа местности, позволили провести мониторинг оползневых склонов в районе пос. Кепша у новой совмещенной автомобильной и железнодорожной трассы Адлер - Красная поляна в сложных условиях изрезанного рельефа и густой растительности Кавказа .

Положение выносимые на защиту

Метод выбора «области отсчета», позволяющий при обработке 1 .

данных дифференциальной РСА интерферометрии эффективно устранять помехи в условиях отсутствия априорных знаний о наличии и расположении стабильных участков земной поверхности .

Метод восстановления полного вектора смещений, использующий 2 .

результаты обработки РСА-данных и цифровую модель рельефа местности, применимый для мониторинга оползневых участков или ледников, в предположении, что поверхность, по которой смещаются эти объекты, конформна земной поверхности .

Метод расчета всех компонент вектора смещений по данным РСА 3 .

интерферометрии, применимый для областей разработки нефтяных и газовых месторождений и основанный на уравнениях, задающих смещения на поверхности упругого или вязкоупругого полупространства в результате изменения давления в областях заданной конфигурации .

Оценка активности оползневого склона в районе пос. Кепша на новой 4 .

трассе Адлер - Красная Поляна, скорость и направление смещения оползневых масс .

Оценки поля смещений земной поверхности в районе г. Альметьевска 5 .

(Ромашкинское нефтяное месторождение, Республика Татарстан), величины и направления истинных смещений земной поверхности .

Апробация результатов исследования и публикации Часть из вошедших в диссертацию результатов получена в рамках проекта РФФИ 12-05-31127 (руководитель Дмитриев П.Н.) и Минобрнауки (госконтракт № 16.515.11.5032) .

По материалам диссертации опубликовано 2 работы в журналах, входящих в список ВАК, 1 статья подана в печать. Подана заявка на изобретение «Способ определения трех компонент вектора смещений земной поверхности при разработке нефтяных и газовых месторождений» .

Основные результаты были представлены на 9, 10 и 11 открытых Всероссийских конференциях «Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса» Москва, ИКИ РАН в 2011-2013 гг,, на конференции Европейского космического агентства Fringe-2011, Frascatti, Italy, на конференции “Advances in Geological Remote Sensing” GRSG Annual General Meeting 2011 Including the 2011 Oil and Gas industry workshop 7th–9th December 2011, ESA ESRIN, Frascati, Italy. конференции ESA Living Planet Symposium Европейского космического агентства (Эдинбург, Англия, 9-13 сентября 2013), на конференции молодых ученых ИФЗ РАН 2011 г. конференции ИСУЖТ-2103, РЖД, Москва, 21-22 октября 2013 .

Личный вклад автора

Разработка метода выбора «области отсчета» при обработке данных 1 .

дифференциальной РСА интерферометрии, предназначенного для подавления помех в условиях отсутствия априорных знаний о наличии и расположении стабильных участков земной поверхности. Разработка программ на языке Python, реализующих разработанную методику как дополнительный модуль, надстраиваемый на программный комплекс StaMPS .

Разработка метода восстановления полного вектора смещений 2 .

устойчиво отражающих площадок для оползневых склонов, основанного на предположении, что смещений происходит под действием силы тяжести по поверхности, конформной дневной поверхности выполнена совместно с В.О .

Михайловым. Практическая реализация метода и его применение при анализе данных по оползневому склону в районе пос. Кепша выполнены самостоятельно .

Разработка метода восстановления трех компонент вектора смещений 3 .

для областей разработки месторождений нефти и газа, основанного на математическом моделировании смещений земной поверхности в результате изменения давления в блоках месторождения, выполнена совместно с В.О .

Михайловым. Практическая реализация метода и его применение при анализе данных по Ромашкинскому нефтяному месторождению выполнены самостоятельно .

–  –  –

Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения и списка литературы. Общий объем работы составляет 124 страницы машинописного текста, в том числе 10 таблиц, 29 рисунков и список использованных литературных источников из 100 наименований .

–  –  –

Глава 1 содержит изложение теории спутниковой радиолокации с синтезированной апертурой (РСА), метода дифференциальной РСАинтерферометрии, а также метода устойчивых отражателей, обзор литературы по интерферометрической радиолокации с синтезированной апертурой (РСА) и опыту ее применения для геофизического мониторинга деформаций, связанных с такими компонентами геоопасности, как оползни и деформации земной поверхности в областях разработки месторождений полезных ископаемых .

В Главе 2 излагается методика выбора «области отсчета» при обработке данных дифференциальной РСА интерферометрии для устранения помех в условиях отсутствия априорных знаний о наличии и расположении стабильных участков земной поверхности. Продемонстрировано ее применение для анализа малых смещений оползневого склона в районе пос. Кепша .

В Главе 3 излагается методика восстановления полного вектора смещений в предположении, что поверхность, по которой смещаются эти объекты, конформна земной поверхности. Продемонстрировано ее применение для анализа малых смещений оползневого склона в районе пос. Кепша .

В Главе 4 излагается методика расчета всех компонент вектора смещений по данным РСА интерферометрии, основанная на уравнениях, задающих смещения на поверхности упругого или вязкоупругого полупространства в результате изменения давления в областях заданной конфигурации. Продемонстрирована работа методики на примере анализа смещений в районе г. Альметьевска (Ромашкинское нефтяное месторождение, Респ. Татарстан) .

Благодарности

Автор выражает большую благодарность своему научному руководителю доктору физико-математических наук, профессору В. О. Михайлову за неизменное внимание, грамотно поставленные задачи, ценные обсуждения физических основ РСА-интерферометрии, помощь в процессе написания работы и расширение кругозора .

Автор выражает искреннюю признательность своим коллегам В.И .

Голубеву, Е. А. Киселевой, Е.И. Смольяниновой за помощь и консультации в период освоения интерферометрических методов, за помощь в реализации схем решения поставленных задач в процессе выполнения данной работы .

Автор безмерно благодарен своим родителям Н.В. Дмитриеву и Т.Б .

Дмитриевой за предоставленную возможность получить школьное образование с физико-математическим уклоном, поступить и получить высшее образование в МФТИ (ГУ), супруге К.С. Дмитриевой и всем друзьям за моральную поддержку и всестороннюю помощь при выполнении диссертационной работы .

–  –  –

РСА-интерферометрия (радар с синтезированной апертурой) или InSAR (от Synthetic Aperture Radar) является эффективным методом Interferometric построения цифровых моделей рельефа (ЦМР) и мониторинга динамики поверхности Земли за период между повторными съемками с точностью, недостижимой поверхностными измерениями .

Радиолокационные данные (называемые в англоязычной литературе images, что чаще переводится как «снимки», но точнее было бы называть их «изображения») обычно представляются в виде двумерной матрицы комплексных отсчетов (амплитуда и фаза обратно рассеянного сигнала радара). Плановые координаты отсчетов в системе координат спутника характеризуются двумя величинами: азимутом (в направление вдоль траектории носителя) и наклонной дальностью (поперек траектории) .

Интерферометрическая методика использует пару снимков одного участка земной поверхности [1], сделанных с двух близких, локально параллельных орбит (рисунок 1.1). Съемка второго изображения выполняется тем же спутником или его тандемной парой (данный метод был реализован в период одновременной работы спутников ERS-1 и ERS-2). По двум снимкам вычисляется комплексная интерферограмма, представляющая собой также двумерную матрицу, в которой каждый элемент равен произведению сигнала первого снимка и комплексно сопряженного сигнала второго снимка. Таким образом, фаза каждого элемента комплексной интерферограммы равна разности фаз двух снимков [1]. Для введения коррекций, о которых будет подробнее рассказано далее, необходимо иметь цифровую модель рельефа (ЦМР). Она может быть получена по независимым данным или с использованием двух радарных снимков той же местности. Снимки должны быть сделаны в период, когда деформации были незначительны .

При отсутствии смещения отражающего элемента поверхности разность фаз выражается через разность соответствующих наклонных дальностей до рассматриваемого участка при двух позициях спутника r1G и r2G (рисунок 1.1):

–  –  –

где длина волны, соответствующая несущей частоте излучения радара .

Для бортовых радиолокационных спутниковых систем (далее РЛС) европейских спутников ERS-1/2 и ENVISAT = 5.6 см. Для РЛС PALSAR (аббревиатура от Phased Array type L-band Synthetic Aperture Radar), установленного на японском спутнике ALOS (Advanced Land Observing Satellite) = 23.6 см .

Разность наклонных дальностей (рисунок 1.1) можно выразить через расстояние от наблюдаемого участка до вертикальной проекции места нахождения спутника на поверхность Земли (дальность по сфероиду) и от топографии местности съемки, т.е. от высоты участка, на котором расположен отражающий элемент, над сфероидом. Для исключения вклада этих зависимостей в дифференциальную интерферограмму используют данные о положении орбит и ЦМР соответственно. При этом вторая зависимость сама по себе является основой метода построения цифровых моделей рельефа (ЦМР) с помощью РСАинтерферометрии. Местная высота z может быть выражена как

–  –  –

земной поверхности с высотой z, r2G расстояние от второго положеиия спутника до той же точки при отсутствии деформации, r2G расстояние от второго положения спутника до точки G’ при наличии смещения D в период между снимками, угол обзора РЛС в положении 1, inc угол падения зондирующего луча РЛС в положении 2, B база интерферометра, H высота орбиты над усредненной земной поверхностью, угол склонения базы, G угол склонения вектора смещения D, D смещение земной поверхности в период между снимками, DG проекция вектора смещения D на линию наблюдения или LOS (lineof-sight) .

Рисунок 1.1 - Геометрия интерферометрической съемки .

Пусть за время между двумя последовательными съемками отражающая

–  –  –

(рисунок 1.1). Как уже было показано выше, из-за различия в положениях РЛС (равносильно наличию расстояния В (называемого базой интерферометра)) фаза интерферограммы зависит не только от смещений поверхности, но и от топографии .

Используя ЦМР до деформаций, метод дифференциальной интерферометрии позволяет устранить вклад топографии.

В формуле для разности фаз для случая смещений земной поверхности, можно выделить член DG, соответствующий разности наклонных дальностей, связанной со смещением отражателя, и член HG, обусловленный вкладом топографии, атмосферной динамики и шумов:

–  –  –

приближение дальней зоны или параллельных лучей [2]), а значит, компоненту смещения DG можно принять равной проекция вектора D на направление на спутник - LOS:

–  –  –

Таким образом, не смотря на то, что точность ЦМР достигает в лучшем случае дециметров, дифференциальная интерферограмма позволяет определять смещения дневной поверхности, сравнимые с длиной волны РЛС, т.е. на сантиметры. Вклад атмосферных погрешностей обычно слабо влияет на оценки смещений земной поверхности большой амплитуды [3, 4]. При небольших средних скоростях смещений вклад атмосферных погрешностей устраняется с помощью специальных методов обработки сигналов, подробнее о которых будет рассказано ниже .

Непосредственное определение высот или смещений земной поверхности по фазовой интерферограмме невозможно, поскольку интерферограмма содержит не абсолютные значения фазового сдвига, а значения, свернутые по модулю 2, т.е. лежащие в пределах [0, 2]. Проблема фазовой неоднозначности решается так называемой развёрткой фазы интерферограммы. Эта классическая задача возникла задолго до развития радарной интерферометрии и ей посвящены многочисленные работы [5, 6, 7, 8, 9, 10, 11]. Задача перехода к абсолютным значениям фазы сводится к добавлению необходимого числа полных фазовых циклов к каждому фазовому измерению. Существуют разные алгоритмы развёртки фазы интерферограммы .

Смещение земной поверхности, определяемое по интерферограмме, равно проекции полного вектора смещений на направление на спутник, которое характеризуется углом видения (или углом падения луча). При анализе данных по нисходящей и восходящей орбитам можно определить две проекции, чего также недостаточно для определения трех компонент вектора смещений. Для определения полного вектора привлекаются либо дополнительные данные (например, наземная или спутниковая геодезия) или дополнительные предположения. Данной проблеме посвящены 2 раздела настоящей работы, в которых будут подробно изложены теоретические основы решения проблемы .

1.2 Метод устойчивых отражателей

Основными ограничивающими факторами классической РСАинтерферометрии являются потеря когерентности между сигналами, отраженными от одного и того же участка поверхности на повторных снимках .

Этот эффект, называется декорреляция и его принято делить на пространственную и временную составляющие .

Пространственная или по-другому геометрическая декорреляция связана с разницей углов наблюдения, вызванной различием положений спутника при съемках одного и того же участка земной поверхности.

Пространственная декорреляция geom определяется следующим образом [12]:

2 B rg cos geom 1 R, (1.7) где среднее значение угла наблюдения, длина волны, B горизонтальная компонента базы интерферометра (расстояния между двумя rg положениями спутника), разрешающая способность по горизонтальной дальности, R наклонная дальность .

Для получения интерферограммы используются два снимка, сделанные с различных позиций. Расстояние между положениями спутника в моменты производства снимков называют базовой линией. Ее можно разложить на две составляющие: параллельную направлению распространения сигнала и перпендикулярную ему, которые называются соответственно параллельной и перпендикулярной базовой линией [13]. Спектры сигналов на двух снимках оказываются сдвинутыми друг относительно друга за счет того, что углы падения луча на исследуемую отражающую площадку различны при различных положениях спутника .

Поскольку полоса пропускания аппаратуры не меняется, спектры двух снимков частично перекрываются, но также имеют две неперекрывающиеся области, которые могут рассматриваться как шум. Эти неперекрывающиеся части необходимо убрать с помощью полосовой фильтрации. Для настройки полосового фильтра надо с максимальной точностью определить величину сдвига в спектральной области. Этот сдвиг можно оценить по снимку, поскольку частота интерференционных полос как раз и отражает величину сдвига, или его можно оценить по орбитальным данным .

Сдвиг спектров зависит от величины перпендикулярной базовой линии .

Критической базовой линией называется такая величина перпендикулярной базовой линии, при которой спектры не перекрываются и совместная обработка снимков становится невозможной. Для спутников ERS критическая базовая линия равна 1100 м, но поскольку коррекция за сдвиг спектров приводит к потере разрешения, рекомендуется выбирать пары снимков с величиной перпендикулярной базовой линии в 100 – 500 м [1]. Для спутника ALOS, работающего в диапазоне больших длин волн, критическая перпендикулярная базовая линия больше чем для ERS примерно в 8 раз .

Времення декорреляция зависит от всех изменений, происходящих на земной поверхности в течение времени между съемками снимков, используемых для интерферометрической обработки [12]. Сильно влияют на характер обратного рассеяния исследуемой поверхности изменения влажности почвы, шероховатости поверхности и растительного покрова. Большое количество влияющих факторов делает практически невозможным аналитическую и численную оценку временнй декорреляции .

Геометрическая и времення декорреляции ограничивают число пар радиолокационных снимков, подходящих для обработки методом РСАинтерферометрии, что не позволяет использовать весь доступный набор данных для изучения рассматриваемого участка [12]. Следует отметить, что парные интерферограммы наиболее чувствительны к величине базовых линий. При использовании методов, основанных на одновременном анализе большого числа снимков (различные модификации метода устойчивых отражателей), требования к величине базовых линий существенно смягчаются, но они, конечно, не должны превосходить критических величин .

В значении фазы каждого пикселя РСА-снимка присутствует составляющая, связанная с атмосферными неоднородностями. Наличие атмосферных помех в каждом РСА- снимке снижает точность оценки деформаций земной поверхности методом радарной интерферометрии .

Комплексной когерентностью (комплексным коэффициентом корреляции) двух РСА-снимков g1 и g2, представленных в виде двумерной матрицы комплексных отсчетов (амплитуда и фаза), называется величина, определяемая следующим образом [14]:

E g1 g * E g, E g1 2 (1.8) где E{ } оператор математического ожидания, * комплексное сопряжение .

Когерентность является мерой корреляции фазовых значений двух сравниваемых сигналов. Она может быть вычислена для всех пикселей интерферограммы, в результате чего вычисляется матрица значений когерентности, часто называемая картой когерентности [1] .

Рассмотрим основные модификации метода устойчивых отражателей .

1.2.1 Метод устойчивых отражателей, разработанный A. Feretti

Основная идея метода устойчивых отражателей состоит в идентификации пикселей РСА-изображения, содержащих так называемые устойчивые отражатели обратно рассеивающие элементы, для которых характерно слабое изменение значения когерентности на протяжении длинных временных интервалов [15] .

Если, как это обычно бывает, размеры устойчивых отражателей не превосходят размеров элемента разрешения, то значение когерентности является приемлемым даже для тех интерферограмм, для которых база интерферометра близка к критическому значению. При этом в интерферометрические расчеты можно включить весь доступный набор РСА-снимков. Идентификация устойчивых отражателей в серии радарных изображений позволяет оценить атмосферные помехи и устранить их из дифференциальных интерферограмм, что повышает точность оценок смещений земной поверхности .

Известно, что изменение значения фазы отдельного пикселя РСАизображения связано в основном со следующими факторами:

- изменение расстояния от спутника до обратно рассеивающего элемента;

- возможные изменения характера обратного рассеяния объектов с течением времени;

- атмосферные помехи .

Пусть имеется набор из K+1 РСА-снимков, покрывающих некоторый x, где и участок земной поверхности. Выберем на k-м снимке пиксель соответственно координаты по азимуту и дальности.

Значение фазы этого пикселя можно представить следующей суммой:

k ( x) rk ( x ) k ( x ) ak ( x ) (1.9) где r расстояние от спутника до объекта земной поверхности, компонента фазы, связанная с коэффициентом отражения обратно рассеивающего элемента, a компонента фазы, связанная с вкладом атмосферы .

Выберем один из снимков рассматриваемого набора из K+1 снимков в качестве базового, например снимок m.

Разница фазы k-ого снимка и фазы базового снимка m (называемого в англоязычной литературе «мастером») для пикселя x запишется следующим образом:

–  –  –

где rk разность расстояний от спутника до объекта земной поверхности, обусловленная различным положением спутника при получении k-ого и m-ого снимков, k возможное смещение объекта земной поверхности в проекции на линию наблюдения спутника (LOS), произошедшее за время между двумя съемками. Величина rk имеет порядок десятков или сотен метров, в то время как величина k может соответствовать миллиметровым смещениям земной поверхности .

Итак, фаза интерферограммы k ( x) складывается из составляющих, зависящих от геометрии наблюдения (положений спутника и топографии), смещения земной поверхности, изменения характера обратного рассеяния (за период между съемками) и атмосферных неоднородностей:

–  –  –

Член rk ( x), связанный с геометрией наблюдения, можно разделить на два слагаемых, одно из которых зависит от высоты q обратно рассеивающего элемента, а другой от координаты по наклонной дальности:

–  –  –

где R расстояние от спутника до обратно рассеивающего элемента при съемке базового снимка, угол между направлением наблюдения и нормальным эллипсоидом, Bk перпендикулярная компонента базы интерферометра, являющейся функцией как координаты по азимуту, так и по дальности .

Величина k ( x) представляет собой случайные флуктуации фазы, амплитуда которой для данного пикселя зависит от значения когерентности (амплитуда флуктуаций может быть очень большой для областей, покрытых густой растительностью), в то время как величина ak ( x) представляет собой низкочастотные искажения фазы, главным образом связанные с пространственно неоднородной концентрацией водяного пара в атмосфере [17] .

Если участок земной поверхности подвержен деформациям с небольшой постоянной скоростью, то для достоверной оценки поля скоростей смещений в проекции на направление на спутник, необходимо привлечение пар РСА-снимков с большими значениями временнй базы интерферометра [16]. Однако интерферометрические пары с большой временнй базой, но малой пространственной базой могут быть недоступны. Для уменьшения вклада атмосферы в оцениваемые смещения необходимо использовать максимальное число интерферограмм [16, 18, 19] .

С приближением пространственной базы интерферометра к предельной отметке достоверная оценка фазовых значений может быть выполнена только по обратно рассеивающим элементам, размеры которых меньше размеров элемента разрешения [12]. Следовательно, интерферометрические расчеты, включающие пары РСА-снимков с большими значениями базы интерферометра, с целью использования всего доступного набора спутниковых данных, возможны только на основе редко распределенных на исследуемой области точечных устойчивых отражателей [16] .

Итак, пусть имеется набор из K+1 РСА-снимков, полученных за длинный период времени (несколько лет) и образующих пары с выбранным мастером m, для которых база интерферометра может достигать предельных значений .

K H k ( x), Обозначим через матрицу значений фазы соответствующих H пикселям на интерферограммах, выбранным в качестве возможных устойчивых отражателей.

Пусть k-ая строка матрицы содержит значения фазы интерферограммы, рассчитанной по паре снимков k и m, для H пикселей, произвольно упорядоченных с индексом h [16]:

–  –  –

линейных фазовых компонент на направление по азимуту [H ] и наклонной [H ] дальности, обусловленные атмосферными помехами и точностью орбитальных данных; B[K ] содержит нормальные значения пространственных баз интерферометра (в отношении базового снимка); q[H ] содержит значения высот устойчивых отражателей, умноженные на R sin ; T [K ] содержит временные периоды между съемками каждого из K снимков и базового снимка; v[H ] содержит значения скоростей смещения устойчивых отражателей в проекции на K H направление на спутник; содержит компоненты, связанные с непостоянством и нелинейностью атмосферных эффектов в направлении по азимуту и наклонной дальности, фазовые помехи, связанные с временнй и пространственной декорреляцией, а также компоненты, связанные с возможным непостоянством скорости смещения отдельных пикселей .

Если бы имелись значения развернутых фаз матрицы, то определение a, p, p, q, v неизвестных: свелось бы к решению линейной системы из 3K+2H уравнений (1.15) с H K неизвестными. Действительно, если значения,,,, известны, то из (1.15) можно найти значения высот (топографию), поле скоростей смещений, а также линейные и постоянные фазовые составляющие. Однако поскольку на практике значения фаз интерферограммы свернуты, мы имеем систему нелинейных уравнений, которая может быть решена методом итераций, если в качестве начального приближения использовать имеющуюся ЦМР .

Кроме того, выделение возможных устойчивых отражателей не позволяет идентифицировать и использовать в расчетах все элементы исследуемой области с постоянной когерентностью. Выделение H возможных устойчивых отражателей является хорошей отправной точкой при решении имеющейся системы нелинейных уравнений. Большинство же устойчивых отражателей будет идентифицировано после оценки и устранения атмосферных составляющих посредством анализа временных рядов фазовых значений .

Для получения устойчивой оценки скоростей смещений предполагается, что характер смещения во времени известен с точностью до параметров (смещение с постоянной скоростью, периодические во времени компоненты и т.д.). Алгоритм состоит в следующем. Для выделения возможных устойчивых отражателей анализируют в скользящем окне карты когерентности, вычисленные для каждой интерферограммы. После выделения возможных устойчивых отражателей система (1.15) решается с помощью итерационного алгоритма, подробное описание которого можно найти в работе [16] .

Рассмотренный выше алгоритм метода устойчивых отражателей основан на анализе поведения отдельного устойчивого отражателя во времени. Этот метод весьма эффективен в областях, где имеется большое количество устойчивых отражателей, обычно техногенных (городская застройка, мосты, эстакады и т.д.) .

Например, при применении метода устойчивых отражателей к району разлома Сан-Андреас [20], была получена прекрасная картина смещений в областях застройки, в том числе в области разлома Хейфорд (HF на рисунке 1.2) .

Рисунок 1.2 - Распределение устойчивых отражателей, определенных по методике [20] для области разлома Сан-Андреас .

В то же время, в области разлома Сан-Андреас (SAF на рисунке 1.2) и разлома Калаверас (CF) устойчивых отражателей практически нет. Это связано с тем, что природные объекты рассеивают электромагнитные волны и, следовательно, характеризуются низкой когерентностью .

1.2.2 Метод устойчивых отражателей, разработанный A.Hooper А. Хупер предложил метод [21], в котором проводится анализ распределения устойчивых отражателей по пространству. Этот метод свободен от гипотез о том, как меняется скорость смещения во времени. Это важно потому, что для многих природных объектов характер изменения скорости смещения во времени не известен, но должен быть определен по данным спутниковой интерферометрии. Например, деформации на вулканах и в областях развития оползневых процессов происходят во времени не равномерно. Этот метод реализован в пакете StaMPS (Stanford Method for Persistent Scatterers) и предназначен для выделения устойчивых отражателей на природных объектах, где интенсивность отражения существенно ниже (при этом хорошо выделяются также и техногенные объекты). После идентификации устойчивых отражателей, проводится их обработка, в частности применяется фильтрация, позволяющая эффективно подавить атмосферные помехи .

Идея метода состоит в следующем. Фаза дифференциальной интерферограммы (фазовый сдвиг некоторого пикселя на двух интерферометрических изображениях), после введения поправки за топографию, есть сумма фазовых смещений за счет движения отражающей площадки за время между съемками в направлении LOS, плюс фазовый сдвиг за счет ошибки в ЦМР и в определении орбиты, плюс смещение, связанное с изменением в атмосфере плюс шум (термический шум аппаратуры и ошибки в корегистрации). Устойчиво отражающим считается пиксель, в котором последние шумы малы. Однако определить величину шумов трудно, поскольку они маскируются компонентами, связанными с ЦМР, орбитами и атмосферой. Для решения этой проблемы предполагается, что характерный пространственный масштаб изменения компонент, связанных с деформациями земной поверхности, с орбитами и атмосферой, существенно больше характерного пространственного масштаба изменения аппаратурных и атмосферных шумов и ошибок, вызванных неточной ЦМР. Поэтому если провести осреднение фазы в круге некоторого достаточно большого радиуса и вычесть среднее, то в полученной разности будет доминировать вклад аппаратурных и атмосферных шумов и ошибок в ЦМР .

Фазовый сдвиг, связанный с ошибкой в ЦМР, прямо пропорционален величине перпендикулярной базовой линии. Поскольку эта величина известна для каждой пары снимков, можно оценить коэффициент линейной регрессии и устранить ошибку из-за неточности ЦМР. Таким образом, удается выделить компоненту, связанную с аппаратурными и атмосферными процессами. Те пиксели, в которых дисперсия этой компоненты мала, и считаются устойчивыми .

Для реализации этого алгоритма надо знать, где располагаются устойчиво отражающие площадки и в их окрестности проводить осреднение. Поскольку априори положение площадок неизвестно, алгоритм применяется итерационно .

Рассмотренный метод реализован в пакете StaMPS. Этот пакет был разработан в Стенфордском Университете, а в настоящее время он поддерживается и развивается сотрудниками Делфтского технологического Университета (TU Delft), куда перешел A. Хупер.

Пакет включает четыре основных части:

- Формирование интерферограмм. Здесь применен ряд инноваций, по сравнению с известными пакетами (ROI_PAC, DORIS) .

- Идентификация устойчивых отражателей. Здесь используются значения амплитуды и фазы для оценки вероятности устойчивого отражения для каждого пикселя. Вначале делается выбор, основанный только на амплитуде, затем он уточняется с использованием фазы методом итераций. По окончанию итераций определяется вероятность и для тех пикселей, которые не были включены в итерационный процесс .

- Отбор устойчивых отражателей. Выбираются отражатели, имеющие высокую вероятность, и отбрасываются те, которые устойчивы только на некоторых интерферограммах и те, которые расположены в окрестности отражателей, имеющих большую вероятность .

- Оценка полей смещений. Здесь проводится развертка фазы и коррекция мешающих эффектов, вклад которых оценивался на предыдущих стадиях (ошибки, связанные с ЦМР, например) .

1.2.3 Метод малых базовых линий

Этот метод в англоязычной литературе обычно называется SBAS (Small Baseline Subset, [22]). Идея метода близка к подходу А. Хупера и состоит в поиске таких отражающих площадок, в которых влияние шумов минимально. Для таких пикселей производится разделение фазы, связанной с деформациями, с фазовыми смещениями, связанными с атмосферными и ЦМР артефактами. В частности, здесь также используется то обстоятельство, что погрешности в ЦМР создают фазовые смещения прямо пропорциональные перпендикулярной базовой линии .

Для атмосферных помех принимается, что они плавно меняются в пространстве, но быстро во времени. На этой основе, вклад атмосферы и ошибок в ЦМР выделяется и устраняется, что позволяет выделить составляющую, связанную со смещением площадок во времени .

Рассмотрим теперь суть метода более детально. Пусть имеется набор из N+1 интерферометрических снимком одного и того же участка поверхности, сделанных в моменты времени t0, t1, …tN. Будем считать, что уже выполнена процедура корегистрации относительно выбранного базового снимка, т.е .

значения фазы и амплитуды на всех снимках проинтерполированы на одну и ту же сетку точек в системе координат выбранного мастера .

В начале из полного набора снимков рассчитывается М интерферограмм, для которых выбираются пары снимков с наименьшей декорреляцией. Для этого используются пары снимков с наименьшей пространственной и временной базовой линией и с наименьшим сдвигом по частоте между доплеровскими центроидами (о принципе расчета центроида см. [23]). Далее формируются новые группы близких снимков и таким образом, весь набор снимков оказывается разделенным на несколько групп, имеющих близкие характеристики. Данные по этим группам надо будет в дальнейшем объединить, чтобы оценить изменение смещений во времени .

Поскольку каждая парная интерферограмма представляет смещения по модулю 2 (так называемая, свернутая фаза), проводится развертка фазы, с тем, чтобы получить полное смещение в направлении на спутник. При проведении развертки чаще всего сначала применяются алгоритмы «минимальной стоимости», а затем алгоритм «растущих подобластей». Первый алгоритм развертывает фазу в областях с хорошей корреляцией, а второй соединяет эти области, т.е. выполняет развертку в областях с низким отношением сигнал/шум .

Детальное описание метода дано в [24] .

1.3 Математическое обеспечение, применяемое для обработки данных спутниковой интерферометрии При проведении исследований в рамках РСА-интерферометрии обычно используются следующие программные пакеты:

- Первичная интерферометрическая обработка спутниковых данных и расчет парных интерферограмм проводится с использованием программного пакета ROI_PAC (Repeat Orbit Interferometry Package), созданного в лаборатории реактивного движения при Калифорнийском технологическом институте .

Необходимая в процессе обработки цифровая модель рельефа исследуемого района может быть получена по данным радарной топографической съемки, выполненной космическим кораблем Шаттл в рамках миссии SRTM .

Орбитальные данные, необходимые для интерферометрической обработки снимков европейских спутников ERS и ENVISAT, могут быть получены из открытой базы Дельфтского технологического университета (DEOS) .

- Для расчета парных интерферограмм используется также программный комплекс DORIS, разработанный в институте DEOS – подразделении Дельфтского технологического университета .

- Обработка рассчитанных наборов дифференциальных интерферограмм по методу устойчивых отражателей (PSInSAR) выполняется в программном пакете MATLAB с использованием программных кодов, разработанных в лаборатории Дельфтского технологического университета. В основе этого пакета лежит теория метода «Permanent Scatterer technique», предложенная учеными из Миланского технического университета (POLIMI) A. Ferretti, F. Rocca и C. Prati .

- Модификация метода устойчивых отражателей, предложенная A. Хупером и метод SBAS реализованы в пакете StaMPS. На данный момент доступна стабильная версия STAMPS 3.2.1, которая включает в себя возможность работы двумя методами: PS (Persistent Scatterer, устойчивые отражатели) и SB (Small Baselines, малые базовые линии), а также их объединение COMBINED (комбинированный метод) .

1.4 Выбор интерферометрических данных и стратегии их обработки. Обзор спутников с бортовым радиолокатором с синтезированной апертурой В этом разделе мы проведем сравнительный анализ данных различных спутниковых систем, имеющих радары с синтезированной апертурой. Подробно будут рассмотрены спутни Envisat, данные которого использовались в настоящей работе .

–  –  –

Спутниковая система ERS разрабатывалась Европейским Космическим Агентством (ESA) с начала 80-ых годов прошлого века. 17 июля 1991 года на солнечно-синхронную орбиту со средней высотой 785 км и наклонением 98,5 градусов был запущен первый аппарат серии ERS-1. Второй спутник ERS-2, ставший преемником и конструктивным аналогом ERS-1, был выведен на такую же орбиту 21 апреля 1995 года. На первом из спутников установлено 5, на втором

- 6 разнообразных инструментов дистанционного зондирования, включая оптические ультрафиолетовые и инфракрасные сканеры, радарный альтиметр и т .

д., поэтому эти спутники чаще называют спутниковыми платформами. Однако, учитывая сверхнизкое пространственное разрешение большинства перечисленных приборов, наибольший интерес для широкого круга пользователей представляет радар бокового обзора с синтезированной апертурой (SAR), выполняющий съемку земной поверхности в С-диапазоне длин волн (5,6 см), с вертикальной поляризацией излучения (VV), в диапазоне съемочных углов от 20 до 26 градусов .

Основные технические характеристики спутников ERS-1/2 приведены в таблице 1.1 .

Таблица 1.1 - Основные технические характеристики спутников ERS-1/2 Дата запуска: ERS-1 - 17 июля 1991 г .

, ERS-2 - 21 апреля 1995 года Спектральный диапазон: 5,6 см (С-диапазон) Основной режим (AMI-SAR

Режимы:

Image Mode)

–  –  –

1 марта 2002 года Европейским Космическим Агентством в целях дальнейшего развития программы исследований земной поверхности, начатой спутниками ERS-1/2, был осуществлен запуск космического аппарата ENVISAT .

Была избрана солнечно-синхронная орбита со средней высотой 790 км, наклонением 98.55° и 35-дневным циклом повтора, обеспечивающим глобальное покрытие в промежутке от 1 до 3 дней .

Спутник является многоцелевым, на нем установлено 9 разнообразных инструментов дистанционного зондирования, включая оптические сканеры, ультрафиолетовые и инфракрасные спектрометры, радарный альтиметр и т. д .

Однако, так же как и для спутников ERS 1-2, пространственное разрешение большинства перечисленных приборов низкое, поэтому наиболее востребованными являются данные усовершенствованного радиолокатора бокового обзора с синтезированной апертурой (ASAR). Он выполняет съемку земной поверхности в С-диапазоне длин волн (5,6 см), с изменяемой поляризацией излучения, в диапазоне съемочных углов от 15° до 45°. Грамотная стратегия потребления топлива, проводимая Европейским Космическим Агентством (ESA), позволила сэкономить достаточно гидразина (ракетного топлива, потребляемого спутником) для обеспечения работы ENVISAT до конца 2010 г. Дальнейшее функционирование спутника потребовало изменение его орбиты – перехода на так называемую Орбиту продления ENVISAT (ENVISAT

extension orbit), которая позволяет:

- продлить период функционирования спутника еще на 3 года;

- обеспечить непрерывное продолжение большинства миссий спутника .

22 октября 2010 года был произведен перевод спутника на новую орбиту .

Орбита была снижена на 17,4 км, и было прекращено поддержание неизменным наклона орбиты, что требовало большого расхода топлива. При этом спутник перешел от 35-дневного к 30-ти дневному циклу повтора .

С 22 октября по 2 ноября 2010 г. не были доступны данные с установленных на спутнике приборов. В этот период производилась настройка оборудования и собиралась информация, необходимая для верификации качества работы приборов. Со 2 ноября приборы перешли в штатный режим работы, и до конца 2010 года были откалиброваны и протестированы .

К сожалению, наибольшие изменения в режиме работы после перехода спутника на новую орбиту претерпел именно радиолокатор бокового обзора с синтезированной апертурой (ASAR), снимки с которого используются для построения интерферограмм .

Сценарий перехода на «Орбиту продления» спутника ENVISAT основывается на новом определении орбиты и другой стратегии ее контроля .

Вместо поддержания высоты и наклона орбиты, как было в предыдущем режиме работы спутника, в настоящее время производится лишь поддержание высоты .

Вследствие этого наклон орбиты будет постепенно уменьшаться, как показано на рисунке 1.3 .

Смещение наклона орбиты имеет большое значение для приложений радарной спутниковой интерферометрии, поскольку это приводит к увеличению значения базовой линии между снимками. Значение базовой линии является важным параметром для интерферометрии, поскольку оно определяет величину пространственной (геометрической) декорреляции между двумя спутниковыми снимками. При достижении величиной базовой линии своего критического значения, наступает полная декорреляция снимков, что делает невозможным их совместную обработку и построение дифференциальной интерферограммы .

Рисунок 1.3 - Эволюция наклона орбиты спутника ENVISAT в новом режиме работы .

Конфигурация орбиты спутника ENVISAT была изменена таким образом, чтобы сохранить значения базовых линий минимально возможными для снимков выбранных областей планеты. Точками пересечения орбит последовательных циклов были выбраны 38° с. ш. для нисходящего трека и 38° ю.ш. для восходящего трека вместо расположения их на экваторе (рисунок 1.4) .

Данные географические координаты соответствуют областям юга Италии, Греции, Турции, Сев. Ирана, Японии, сев. Калифорнии (рисунок 1.5) .

–  –  –

Протяженность (по широте) области, в которой базовая линия остается меньше критического значения, зависит от геометрии наблюдения и лежит в пределах 4° – 6° на север и столько же на юг от 38°. К настоящему моменту проведен ряд исследований, подтверждающих пригодность снимков, полученных в новом режиме работы спутника, для построения дифференциальных интерферограмм, в частности, парных интерферограмм для области залива СанФранциско. Таким образом, обработка снимков, полученных с помощью спутника ENVISAT, может быть продолжена в дальнейшем, особенно для снимков с небольшими базовыми линиями. Стоит отметить, что использование снимков до и после смены орбиты в одной временной серии не представляется возможным .

Области применения данных ДЗЗ, полученных со спутника ENVISAT включают:

- создание ЦМР и ЦММ с точностью 5-10 м по высоте;

- создание и обновление карт и планов, вплоть до масштаба 1:200 000;

- наблюдение за стихийными бедствиями (наводнениями, подвижками ледников и т.д.) при слабой зависимости от погоды и времени суток;

- изучение волновых процессов в океане, скорости и направления ветров;

контроль береговых зон, наблюдение за судами, выявление и отслеживание нефтяных загрязнений;

оценку сейсмической опасности, прогнозирование землетрясений, выявление сантиметровых смещений земной поверхности с применением интерферометрических методов обработки;

- сельскохозяйственный, лесохозяйственный мониторинг – обновление карт, слежение за состоянием посевов, контроль использования земель;

- отслеживание ледовой и снеговой обстановки на суше и на море .

Основные технические характеристики спутника Envisat приведены в таблице 1.2 .

–  –  –

Спутник TerraSAR-X, разработанный немецким аэрокосмическим центром (DLR) и компанией EADS Astrium GmbH, был запущен 15 июня 2007 г. с космодрома Байконур. Спутник был выведен на солнечно-синхронную орбиту высотой 514 км с наклонением 97,44°. Спутниковая система TerraSAR-X является одной из одной из наиболее чувствительных по пространственному разрешению систем, поскольку ее радар с синтезированной апертурой дает возможность выполнять радарную съемку с разрешением до 1 м .

Радар выполняет съемку земной поверхности в X-диапазоне длин волн (3,1 см). Поляризация излучения - HH, VH, HV, VV). Диапазон съемочных углов от 20° до 55° .

Основные технические характеристики спутников TerraSAR-X приведены в таблице 1.3 .

Таблица 1.3 - Основные технические характеристики спутника TerraSAR-X

–  –  –

Космический аппарат RADARSAT-1, созданный под управлением Канадского космического агентства CSA (Canadian Space Agency) во взаимодействии с несколькими коммерческими структурами, запущен 4 ноября 1995 года с авиабазы Ванденберг в Калифорнии на солнечно-синхронную орбиту с высотой 798 километров и наклонением 98,6°. Спутник оснащен радаром бокового обзора с синтезированной апертурой, обладающим уникальными возможностями изменения ширины полосы съемки и пространственного разрешения. Радар выполняет съемку земной поверхности в С-диапазоне длин волн (5,6 см), с горизонтальной поляризацией излучения (HH), в диапазоне съемочных углов от 10° до 60° .

Основные технические характеристики спутника RADARSAT-1 приведены в таблице 1.4 .

Таблица 1.4 Основные технические характеристики спутника RADARSAT-1 Дата запуска: 4 ноября 1995 года

–  –  –

Космический аппарат нового поколения Radarsat-2, разработанный Канадским космическим агентствов CSA (Canadian Space Agency) и компанией MDA (MacDonald, Dettwiler and Associates Ltd.), запущен в декабре 2007 г. с космодрома Байконур на солнечно-синхронную орбиту с высотой 798 км и наклонением 98.6, с периодом обращения 100,7 минут. Спутник оснащен радаром бокового обзора с синтезированной апертурой, обладающим, как и спутник Radarsat-1, широкими возможностями изменения ширины полосы съемки и пространственного разрешения. Съемка земной поверхности проводиться в Сдиапазоне длин волн (5,6 см), с изменяемой поляризацией излучения (HH, VH, HV, VV), в диапазоне съемочных углов от 10 до 60 .

Основные технические характеристики спутника RADARSAT-2 приведены в таблице 1.5 .

Таблица 1.5 Основные технические характеристики спутника RADARSAT-2 Дата запуска: 14 декабря 2007

–  –  –

Серия космических аппаратов двойного назначения Cosmo-SkyMed-1-4 (Constellation of Small Satellites for Mediterranean basin Observation – Созвездие малых спутников для наблюдения за Средиземноморским бассейном), разрабатывалась Итальянским Космическим Агентством (ASI) совместно с министерством обороны Италии (MoD). Первые два спутника были запущены с авиабазы Вандерберг (США) соответственно 8 июня и 8 декабря 2007 г. и выведены на орбиту с высотой 619,6 км и наклонением 97,86°. Спутник CosmoSkyMed-3 запущен 24 октября 2008 г. Четвертый спутник был запущен в 2010 году. Все спутники группировки оснащены радарами с синтезированной апертурой, позволяющим выполнять интерферометрическую съемку земной поверхности с беспрецедентным пространственным разрешением (лучше 1 м на местности). Радары снимают земную поверхность в X-диапазоне длин волн (3,1 см), с изменяемой поляризацией излучения (HH, VH, HV, VV), в диапазоне съемочных углов от 20° до 50° .

Основные технические характеристики спутников Cosmo-SkyMed-1, 2, 3, 4 приведены в таблице 1.7 .

Таблица 1.7 Основные технические характеристики спутников CosmoSkyMed-1, 2, 3, 4 Дата запуска: 8 июня 2007г .

(Cosmo-SkyMed-1); 8 декабря 2007г. (Cosmo-SkyMed-2); 24 октября 2008 г.

(Cosmo-SkyMed-3); 31 октября 2010: (Cosmo-SkyMed-4) Спектральный (3,1 см) - X-диапазон диапазон:

Режимы: С одним режимом поляризации (по выбору - HH,С двумя

–  –  –

В апреле и октябре 1994 г. были проведены два успешных полета «Шаттл» с РСА SIR-C/X-SAR, каждый продолжительностью 10 дней.

SIR-C/X-SAR является трехчастотным РСА:

- три частотных диапазона: L (23 см), C (5,6 см) и X (3,1 см);

- возможность получения режимов поляризации HH, HV, VH и VV;

гибкость в управлении диаграммой направленности антенны и варьирование углов падения в широком диапазоне;

- возможность получать изображения в различных режимах .

Данные этой миссии использованы для получения цифровых моделей рельефа .

1.4.9 Выбор и заказ данных спутниковой интерферометрии

Подбор снимков для радарной спутниковой интерферометрии (INSAR) осуществляется с помощью программы EOLI-SA, разработанной в Европейском космическом агентстве (ESA). Программа позволяет получать информацию о наличии любых космических снимков, полученных с различных спутников. Для радарной интерферометрии EOLI-SA позволяет подбирать снимки, являющиеся интерференционными парами, т.е. снимки с одного трека, с заданными пространственными и временными базовыми линиями и доплеровскими частотами, причем это могут быть как снимки из архива ESA, так и снимки, планируемые к съемке в ближайшее время. Для интерферометрической обработки с помощью этой программы можно осуществлять заказ снимков со спутников, принадлежащих ESA - ERS и ENVISAT и японского спутника ALOS. Однако снимки спутника ALOS пользователям из России через эту систему получить нельзя. Для этого надо использовать систему CROSS-EX, разработанную японским космическим агентством .

1.5 Применение данных РСА интерферометрии

РСА интерферометрия широко применяется при мониторинге деформаций различного происхождения. Это тектонические деформации, вулканизм, динамика грунтовых вод, ледниковые процессы, оползни, просадки над областями разработки полезных ископаемых, туннелями и т.д. [25, 26]. В работе [25] R. Brgmann дает исчерпывающий обзор предыдущих работ до 2000 г, в которых использовались данные InSAR при изучении различных деформационных процессов. На момент написания настощего обзора в области применения радарной интерферометрии опубликовано более 200 статей в основных журналах. С расширением области приложений и накоплением опыта постепенно приходит понимание того, в каких областях применение спутниковой интерферометрии наиболее эффективно, какие имеются проблемы и ограничения на применение метода. В частности, одним из важных преимуществ спутниковой интерферометрии является наличие архивов данных, что позволяет при мониторинге новых территорий сравнить движения, происходящие в настоящее время с движениями за последние 10-15 лет .

В последние годы возможности мониторинга существенно возросли благодаря запуску новых спутников, работающих в различных диапазонах длин волн и развитию методов, основанных на одновременном анализе серии снимков с выделением устойчиво отражающих площадок. Для поиска таких площадок и анализа изменения скорости их движения во времени разработаны методы устойчивых отражателей (Persistent Scatterers и Permanent Scatterers), метод малых базовых линий (Small baselines) и ряд других. Эти методы были описаны в настоящей работе ранее. Важно, что многочисленные проведенные в последние годы проекты [27, 28, 29] показали очень хорошее совпадение оценок скорости движения земной поверхности, полученных по спутниковым данным и традиционными наземными методами .

Техника устойчивых отражателей особенно эффективна в индустриально развитых районах, где отдельные здания и сооружения, элементы мостов, эстакад и другие искусственные сооружения хорошо отражают сигналы со спутника. В слабо освоенных районах, в районах с густой растительностью целый ряд прекрасных результатов получен с применением искусственных отражателей. Эта техника, называется в англоязычной литературе CR-InSAR (от Corner Reflector – уголковый отражатель) или IPTA (Interferometric Point Target Analysis интерферометрический анализ точечных целей). Одним из первых примеров применения этой техники была публикация M. Rizkalla [30], где приведены результаты мониторинга оползня на реке Симонет (Simmonette River), в области, где проходит трубопровод. Недавно бразильская нефтяная фирма Петробраз применила уголковые отражатели для мониторинга своего трубопровода [31]. В обоих случаях искусственные отражатели позволили проследить смещения в узком коридоре, прорубленном в густых зарослях .

Рисунок 1.6 - Фотография уголкового отражателя, установленного в районе оползня на скоростной автодороге № 49, провинция Альберта, Канада [32] .

1.5.1. Применение данных РСА интерферометрии для мониторинга

–  –  –

Мониторинг оползней является для интерферометрии одной из наиболее сложных задач. Froese et al. (2004)[84] рассмотрели некоторые проблемы и результаты применения спутниковой интерферометрии для мониторинга оползневых процессов. В частности, в работе обсуждается доступность данных, скорость и направление движения оползня относительно направления полета спутника, влияние градиентов рельефа, потеря когерентности из-за влияния растительности, влажности грунта, атмосферных помех. При исследовании оползневых процессов эти особенности и ограничения должны приниматься во внимание. В тоже время в последние годы происходит быстрое развитие методов спутниковой интерферометрии, что приводит к существенному увеличению точности и снятию ряда ограничений .

Одной из первых попыток исследования динамики оползневого процесса следует видимо считать работу (Kimura, Yamaguchi, 2000)[85]. В этой работе использованы снимки японского спутника JERS-1 за период с июня по октябрь 1995 г. Было продемонстрировано различие в скоростях смещений в периодах июнь – сентябрь и сентябрь – октябрь, а также наличие общей для всего оползня компоненты движений и динамики отдельных его блоков .

Интересный пример мониторинга в очень сложных условиях приведен в работе (Froese et al. 2008 [32]), где с помощью уголковых отражателей проведено исследование смещений на участке, где скоростная автодорога №49 в провинции Альберта, Канада, пересекает реку Литтл-Смоки (Little Smoky River). Первая попытка применить спутниковую интерферометрию в этом районе была предпринята в работе (Froese et al. 2004)[84], но положительный результат не был получен из-за декорреляции вследствие наличия густой растительности. Осенью 2006 г в обширной области вокруг эстакады через реку были установлены 18 отражателей (рисунки 1.6 и 1.7). Смещения отражателей в период с ноября 2006 по ноябрь 2007 были исследованы с использованием данных канадского спутника Radarsat-1. Интересно, что смещения по спутниковым данным оказались значительнее, чем смещения, оцененные с использованием данных инклинометрии. Предположительно, это различие связано с компонентой вращения, поэтому оценки по спутниковым данным считаются более надежными .

Отметим, что после запуска спутника Radarsat-2 в декабре 2007, возможности мониторинга по данным этого спутникового агентства существенно возросли .

Этот спутник проводит наблюдения в обе стороны от направления полета, т.е .

влево и вправо от наземной траектории спутника, а размер пикселя составляет 3 м, что позволяет существенно точнее оценивать величину и направление смещения .

Рисунок 1.7 - Расстановка уголковых отражателей (CR) в районе оползня на скоростной автодороге № 49, провинция Альберта, Канада ([32]) .

Дальнейший прогресс в исследованиях связан с запуском спутника TerraSAR-X, разрешение которого составляет 1 м (отметим, что работая в более коротковолновом диапазоне, этот спутник поставляет данные более зависимые от ионосферных и атмосферных помех и растительности). Важный результат получен в работе ([27]) при изучении оползня в районе селения Сиро-Марина (Ciro Marina) в Калабрии. В этой работе удалось использовать данные с различных спутниковых платформ и в результате определить трехмерную картину смещений .

В работе Colesanti и Wasowski [28] произведен мониторинг оползня близ городов Триезенберг – Триезен (Triesenberg–Triesen landslide), расположенного в долине Рейна в княжестве Лихтенштейн. Первым шагом был анализ парных интерферограмм, которые показали наличие неплохой когерентности в области оползня и позволили оценить величины смещений в направлении на спутник (LOS). В области развития оползневых процессов (города Триезенберг, Масеша и Ротенбоден) была получена вполне приемлемая когерентность и парные интерферограммы дали оценки смещений на временных интервалах в один и два года. В области городской застройки в долине Рейна устойчиво отражающих площадок очень много и все они показывали близкие к нулю скорости смещений .

Много отражающих площадок и в области оползня. В этой области поле смещений было достаточно гладким – все площадки показали смещения в одну сторону, скорость меняется постепенно, что указывало на хорошее отношение сигнал/шум .

Важным показателем успеха в области мониторинга оползневых процессов является организация и финансирование Европейским космическим агентством нового проекта SLAM (Service for Landslides Monitoring), в рамках которого метод устойчивых отражателей, выполненный по более чем 350 снимкам, будет комбинироваться с анализом космических (SPOT5) и аэроснимков высокого разрешения. Для достаточно большой территории (бассейн реки Арно в центральной Италии) начата обработка интерферометрических данных, которая показала наличие более 650 тыс. устойчиво отражающих площадок. Полученные результаты будут использованы для дальнейшего анализа наземными методами, включая развитие сети наземного мониторинга в районах наибольшего риска, которые будут определены именно методами спутникового мониторинга .

Известные нам результаты, часть из которых приведена выше, позволяют сделать следующие заключения .

Данные РСА-интерферометрии при благоприятных условиях 1 .

позволяют получить надежные оценки амплитуды смещения оползней и исследовать изменения скорости их движения во времени .

Имеется ряд факторов, затрудняющих применение радарной 2 .

интерферометрии при мониторинге оползневых процессов. Это как общие для интерферометрии проблемы, такие как ионосферные и атмосферные помехи, потеря корреляции в областях с густой растительностью, неоднозначность развертки фазы и оценка только одной компоненты смещений – проекции на направление на спутник (LOS), так и специфические проблемы, связанные с особенностями оползневых процессов

– их неравномерное движение во времени, возможные большие горизонтальные градиенты поля смещений и т.д .

По мере разработки новой аппаратуры, с запуском новых спутников, с 3 .

развитием новых методов обработки и анализа данных, вышеперечисленные проблемы постепенно устраняются. Часть специфических проблем, связанных с мониторингом оползней, может быть ослаблена или устранена надлежащим выбором типа интерферометра (длины волны), времени (сезона) съемки, применением соответствующих методов обработки данных (например, различных модификаций методов устойчивых отражателей) .

В тех случаях, когда не удается решить задачу путем анализа 4 .

естественных отражающих площадок, проблема решается установкой искусственных отражателей. Положительные примеры получены для ряда техногенных и природных объектов, включая оползни .

Таким образом, заключаем, что успех мониторинга во многом зависит от того, насколько удачно решены вопросы выбора данных и стратегии их обработки и интерпретации .

1.5.2. Применение данных РСА интерферометрии для мониторинга

–  –  –

Методы радарной спутниковой интерферометрии применяются для контроля различных процессов, сопровождающихся смещениями дневной поверхности, в частности при разработке месторождений полезных ископаемых (нефть, газ, уголь, руды) .

Одна из первых попыток применения PCA-интерферометрии для контроля процесса проседания над районом добычи нефти была сделана на месторождениях Лост Хилс (Lost Hills) и Белридж (Belridge) в долине Сан Хоакин (San Joaquin), в Калифорнии [33]. В результате анализа парных интерферограмм построенных всего по 5 снимкам со спутников ERS-1 и ERS-2 в интервале от 35 дней до 26 месяцев удалось выделить зоны проседания в форме воронки (2 х 5 км и 2х15 км) со скоростью до 40 мм/год. Интерферограммы были построены с помощью программного пакета ROI_PAC, созданного в лаборатории Реактивного движения (Jet Propulsion Laboratory) .

Позднее результаты интерферометрической обработки по месторождениям Лост Хилс (Lost Hills) и Белридж (Belridge) в Калифорнии были использованы не просто для контроля просадок поверхности над месторождениями, но и для мониторинга (с помощью геомеханического моделирования) процессов, происходящих на глубине в нефте- и газосодержащих пластах [34] .

G. Bawden и другие [35] применили РСА данные для оценки деформаций поверхности при разработке нефтяных полей. В областях Вильмингтон (Wilmington) и Солт-Лейк (Salt Lake) в Калифорнии они обнаружили просадки со средней скоростью погружения в 1997 г в 28 мм/год и в 1999 в 11 мм/год. В тоже время нефтяное поле Санта-Фе Спрингс (Santa Fe Springs) и часть поля Болдвинские холмы (Baldwin Hills) воздымаются со средней скоростью 5-9 мм/год. Подъем в области первого поля вероятнее всего связан с закачкой жидкости, в то время как природа подъема в области второго нефтяного поля остается неясной .

и другие [36] использовали РСА интерферометрию для Stancliffe мониторинга процесса добычи на месторождении тяжелой нефти в области КолдЛейк (Cold Lake) в провинции Альберта, Канады. Они использовали парные интерферограммы, полученные по данным спутника JERS-1, с интервалами в 43 и 86 дней для построения поля смещений в изолиниях. В областях нагнетания горячего пара в резервуар для придания битуму текучести, было обнаружено поднятие в 19 см за 43 дня. В области, где закачка была прекращена и начата откачка, было зафиксировано погружение амплитудой в 17 см. Таким образом, нагнетание и последующая разработка создает колебания поверхности до 30 см .

Исследование корреляции между отбором и смещениями поверхности помогает правильно описать процесс разработки и, в конечном счете, снизить нагрузки на окружающую среду .

Snieder и другие [37] исследовали смещения поверхности на полях Бейкерсфилд в Калифорнии и обнаружили погружение до 3 см, которое произошло в СЗ и ЮВ частях поля. Размеры этих областей составили примерно 5 км в поперечнике. Проседания увеличиваются до 5 см в двух локализованных областях на западных границах обеих проседающих областей. Эти проседания проинтерпретированы как результат откачки нефти .

Применение методов дифференциальной интерферометрии (DinSAR-оценка смещений по парным интерферограммам) имеет целый ряд ограничений, в основном, связанных с невозможностью построения парных интерферограмм с хорошей когерентностью в сложных условиях: когда поверхность покрыта растительностью, при очень высокой влажности и пр. Эти недостатки интерферометрических методов в значительной мере преодолеваются в методах устойчивых отражателей. В настоящее время выделяется три основных варианта метода устойчивых отражателей: PSInSAR [16], DePSI [1] и StaMPS[21] .

Метод PSInSAR в последние годы начинает очень активно применяться за рубежом для мониторинга процессов нефте- и газодобычи .

В работе D. Vasko [38] исследована возможность применения нового метода при изучении проницаемости пластов на нефтяных месторождениях — на примере области Вильмингтон (Wilmington) была установлена корреляция между вертикальными смещениями поверхности, определяемыми по данным повторных нивелировок и PSInSAR, и объемами закачиваемой в пласт и выкачиваемой из него жидкости. В работе представлена карта скоростей вертикальных деформаций в районе Лонг Бич (Long Beach) по снимкам за 1992-2000, локализована зона проседания со средней скоростью около 1 см в год .

В работах H. Klemm [39] и A. Tamburini [40] приводится пример применения этого же метода при исследовании процессов происходящих на месторождении углеводородов на Среднем Востоке. Верхняя часть месторождения представлена газонасыщенными пластами, залегающими до глубин 750 м, нефтенасыщенные пласты залегают на глубине от 1200 м. Имеется большое количество разломов, активизация которых, вследствие просадок и горизонтальных смещений, обусловленных изменением объемов коллекторов при добыче нефти и газа, может привести к выходу из строя добывающих скважин .

Съемка производится с двух треков: восходящего трека спутника ENVISAT и нисходящего трека спутника Radarsat. Процесс мониторинга заключается в построении временных серий смещений для выбранных устойчивых отражателей .

Используя данные с двух треков, смещения в направлении визирования (LOS) пересчитываются в вертикальную и горизонтальную компоненту реальных смещений. (Отметим, что строго говоря, для восстановления полного вектора смещений нужно иметь три его проекции на различные направления. По двум трекам можно определить вертикальную компоненту смещений и горизонтальную компоненту в направлении проекции LOS на горизонтальную плоскость. Поскольку орбиты спутников близки к полярным, это направление близко к направлению на восток). В работе выполнено сопоставление полученных значений смещений с данными GPS. На основе геомеханического моделирования произведен расчет напряжений и деформаций на глубинных разломах. Сделаны выводы о том, что в зависимости от реологии перекрывающих пород, PSInSAR может быть эффективно использован для мониторинга процессов добычи на нефтяных и газовых месторождениях при глубинах нефте-газосодержащих пластов до 2000 м .

На Симпозиуме по Механике горных пород в Солт-Лейк Сити 27-30 июня 2010 года был представлен доклад об успешном применении метода устойчивых отражателей (PSInSAR) при моделировании подземного хранилища газа на месте отработанного нефтяного месторождения Ломбардия в долине реки По [41]. Более подробно методы и результаты этого исследования описаны в работах P. Teatini [42], [43]. Авторы использовали около 140 радарных снимков спутника Radarsat-1 канадского космического агентства с 2003 по 2007 год. Поскольку в распоряжении авторов имелись снимки с восходящей и нисходящей орбит, для отдельных устойчивых отражателей были построены временные серии вертикальных и горизонтальных (в направлении восток-запад) смещений (учитывая практически нулевую чувствительность радара к горизонтальным смещениям в направлении север-юг). Периоды положительных и отрицательных вертикальных смещений точно совпадают с эксплуатационными периодами соответственно закачки и откачки газа: апрель-ноябрь (закачка) и ноябрь-апрель (откачка). Построенные карты вертикальных и горизонтальных смещений для этих двух периодов были использованы при тестировании механической модели закачки газа в данное хранилище. Была наглядно продемонстрирована возможность применения PSInSAR для регистрации сезонных вертикальных и горизонтальных смещений с амплитудами 8-10 мм и 6-8 мм соответственно .

Пакет DePSI, разработанный в Технологическом Университете в Делфте [1], был успешно применен для анализа процессов, происходящих на месторождении углеводородов в Гронингене (Нидерланды) [44]. Использовались снимки по шести трекам спутников ERS с 1992 по 2005 и снимки ENVISAT c 2003 по 2007 год. Плотность устойчивых отражателей составила более 100 PS/км2 в застроенных районах, и от 0 до 10 PS/км2 в мало заселенной местности. Была локализована чаша проседания, совпадающая с районом добычи газа. Скорости проседания менее 1 см в год были достоверно установлены даже для малозаселенных районов с низкой плотностью устойчивых отражателей .

Горизонтальная компонента оценивалась в 2-3 мм в год .

Успешное применение пакета StaMPS при определении просадок поверхности вследствие откачки жидкости из подземных горизонтов показано в работе M. Dehghani [45]. В работе были проанализированы поверхностные процессы, происходящие вследствие откачки воды в бассейне Тигран в Северном Иране. Авторы использовали 22 снимка с нисходящего трека ENVISAT и 19 с восходящего в период с 2004 по 2009 год. Полученные значения скоростей составили 25 и 8 см/год соответственно для вертикальной и горизонтальной компонент .

Интерферометрические методы успешно используются не только на нефтяных и газовых месторождениях, но и в местах добычи других полезных ископаемых .

В работе I. Capcova [47] на основе анализа интерферограмм, построенных по 16 снимкам, сделанным со спутников ERS-1 и ERS-2 в период с 1993 по 1999 год были определены размеры зоны проседания в районе соляных шахт вблизи города Вовер (Vauvert) во Франции. Чаша проседания составила 8 км в поперечнике, что оказалось несколько выше размеров зоны деформации, определяемых традиционными наземными методами. Нивелирование на такой большой площади просто не проводилось. Обработка выполнена в пакете GAMMA .

Области проседания и оползни, возникающие вследствие деформаций поверхности над участками выработанного пространства в угольных шахтах в Северной Богемии, были успешно локализованы на основе анализа парных интерферограмм в пакете DORIS [27] .

Примером использования методов DInSAR и PSInSAR для контроля над процессами проседания поверхности вследствие остаточных деформаций после обрушения вскрыши при разработке угольного пласта на месторождении в Северном Па-де-Кале (Nord/Pas-de-Calais) является работа Y. Gueguen [48]. Было обработано 88 снимков ERS-1 и ERS-2 с 1992 по 1999 годы и 19 снимков ENVISAT. Обработка велась в пакете GAMMA .

В последние годы в отечественной литературе появляются работы, в которых говорится о перспективности использования методов спутниковой интерферометрии для мониторинга смещений земной поверхности в районах добычи нефти и газа Д.М. Трофимов [49], Д.Б. Никольский[50]. В ряде работ Ю.Б .

Баранов [51], Ю.И. Кантемиров [52], А.В. Филатов [53] описываются удачные попытки применения дифференциальной интерферометрии (DInSAR) для определения просадок земной поверхности в районах нефте и газодобычи .

В работе [52] приведены примеры построения карт смещений по парным интерферограмм, построенным по снимкам со спутника TerraSAR для города Новый Уренгой. Интерферометрическая обработка производилась в программном пакете ENVI SARscape. По 33 снимкам, покрывающим период с 8 мая по 11 ноября 2008 г. с интервалом в 11 дней были построены интерферограммы для каждой пары следующих друг за другом снимков. В результате получены карты опусканий и воздыманий районов г Новый Уренгой для определенных периодов времени .

Филатов А.В. (ЮНИ ИТ, Россия) представил на конференции «Космическая съемка — на пике высоких технологий», 13-15 апреля 2011 доклад на тему «Обнаружение подвижек земной поверхности в районах интенсивной нефтедобычи по радарным интерферометрическим изображениям ENVISAT»

[53]. Автор констатирует, что за 2004 год в одном только Сургутском районе Ханты-Мансийского автономного округа – Югры зафиксирована 251 авария на нефтепромысловых трубопроводах, в окружающую среду попало 340 тонн нефти .

По оценкам голландской консалтинговой компании IWACO более 800 тысяч гектаров земель Сибири загрязнены нефтью, пролившейся из трубопроводов. В работе использовались 59 снимков ENVISAT за 2003-04 годы. Снимки покрывают большую часть территории Ханты-Мансийского автономного округа - Югры, в основном районы интенсивной нефтедобычи, а также зоны вечной мерзлоты на северной границе округа с наличием магистральных трубопроводов. Обработка данных проводилась при помощи модулей SARscape Basic и SARscape InSAR для коммерческого пакета ENVI. Из набора снимков была набрана 41 интерферометрическая пара, затем визуально из них были отобраны пары, обладающие наибольшей когерентностью. Всего получилось 9 интерферометрических пар пригодных для дальнейшей обработки. В основном это снимки, полученные в летний и ранний осенний периоды, т.е. съемки бесснежной поверхности; территориально это зоны вечной мерзлоты, расположенные на севере округа, а также отдельные области в средней части .

Далее автором доклада была проведена обработка пары снимков территории Федоровского месторождения, построена цифровая модель рельефа. Из-за временной декорреляции отдельных участков, высоты определены не везде, недостающие высоты восстановлены по цифровой модели рельефа GlobalTopo30 .

При дальнейшей обработке снимков была построена карта смещений, удалось выявить участки со смещениями от 1 до 3 см, на остальной территории смещения составляют несколько миллиметров. Планируется провести аналогичную обработку для района Средне-Хулымского нефтяного месторождения. Отметим, что анализ парных интерферограмм в сложных условиях Ханты-Мансийского автономного округа крайне затруднен из-за заболачивания летом и снежного покрова зимой. Автор доклада отмечает, что высокой когерентностью обладают лишь техногенные объекты на разрабатываемых месторождениях, а также констатирует, что его работа носит предварительный характер .

Применяемые в настоящее время в России технологии интерферометрической обработки крайне просты, поэтому трудно надеяться на получение с их помощью устойчивых результатов. Более совершенные технологии, например, методы устойчивых отражателей (DePsi, PSInSAR, StaMPS) в РФ пока почти не применяются .

Известные нам результаты, часть из которых приведена выше, позволяют сделать следующие заключения:

1. Проведенные к настоящему времени исследования показывают, что данные РСА-интерферометрии позволяют не только получить надежные оценки амплитуды смещения земной поверхности в областях разработки полезных ископаемых, но и исследовать изменения скорости смещения во времени;

2. Имеется ряд факторов, затрудняющих применение радарной интерферометрии при мониторинге областей полезных ископаемых. Это, прежде всего, общие проблемы РСА-интерферометрии, такие как ионосферные и атмосферные помехи, потеря корреляции в областях с густой растительностью, неоднозначность развертки фазы и возможность оценки только одной компоненты смещений – проекции на направление на спутник (LOS). Кроме того имеются и специфические проблемы, связанные с особенностями смещений земной поверхности над подземными выработками или эксплуатируемыми месторождениями. Это их неравномерное движение во времени, в ряде случаев большие горизонтальные градиенты поля смещений, нарушение корреляции в областях проведения строительно-монтажных и буровых работ и т.д .

3. По мере разработки новой аппаратуры, с запуском новых спутников, с развитием новых методов обработки и анализа данных, вышеперечисленные проблем постепенно устраняются. Часть специфических проблем, связанных с мониторингом месторождений, может быть ослаблена или устранена надлежащим выбором типа интерферометра (длины волны), времени (сезона) съемки, применением соответствующих методов обработки данных (например, различных модификаций методов устойчивых отражателей) .

4. Выигрышным моментом при мониторинге областей разработки нефтяных и газовых месторождений является наличие развитой инфраструктуры (буровые вышки, жилые домики, трубопроводы, насосные станции и многое другое). Эти объекты часто являются прекрасными устойчивыми отражателями. В тех случаях, когда не удается решить задачу путем анализа естественных и техногенных отражающих площадок, проблема решается установкой искусственных отражателей. Примеры применения этой технологии также проанализированы в обзоре .

Отметим, что приведенный обзор не может быть полон, поскольку многие результаты, полученные по заказам нефтяных фирм, являются конфиденциальными и доступны только узкому кругу авторизованных лиц .

В целом, анализ результатов мониторинга областей разработки месторождений полезных ископаемых позволяет заключить, что, хотя такой мониторинг проводится во многих странах и часто весьма успешно, получение надежных и достаточно детальных результатов зависит от целого ряда факторов .

Результат зависит от того, насколько детален имеющийся набор спутниковых данных, насколько удачно построена стратегия и выбраны методы их обработки и насколько эффективно проведена совместная интерпретация наземных и спутниковых данных. В сложных условиях (малое количество радарных изображений, отсутствие или малое количество хорошо отражающих техногенных объектов, горный рельеф, растительность и т.д.) результаты, получаемые в процессе анализа РСА данных, особенно чувствительны к выбору методов и параметров обработки. Проведение серии расчетов с выбором параметров методом «проб и ошибок» затруднено тем, что приходится визуально сравнивать полученные поля смещений или средних скоростей. Это не гарантирует выбор наилучшего решения .

В то же время, проводимые исследования основываются на последних достижениях мировой науки в области РСА-интерферометрии и решение поставленных задач актуально для сообщества ученых, работающих в этой области .

2. Совершенствование методики обработки данных РСА интерферометрии. Применение усовершенствованной методики для анализа малых смещений оползневого склона в районе пос. Кепша

–  –  –

Cвёрнутая фаза дифференциальной интерферограммы после вычета влияния

ЦМР состоит из суммы пяти слагаемых:

{ } (2.1) Здесь

- деформационная составляющая,

- набег фазы из-за изменения атмосферных условий между двумя моментами съёмки,

- составляющая, обусловленная неточностями знания орбит,

- составляющая из-за ошибок угла обзора, обычно называемая ошибкой ЦМР, хотя в ней также присутствует неточностью определения положения фазового центра .

– фазовый шум - помеха, обусловленная изменением характеристик отражателей, тепловым шумом, ошибками корегистрации .

В программном комплексе StaMPS реализован метод отбора устойчивых отражателей — площадок, обладающих высокой фазовой стабильностью (далее, такие площадки будут также обозначаться PS - от английского Persistent Scatterer), разработанный А. Хупером .

Сначала проводится отбор точек с амплитудой больше определённого порога. Этот порог выбирается не слишком высоким, поэтому часть отобранных площадок в дальнейшем не войдет в число устойчивых отражателей .

Необходимо отобрать те устойчиво отражающие площадки, в которых последний член (2.1) настолько мал, что он не маскирует остальной сигнал .

Поскольку напрямую вычислить величину шума по свёрнутым интерферограммам невозможно из-за изменения остальных членов, производится оценка всех составляющих кроме шума. После этого производится оценка распределения шума. Далее итерационно по вычисленному распределению шума производится переоценка остальных членов уравнения. В данном методе предполагается, что набег фазы за счёт деформаций, изменения состояния атмосферы и неточного знания орбиты коррелирован в пространстве, а атмосферный вклад еще и не коррелирован во времени. Данные предположения, подтверждающиеся на практике, позволяют использовать адаптивный фильтр по пространству для оценки этих членов .

Фазовый сдвиг, связанный с ошибкой угла обзора, прямо пропорционален величине перпендикулярной базовой линии. Поскольку эта величина известна для каждой пары снимков, можно оценить коэффициент линейной регрессии и устранить вклад данной ошибки. Итерационный процесс достаточно быстро сходится .

После того, как произведена оценка фазового поведения площадок, которые могут считаться устойчивыми отражателями, производится оценка вероятности того, что эти площадки действительно являются PS. Производится статистический отбор тех, которые являются устойчивыми отражателями с заданной допустимой вероятностью ошибки. Те кандидаты, которые являются частичными устойчивыми отражателями (сохраняют своё фазовое поведение лишь на части интерферограмм) отбрасываются. Таким образом, по окончании данного шага формируется окончательный набор устойчивых отражателей .

На последнем этапе производится развёртка фазы с последующим вычислением временных серий деформаций и средних скоростей в местах PS .

При этом временные серии всегда содержат остаточные шумы. Для их устранения могут быть использованы временные серии для заведомо стабильных областей, которые принято называть «областью отсчета». Если такая область выделена в пределах исследуемой части радарного изображения, то временные ряды входящих в нее устойчивых отражателей вероятнее всего содержат неустраненные помехи. Следовательно, временные ряды из области отсчета можно использовать для корректировки временных рядов в тех областях, характер помех в которых можно считать идентичным .

Коррекция состоит в том, что из фазы каждого пикселя парной интерферограммы (фазового сдвига некоторого пикселя для двух заданных интерферометрических изображений) вычитается фаза, являющаяся средним значением фаз всех пикселей той же интерферограммы, попавших в выбранную область отсчета .

При отсутствии априорной информации о стабильных участках в программном комплексе StaMPS в качестве области отсчета выбирается вся исследуемая область и из каждой интерферограммы вычитается среднее значение всех фазовых смещений в ней. Этот подход не всегда эффективен, поскольку поле смещений может быть устроено достаточно сложно и среднее смещение может существенно отклоняться от нуля. Это в особенности справедливо в тех случаях, когда исследуемая область относительно невелика. Пусть, например, значительную часть исследуемой области занимает оползневой склон, а остальная часть области стабильна. Вычитание среднего приведет к уменьшению скорости на оползне и перенесет часть смещений с противоположным знаком в стабильные области. В этих случаях более эффективным, как показали наши исследования, является выбор области отсчета пользователем, с учетом данных о стабильности отдельных областей в пределах исследуемой части РСА изображения. Так, например, скальные выходы коренных пород обычно стабильны на протяжении достаточно длительных интервалов времени. Также весьма вероятно, что стабильными будут металлические крыши строений, элементы мостов и другие техногенные объекты. При этом, конечно, важно собрать дополнительную информацию о том, не перестраивались ли техногенные объекты за период проведения космической съемки, и не было ли обвалов на выходах скальных пород .

В ряде работ расчет ведется относительно выбранного устойчивого отражателя, расположенного в области, которая априори считается стабильной .

В отличие от работ, в которых стабильная область задается априори, нами предложена методика определения устойчивых областей на основе анализа карт когерентности, которые строятся в процессе обработки радарных снимков, а также на основе анализа временных рядов, полученных для предположительно стабильных областей .

Интерферометрическая когерентность дифференциальной интерферограммы вычисляется по формуле:

|E( )| (2.2) ( )( ) где E(.) оператора усреднения по пространственному ансамблю. z1, z2комплексные сигналы, соответствующие одной и той же площадке на поверхности Земли на двух снимках, формирующих дифференциальную интерферограмму, * - оператор комплексного сопряжения .

Карта когерентности представляет собой матрицу, каждый элемент которой

– значение когерентности, соответствующее своей площадке на поверхности Земли (пиксель дифференциальной интерферограммы). Размер данной площадки (пикселя) определяется разрешающей способностью спутника, и соответственно, зависит от длины волны излучения. Интерферометрическая когерентность принимает действительные значения из отрезка [0,1] и отражает уровень декорреляции двух изображений. В случае низкой когерентности декорреляция велика, при этом фазовая информация является недостоверной, интерферограмма выглядит как случайное распределение тонов. Высокая когерентность свидетельствует о слабой декорреляции и, как следствие, о высоком качестве измерений, сделанных на основе интерферограммы. Главными источниками декорреляции являются: низкое соотношение сигнал/шум, атмосферные помехи, снег, а также большой временной интервал между снимками. Пространственная декорреляция увеличивается с ростом базы интерферометра, а также при нарушении локальной параллельности орбит. К источникам временной декорреляции относятся нарушение микрорельефа, изменение диэлектрических свойств поверхности в связи с погодными условиями, сезонные изменения растительного покрова, пожарами, затоплением, накоплением-таянием снега и льда и т.д .

Высокие значения когерентности обычно демонстрируют объекты техногенного характера (металлические крыши строений, элементы мостов, дорожной инфраструктуры и т.д.), а также протяженные объекты естественного происхождения, которые занимают на интерферограмме несколько пикселей (обнажения, скалы). Для подобных объектов велика вероятность оказаться стабильными во времени. Если объекты, стабильны, то они могут быть использованы для выбора области отсчёта. Таким образом, стабильные во времени объекты для дальнейшего использования в качестве «области отсчета»

следует искать среди тех, которые демонстрируют высокую когерентность .

Конечно, выносить решение о стабильности конкретной области необходимо не только на основании данных спутниковой интерферометрии, но и с использованием географической привязки и идентификации отражающего объекта на местности .

2.1.2. Выделение высококогерентных областей .

Отбор высококогерентных областей проводится следующим образом. В начале определяются точки, обладающие на данной серии снимков максимальной средней когерентностью и находящиеся в непосредственной близости к исследуемой области. Отметим, что точки с высокой когерентностью и устойчивые отражатели, вообще говоря, не должны совпадать, поскольку для определения когерентности используется только амплитуда отраженного сигнала, а в методе устойчивых отражателей отбор производится, как по амплитуде, так по поведению фазового смещения во времени. Таким образом, формируются области

– «кандидаты» на область отсчета, состоящие из подмножеств устойчивых отражателей, находящихся внутри областей с центрами в точках с высокой когерентностью. Размеры этой области естественно выбирать так, чтобы в область отсчета попадало минимально возможное для расчетов количество устойчивых отражателей .

Расчёт карты когерентности в пакете DORIS заканчивается формированием трёх файлов: lon.raw, lat.raw, coh.raw. В первом файле перечислены координаты по долготе для всех пикселей, во втором – по широте. Третий файл представляет собой карту когерентности, т.е. содержит числа от 0 до 1. Так, стандартная процедура получения графического изображения из файла с картой когерентности, приводит к формированию карты когерентности в радарных координатах (см. например рис. 2.5). По данному изображению проблематично установить соответствие между пикселями с высокой когерентностью и реальными наземными объектами. Для определения координат высококогерентных областей был разработан скрипт “autocohlonlat.py” на языке Python, позволяющий находить координаты пикселей, с когерентностью, выше пороговой в заданном диапазоне координат. В результате для каждой дифференциальной интерферограммы формируется файл, содержащий координаты пикселей и значения когерентности, прошедшие отбор .

Также был разработан скрипт “generate_kml_lonlat.py”, который производит поиск таких областей высокой когерентности, которые прошли критерий отбора при анализе каждой интерферограммы, а затем формирует файл формата.kml, который содержит координаты всех таких областей с указанием средней когерентности по всем интерферограммам. Этот файл с помощью программы Google Earth можно совместить с картой Google исследуемой местности, что позволяет определить, каким объектам на местности соответствует область, прошедшая отбор по когерентности .

2.1.3 Анализ стабильности высококогерентных областей .

–  –  –

временная серия смещений отражателей в области кандидате на область отсчета с индексом i относительно выбранного снимка – мастера с номером m. Область i содержит отражателей (l=1,…, ). Для каждой области кандидата на область отсчета i рассчитываются средние скорости смещения устойчивых отражателей, относительно каждой из выбранных областей j (() ( )) ( ) ( ) (2.3) Формула (2.3) по сути является реализацией расчета тренда методом наименьших квадратов (Ordinary Least Squares) .

Иными словами, выполняются расчеты, в которых номера «исследуемой» и «опорной» областей пробегали все возможные значения от 1 до N. Далее проводится анализ временных серии смещений в направлении на спутник (LOS) для устойчивых отражателей из этих областей Если временные серии смещений устойчивых отражатели какой-либо области кандидата на область отсчета демонстрируют значимый тренд и/или большую дисперсию при всех вариантах выбора опорной области, то данная исследуемая область не подходит для использования в качестве области отсчета в дальнейшем исследовании. Если же существуют две (или более) области, которые демонстрируют близкие к нулю средние скорости взаимных относительных смещений и при этом дисперсии временных серий малы, то велика вероятность, что эти области в действительности стабильны и любая из них может быть использована в качестве области отсчета в основном исследовании .

Следует отметить, что эти две области должны соответствовать различным объектам, а не быть частями одного протяженного объекта, что проверяется с помощью географической привязки и идентификации отражающих объектов на местности .

2.2 Применение методики выбора «области отсчета» для анализа малых

–  –  –

Данная методика была применена при проведении мониторинга состояния оползневых систем на территории горного массива, расположенного в районе северных порталов тоннельного комплекса №3» в рамках объекта "Совмещенная (автомобильная и железная) дорога "Адлер - горноклиматический курорт "Альпика-Сервис” вблизи поселка Кепша. Карта местности приведена на рис 2.4 .

На рисунке видна дугообразная просека для высоковольтной линии электропередач, поселок строителей и портал тоннеля. Выше расположен оползневой склон. Область интереса выделена белым прямоугольником. Склон покрыт густым лесом, что крайне затрудняет проведение мониторинга .

–  –  –

По картам когерентности для парных интерферограмм были выделены основные участки с высокой когерентностью, которые прослеживаются на всех парных интерферограммах. Была произведена примерная идентификация этих площадок с использованием карт Google Maps. Среди полученных кандидатов были отобраны те, которые предположительно являются стабильными за период всей временной серии спутниковых снимков (т.е. их вертикальные и горизонтальные координаты можно считать постоянными). Для района исследований такими объектами, предположительно, оказались, например, скальные выходы в п. Монастырь и мост через реку Кепшу, построенный в августе 2005 года. Площадки, содержащие эти объекты, отмечены на карте когерентности, представленной на рисунке 2.5, и нанесены на карту Google Maps (рисунок 2.6). Также достаточно большими значениями когерентности обладает серия построек на въезде в п. Монастырь и постройки в п. Чвижепсе .

–  –  –

Рисунок 2.6 - Выбранные для дальнейшего анализа участки в п .

Монастырь (coh_1 и coh2), в районе моста через реку Кепша (coh_3) и в районе п. Чвежипсе (coh_4) .

–  –  –

При расчете деформаций в области мониторинга, из определенных зон с высокой когерентностью необходимо выбрать ту область, которая является наилучшей областью отсчета. Это должна быть область, на которой проекция смещений на направление на спутник (LOS) на протяжении всей временной серии близка к нулю. Среди выделенных зон с высокой когерентностью (coh_1 – серия построек на въезде в поселок Монастырь, coh_2 – предположительно, скальные выходы поблизости от поселка Монастырь, coh_3 – мост через реку Кепша и coh_4 – постройки в поселке Чвижепсе) была проведена оценка взаимной стабильности этих участков. Были рассчитаны средние (по времени) скорости PS, попадающих на «исследуемую» площадку, и среднеквадратические отклонения, как мера дисперсии, этих скоростей относительной «опорной» области. Такого вида расчёты были проведены для случаев, когда «исследуемая» и «опорная»

области пробегают всевозможные значения: coh_1, coh_2, coh_3, coh_4 .

На рисунках 2.7, 2.8, 2.9 и 2.10 представлены результаты расчета:

временные серии смещений относительно каждой выбранной когерентной области (А) и среднеквадратические отклонения (В) для полученных скоростей устойчивых отражателей .

Рисунок 2.7 - А - временные серии для смещений в направлении на LOS для устойчивых отражателей из области coh_1 (постройки на въезде в пос .

Монастырь), В – среднеквадратические отклонения для средних скоростей этих PS. Графики построены: А-1 и В-1- относительно среднего значения фазы для PS из области coh_1; А-2 и В-2 – относительно среднего значения фазы для PS из области coh_2; А-3 и В-3 – относительно среднего значения фазы для PS из области coh_3 и А-4 и В-4 – относительно среднего значения фазы для PS из области coh_4 .

Рисунок 2.8 - А - временные серии для смещений в направлении на LOS для устойчивых отражателей из области coh_2 (скальные выходы недалеко от пос .

Монастырь), В – среднеквадратические отклонения для средних скоростей этих PS. Пояснения см. в подрисуночной подписи к рисунку 2.7 Рисунок 2.9 - А - временные серии для смещений в направлении на LOS для устойчивых отражателей из области coh_3 (мост через р.Кепша), В – среднеквадратические отклонения для средних скоростей этих PS. Пояснения см. в подрисуночной подписи к рисунку 2.7 Рисунок 2.10 - А - временные серии для смещений в направлении на LOS для устойчивых отражателей из области coh_4 (область с хорошей когерентностью в пос.Чвежипсе), В – среднеквадратические отклонения для средних скоростей этих PS .

Пояснения см. в подрисуночной подписи к рисунку 2.8 .

Относительно друг друга наиболее близкими к нулю средними скоростями деформации и минимальными значениями дисперсии обладают две области — coh_2 (предположительно, скальные выходы недалеко от п. Монастырь) и coh_3 (мост через р. Кепша). Две другие области: coh_1 (постройки на въезде в п .

Монастырь) и сoh_4 (постройки в п. Чвижепсе), несмотря на высокие значения когерентности, имеют значительно отличающиеся от нуля средние скорости деформации и более высокие значения дисперсии. Вероятное объяснение состоит в том, что поскольку эти области представлены искусственно созданными объектами, они могли подвергаться реконструкциям за период всего космического наблюдения. Однако окончательный вывод о полученной нестабильности данных областей должен быть сделан лишь после сбора информации на местности .

2.2.3 Определение деформаций в области мониторинга относительно выбранных стабильных участков .

Был произведен пересчет деформаций и средних скоростей в области мониторинга относительно выбранных стабильных участков и их сравнительный анализ. На рисунках 2.11 и 2.12 представлены результаты расчета изменения положения PS во времени (временных серий) для области мониторинга относительно области coh_2 (предположительно, скальных выходов недалеко от п. Монастырь) и coh_3 - моста через р. Кепшу соответственно .

Рисунок 2.11 - Скорости смещения PS в направлении на спутник, построенные относительно среднего значения фазы для устойчивых отражателей, расположенных в области coh_2 (скальные выходы в районе пос .

Монастырь). 1 - 4 - Временные серии для смещений в направлении на LOS для соответствующих PS из области мониторинга .

Рисунок 2.12 - Средние скорости смещения PS в направлении на спутник, построенные относительно среднего значения фазы для устойчивых отражателей, расположенных в области coh_3 (мост в районе р .

Кепша). 1 - 4 - Временные серии для смещений в направлении на LOS для соответствующих PS из области мониторинга .

Для проведения анализа временных серий были выбраны четыре группы устойчиво отражающих площадок. Для всех групп отражателей отмечается общая тенденция удаления от спутника при незначительных величинах скачков деформаций в отдельные моменты времени .

На рисунке 2.13 представлены результаты расчета среднеквадратических отклонений для оценок средних скоростей деформации в области мониторинга относительно двух вышеупомянутых областей отсчета .

Видно, что среднеквадратические отклонения для оценок средних скоростей в области мониторинга в обоих случаях малы, что соответствует модели движения с постоянной скоростью. Стандартное отклонение средней скорости для области coh_3 (мост через р. Кепшу, рисунок 2.13) несколько меньше и временные ряды более гладкие. Вероятно, это обусловлено близостью данной области отсчета к области мониторинга .

Рисунок 2.13 - Среднеквадратические отклонения для оценок средних скоростей PS в области мониторинга относительно областей coh_2 и coh_3 соответственно .

Рисунки 2.14 и 2 .

15 иллюстрируют важность правильного выбора области отсчета. На них изображены средние скорости смещений, временные ряды и распределение среднеквадратических отклонений для оценок средних скоростей для случая, когда в качестве области отсчета используется весь исследуемый участок, т.е. вычитается среднее по всей области расчета. Видно, что результаты расчета скоростей заметно разнятся, а дисперсия возросла. Особенно ухудшились результаты в областях 2 и 3 .

Рисунок 2.14 - Скорости смещения PS в направлении на спутник, построенные относительно среднего значения фазы для устойчивых отражателей по всей области вычислений .

1 - 4 - Временные серии для смещений в направлении на LOS для соответствующих PS из области мониторинга .

Рисунок 2.15 - Среднеквадратические отклонения для оценок средних скоростей для PS в области мониторинга относительно среднего значения скорости для устойчивых отражателей по всей области вычислеиий .

–  –  –

Предложен метод выбора «области отсчёта» для устранения помех в условиях отсутствия априорных знаний о наличии и расположении стабильных участков земной поверхности. Применение данного метода к РСА-данным по участку вблизи посёлка Кепша позволило выделить стабильные области и использовать их в качестве «области отсчета», что улучшило точность результатов обработки данных, позволив получить временные серии смещений с меньшей дисперсией и, следовательно, более достоверными значениями оценок средних скоростей смещений устойчиво отражающих площадок .

Был произведен пересчет смещений и средних скоростей в области мониторинга относительно выбранных стабильных участков .

Продемонстрировано различие временных серий устойчивых отражателей исследуемой области, построенных относительно выбранной области отсчета (мост через р.Кепша) и относительно всей области исследования. Видно существенное изменение в величине скоростей. При этом налицо уменьшение дисперсии временных серий, что позволяет говорить о действенности метода .

3. Совершенствование методики интерпретации данных РСА интерферометрии. Метод восстановления полного вектора смещений оползневого склона и его применение для мониторинга оползня в районе пос .

–  –  –

3.1.1 Постановка задачи определения полного вектора смещения .

Данные спутниковой РСА интерферометрии позволяют определить смещения в направлении на спутник (это направление принято называть также направлением видения или LOS от английского Line Of Sight) .

Пусть вектор смещений (или вектор средней скорости смещений) имеет три компоненты (dup, d n, de ) в направлениях соответственно вверх, на север и на восток. Тогда смещение в направлении LOS из геометрических соображений (см .

рисунок 3.1) определяется в виде:

–  –  –

отсчитывается от направления на север по часовой стрелке .

Определение вектора смещений (в форме двух углов и модуля вектора или трех составляющих: вертикально вверх, на север и на восток) по данным РСА интерферометрии без дополнительных предположений или дополнительных гипотез принципиально невозможно .

–  –  –

Если в обработке удается использовать данные с двух треков, нисходящего и восходящего, то в результате будут получены проекции вектора смещения на два различных направления, но для определения полного вектора надо иметь три компоненты. Поскольку восходящие и нисходящие орбиты всех интерферометрических спутников имеют близкие азимуты, существенно отличающегося третьего направления нет .

3.1.2 Использование данных ГНСС и данных наземной геодезии для восстановления полного вектора смещения. Восстановление полного вектора смещения, используя результаты обработки РСА-данных и цифровую

–  –  –

На исследуемой территории одновременно с исследованием РСА-данных могут проводиться повторные наземные наблюдения с применением различных методов. Это могут быть пункты повторных или непрерывных наблюдений с применением глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС), профили повторного нивелирования, данные наклонометрии, гравиметрии и т.д .

(Поскольку во всех перечисленных случаях оператор и приемная аппаратура находится на поверхности земли, мы будем далее называть все эти данные наземными) .

Пусть известны направления смещений, определенные по геодезическим данным, например, с использованием ГНСС GPS или GLONASS. Известно, что данные спутниковой геодезии значительно более устойчиво оценивают смещения на север и восток, и менее точно по вертикали. Двух горизонтальных компонент достаточно, чтобы в сумме с данными о смещениях в направлении LOS, найти все три компоненты вектора смещений .

Если имеются данные повторных нивелировок вдоль одного или нескольких профилей, то эти данные также можно использовать совместно с РСА-данными для восстановления полного вектора смещения. При проведении повторных нивелировок определяются вертикальные смещения за время между повторными измерениями на выбранной системе реперов, при этом горизонтальные смещения самих реперов не измеряются .

Однако, возникает ряд проблем при использовании данных геодезических наблюдений .

Во-первых, не всегда для исследуемой области имеются эти данные .

Во-вторых, имеющиеся данные зачастую достаточно сложно связать с данными РСА-интерферометрии. РСА-интерферометрия позволяет определить смещения площадок «устойчивых отражателей», координаты которых, обычно не совпадают с координатами реперов или пунктов наблюдения спутниковой геодезии .

Поэтому возникает необходимость разработки методов определения всех компонент вектора смещения без привлечения дополнительных данных наземной геодезии .

В ряде случаев можно предположить, что горизонтальные смещения существенно меньше вертикальных. Это часто (но не всегда) справедливо, например, при исследовании просадок в результате откачки или закачки жидкости в поровое пространство слоя земной коры .

При исследовании оползневых процессов или движений ледников допустимы предположения о том, что поверхность коренных пород, по которой смещается оползневая пачка пород, конформна дневной поверхности .

Поэтому можно предположить, что смещения устойчиво отражающих площадок происходят вдоль рельефа.

Тогда устойчивые отражатели будут смещаться вдоль земной поверхности и любому малому смещению с компонентами d n на север и d e на восток будет соответствовать смещение по вертикали равное:

–  –  –

Формула (3.2) задает третье недостающее условие для восстановления полного вектора смещений по данным с двух треков. Здесь и – долгота и широта соответственно .

Частным случаем формулы 3.2. при малых углах наклона рельефа будет решение, при котором основной компонентой смещения оползней и ледников будет движение в горизонтальной плоскости .

Отметим, что в ряде работ (например, Захаров и др., 2009[86]) три компоненты вектора смещений были восстановлены из условия, что направление вектора задано, т.е. задан азимут вектора смещений и угол его наклона в вертикальной плоскости (угол падения). Эти углы определяются по цифровой модели рельефа – азимут противоположен направлению вектора градиента, а угол падения равен углу наклона рельефа в направлении азимута падения .

Это существенно более сильное предположение, чем в предлагаемом нами методе .

3.2 Применение методики при исследовании оползневого склона в

–  –  –

Обозначенные выше предположения были использованы для восстановления полного вектора смещений устойчиво отражающих площадок при проведении мониторинга состояния оползневых систем на территории горного массива, расположенного в районе северных порталов тоннельного комплекса №3 в рамках объекта "Совмещенная (автомобильная и железная) дорога "Адлер горноклиматический курорт "Альпика-Сервис” вблизи поселка Кепша .

Для обработки радарных снимков со спутника Envisat по методу устойчивых отражателей использовался пакет StaMPS Version 3.2b4 (beta) (Stanford Method for Persistent Scatterers) Hooper et al., 2004 [21] .

Использовались снимки по двум трекам: восходящему 85 и нисходящему

35. Схема треков, с которых были получены эти снимки, приведена на рисунке 3.2 .

Рисунок 3.2 Схема треков спутников Envisat и ALOS в исследуемой области .

Цвета рамок фреймов (области покрытия территории) соответствуют цветам стрелок, показывающих направления полета спутников и линии наблюдения (LOS). Серым квадратом в середине отмечена область порталов тоннельного комплекса №3, которая была вырезана из снимков для проведения расчетов в рамках данного проекта .

–  –  –

т.е. здесь заметно преобладает вклад вертикальной компоненты над вкладами смещений в горизонтальной плоскости. Для нисходящего трека 35 спутника ENVISAT имеем: =230, h =2250, следовательно, =2850. Отсюда находим:

–  –  –

соотношениями (3.3) и (3.4) .

Поскольку было предположено, что поверхность коренных пород, по которой смещается оползневая пачка пород, конформна дневной поверхности, т.е .

смещения устойчиво отражающих площадок происходят вдоль рельефа, смещение по вертикали связано со смещениями на север и на восток формулой 3.2, которая и задает третье недостающее условие для восстановления полного вектора смещений по данным с двух треков. Используя расчет смещений в направлении LOS с двух треков, мы имеем для трех компонент смещения каждого найденного устойчивого отражателя систему уравнений:

–  –  –

Для расчета коэффициентов при смещениях на север и восток в третьем уравнении системы (3.5) рельеф аппроксимировался в скользящем окне 0.5х0.5 км плоскостью. На рисунке 3.4 представлен результат решения системы (3.5) .

Рисунок 3.4 - Восстановление направления смещения устойчиво отражающих площадок в пределах контура мониторинга в предположении, что устойчивые отражатели смещаются вдоль рельефа .

Черные стрелки – направления против градиента рельефа, сглаженного в окне 0.5х0.5 км, красные стрелки – направление смещения устойчиво отражающих площадок, найденное по уравнениям (3.5). Цифры – средняя скорость смещения в мм/год осредненная за период 2004 – 2010 гг. Голубые стрелки – направление полета и направление видения для восходящего (85) и нисходящего (35) треков спутника ENVISAT Таким образом, средняя скорость смещений в районе скважин 5 и 6 оценивается в значениях от 18 до 25 мм/год, при этом азимуты смещений устойчиво отражающих площадок противоположны направлениям градиента рельефа на этих площадках .

3.2.3. Оценка средних скоростей смещения в направлении

–  –  –

Поскольку азимуты направлений движения площадок с отражателями, определенными как устойчивые по данным с двух треков, оказались достаточно близкими к направлению против градиента рельефа, для интерпретации результатов для отдельных треков в качестве дополнительного условия было принято условие, что проекция вектора средней скорости смещений на горизонтальную плоскость направлена против вектора градиента рельефа.

В результате для каждого устойчивого отражателя, найденного посредством обработки данных с одного трека, имеем систему уравнений:

–  –  –

В этом случае мы имеем три величины для определения трех компонент полного вектора средней скорости смещений .

Важно отметить, что операция обратного проецирования вектора является неустойчивой и может привести к большим ошибкам, если вектор, на который проводится обратное проецирование, почти перпендикулярен направлению LOS .

Действительно, если направление градиента рельефа приближается к направлению LOS +900, то коэффициент, на который надо умножить смещение в направлении LOS, чтобы получить смещение в направлении противоположном градиенту рельефа, стремится к бесконечности. В связи с этим, при выполнении обратного проецирования, нами были введены некоторые ограничения. В частности, отбраковывались точки, у которых коэффициент при обратном проецировании превосходил 50, а также точки с низким коэффициентом корреляции между смещениями как функции от времени и линейным временным трендом. Последнее условие позволяет отбросить точки с высоким уровнем шума .

На рисунках 3.5 и 3.6 представлены средние скорости смещений по данным спутника ENVISAT. На рисунке 3.5 представлен восходящий трек 85, на рисунке 3.6 – нисходящий трек 35. На рисунке 3.5 скорости смещений в ближней окрестности скважин (синие треугольники) составляют от 19 до 34 мм/год, на рисунке 3.6 – от 16 до 28 мм/год .

Предполагается, что азимут вектора смещения совпадает с направлением, антипараллельным градиенту рельефа (черные стрелки) и что смещение происходит по рельефу, т.е. компоненты скорости смещений связаны системой уравнений (3.6). Цифры – средняя скорость смещений в период с 12/08/2004 по 01/02/2009 в мм/год. (рис. 3.5) и средняя скорость смещений в период с 23/10/2003 по 08/07/2010 в мм/год (рис 3.6) Синие треугольники – скважины 5 и 6 .

Рисунок 3.5 - Средние скорости смещений (красные стрелки, размер пропорционален средней скорости смещения) в пределах исследуемого участка оползневого склона по данным восходящего трека 85 спутника ENVISAT .

Рисунок 3.6 - Средние скорости смещений (красные стрелки, размер пропорционален средней скорости смещения) в пределах исследуемого участка оползневого склона по данным нисходящего трека 35 спутника ENVISAT .

Расхождения в целом очень невелики.

Они могут быть связаны со следующими факторами:

- Устойчиво отражающими на разных треках могут быть разные объекты, да и плановое положение устойчивых отражателей, показанных стрелками на рисунках 3.5 и 3.6, совпадает не полностью. Достаточно близки только площадки, показанные на рисунках 3.3 и 3.4. Поэтому расхождения могут быть связаны с изменчивостью скорости движений оползня в соседних точках склона .

- Данные усреднены за различные интервалы времени .

- Движения происходит не точно в направлении антипараллельном градиенту. Ранее мы нашли, что движения иногда отклоняются от направления градиента, хотя и близки к нему .

В целом определенные средние скорости смещений очень близки к оценке, полученной ранее по данным того же спутника (18-25 мм/год) .

3.3 Выводы

Предложенный метод определения всех компонент вектора смещения земной поверхности для оползневых участков или ледников, в предположении, что поверхность, по которой смещаются эти объекты, конформна земной поверхности, хорошо работает в исследуемой области .

Для оползневого участка склона получено, что смещения происходят в направлении близкому к направлению против градиента рельефа, т.е .

примерно на север или северо-восток. Скорость смещений осредненная за последние 4-6 лет для различных отражающих площадок лежит в интервале 2см/год. Для отдельных площадок в пределах участка, для которого проводился мониторинг, средняя скорость возрастает до 6-7 см/год

4.Восстановление полного вектора смещений участков земной поверхности и инфраструктуры областей разработки нефти и газа по данным радарной

–  –  –

При проведении мониторинга областей разработки месторождений нефти и газа часто ставится задача оценки смещений земной поверхности, значительные просадки которой могут приводить к деформациям зданий и сооружений инфраструктуры. Кроме того, данные о смещениях содержат важную информацию о том, насколько эффективно удается поддерживать пластовое давление в слоях, откуда идет отбор углеводородов, и в каком направлении происходит фильтрация закачиваемой в пласт жидкости .

Как уже говорилось в Главе 3, для измерения смещений выполняются повторные геодезические измерения, в частности определяются координаты специально оборудованных реперов с применением глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС) ГЛОНАСС и/или GPS. Для определения вертикальных смещений необходимы достаточно длительные многократные измерения. Часто проводят повторные нивелировки вдоль профилей, также проходящих по специально установленным реперам. В этом случае определяют вертикальные смещения реперов за время между повторными проходами относительно некоторого репера, который принимается за точку отсчета и считается неподвижным. Оба эти метода достаточно трудоемки, и количество пунктов измерений обычно не превосходит нескольких десятков .

В последние годы все чаще проводится анализ данных спутниковых съемок радарами с синтезированной апертурой (спутниковая РСА-интерферометрия или SAR) .

Результаты повторных измерений содержат различного рода погрешности .

В частности, в спутниковых данных (как РСА интерферометрии, так и ГНСС) важно подавить эффекты, вызванные атмосферными помехами. Точность оценок по данным спутниковой интерферометрии зависит от детальности цифровой модели рельефа, расстояния между орбитами, с которых производилась повторная съемка, от изменений отражающих свойств поверхности в период между снимками, например, за счет динамики растительного или снежного покрова. Для выработки правильной стратегии подавления помех и выявления возникающих артефактов желательно проводить увязку всех имеющихся данных мониторинга .

Трудность построения согласованного поля смещений земной поверхности состоит в том, что все перечисленные выше измерения производятся в разных пунктах, в разные моменты времени, с разной точностью и главное, измеряются разные величины. Так, с помощью ГНСС наиболее точно фиксируются смещения на север и восток. С помощью РСА интерферометрии оценивают проекции векторов смещений на направление на спутник ( U LOS ). Повторные нивелировки дают вертикальные смещения относительно некоторого репера. В результате, непосредственно сопоставить все названные данные невозможно. Для иллюстрации этого утверждения рассмотрим простой пример смещения земной поверхности в результате увеличения давления в небольшой сферической области, расположенной на глубине 1 км (рисунок 4.1), на котором изображены Un, Ue и Uz – смещения соответственно на север, восток и по вертикали (положительные – вверх). ULOS – смещения в направлении на спутник при съемке с нисходящего трека с азимутом орбиты 197 (положительные – к спутнику) .

Направление на спутник имеет наклон к вертикали 20.4 и азимут 287, что соответствует съемке с нисходящего трека спутника ENVISAT. Области отрицательных значений показаны серым цветом. Более темные тона соответствуют большим смещениям. По осям отложена широта и долгота в градусах. Соотношение вертикального и горизонтального масштаба выбрано так, чтобы линейный масштаб по осям был одинаковым Рисунок 4.1 - Смещения земной поверхности (в условных единицах) в результате увеличения давления в малой области, расположенной на глубине 1 км .

Приведенный пример показывает, что по точечным данным ГНСС о смещениях на север и восток положение источника деформаций можно определить, только если сеть реперов достаточно густая и покрывает области как положительных, так и отрицательных смещений. По данным спутниковой интерферометрии ( U LOS ), аномалия не изометричная, максимум смещений сдвинут в направлении на спутник относительно истинного положения источника деформаций и имеется область смещений противоположного знака. Если, как это не редко делается, принять, что смещения в основном происходят по вертикали, то будет сделано ошибочное заключение, что наряду с областью поднятия обнаруживается и область проседания. Повторные нивелировки дают информацию о вертикальных смещениях, если точка отсчета выбрана в области действительно малых смещений. Однако положение источника удастся определить, только если профиль пройдет над ним или если сеть профилей достаточно густая .

Допустим, что в некотором пункте имеются два измерения смещений на север Un и восток Ue с помощью спутниковых систем GPS или ГЛОНАСС и смещение в направлении на спутник U LOS (положительные – к спутнику) по данным радарной спутниковой интерферометрии. Как было показано в главе 3, эти величины связаны уравнением

–  –  –

где Uz – смещения по вертикали (положительные – вверх); – угол отклонения направления видения LOS от вертикали; – азимут направления видения. Тогда, из уравнения (4.1) можно определить Uz .

Однако применить данный подход мешают два обстоятельства. Во-первых, пункты повторных геодезических наблюдений редко совпадают с положением устойчивых отражателей, найденных по результатам спутниковой интерферометрии. Положение устойчивых отражателей трудно определить заранее. Окажется ли некоторый элемент строения или инфраструктуры устойчивым отражателем, зависит от материала и ориентации отражающей поверхности, от изменений в период съемки снежного и растительного покрова .

Существенную роль играет количество анализируемых радарных снимков и длительность покрываемого ими временного интервала, атмосферные условия, при которых проводилась съемка, азимут орбиты, параметры, принятые при обработке снимков, и другие факторы. Гарантировать получение устойчивого отражения в заданной точке можно только путем установки в ней уголкового отражателя .

Второе обстоятельство состоит в том, что число устойчиво отражающих площадок в районе промышленных объектов с развитой инфраструктурой обычно во многие сотни и тысячи раз превосходит число геодезических пунктов, поэтому с помощью данных спутниковой геодезии можно перевести в значения вертикальных смещений только малую часть смещений, определенных в точках устойчивых отражателей .

Часто имеются в наличии РСА-изображения одной и той же территории с двух орбит – восходящей и нисходящей. В этом случае имеются два уравнения вида (4.1) с различными углами. Тем не менее, поскольку неизвестных компонент вектора смещений три, двух уравнений недостаточно для однозначного определения полного вектора .

Наиболее эффективный способ решения данной проблемы – привлечение информации о природе наблюдаемых смещений. Например, для оползней и ледников можно применить предположение, что смещение происходит вниз по склону. Различные варианты решения этой задачи рассмотрены в [87]. Для областей землетрясений можно поставить задачу определения геометрии поверхности разрыва и поля смещений на ней по комплексу наземных и спутниковых данных (см. например, [57]). Для областей разработки нефтяных и газовых месторождений естественно предположить, что смещения земной поверхности происходят в результате отбора углеводородов или закачки вытесняющей жидкости, т.е. в результате изменений давления в некотором пористом пространстве, которые сопровождаются его расширением или сжатием .

Предлагаемый метод построения аппроксимации поля смещений в направлении на спутник и расчета трех компонент вектора смещений, основан именно на этом предположении .

4.2 Определение вектора смещений земной поверхности по его проекции на направление на спутник в областях разработки нефтяных и газовых

–  –  –

Рассмотрим задачу о смещении земной поверхности в результате изменения давления в некотором объеме под ней. Представим этот объем (состоящий, возможно, из нескольких несвязанных областей) в виде набора малых элементарных объемов. В результате отбора и закачки, производимых некоторой системой скважин, в каждом из этих объемов происходит увеличение или падение давления. Если принять для описания верхней части земной коры модель изотропного упругого полупространства, то суммарное смещение поверхности будет равно сумме смещений в результате расширения или сжатия каждого элементарного объема. Если также допустить, что среда является однородной, то для расчета смещений земной поверхности можно использовать известные аналитические решения. Отметим, что формулы для упругой и вязкоупругой среды совершенно аналогичны с точностью до коэффициентов, которые для вязкоупругой среды зависят от времени ([88]) .

Рассмотрим однородное упругое полупространство z 0, для которого плоскость z = 0 является свободной поверхностью (ось Oz направлена вниз) .

Пусть напряжения в среде возникают в результате расширения или сжатия малого объема 0 ( r ), где r – радиус-вектор, направленный от центра объема в точку на поверхности полупространства. Решение задачи для полупространства базируется на решении для бесконечного пространства (см., например, (Тимошенко, Гудиер [89]), согласно которому поле смещений u( r ) находится из уравнения

–  –  –

Определение вектора смещения на поверхности полупространства в результате изменения давления в некотором объеме V (состоящем, возможно, из отдельных подобластей) сводится к интегрированию по этому объему функций (4.4). При этом, поскольку величина изменения объема S в общем случае меняется в пределах объема V, она входит в эти уравнения как функция пространственных координат.

Тогда, например, для смещений в направлении на спутник U LOS ; с учетом формулы (3.1.) получаем:

–  –  –

где,, – переменные интегрирования по объему V .

Уравнения (4.4) с точностью до коэффициентов совпадают с уравнениями для гравитационного потенциала, в которых в качестве множителей стоят масса и гравитационная постоянная. Для расширяющейся области в уравнения (4.4) входят коэффициент Пуассона и изменение объема S. Согласно Geertsma [92], изменение объема определяется коэффициентами сжимаемости, изменением давления и объемом области расширения-сжатия. Данная аналогия позволяет получить замкнутые выражения для смещений, вызванных изменением давления в областях простой формы (цилиндр, прямоугольный параллелепипед, полубесконечный пласт и т.п. [93]), и использовать для анализа и решения задачи хорошо разработанный аппарат теории потенциала .

Одним из методов решения задачи является нахождение функции S(x,y,z) из уравнения (4.5) и расчет всех компонент векторов смещений по уравнениям (4.4) .

Уравнение (4.5) являются интегральными уравнениями типа свертки. Задача нахождения функции S по функции U LOS в общем случае не имеет единственности, а в классах единственности является устойчивой и требует применения различных методов регуляризации [94]. Для построения классов единственности необходимо привлечение дополнительной информации. В частности, задача может быть решена в рамках модели месторождения. Для этого надо задать геометрию продуктивных пластов, распределение параметров (пористости, проницаемости, нефтегазонасыщенности), расположение скважин, интервалы глубин, периоды времени и объемы отбора или закачки и многое другое. Если все необходимые данные известны, то можно рассчитать компоненты вектора смещений на земной поверхности и смещения на спутник. После этого может быть поставлена задача определения или уточнения части параметров модели из условия наилучшего согласования расчетных смещений и всех имеющихся данных мониторинга. В любом случае, эта задача будет решена приближенно. Это связано с применением упрощенных реологических моделей среды, дискретизации пространства, в условиях неполного знания строения и свойств коллекторов, положения трещин и разломов, их проницаемости и много другого. Кроме того, решение такой задачи очень трудоемко в отношении машинного времени .

Предлагаемое решение основано на том, что поле смещения в упругом полупространстве в результате изменения объема в некоторых его областях, вне этих областей, там, где 0 (r ) 0, удовлетворяет уравнению Лапласа, т.е. является потенциальной функцией. Из теоремы Стокса следует, что если потенциал или его производные (4.4), или какая-либо их линейная комбинация, например, вида (4.1), известны на некоторой поверхности, охватывающей все области расширения-сжатия (в частности, и поверхность z=0), то и потенциал, и его производные могут быть однозначно определены во всей внешней области этого пространства, включая ограничивающую его поверхность. Действительно, в зависимости от того, какие данные заданы на поверхности, рассматриваемая задача является внешней задачей Дирихле, или Неймана или смешанной краевой задачей, которые для гармонических функций имеют единственное решение [95] .

Это позволяет решить задачу без знания истинного строения месторождения и процесса его эксплуатации .

В частности, любое потенциальное поле, заданное на некоторой поверхности в узлах пространственной сетки, можно аппроксимировать с помощью систем элементарных источников различного типа, расположенных на некоторой нижележащей поверхности [96, 97] или на нескольких поверхностях [98]. Выбор типа источников и их расположение становятся существенными лишь в случаях сильно неравномерных сетей наблюдений. В этих случаях для выбора типа источников и их расположения может быть использована аналогия между задачей подбора поля системами эквивалентных источников и оптимальной фильтрацией по Колмогорову–Винеру [99] .

В задаче о смещении поверхности в результате изменения пластового давления для аппроксимации поля смещений на поверхности также можно использовать достаточно простые конструкции, например сферические объемы, расположенные на глубине верхнего разрабатываемого слоя или на средней глубине разрабатываемой многопластовой залежи. Если глубина горизонта меняется незначительно по сравнению с ее средней величиной, то источники можно разместить на одном уровне. При этом по аналогии с потенциальными полями можно показать, что любое поле смещений, описываемое уравнениями (4), сколь угодно точно аппроксимируется распределением малых объемов, расположенных на любом уровне, в том числе на горизонтальной плоскости .

Используя аналогию с гравитационным полем, можно учесть рельеф земной

–  –  –

Отметим еще раз, что в данном подходе для определения компонент вектора смещения нет необходимости знать геометрию залежи, распределение пористости или проницаемости, дебиты скважин и т.д .

–  –  –

топографии (формулы 4.6) или на плоской поверхности (формулы 4.4). В этих формулах под величиной S будем понимать среднюю скорость изменения объема .

В силу того, что размеры области мониторинга обычно относительно невелики, далее кривизной Земли пренебрегаем, и расстояния вычисляем в декартовой системе координат с осью Ох направленной на восток, Оу – на север; ось Oz направим вверх. Тогда расстояние по горизонтали между точками с географическими координатами (, ) в восточном направлении и на север можно рассчитать по упрощенной формуле

–  –  –

скорости изменения объема S. Здесь SAR, GNSS и lev – среднеквадратические невязки оценки скоростей смещений по данным РСА-интерферометрии, спутниковой геодезии и повторных нивелировок, используемые для учета их различной точности. Индексы SAR, GNSS и calc обозначают величины, определенные по данным РСА-интерферометрии, спутниковой геодезии и соответствующие величины, вычисленные по аппроксимационной конструкции .

Для сопоставления с данными повторных нивелировок скорости q,calc вертикальных смещений Wp следует рассчитывать в точках расположения нивелировочных реперов и вычитать из них скорости смещений, рассчитанные в точке расположения того репера, который на профиле с индексом p принимался за неподвижный .

После нахождения средней скорости изменения объема S могут быть вычислены вертикальные и горизонтальные компоненты вектора скоростей смещений в точках расположения устойчивых отражателей или на регулярной сетке, что при большом количестве отражателей позволяет детально исследовать поле смещений в области разрабатываемого месторождения. Кроме того, можно вычислять компоненты тензора деформаций, направление осей максимального растяжения и сжатия, наклоны и другие величины, используемые для оценки геодинамической опасности .

4.4. Применение метода при изучении деформаций земной поверхности на территории Ромашкинского нефтяного месторождения Нефтяное Ромашкинское месторождение расположено на территории Республики Татарстан в центральной части Восточно-Европейской платформы .

Геодинамическая активность в районе в основном связана с карстовыми процессами и с влиянием длительного процесса разработки нефтяных месторождений. В последнее время все большее значение приобретает именно техногенный фактор [100], который проявляется в техногенной сейсмичности, активных деформациях земной поверхности. В связи с этим в 80-е годы прошлого столетия были начаты сейсмологические наблюдения, а с 1991 г. – повторные высокоточные нивелировки. В настоящее время зона наблюдений охватывает весь нефтяной район на юго-востоке Татарстана .

Для оценки смещений были использованы снимки спутника Envisat, сделанные с нисходящего трека 49D в период с апреля 2004 по октябрь 2005. Из одиннадцати имеющихся снимков по критериям когерентности были отобраны восемь (таблица 4.1). К сожалению, мы не располагаем данными повторных геодезических измерений за этот период, в связи с чем далее ограничимся аппроксимацией только смещений по РСА-интерферометрии .

Аппроксимация осуществлялась малыми сферическими объемами по формулам (4.4). При этом объемы под точками, где были найдены устойчиво отражающие площадки, располагались на двух уровнях – 0.4 км и 0.1 км. В работе Гордин, Михайлов, Михайлов [99] было показано, что при надлежащем выборе автокорреляционных функций полезного сигнала и помехи подбор на двух уровнях аналогичен оптимальной фильтрации по Колмогорову–Винеру .

Таблица 4.1 - Радарные снимки со спутника Envisat (трек 49 D, нисходящий), отобранные для изучения деформаций на территории Ромашкинского геодинамического полигона Начало съемки, Окончание съемки № дата/время дата/время 1 2004-04-16/ 07:03:05 .

44 2004-04-16/ 07:03:23.44 2 2004-07-30/ 07:03:12.14 2004-07-30/ 07:03:30.14 3 2004-10-08/ 07:03:10.12 2004-10-08/ 07:03:28.12 4 2004-12-17/ 07:03:05.24 2004-12-17/ 07:03:23.24 5 2005-02-25/ 07:03:05.50 2005-02-25/ 07:03:23.50 6 2005-08-19/ 07:03:09.22 2005-08-19/ 07:03:27.22 7 2005-09-23/ 07:03:09.19 2005-09-23/ 07:03:27.19 8 2005-10-28/ 07:03:11.10 2005-10-28/ 07:03:29.10 Отношение амплитуд изменения объемов на двух уровнях аналогично отношению среднеквадратических амплитуд полезного сигнала и помехи, а глубина до источников связана с их радиусами автокорреляции. Отношение изменения объемов, расположенных на верхнем и нижнем уровнях под одним и тем же отражателем, было задано постоянным – 1:100. При этом расчет вертикальных смещений велся только от объемов нижнего уровня, имитирующего полезный сигнал. Такая конструкция позволяет отфильтровать высокочастотную составляющую, имеющую небольшую по сравнению с полезным сигналом амплитуду – 1/10 .

Средние скорости смещений устойчиво отражающих площадок за период, покрываемый съемкой, в области размером 0.10.1 с центром в г.Альметьевск на Ромашкинском месторождении показаны на рисунке 4.2, а. Расчеты выполнены с применением программного пакета StaMPS, в котором реализован метод Hooper, Segall, Zebker [21] .

В поле скоростей смещений, прежде всего, обращает на себя внимание резкая граница между областью движения на спутник и от спутника, проходящая южнее Альметьевска, которая совпадает с границей жилой и промышленной зон города. Поле средних скоростей смещений U LOS (рисунок 4.2, а) было пересчитано в поле вертикальных составляющих скоростей смещений Uz (рисунок 4.2, б) .

Внешне эти схемы схожи, но при детальном анализе смещений вдоль профилей (рисунок 4.3), проявляются важные различия .

Прежде всего, максимальная амплитуда вектора скорости смещений примерно в 1.5 раза больше его проекции на направление LOS. Во-вторых, на профиле а (рисунок 4.3), идущем с запада на восток, наблюдается региональный перекос в поле смещений на спутник. Из-за наличия аномалий в проекции смещения на спутник, на отдельных участках ход кривых существенно различается. Важно иметь в виду, что там, где вертикальное смещение и смещение на спутник заметно расходятся, значительным оказывается смещение в горизонтальном направлении .

Наиболее четко видны различия в смещениях на спутник и по вертикали на картах (рисунок 4.4), построенных путем интерполяции средних скоростей смещений, приведенных на рис. 4.2. В области, обозначенной на схеме Uz цифрой 1, отчетливо выявляется область интенсивной просадки, окруженная областью поднятия 2. Область поднятия 3 оказывается единой и четко прослеживается через всю карту в направлении на ЮВ. Южнее этой области происходит резкая смен знака движения (цифра 5). Область просадок 5 занимает обширную площадь, но в ее пределах обнаруживаются и небольшие локальные поднятия (в районе цифры 4). Карта вертикальных скоростей смещений заметно более информативна, чем карта скоростей смещений в направлении на спутник U LOS .

Многие из перечисленных особенностей трудно проследить по схеме скоростей смещений в направлении на спутник .

Рисунок 4.2 .

Средние скорости смещений земной поверхности в районе г. Альметьевск на Ромашкинском месторождении в период с апреля 2004 г. по октябрь 2005 г.: а – средние скорости смещений в направлении на спутник по данным РСА-интерферометрии; б – вертикальные скорости смещений, рассчитанные по ним. Альметьевск расположен в центре снимка в области пересечения географических координатных линий .

Стрелками возле горизонтальной и вертикальной осей на рис 4.2. отмечено положение профилей, вдоль которых проводится дальнейший анализ .

В нижнем ряду рисунке 4.4 показаны компоненты скоростей смещений на восток и на север. Скорости смещений на восток достигают 10 мм/год, скорости смещений на север больше – до 14 мм/год. Отметим, что в ряде работ полагают, что поскольку смещения на север сильно подавляются в проекции на LOS, то их можно считать равными нулю. Приведенный пример показывает, что такое предположение может приводить к значительным ошибкам .

Рисунок 4.3 - Смещения в направлении на спутник (штриховая линия) и рассчитанные по ним смещения по вертикали (сплошная линия) вдоль двух профилей, пересекающих исследуемую область в направлениях запад–восток (а) и юг–север (б) .

–  –  –

4.5). В случае глубоких залежей эта компонента, свободная от связанных с неоднородным строением верхней части разреза локальных эффектов, может использоваться для исследования изменения давления на уровне залежи .

Рисунок 4.4 - Карты скоростей смещений, построенные путем интерполяции скоростей смещений отдельных устойчиво отражающих площадок, показанных на рисунке 4 .

2 .

ULOS – скорости смещения к спутнику, Uz – соответствующие им скорости смещения по вертикали, Ue – к востоку, Un – к северу Рисунок 4.5 - Региональная компонента скорости смещений, рассчитанная по смещениям устойчиво отражающих площадок (а) и векторы смещений в горизонтальной плоскости (б) .

Максимальная длина стрелки соответствует скорости горизонтального смещения 12.4 мм/год Отметьте мульды сдвижения на севере и юге области и области смещений на юг в центре области, на границе областей поднятия и проседания .

4.5 Выводы

Предложен метод расчета всех компонент вектора смещений по данным РСА интерферометрии о смещениях на спутник, применимый для областей разработки нефтяных и газовых месторождений. Метод основан на уравнениях, задающих смещения на поверхности упругого или вязкоупругого полупространства в результате изменения давления в областях заданной конфигурации. Метод численно реализован с использованием уравнений для малых сферических объемов, которые позволяют построить эффективный метод численного решения .

Предложенный метод позволяет строить поля смещений, согласованные с любыми данными повторных измерений (ГНСС, повторные нивелировки, РСА интерферометрия). Работа метода продемонстрирована на примере анализа смещений в районе г. Альметьевска (Ромашкинское нефтяное месторождение, Республика Татарстан). Показано, что поле вертикальных смещений существенно отличаются от поля смещений в проекции на направление LOS, как по морфологии, так и по абсолютной величине. Скорости смещений в горизонтальном направлении достигают 12 мм/год. Полученные результаты показывают, что предположение о том, что скорости смещений на спутник равны смещениям по вертикали, также как и предположение о том, что смещениями на север можно пренебречь, могут приводить к существенным ошибкам .

Заключение

Предложен метод выбора «области отсчёта» для устранения помех в условиях отсутствия априорных знаний о наличии и расположении стабильных участков земной поверхности. Применение данного метода к РСА-данным по участку вблизи посёлка Кепша позволило выделить стабильные области и использовать их в качестве «области отсчета», что улучшило точность результатов обработки данных, позволив получить временные серии смещений с меньшей дисперсией и, следовательно, более достоверными значениями средних скоростей смещений устойчиво отражающих площадок .

Был произведен пересчет смещений и средних скоростей в области мониторинга относительно выбранных стабильных участков. Установлено различие временных серий устойчивых отражателей исследуемой области, построенных относительно выбранной области отсчета (опоры моста через р .

Кепша) и относительно всей области исследования. Получено существенное изменение в величине скоростей. При этом налицо уменьшение дисперсии временных серий, что позволяет сделать вывод о действенности метода .

Предложенный метод определения всех компонент вектора смещений земной поверхности для оползневых участков или ледников, по данным с двух спутниковых треков и в предположении, что поверхность, по которой смещаются эти объекты, конформна земной поверхности, хорошо работает в исследуемой области. Для оползневого участка склона получено, что смещения в районе исследования происходят в направлении близком к направлению против градиента рельефа, т.е. примерно на север, северо-восток .

Скорость смещений осредненная за последние 4-6 лет для различных отражающих площадок лежит в интервале 2-5 см/год. Для отдельных площадок в пределах участка, для которого проводился мониторинг, средняя скорость возрастает до 6-7 см/год .

Предложен метод расчета трех компонент вектора смещений по данным РСА интерферометрии о смещениях на спутник, применимый для областей разработки нефтяных и газовых месторождений. Метод основан на уравнениях, задающих смещения на поверхности упругого или вязкоупругого полупространства в результате изменения давления в областях заданной конфигурации. Метод численно реализован с использованием уравнений для малых сферических объемов, которые позволяют построить эффективный метод численного решения .

Предложенный метод позволяет строить поля смещений, согласованные с любыми данными повторных измерений (ГНСС, повторные нивелировки, РСА интерферометрия). Работа метода продемонстрирована на примере анализа смещений в районе г. Альметьевска на Ромашкинском месторождении. Показано, что поле вертикальных смещений существенно отличается от поля смещений в проекции на направление на спутник, как по морфологии, так и по абсолютной величине. Скорости смещений в горизонтальном направлении достигают 12 мм/год. Полученные результаты показывают, что предположение о том, что скорости смещений на спутник равны смещениям по вертикали, также как и предположение о том, что смещениями на север можно пренебречь, могут приводить к существенным ошибкам .

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1 Hanssen, R. F. Radar Interferometry: Data Interpretation and Error Analysis / R. F. Hanssen. – Kluwer Academic Publishers, 2001. – 308 p .

2 Zebker, H. A. Topographic Mapping From Interferometric Synthetic Aperture Radar Observations / H. A. Zebker, R.M. Goldstein // Journal of geophysical research. – 1986. – Vol. 91. – No. B5. – P. 4993–4999 .

3 Emardson, T. R. Neutral atmospheric delay in interferometric synthetic aperture radar applications: Statistical description and mitigation / T. R. Emardson, M. Simons, F. H. Webb // Journal of geophysical research. – 2003. – Vol. 108. – No. B5. – P. 2231–2238 .

4 Dinga, L. X. Atmospheric Effects On InSAR Measurements In Southern China And Australia: A Comparative Study / X. L. Dinga, L. Ge, Z. W. Li, C. Rizos // International archives of photogrammetry remote sensing and spatial information sciences. – 2004. – Vol. 35, part 1. – P. 70–75 .

5 Goldstein, R. M. Satellite Radar Interferometry: Two-dimensional Phase Unwrapping / R. M. Goldstein, H. A. Zebker, C. L. Werner // Radio Science. – 1988. – V. 23. – No. 4. – P. 713–720 .

6 Prati, C. A 2-D phase unwrapping technique based on phase and absolute value information / C. Prati, M. Giani, and N. Leuratti // Conference IGARSS’90. – 1990. – P .

2043–2046 .

7 Lin, Q. New approaches in interferometric SAR data processing / Q. Lin, J. F .

Vesecky, H. A. Zebker // IEEE trans. geosci. remote sensing. – 1992. – Vol. 30. – P .

560–567 .

8 Ghiglia, D. G. Robust two-dimensional weighted and unweighted phase unwrapping that uses fast transforms and iterative methods / D. G. Ghiglia, L. A .

Romero // J. opt. soc. amer. A.. – 1994. – Vol. 11. – No. 1. – P. 107–117 .

9 Valero, J. L. A survey of phase unwrapping techniques, with applications to SAR / J. L. Valero, I. Cumming // Technical report. – 1995 .

10 Hellwich, O. SAR interferometry: Principles, processing, and perspectives / Olaf Hallwich // Technische Universitt Mnchen. – 1999. – P. 109–120 .

11 Ксендзук, А. В. Решение задачи развёртки фазы и устранения неоднозначности определения высоты в двухчастотном интерферометре с синтезированной апертурой / А. В. Кендзук // Журнал радиоэлектроники. – 2002. – № 9 .

12 Zebker, H. A. Decorrelation in interferometric radar echoes / H. A. Zebker, J. Villasenor // IEEE trans. geosci. remote sensing. – 1992. – Vol. 30. – P. 950–959 .

13 Massonnet D. Imaging with synthetic aperture radar / D. Massonnet, J -C .

Souyris // EPFL Press. – 2008. – 280 P .

14 Bamler, R. Phase Statistics and Decorrelation in SAR Interferometry / R .

Bamler, D. Just // Proceedings of IGARSS’93. – 1993. – P. 980–984 .

15 Ferretti, A. Nonlinear subsidence rate estimation using permanent scatterers in differential SAR interferometry / A. Ferretti, C. Prati, F. Rocca // IEEE transactions on geoscience and remote sensing. – 2000. – Vol. 38. – No. 5. – P .

2202–2212 .

16 Ferretti, A. Permanent scatterers in SAR interferometry / A. Ferretti, C .

Prati, F. Rocca // IEEE transactions on geoscience and remote sensing. – 2001. – Vol. 39. – No. 1. – P. 8–20 .

17 Ferretti, A. Multibaseline InSAR DEM reconstruction: The wavelet approach. / A. Ferretti, C. Prati, F. Rocca // IEEE trans. geosci. remote sensing. – 1999. – Vol. 37. – No. 2. – P. 705–715 .

18 Kampes, B. M. Radar interferometry: persistent scatterer technique / B. M .

Kampes. – Springer, 2006. – 220 p .

19 Hooper, A. J. Persistent scatterer radar interferometry for crustal deformation stadies and modeling of volcanic deformation / A. J. Hooper. 2006 .

A dissertation, doctor of philosophy .

20 Ferretti, A. InSAR permanent scatterer analysis reveals ups and downs in the San Francisco bay area / A. Ferretti, F. Novali, R. Burgmann, G. Hilley, C. Prati // EOS. – 2004. – Vol. 85. – No. 34. – P. 317–324 .

21 Hooper, A. A new method for measuring deformation on volcanoes and other natural terrains using InSAR persistent scatterers / A. Hooper, H. Zebker, P .

Segall, B. Kampes // Geophysical research letters. – 2004. – Vol. 31. – L. 23611. – P. 1–5 .

22 Berardino, P. A new algorithm for surface deformation monitoring based on small baseline differential SAR interferograms / P. Berardino, G. Fornaro, R .

Lanari, E. Sansosti // IEEE transact. geoscience and remote sensing. – 2002. – Vol .

40. – No. 11. – P. 2375–2383 .

23 Franceschetti, G. Synthetic aperture radar processing / G. Franceschetti, R .

Lanari. – CRC press, 1999 .

24 Lanari, R. An overview of the small baseline subset algorithm: a DInSAR technique for surface deformation analysis/ R. Lanari, F. Casu, M. Manzo, G. Zeni, P. Berardino, M. Manunta, A. Pepe // Pure appl. geophy. – 2007. – Vol. 164. – P .

637–661 .

25 Brgmann, R. Synthetic aperture radar interferometry to measure Earth's surface topography and its deformation / R. Brgmann, P. Rosen, E. Fielding // Ann .

rev. earth. planet. sci. – 2000. – Vol. 28. – P. 169–209 .

26 Massonnet, D. Radar interferometry and its application to changes in the earth's surface / D. Massonnet, K. L. Feigl // Rev. geophys. – 1998. – Vol. 36. – No .

4. – P. 441–500 .

27 Farina, P. Radar-interpretation of InSAR measurements for landslide investigations in civil protection practices / P. Farina, N. Casgli, A. Ferretti // Landslides and society. AEG special publication. – 2007. – P. 272–283 .

28 Colesanti, C. Investigating landslides with space-borne synthetic aperture radar (SAR) interferometry / C. Colesanti, J. Wasowski // Engineering Geology. – 2006. – No. 88. – P. 173–199 .

29 Meisina, C. Use of permanent scatterers technique for large-scale mass movement investigation / C. Meisina, F. Zucca, F. Conconi, F. Verri, D. Fossati, M .

Ceriani, J. Allievi // Quaternary International. – 2007. – P. 90–107 .

30 Rizkalla, M. A demonstration of satellite-based remote sensing methods for ground movement monitoring in pipeline integrity management / M. Rizkalla, C .

Randall // Proceedings 18th international conference on offshore mechanics and arctic engineering. – 1999 .

31 McCardle, A. Using artificial point targets for monitoring landslides with interferometric processing / A. McCardle, B. Rabus, P. Ghuman, L. Rabaco, C. S .

Amaral, R. Rocha. // Anais XIII Simposio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. – 2007 .

32 Froese, C.R. Characterizing complex deep seated landslide deformation using corner reflector InSAR (CR-INSAR): little smoky landslide / C. R. Froese, V .

Poncos, R. Skirrow, M. Mansour, C. D. Martin // Proceedings of the 4th Canadian conference on geohazards. – 2008 .

33 Fielding, E. J. Rapid subsidence over oil fields measured by SAR interferometry / E. J. Fielding, R. G. Blom, R. M. Goldstein. // Geophysical research letters. – 1998. – Vol. 25. – No. 17. – P. 3215–3218 .

34 Haibin, X. Production indused reservoir compaction and surface subsidence, with application to 4D seismic / X. Haibin // Thesis Stanford University, 2002 .

35 Bawden, G. Tectonic contraction across Los Angeles after removal of groundwater pumping effects / G. Bawden, W. Thatcher, R. S. Stein, K. W. Hudnut, G .

Peltzer // Nature. – 2001. – No. 412. – P. 812–815 .

36 Stancliffe, R.P.W. The use of satellite-based radar interferometry to monitor production activity at the Cold Lake heavy oil field / R.P.W. Stancliffe, M.W.A. van der Kooij // AAPG bull. – 2001. – No. 85. – P. 781–793 .

37 Snieder, R. Advanced noninvasive geophysical monitoring techniques / R .

Snieder, S. Hubbard, M. Haney, G. Bawden, P. Hatchell, A. Revil // Annu. Rev. Earth Pl. Sc. – 2007. – No. 35. – P. 653–683 .

38 Vasco, D. On the use of quasi-static deformation to understand reservoir fluid flow / D. Vasco, A. Ferretti // Geophysics. – 2005. – Vol. 70. – No. 4. – P. O13–O27 .

39 Klemm, H. Monitoring horizontal and vertical surface deformation over a hydrocarbon reservoir by PSInSAR / Hanno Klemm, Issa Quseimi, Fabrizio Novali, Alessandro Ferretti, Andrea Tamburini // First Break. – 2010. – Vol. 28. – No. 5 .

40 Tamburini, A. Retrieving surface deformation by PSInSARTM technology: a powerful tool in reservoir monitoring / A. Tamburini, M. Bianchi, C. Giannico, F .

Novali. // International journal of greenhouse gas control. – 2010. – No. 4. – P. 928– 937 .

41 Castelletto, N. 3D geomechanics in UGS projects. A comprehensive study in northern Italy / N. Castelletto, M. Ferronato, G. Gambolati, C. Janna, P. Teatini, D .

Marzorati, E. Cairo [et. al] // 44th US rock mechanics symposium and 5th U.S.-Canada rock mechanics symposium. – 2010 .

42 Teatini, P. Monitoring and modeling 3-D ground movements induced by seasonal gas storage in deep reservoirs / P. Teatini, G. Gambolati, N. Castelleto, M .

Ferronato, C. Janna, E. Cairo, D. Marzorati, D. Colombo, A. Ferretti, A. Bagliani, F .

Bottazzi, F. Rocca // Proceedings of EISOLS 2010. – 2010 .

43 Teatini, P. Geomechanical response to seasonal gas storage in depleted reservoirs: A case study in the Po River basin, Italy / P. Teatini, N. Castelletto, M .

Ferronato, G. Gambolati, C. Janna, E. Cairo, D. Marzorati, D. Colombo, A. Ferretti, A .

Bagliani, and F. Bottazzi // J. geophys. res. – 2011. – Vol. 116. – 21 p .

44 Ketelaar, V. B. H. Monitoring surface deformation induced by hydrocarbon production using satellite radar interferometry / V. B. H. Ketelaar // PhD. Thesis, Delft Institute of Earth Observation and Space Systems, TUDelft .

45 Dehghani, M. InSAR monitoring of progressive land subsidence in Neyshabour, northeast Iran / M. Dehghani, M. Javad V. Zoej, I. Entezam, A .

Mansourian, S. Saatchi // Geophysical journal international. – 2009. – Vol. 178. – I. 1. – P. 47–56 .

46 Raucoules, D. Monitoring of slow ground deformation by ERS radar interferometry on the Vauvert salt mine (France). Comparison with ground-based measurement / D. Raucoules, C. Maisons, C. Carnee, S. Le Mouelic, C. king, S .

Hosford // Remote sensing of environment. – 2003. – No. 88. – P. 468–478 .

47 Capcova, I. Detection of subsidence and landslides in the North-Bohemian Coal Basin by the InSAR method / I. Capkova, L. Halounova, J. Kianicka // ESA, Fringe workshop. – 2005 .

48 Gueguen, Y. Monitoring residual mining subsidence of Nord/Pas-de-Calais coal basib from differential and persistent scetterer interferometry / Y. Gueguen, B .

Deffontaines, B. Fruneau, M. Al Heib, M. de Michele, D. Raucoules, Y. Guise, J .

Planchenault / Journal of applied geophysics. – 2009. – Vol. 69. – I. 1. – P. 24–34 .

49 Трофимов, Д. М. Эволюция космических методов, результаты их использования в нефтегазопоисковых работах за период 1987 - 2007 гг. и потенциальные возможности в будущем / Д. М. Трофимов // Геоматика. – 2009. – № 1. – С. 7–16 .

50 Никольский, Д. Б. Современные тенденции в радиолокационном дистанционном зондировании Земли / Д. Б. Никольский // Геоматика. – 2008. – № 4. – С. 19–24 .

51 Баранов, Ю. Б. Мониторинг смещений земной поверхности на разрабатываемых месторождениях углеводородов с помощью комплекса космических и геодезических методов / Ю. Б. Баранов, Ю. И. Кантемиров, Е. В .

Киселевский, М. А. Болсуновский // Геоматика. – 2008. – № 1. – С. 51–55 .

52 Кантемиров, Ю. И. Результаты мониторинга смещений земной поверхности и деформаций зданий и сооружений в г. Новый Уренгой по данным TerraSAR-X / Ю. И. Кантемиров, Ю. Б. Баранов, В. В.Билянский, Е. В .

Киселевский, С. Э. Никифоров, Р. Ланцл / Геоматика. – 2010. – № 1. – С. 73 – 79 .

53 Филатов, А. В. Обнаружение подвижек земной поверхности в районах интенсивной нефтедобычи по радарным интерферометрическим изображениям ENVISAT / А. В. Филатов // Тезисы конференции «Космическая съемка — на пике высоких технологий». – 2011 .

54 Hooper, A. Persistent Scatterer InSAR for Crustal Deformation Analysis, with Application to Volcn Alcedo, Galpagos/ A. Hooper, P. Segall, and H .

Zebker// J. Geophys. Res. – 2007 – 112 - B07407, doi:10.1029/2006JB004763 .

55 Михайлов, В.О. Геодинамические модели и их применение при совместной интерпретации геологических и геофизических данных/ В.О .

Михайлов, В.М. Гордин, Е.П. Тимошкина, Е.А. Киселева, Е.И. Смольянинова// Изв. РАН сер. «Физика Земли» - 2007 - №1 – C.4-15 .

56 Назарян, А.Н. Применение метода дифференциальной спутниковой интерферометрии для изучения деформаций земной поверхности на примере Алтайского землетрясения 27.09.2003/ А.Н. Назарян, В.О. Михайлов, Е.А .

Киселева, Е.И. Смольянинова, Е.П. Тимошкина, М. Диаман, Н. Шапиро// Геофизика. 2008. № 5 .

57 Михайлов, В.О. Совместная интерпретация данных дифференциальной спутниковой интерферометрии и GPS на примере Алтайского (Чуйского) землетрясения 27.09.2003/ В.О. Михайлов, А.Н. Назарян, В.Б. Смирнов, М .

Диаман, Н. Шапиро, Е.А. Киселева, С.А. Тихоцкий, С.А. Поляков, Е.И .

Смольянинова, Е.П. Тимошкина// Изв. РАН, «Физика Земли» - 2010 - №2 - C. 3-16 58 Тутубалин, В.Н. Теория вероятностей и случайных процессов. Основы математического аппарата и прикладные аспекты/ Тутубалин В.Н.// М. Изд-во МГУ – 1992 – 398С .

59 Hooper, A. Phase Unwrapping in Three Dimensions with Application to InSAR Time Series/ Hooper, A. and H. Zebker// J. Optical Soc. of America – 2007

– 24 – P.2737-2747 .

60 Соболев, Г.А. Динамика взаимодействия полей сейсмичности и деформаций земной поверхности (Бишкекский геодинамический полигон)/ Соболев Г.А., Закржевская Н.А., Акатова К.Н., Гитис В.Г., Дерендяев А.Б., Брагин В.Д., Сычева Н.А., Кузиков С.И. // М.:Физика земли — 2010 - №10 - C .

15-37 .

61 Gitis, V. An Intelligent Analysis of Spatial and Spatiotemporal Data/ Gitis V., Derendyaev A., Metrikov P. // 12th AGILE International Conference on Geographic Information Science, 2-5 June 2009, AGILE, Hannover, Germany – 2009 .

62 Gitis, V. GeoTime 2.0: a Network Geoinformation Technology for Exploration of Spatiotemporal Processes/ Gitis V., Derendyaev A., Metrikov A. // 12th AGILE International Conference on Geographic Information Science, 2-5 June 2009, AGILE, Hannover, Germany - 2009 .

63 Мерков, А.Б. Введение в методы статистического обучения. Курс по общим методам статистического обучения/ Мерков А.Б// 2009 - C. 32 .

64 Alpaydin, E. Introduction to Machine Learning/ Ethem Alpaydin// the MIT Press – 2004- P.167-170 .

65 Николаев, Д.П. Исследование метода слияния областей в задаче цветовой сегментации/ Николаев Д.П., Ханипов Т.// Труды конференции ИТИС – 2010 C.152 .

66 Hay-Man, Ng A. Assessment of radar interferometry performance for ground subsidence monitoring due to underground mining / Ng. A. Hay-Man, H.Ch. Chang, L. Ge, Ch. Rizos, M. Omura // Earth planets space. – 2009. – Vol. 61. – P. 733–745 .

67 Hooper, A. A statistical-cast approach to unwrapping the phase of InSAR time series / A. Hooper // Proceedings FRINGE workshop. – 2009. – P. 1 – 5 .

68 Delft object-oriented interferometric software user’s manual and technical documentation. Version 4.02 [Text] / Delft institute of earth observation and space systems; Delft university of Technology. – 160 p .



Pages:   || 2 |



Похожие работы:

«Министерство образования и науки Российской Федерации Национальный исследовательский Мордовский государственный университет им. Н. П. Огарёва Институт общей физики им. А. М. Прохорова РАН Научный центр волоконной...»

«ФИЗИКА ПЛАЗМЫ В СОЛНЕЧНОЙ СИСТЕМЕ К о н ф е р е н ц и я "Физика плазмы в солнечной системе" 8-12 февраля 2010 г., ИКИ РАН ПРОГРАММА ПОНЕДЕЛЬНИК, 8 ФЕВРАЛЯ 2010 г . 09.30-20.00 09.30-10.00 Регистрация. Фойе конференц-зала ИКИ РАН. 10...»

«ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ ПО ИСПОЛЬЗОВАНИЮ АТОМНОЙ ЭНЕРГИИ СССР АКАДЕМИЯ НАУК СССР АКАДЕМИЯ НАУК УССР ИНСТИТУТ ЯДЕРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ АН УССР НЕЙТРОННАЯ ФИЗИКА том 4 МОСКВА — 1"М Государственный коадтет по исиолъзованию атомной энергии СССР Академия наук СССР Академия наук УССР Институт ядерных исследование АН УССР нйЯтса...»

«В.С. Гетманцев Томский Нефтехим – начало пути Виктор Стефанович Гетманцев – первый директор Томского нефтехимического комбината. Был назначен на эту должность приказом министра химической промышленности СССР Л.А. Костандова. Возглавлял предприятие с 1974г. по 1983 г. Почетный химик СССР, Почетный нефтехимик СССР, Заслуженный химик Росс...»

«НА ПРАВАХ РУКОПИСИ СМЕТАНИНА ЕВГЕНИЯ ОЛЕГОВНА СВЕТОВЫЕ ПУЛИ И СПЕКТР ФЕМТОСЕКУНДНОГО ЛАЗЕРНОГО ИЗЛУЧЕНИЯ ПРИ ФИЛАМЕНТАЦИИ В ПЛАВЛЕНОМ КВАРЦЕ Специальность 01.04.21 – лазерная физика АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой ст...»

«II Всероссийская научная конференция (с международным участием) "Актуальные проблемы адсорбции и катализа" 28 – 30 июня 2017 года, г. Плес I Информационное сообщение Уважаемые коллеги! Приглашаем Вас принять у...»

«'. ;. ' '..' золото АКАДЕМИЯ НАУК СССР СИБИРС КОЕ ОТДЕЛЕНИЕ ТРУДЫ ИНСТИТУТА ГЕОЛОГИИ И ГЕОФИЗИКИ пуск 255 Вы ACADEMY OF SCIENCES OF ТНЕ USSR SIВERIAN BRANCH TRANSACTIONS OF ТНЕ INSTITUTE OF GEOLOGy AND GEOPHYSICS 1 SS Uе GOLD AND RARE-ELEMENTS IN ТНЕ GEOCHEMIC...»

«Министерство образования и науки РФ НОВОСИБИРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ Физический факультет Кафедра физики плазмы С. Л. Синицкий, А. В. Аржанников МОЩНЫЕ ИМПУЛЬСНЫЕ ПУЧКИ Учебное пособие Новосибирск УДК 537.533+621.384.6.01 ББК В338.4я73 С38 Синицкий С. Л., Аржанников А. В. Мощные импульсные пучк...»

«1 Задания контрольной работы по высшей математике для студентов 1 курса "Зоотехния" заочной формы обучения Распределение задач по вариантам: Вариант Номера задач: Правила оформления контрольной работы Номер варианта заданий равен последней цифре номера зачётной книжки. Если же...»

«Документ предоставлен КонсультантПлюс Зарегистрировано в Минюсте России 29 июля 2003 г. N 4934 МИНИСТЕРСТВО РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ПО ДЕЛАМ ГРАЖДАНСКОЙ ОБОРОНЫ, ЧРЕЗВЫЧАЙНЫМ СИТУАЦИЯМ И ЛИКВИДАЦИИ ПОСЛЕДСТВИЙ СТИХИЙНЫХ БЕДСТВИЙ ПРИКАЗ от 27 мая 2003 г....»

«НОВАЯ ШКОЛА Турнир по физике “ОСЕННИЙ МАРАФОН” задания и ответы (8-11 классы) I выпуск Киров Печатается по решению организационного комитета турнира “Осенний марафон” Турнир по физике “Осенний марафон”: задания и ответы. 8-11 клас...»

«ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ ИНСТИТУТ КОСМИЧЕСКИХ ИССЛЕДОВАНИЙ РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ГЕЛИОГЕОФИЗИКИ МАТЕРИАЛЫ СПЕЦИАЛЬНОЙ СЕКЦИИ "ПРАКТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ НАУКИ КОСМИЧЕСКОЙ ПОГОДЫ" ОДИННАДцАТОй ЕЖЕГОДНОй КОНФЕРЕНцИИ "ФИзИКА пЛАзмы В СОЛНЕЧНОй СИС...»

«муниципальное казенное общеобразовательное учреждение Ханты-Мансийского района "Средняя общеобразовательная школа с. Нялинское имени Героя Советского Союза Вячеслава Федоровича Чухарева" Приложение к ООП ООО (...»

«Нечайкина Е. В. СПОСОБЫ ИНТЕНСИФИКАЦИИ СОЛОДОРАЩЕНИЯ Работа выполнена под руководством к.п.н. Муратовой Е. И. ТГТУ, Кафедра "ТО и ПТ" Основной целью совершенствования технологии солодоращения является ускорение процесса и снижение потерь при проращивании на дыхание и образование ростков....»

«В МОСКОВСКОМ МАТЕМАТИЧЕСКОМ ОБЩЕСТВЕ ЗАСЕДАНИЯ МОСКОВСКОГО МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБЩЕСТВА Заседание 27 мая 1947 г.1. Л. В, К е л д ы ш, Непрерывные отображения компактов* Мы изучаем непрерывные отображения лежащих в эвклидовом пространстве компактов У = /...»

«Российская академия наук Дальневосточное отделение Тихоокеанский океанологический институт им. В.И. Ильичева V.I . Il’ichev Pacific Oceanological Institute Far Eastern Branch of the Russian Academy of...»

«АХМАТХАНОВ Андрей Ришатович ВЛИЯНИЕ ЭКРАНИРОВАНИЯ ДЕПОЛЯРИЗУЮЩИХ ПОЛЕЙ НА КИНЕТИКУ ДОМЕННОЙ СТРУКТУРЫ МОНОКРИСТАЛЛОВ СЕМЕЙСТВА НИОБАТА ЛИТИЯ И ТАНТАЛАТА ЛИТИЯ 01.04.07 – физика конденсированного состояния АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой...»

«Кристаллохимическая Классификация силикатов Наиболее распространенные элементы земной коры Среднее содержание элементов в породах земной коры, вес. % (часто называется термином "кл...»

«Вісник ОНУ Том 17, випуск 1 (41) 2012. Хімія УДК 546.719:54-386 А. А. Голиченко, Ю. С. Петросян, А. В. Штеменко ГВУЗ "Украинский государственный химико-технологический университет, кафедра неорганической химии, пр. Га...»

«УДК 639.64, 665.3 ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ И МОДЕЛИРОВАНИЕ РОСТА МИКРОВОДОРОСЛЕЙ ШТАММА CHLORELLA VULGARIS ИФР № С-111 Д. С. Дворецкий, Е. В. Пешкова, М. С. Темнов Кафедра "Технологии и оборудование пищевых и химических производств", Ф...»

«УДК 541.1:661.2-552.1 С.С. Нуркеев, д-р техн. наук, проф. Р.А. Казова, д-р хим. наук, проф. А. Ахметбекова У.Ш. Мусина, канд. техн. наук, доц. КазНТУ ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ ТЕРМИЧЕСКИХ ПРЕВРАЩЕНИЙ МИНЕРА...»

«Гармаев Баир Заятуевич ВЕЙВЛЕТ-АНАЛИЗ ЛОКАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ ПУЛЬСОВЫХ СИГНАЛОВ 01.04.03 радиофизика Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук Иркутск 2013 Работа выполнена в лаборатории волновой диагностики живых систем Федерального государственного бюджетного учреждения науки Инс...»

«Сер. 10. 2011. Вып. 2 ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ПРОЦЕССЫ УПРАВЛЕНИЯ УДК 517.977+519.71 М. А. Александров, Н. В . Смирнов АСИМПТОТИЧЕСКИ УСТОЙЧИВЫЙ ГИБРИДНЫЙ ИДЕН...»

«РОССИЙСКАЯ АКАДЕМИЯ НАУК ИНСТИТУТ ФИЗИЧЕСКОЙ ХИМИИ И ЭЛЕКТРОХИМИИ им. А.Н. ФРУМКИНА ТЕЗИСЫ КОНФЕРЕНЦИИ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ СЕКЦИИ УЧЕНОГО СОВЕТА ИФХЭ РАН "ФИЗИКОХИМИЯ НАНОИ СУПРАМОЛЕКУЛЯРНЫХ СИСТЕМ – 2008" 11-12 ноября 2008 года Институт физической химии и электрохимии им. А.Н.Фрумкина РАН (ИФХЭ РАН) 119071, М...»

«Химия растительного сырья. 2000. №4. С. 107–111.е ПРАВИЛА ДЛЯ АВТОРОВ ЖУРНАЛА “ХИМИЯ РАСТИТЕЛЬНОГО СЫРЬЯ” Общие положения В журнале “Химия растительного сырья” публикуются оригинальные научные сообщения, обзоры, краткие сообщения и письма в редакцию, посвященные химии процессов, происходящих при глу...»

«Успехи в химии и химической технологии. ТОМ XXX. 2016. № 2 УДК 658.5.012 А. М. Квасова*, Х. А. Невмятуллина, Е. Г. Винокуров Российский химико-технологический университет им. Д.И. Менделеева, Москва, Россия 125047, Москва, Миусская площадь, дом 9 * e-mail: nastena.kvasova.95@mail.ru ОЦЕНКА ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПРОЦ...»

«Муниципальное бюджетное дошкольное образовательное учреждение "Детский сад № 57 г.Челябинска" 454016, г.Челябинск, Бр. Кашириных, 105-Б, ИНН 7447033168, КПП 744701001, ОГРН 1027402332276, ОКПО 42479873 тел. 741-53-31, тел/факс 741-27-50 E-mail: mdou57@mail.ru ПЕР...»

«Российский фонд фундаментальных исследований Екатеринбург, 11-13 февраля 2015 Оргкомитет конференции Председатель: Корнилков С.В . директор Института горного дела УрО РАН, проф., д.т.н.Сопредседатели: Вотяков С.Л. директор Института геологии и геохимии...»

«Геология и геофизика, 2014, т. 55, № 8, с. 1247—1262 УДК 551.733+551.7.03 МУКТЭЙСКИЙ ГОРИЗОНТ ОРДОВИКА СИБИРСКОЙ ПЛАТФОРМЫ: ПАЛЕОНТОЛОГИЧЕСКОЕ ОБОСНОВАНИЕ, РАСПРОСТРАНЕНИЕ, КОРРЕЛЯЦИЯ РАЗРЕЗОВ О.А. Маслова, А.Г. Ядренкина, А.В...»








 
2018 www.new.z-pdf.ru - «Библиотека бесплатных материалов - онлайн ресурсы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 2-3 рабочих дней удалим его.