基于DInSAR技術的礦山開采沉陷監測研究現狀

王小兵

(1.中鋼集團馬鞍山礦山研究院有限公司，安徽馬鞍山243000;2.金屬礦山安全與健康國家重點實驗室，安徽馬鞍山243000;3.華唯金屬礦產資源高效循環利用國家工程研究中心有限公司，安徽馬鞍山243000)

DInSAR技術近年來空間對地觀測技術的成果之一，是對InSAR技術的進一步發展，是一種以合成孔徑雷達的復數影像的相位信息來獲取地表變形信息的技術，地表垂直變形信息的提取精度已達到了毫米級，相對于傳統水準測量、全站儀三角高程測量、三維激光掃描技術、GPS差分測量等方法而言，優勢較為明顯［1-4］。為此，為了進一步促進基于DInSAR的礦山開采沉降監測技術的發展，對近年來該領域的研究成果進行適當總結與分析。

1 DInSAR開采沉陷監測原理

采用DInSAR技術監測開采沉陷的基本原理是利用2景分別為成像前后的圖像進行干涉處理，獲得包含礦區地形、形變相位的干涉圖，結合礦區數字高程模型(Digital Evaluation Model，DEM)［2］得到模擬干涉條紋圖，從而實現去除地形因素的目的［6-7］。DInSAR相位組成可表示為

式中，Φtopo為地形相位，由礦區地形起伏因素引起，可通過區內DEM反演模擬的方式消除該相位;Φflat為由地球曲率引起的平地效應相位，可采用精密軌道數據來去除;Φdef為礦區地表形變相位;Φatm為大氣延遲相位，可采用直接校正法或相位累計法消除［8］;Φnoise為噪聲相位，可采用相關濾波算法進行削弱或去除。

DInSAR監測開采沉陷的最終目的是獲取地表移動變形信息，其中比較重要的步驟是去除地形效應相位信息。目前，根據不同的地形效應相位去除方法，可將獲取地表移動變形信息的方法分為以下幾類:

(1)兩軌方法。該方法是通過監測區域地表變形前后的2景SAR影像，首先對該2景SAR影響進行干涉處理，結合DEM獲得模擬地形相位條紋圖;然后在該地形相位條紋圖中將DEM對應的地形相位進行差分處理，可得到礦區地表變形所形成的差分相位信息。該方法流程見圖1。

圖1 兩軌方法流程Fig.1 Flow of two railsmethod

(2)三軌方法。該方法采用3景SAR影像產生2個干涉圖像對:①地形干涉圖像對，用以獲得地表變形之前的地形信息量;②地形-形變干涉圖像對，通過處理該圖像對可獲得地形變形后的信息量［9］。該方法流程見圖2。

圖2 三軌方法流程Fig.2 Flow of three railsm ethod

(3)四軌方法。該方法采用4景SAR影像生成2個干涉圖像對，流程與二軌方法類似，但區別在于，四軌方法通過采用干涉的方法消除地形效應的影像所需的DEM。

DInSAR采用多時相的復雷達影像的相關信息快速、準確提取地表的變形量信息，精度較高，相對于傳統精密水準測量、GSP差分測量而言，優勢較為明顯，見表1［10］。

表1 DInSA與精密水準測量、GPS差分測量比較Table1 Comparison of DInSAR and Precise leveling method and GPS differential surveying m ethod

2 In-SAR數據選擇方法

2.1 最大可探測沉降量

DInSAR盡管在礦山開采沉陷監測方面優勢較為明顯，但并非所有的礦山開采沉陷均可采用該技術進行監測，這時因為，單位像元內可探測到的地標最大變形梯度作為一個條紋周期，若探測區域內的地表變形量超過了該變形梯度，那么該類變形便無法探測到。DInSAR技術的最大可探測沉降量的計算公式為

式中，S為最大可探測沉降量，cm;W為沉降漏斗的半徑，m;g為SAR傳感器地面分辨率，m;λ為SAR傳感器波長，cm。

一般來說，礦山開采沉陷量一般較大，也就是說S越大越好。由式(2)可知，提高最大可探測沉降量的方法主要有:①選用波長較大的SAR影像數據;②提高SAR影像的分辨率。

若假設某礦區開采沉陷漏斗半徑(W)為150 m，在已知其余參數的情況下，根據式(2)可計算出SAR傳感器在視線方向的最大可探測沉降量，結果見表2［11］。

表2 各SAR傳感器的最大可探測沉降量Table2 Themaximum detectab le settlement of sensors of SAR

2.2 衛星重訪周期

利用重復軌道獲取同一地區的2景影像進行開采沉陷監測時，該2景影像成像的時間間隔即為時間基線。由于時間基線一般較長(幾天、幾十天等)，在該階段內，礦山地表可能因開采作業發送了較大的沉降，此外，外界因素如空氣濕度、植備生長條件、植被覆蓋情況等發生了較大變化，均會嚴重干擾干涉相位，從而使得獲取的干涉圖的質量大打折扣，也不同程度上增加了影像數據處理的難度。因此，在礦山開采沉陷監測過程中，應盡可能選用成像時間間隔較短的影像，從而避免出現失相干現象。此外，若監測區域地表形變較小，若要實現對該區持續監測，則可選擇成像時間間隔較長的影像。幾類星載SAR傳感器的重訪周期等相關參數見表3［11］。

表3 幾類星載SAR傳感器參數Table3 Parameters of the sensors of spaceborne SAR

2.3 影像分辨率

DInSAR影像分辨率是方位向分辨率和距離向分辨率的統稱。方位向即沿飛行平臺前進的方向，垂直于飛行方向或指向地面的方向即為距離向［12-13］。一般來說，提高SAR影像分辨率的措施有:①選用分辨率較高的SAR影像數據進行開采沉陷監測;②對于已選用的SAR影像數據采用全分辨率干涉內插方法或者距離向內插方法進行處理，全分辨率干涉方法是通過直接采用單視復影像(Single Look Complex，SLC)［10］數據進行干涉處理;距離向內插方法即將SLC影像像元盡可能分割得更小。

3 應用進展

3.1 二軌方法

3.1.1 差分處理方法

二軌方法作為DInSAR數據差分處理的一種方法，按照處理流程可分為先差分處理后相位解纏何先相位解纏后差分處理等2種方法，如圖3所示。

圖3 二軌方法差分處理方法Fig.3 Tow rails differential processingmethod

盡管圖3中2種差分處理方法差別較小，但在礦區開采沉陷監測中精度有所差別。對此，魏長婧等［8］等以位于錢營孜煤礦為例，基于ALOS PALSAR的L波段的2景SAR影像數據，分別采用上述2中差分方法對該礦的開采沉陷進行了研究，結果表明，先相位解纏后差分處理所獲得礦區開采沉陷監測精度達到毫米級，而先差分處理后相位解纏所獲得的礦區開采沉陷監測精度僅為厘米級，從而說明前者更加適合于礦區開采沉陷高精度監測。姚頑強等［14］采用先相位解纏后差分處理的二軌方法思路對彬長礦區開采沉陷進行了分析，取得了較好的效果。

3.1.2 DInSAR影像數據選擇

采用DInSAR影像進行礦區地表沉陷研究的基本前提是，對同一區域不同時間內獲取的2景影像必須具有高度的相關性，否則會影響后續干涉圖中的干涉條紋的清晰度，乃至對相位解纏效果闡述影響，為此，DInSAR影像數據的選擇對于確保地表沉陷的監測精度至關重要。對此，王行風等［15］認為對于DIn-SAR影像處理的選擇，除了應滿足影像干涉的相關條件之外，還應充分礦區沉陷的特點、環境條件等因素，具體來說有:

(1)礦區氣候、地表植被覆蓋。一般來說，礦區氣候深潤、植被茂密會在不同程度上降低SAR影像間的相干性。農田區的相位變化相關性較低，并且受季節影像較大;居民點的相位變化的相關性則較高，基本不受季節變化的影響。那么，盡可能選擇氣候干燥、地表植被稀疏的DInSAR影像數據進行研究，此外，若成像季節為冬季，應極可能選擇地面無積雪的DInSAR影像數據。

(2)垂直基線。地形信息和地表形變信息的獲取，對于垂直基線的選擇有所區別。采用DInSAR技術提取地面DEM時，垂直基線應為200～500m;在地表變形測量時，則要求垂直基線盡可能段，即小于100 m，以最大限度消除地形相位的影響。

(3)時間基線。以煤礦為例，由于資源開采所導致的沉陷具有很大的不確定性，即對于局部地區、某個時間段內而言地表變形緩慢，而在另一時間段內，該地區地表可能出現較大的沉陷。為此，對于沉陷較大的地區，可選用時間基線較短的DInSAR影響數據;對于地表變形緩慢的地區，則盡可能選擇時間基線較長的DInSAR影像數據，但是，時間基線過長，則會導致SAR影像間失相干。一般來說，對于礦區地表沉陷監測的DInSAR影像成像時間間隔以小于60 d為宜［15］。

3.1.3 DEM精度

采用DInSAR數據進行礦區地表沉陷監測時，低精度的DEM的殘余相位誤差極易在干涉圖中表現出大量噪聲，在礦區地形復雜的情況下，采用低精度的DEM模擬礦區地形相位時，地形參與相位則會更為明顯，特別是對于基線較長的短波DInSAR影像對而言，容易出現相位解纏失敗的現象。對此，丁亞杰等［16］分別采用TERRA衛星的ASTER數據生成的EDM，即:GDEM(Global Digital Elevation Model)、SRTM數據生成的DEM來進行開采沉陷監測研究，結果表明:①基于SRTM的開采沉陷圖對于細節信息保持良好，有利于刻畫地表形變信息;②基于GDEM的開采沉陷圖可以較為完成的保留條紋邊緣信息，但無法保持條紋細節信息，隨著地表持續下沉，能夠獲得更為豐富的地表沉降信息;③該2類數據總體上各有優勢，單獨引用開采沉陷監測，效果均一般，將兩者進行相互融合進行開采沉陷監測是未來重要的發展方向。為了進一步比較由傳統方法和衛星影像數據獲得DEM對DInSAR監測效果的影響，趙偉潁等［17］等分別采用由礦區地形圖、三維激光掃描儀、Terra-SAR影像以及STRM3影像獲取的DEM來探討DEM精度對于DInSAR開采沉陷監測精度的影響，結果表明:①對于礦區內的微小變形，由TerraSAR影像獲得的DEM的DInSAR監測效果不理想;②由SRTM3數據得到的DEM的分辨率較低，DInSAR監測到的變形值均分布于地形較復雜的區域內，此外，由于紋理細節保持能力較差，導致在溝壑分布的區域內的開采沉陷難以有效監測;③由礦區地形圖、三維激光掃描儀獲得DEM具有較高的分辨率，對于區內溝壑信息的保持效果較好，基于該類DEM的In-SAR能夠監測到區內微小的形變信息。

3.2 監測方法集成

3.2.1 DInSAR與GPS集成

GPS作為一種具有全天候、高效率、高精度的檢測方法，已成為礦山地表沉陷監測的主要方法之一，該方法在地表變形監測時，主要方法有:①動態測量法，適用于對變形較快的地表沉降區域進行監測，常用模糊度函數法或OTF法解算整周模糊度;②靜態測量法，該方法適用于地形變形緩慢的地區，常用靜態基線解算法，如FARA法求解整周模糊度［18］。但是:①GPS對于礦區地表沉陷監測的水平方向精度與常規方法(如精密水準測量)相當，但高程方向的分量精度低于常規方法;②GPS靜態變形監測的精度受到監測范圍的影響較大，范圍較小則精度較為理想;范圍較大時，由于監測點分布稀疏，監測精度則大打折扣，但在大范圍內布設大量監測點，經濟上缺乏可行性。DInSAR技術盡管能夠有效監測地表的變形情況，但衛星對于同一地區的重復觀測存在一定的時間間隔，即重訪周期。而開采沉陷基本無規律可循，具有非線性變形特征，在衛星重訪周期內，由于缺乏影像數據，大量非線性變形數據無法獲得，將大大降低開采沉陷最終監測結果精度。此外，對于礦區內的特征信息點(如建筑物)的沉降值，利用DInSAR技術則很難獲取。

綜合上述分析可知，DInSAR與GPS具有一定程度的互補性。為此，Gudmundsson等對 DInSAR與GIS的集成方法進行了研究［19-21］，其應用效果明顯優于單一采用DInSAR技術或GPS。近年來，模擬退火算法［21］、解析優化算法［22］相繼被用于解算GPS-DIn-SAR集成模型的最優解，但存在諸如算法耗時較長、無法考慮DInSAR的大氣延遲誤差等缺陷。對于解析優化算法的改進，Hu［23］等提出一種基于方差分量估計的觀測值定權方法，取得了較好的效果，但該方法所需要的DInSAR觀測數據較多，無疑增加了監測成本。對此，羅海濱等［24］對解析優化算法中的定權方法進行了改進，提出了新型定權方法，該方法以GPS觀測數據為基準，通過對GPS數據內插精度以及DInSAR數據觀測精度進行評價，從而實現對兩者的定權，試驗結果表明:即便在少量GPS觀測點的情形下，采用改進后的定權方法的解析優化算法解算GPS-DInSAR集成模型能夠得到較為理想的解。

一般來說，礦區開采沉陷大體經歷開始、活躍以及衰退等3個階段，在開始階段，礦區地表點的下沉速度可由0快速增大到1.67 mm/d從而進入活躍階段，下沉速度由1.67 mm/d持續增大直到最大，然后變小，當下沉速度小于1.67 mm/d時，此時地表點下沉則進入了衰退階段 。通過在2次下沉變化的拐點處進行GPS監測，對于DInSAR數據進行精度修正，提高DInSAR開采沉陷的監測精度則大有裨益。但如此從操作的關鍵在于，如何精確獲得礦區地表點下沉變化的拐點(即:劇增點和劇減點)的時刻，避免盲目進行GPS加密監測，降低監測成果。對此，閻躍觀［25］等以澳大利亞West Cliff礦區為研究對象，在深入研究開采沉陷規律的基礎上，構建了基于D-InSAR和GPS聯合觀測的工作面的推進距離模型，從而合理解算出GPS加密時間，實現了在提高DInSAR開采沉陷監測精度的的同時降低監測成本的目的。

3.2.2 DInSAR與GIS集成

地理信息系統(Geology and Information Sysmtem，GIS)以地球信息科學、計算機科學等學科為基礎，能夠實現對礦區開采沉陷的空間分析、三維表達、監測預警以及輔助決策，具有強大的數據處理、與顯示功能［26-31］。InSAR作為一類有別于諸如水準測量、GPS測量的新型測量方式，能夠實現對礦區開采沉陷區域的全覆蓋監測，但是其對數據的處理與分析方面有所欠缺。為此，將DInSAR與GIS進行集成，充分發揮各自優勢，對于提高礦區開采沉陷的精度以及進行開采沉陷預計具有重要意義。黃寶偉等［32］將DInSAR技術與GIS相結合，以葛亭煤礦為例，進行了區內沉降監測研究，其思路如圖4所示。

圖4 研究思路Fig.4 Research though

該研究的特點有:①實現了在GIS中ENVISAT ASAR影像數據、開采平面圖、正射影像圖等礦區不同類型數據的有機融合，利用GIS的空間分析功能，對該類數據進行疊加分析;②對GIS空間分析結果，能夠實現多元化現實，即能夠根據需要實現區內任意剖面、多維的可視化展示，對于區內的開采沉陷范圍、沉降值的預計于實際情況基本吻合。但不足之處在于:①就研究成果而言，開采沉陷的精度受到高相位梯度的影響，即沉降較大的區域，高相位梯度較大，導致監測結果與實際情況存在一定的誤差;②就研究思路而言，實現了多源數據與GIS的有機結合，這樣的“結合”僅僅體現在研究思路上，并未實現多源數據特別是DInSAR數據與GIS空間分析功能的深度融合。

4 結語

結合近年來DInSAR礦山開采沉陷監測成果，對該技術的基本原理、數據選擇方法以及應用現狀進行了深入分析，認為多源數據融合以及加強與GIS的集成程度是礦山開采沉陷DInSAR監測技術發展的方向。

［1］ 劉曉菲，鄧喀中，范洪冬，等.DInSAR監測老采空區殘余變形的試驗［J］.煤炭學報，2014，39(3):467-472.

Liu Xiaofei，Deng Kazhong，Fan Hongdong，et al.Study of old goaf residual deformation monitoring based on DInSAR techniques［J］.Journal of China Coal Society，2014，39(3):467-472.

［2］ 張洪勝，劉 浩.礦山開采地表沉陷監測方法探討［J］.測繪與空間地理信息，2014，37(8):200-202.

Zhang Hongsheng，Liu Hao.The exploration on themethodsofmonitoring in coalmining subsidence［J］.Geomatics＆Spatial Information Technology，2014，37(8):200-202.

［3］ 何 濤.基于DInSAR技術分析的煤礦開采、沉降與環境災害［J］.煤炭技術，2014，33(12):53-54.

He Tao.Coalmining，subsidence and environment disaster based on DInSAR technology［J］.Coal Technology，2014，33(12):53-54.

［4］ 李小紅，劉 元.DInSAR技術在地面沉降監測中的應用于發展前景［J］.北京測繪，2013(5):70-73.

Li Xiaohong，Liu Yuan.Application and development prospect of DInSAR technology in ground subsidence monitoring［J］.Beijing Surveying and Mapping，2013(5):70-73.

［5］ 王小兵，孫久運.數字高程模型壓縮研究進展淺析［J］.測繪科學，2013(6):23-25.

Wang Xiaobing，Sun Jiuyun.Research progress review on DEM data compression［J］.Science of Surveying and Mapping，2013(6):23-25.

［6］ 陸燕燕，何 敏，何秀鳳.基于DInSAR的徐州張雙樓煤礦地表形變監測研究［J］.測繪工程，2013，22(6):61-64.

Lu Yanyan，He Min，He Xiufeng.Ground subsidencemonitoring of Zhangshuanglou coalmine in Xuzhou City based on DInSAR［J］.Engineering of Surveying and Mapping，2013，22(6):61-64.

［7］ 王劉宇，鄧喀中，湯志鵬，等.DInSAR與GIS結合的高速公路變形監測［J］.煤炭工程，2015，47(1):121-123.

Wang Liuyu，Deng Kazhong，Tang Zhipeng，etal.Expressway of deformationmonitoring based on DInSAR and GIS［J］.Coal Engineering，2015，47(1):121-123.

［8］ 魏長婧，汪云甲，閆建偉.DInSAR技術的二軌法監測礦區地表沉陷的方法研究［J］.煤炭技術，2012，31(7):121-122.

Wei Changjing，Wang Yunjia，Yan Jianwei.Study of application of DInSAR technology in monitoringmining area surface settle by twotrack method［J］.Coal Technology，2012，31(7):121-122.

［9］ 劉偉科，劉國林，張曉慶.雷達干涉測量技術在礦區變形監測中的應用研究［J］.地礦測繪，2012，28(1):1-4.

Liu Weike，Liu Guolin，Zhang Xiaoqing.Application research on deformation monitoring of mining area based on SAR interometry technology［J］.Surveying and Mapping of Geology and Mineral Resources，2012，28(1):1-4.

［10］ 吳立新，高均海，葛大慶，等.基于DInSAR的煤礦區開采沉陷遙感監測技術分析［J］.地理與地理信息科學，2004，20(2):22-25.

Wu Lixin，Gao Junmei，Ge Daqing，etal.Technical analysisof the remote sensing monitoring for coal mining subsidence based on DInSA［J］.Geography and Geo-information Science，2004，20(2): 22-25.

［11］ 武繼峰，楊志強.InSAR技術應用于礦區開采沉陷監測的數據優選研究［J］.測繪通報，2013(S):92-94.

Wu Jifeng，Yang Zhiqiang.Research on the data optimization selection of the InSAR in mining subsidencemonitoring［J］.Bulletin of Surveying and Mapping，2013(S):92-94.

［12］ Ferretti A，MontiG A，PratiC，etal.InSAR Principles and Guidelines for SAR Interferometry Processing and Interpretation［M］.Netherlands:ESA Publications，2007.

［13］ 李學軍.InSAR技術在大同礦區地面沉降監測中的應用研究［D］.太原:太原理工大學，2007.

Li Xuejun.Application Research on the InSAR in Mining Subsidence Monitoring in Datong Mining Area［J］.Taiyuan:Taiyuan University of Technology，2007.

［14］ 姚頑強，馬 飛，龔 云，等.基于DInSAR的彬長礦區沉陷變形監測［J］.西安科技大學學報，2011，31(5):563-568.

YaoWanqiang，Ma Fei，Gong Yun，etal.Binchangmining subsidence deformationmonitoring based on DInSAR［J］.Journal of Xian University of Science and Technology，2011，31(5):563-568.

［15］ 王行風，汪云甲，杜培軍.利用差分干涉測量技術監測煤礦區開采沉陷變形的初步研究［J］.中國礦業，2007，16(7):77-80.

Wang Xingfeng，Wang Yunjia，Du Peijun.Preliminary study on monitoring mine subsidence deformation based on DInSAR technique［J］.China Mining Magazine，2007，16(7):77-80.

［16］ 丁亞杰，卞正富，劉萬利，等.基于不同外部DEM的DInSAR礦區沉陷研究［J］.礦業研究與開發，2014，34(1):76-80.

Ding Yajie，Bianzhengfu，Liu Wanli，et al.Research on mining subsidence with DInSAR technique based on different external DEM［J］.Mining Research and Developmen，2014，34(1):76-80.

［17］ 趙偉潁，鄧喀中，楊俊凱，等.DEM精度在DInSAR監測采空區沉降中的影響［J］.煤炭工程，2015，47(3):90-92.

Zhao Weiying，Deng Kazhong，Yang Junkai，et al.Effect of DEM precision on goaf subsidencemonitoringwith DInSAR［J］.Coal Engineering，2015，47(3):90-92.

［18］ 祝傳廣，鄧喀中，張繼賢，等.基于多源SAR影響礦區三維變形場的監測［J］.煤炭學報，2014，39(4):673-678.

Zhu Chuanguang，Deng Kazhong，Zhang Jixian，et al.Three-dimensional deformation field detection based on multi-source SAR imagery inmining area［J］.Journal of China Coal Society，2014，39 (4):673-678.

［19］ Gudmundsson S，Sigmundsson F，Carstensen JM.Three-dimensional surface motion maps estimated from combined interferometric synthetic aperture radar and GPS data［J］.Journal of Geophysical Research，2002，107(10):1-14.

［20］ Gudmundsson S.Crustal Deformation Mapped by Combined GPS and InSAR［D］.Copenhagen:Technical University in Denmark，2000.

［21］ Gudmundsson S，Gudmundsson M T，Bjornsson H，etal.Three-dimensional glacier surface motion maps at the Gialp eruption site，Iceland，inferred from combined InSAR and other ice displacement data［J］.Annals of Glaciology，2002，34(1):315-322.

［22］ Samsonov S，Tiampo K，Rundle J，et al.Application of D-InSARGPS optimization for derivation of fine scale surfacemotionmaps of Southern California［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2007，45(2):512-521.

［23］ Samsonov S，Tiampo K.Analyitical optimization of D-InSAR and GPS dataset for derivation of three-dimensional surfacemotion［J］.Geoscience and Remote Sensing Letters，2006(1):107-111.

［24］ 羅海濱，何秀鳳.GPS-DInSAR集成監測的改進定權方法與仿真實驗分析［J］.煤炭學報，2012，37(10):1612-1617.

Luo Haibin，He Xiufeng.Improved determining weightmethod for GPS-DInSAR integration monitoring and simulation experiment analysis［J］.Journal of China Coal Society，2012，37(10):1612-1617.

［25］ 閻躍觀，戴華陽，葛林林，et al.DInSAR動態下沉監測特征點錯失問題研究［J］.煤炭學報，2012，37(12):2038-2042.

Yan Yueguan，Dai Huayang，Ge Linlin，etal.Problem of dynamic ofmonitoring subsidence feature pointsmissed by DInSAR technology［J］.Journal of China Coal Society，2012，37(12):2038-2042.

［26］ 郭獻濤，黃 騰，邱志偉，等.GIS支持下礦區地表變形三維可視化預計［J］.礦工礦物與加工，2014(1):33-36.

Guo Xiantao，Huang Teng，Qiu Zhiwei，et al.Prediction for GIS supported 3D-visualization of surface deformation in mines［J］.Industrial Minerals and Processing，2014(1):33-36.

［27］ 馬 靜，張菊清.利用InSAR-GIS監測西安地面沉降的分析研究［J］.測繪通報，2012(2):14-17.

Ma Jing，Zhang Juqing.Research on themonitoring the ground subsidence of Xian based on InSAR-GIS technique［J］.Bulletin of Surveying and Mapping，2012(2):14-17.

［28］ 王小兵，孫久運.地理信息系統綜述［J］.地理空間信息，2012 (1):23-26.

Wang Xiaobing，Sun Jiuyun.Review of the geological information system［J］.Geospatial Information，2012(1):23-26.

［29］ 陳秋計.基于元胞自動機模型的開采沉陷模擬［J］.科技導報，2013，31(11):65-67.

Chen Qiuji.Simulation of coalmining subsidence based on themod-el of cellular automata［J］.Science＆Technology Review，2013，31 (11):65-67.

［30］ 王珊珊，季 民，胡瑞林，等.基于InSAR-GIS的礦區地面沉降動態分析平臺的實現與應用［J］.煤炭學報，2012(S):307-312.

Wang Shanshan，JiMin，Hu Ruilin，et al.Implementation and application of dynamic analysis platform formining subsidence based on InSAR-GIS［J］.Journal of China Coal Society，2012(S):307-312.

［31］ 王雷鳴，尹升華.GIS在礦業系統中的應用現狀與展望［J］.金屬礦山，2015(5):122-128.

Wang Leiming，Yin Shenghua.Application status and prospect of GIS inmining system［J］.Metal Mine，2015(5):122-128.

［32］ 黃保偉，宋小剛，王振杰，等.基于DInSAR技術的葛亭煤礦地面沉降監測研究［J］.工程勘察，2012(4):55-60.

Huang Baowei，Song Xiaogang，Wang Zhenjie，et al.Research on ground subsidence monitoring of Geting coal mine based on DIn-SAR ang GIS techniques［J］.Geotechnical Investigation＆Surveying，2012(4):55-60.