Robust and Flexible Persistent Scatterer Interferometry for Long-Term and Large-Scale Displacement Monitoring

Die Persistent Scatterer Interferometrie (PSI) ist eine Methode zur Überwachung von Verschiebungen der Erdoberfläche aus dem Weltraum. Sie basiert auf der Identifizierung und Analyse von stabilen Punktstreuern (sog. Persistent Scatterer, PS) durch die Anwendung von Ansätzen der Zeitreihenanalyse auf Stapel von SAR-Interferogrammen. PS Punkte dominieren die Rückstreuung der Auflösungszellen, in denen sie sich befinden, und werden durch geringfügige Dekorrelation charakterisiert. Verschiebungen solcher PS Punkte können mit einer potenziellen Submillimetergenauigkeit überwacht werden, wenn Störquellen effektiv minimiert werden. Im Laufe der Zeit hat sich die PSI in bestimmten Anwendungen zu einer operationellen Technologie entwickelt. Es gibt jedoch immer noch herausfordernde Anwendungen für die Methode. Physische Veränderungen der Landoberfläche und Änderungen in der Aufnahmegeometrie können dazu führen, dass PS Punkte im Laufe der Zeit erscheinen oder verschwinden. Die Anzahl der kontinuierlich kohärenten PS Punkte nimmt mit zunehmender Länge der Zeitreihen ab, während die Anzahl der TPS Punkte zunimmt, die nur während eines oder mehrerer getrennter Segmente der analysierten Zeitreihe kohärent sind. Daher ist es wünschenswert, die Analyse solcher TPS Punkte in die PSI zu integrieren, um ein flexibles PSI-System zu entwickeln, das in der Lage ist mit dynamischen Veränderungen der Landoberfläche umzugehen und somit ein kontinuierliches Verschiebungsmonitoring ermöglicht. Eine weitere Herausforderung der PSI besteht darin, großflächiges Monitoring in Regionen mit komplexen atmosphärischen Bedingungen durchzuführen. Letztere führen zu hoher Unsicherheit in den Verschiebungszeitreihen bei großen Abständen zur räumlichen Referenz. Diese Arbeit befasst sich mit Modifikationen und Erweiterungen, die auf der Grund lage eines bestehenden PSI-Algorithmus realisiert wurden, um einen robusten und flexiblen PSI-Ansatz zu entwickeln, der mit den oben genannten Herausforderungen umgehen kann. Als erster Hauptbeitrag wird eine Methode präsentiert, die TPS Punkte vollständig in die PSI integriert. In Evaluierungsstudien mit echten SAR Daten wird gezeigt, dass die Integration von TPS Punkten tatsächlich die Bewältigung dynamischer Veränderungen der Landoberfläche ermöglicht und mit zunehmender Zeitreihenlänge zunehmende Relevanz für PSI-basierte Beobachtungsnetzwerke hat. Der zweite Hauptbeitrag ist die Vorstellung einer Methode zur kovarianzbasierten Referenzintegration in großflächige PSI-Anwendungen zur Schätzung von räumlich korreliertem Rauschen. Die Methode basiert auf der Abtastung des Rauschens an Referenzpixeln mit bekannten Verschiebungszeitreihen und anschließender Interpolation auf die restlichen PS Pixel unter Berücksichtigung der räumlichen Statistik des Rauschens. Es wird in einer Simulationsstudie sowie einer Studie mit realen Daten gezeigt, dass die Methode überlegene Leistung im Vergleich zu alternativen Methoden zur Reduktion von räumlich korreliertem Rauschen in Interferogrammen mittels Referenzintegration zeigt. Die entwickelte PSI-Methode wird schließlich zur Untersuchung von Landsenkung im Vietnamesischen Teil des Mekong Deltas eingesetzt, das seit einigen Jahrzehnten von Landsenkung und verschiedenen anderen Umweltproblemen betroffen ist. Die geschätzten Landsenkungsraten zeigen eine hohe Variabilität auf kurzen sowie großen räumlichen Skalen. Die höchsten Senkungsraten von bis zu 6 cm pro Jahr treten hauptsächlich in städtischen Gebieten auf. Es kann gezeigt werden, dass der größte Teil der Landsenkung ihren Ursprung im oberflächennahen Untergrund hat. Die präsentierte Methode zur Reduzierung von räumlich korreliertem Rauschen verbessert die Ergebnisse signifikant, wenn eine angemessene räumliche Verteilung von Referenzgebieten verfügbar ist. In diesem Fall wird das Rauschen effektiv reduziert und unabhängige Ergebnisse von zwei Interferogrammstapeln, die aus unterschiedlichen Orbits aufgenommen wurden, zeigen große Übereinstimmung. Die Integration von TPS Punkten führt für die analysierte Zeitreihe von sechs Jahren zu einer deutlich größeren Anzahl an identifizierten TPS als PS Punkten im gesamten Untersuchungsgebiet und verbessert damit das Beobachtungsnetzwerk erheblich. Ein spezieller Anwendungsfall der TPS Integration wird vorgestellt, der auf der Clusterung von TPS Punkten basiert, die innerhalb der analysierten Zeitreihe erschienen, um neue Konstruktionen systematisch zu identifizieren und ihre anfängliche Bewegungszeitreihen zu analysieren

Urban Deformation Monitoring using Persistent Scatterer Interferometry and SAR tomography

This book focuses on remote sensing for urban deformation monitoring. In particular, it highlights how deformation monitoring in urban areas can be carried out using Persistent Scatterer Interferometry (PSI) and Synthetic Aperture Radar (SAR) Tomography (TomoSAR). Several contributions show the capabilities of Interferometric SAR (InSAR) and PSI techniques for urban deformation monitoring. Some of them show the advantages of TomoSAR in un-mixing multiple scatterers for urban mapping and monitoring. This book is dedicated to the technical and scientific community interested in urban applications. It is useful for choosing the appropriate technique and gaining an assessment of the expected performance. The book will also be useful to researchers, as it provides information on the state-of-the-art and new trends in this fiel

Deformation monitoring using Persistent Scatterer Interferometry and Sentinel-1 SAR data

During the last decades, Persistent Scatterer Interferometry (PSI) has demonstrated to be a powerful tool able to measure and monitor deformations. This technique makes use of large stacks of interferometric SAR images to derive the deformation maps and deformation time series. In this paper, Sentinel-1 images are used to derive the deformation monitoring over the Catalonia region (Spain). These images brings new improvements due to its wide coverage and high revisiting time, which allows us to make a wide area processing. The first part of the paper describes the data processing implemented by the authors to analyze Sentinel-1 data and the PSI approach used in this ongoing research. The second part of the paper illustrates the results derived over an area of 6750 km2 using Sentinel-1 images

Underground Burning of Jharia Coal Mine (India) and Associated Surface Deformation Using InSAR Data

The underground burning in the Jharia coal mine (JCM) in India is a highly devastating environmental hazard inducing various adverse consequences. In the present study, we carried out time series analyses based on Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) and land surface temperature (LST) to study the environmental risk. First, a permanent scatterer (PS) time series analysis using Sentinel-1 images over three years was performed to detect the spatio-temporal distribution of ground deformation. Comparison of ground thermal anomaly clearly delineated the subsidence spots associated with the oxygen supply to combustion areas. On the contrary, few deformations were mapped showing pronounced uplift up to 10 mm/year compared with the horizontal creeping associated with underground fire activities. Such ground deformation and thermal anomaly patterns have never been observed. We modeled these observations from satellite data as a consequence of a strong pressurized source that induces surface migration in the coal mine and surrounding geological formations. Further, detailed investigations and modeling are required to mitigate the impact of hazards associated with the underground fires at different locations in the JCM

An improved Stanford Method for persistent scatterers applied to 3D building reconstruction and monitoring

Persistent scatterers interferometric Synthetic Aperture Radar (PS-InSAR) is capable of precise topography measurement up to sub-meter scale and monitoring subtle deformation up to mm/year scale for all the radar image pixels with stable radiometric characteristics. As a representative PS-InSAR method, the Stanford Method for Persistent Scatterers (StaMPS) is widely used due to its high density of PS points for both rural and urban areas. However, when it comes to layover regions, which usually happen in urban areas, the StaMPS is limited locally. Moreover, the measurement points are greatly reduced due to the removal of adjacent PS pixels. In this paper, an improved StaMPS method, called IStaMPS, is proposed. The PS pixels are selected with high density by the improved PS selection strategy. Moreover, the topography information not provided in StaMPS can be accurately measured in IStaMPS. Based on the data acquired by TerraSAR-X/TanDEM-X over the Terminal 3 E (T3 E) site of Beijing Capital International Airport and the Chaobai River of Beijing Shunyi District, a comparison between StaMPS-retrieved results and IStaMPS-retrieved ones was performed, which demonstrated that the density of PS points detected by IStaMPS is increased by about 1.8 and 1.6 times for these two areas respectively. Through comparisons of local statistical results of topography estimation and mean deformation rate, the improvement granted by the proposed IStaMPS was demonstrated for both urban areas with complex buildings or man-made targets and non-urban areas with natural targets. In terms of the spatiotemporal deformation variation, the northwest region of T3 E experienced an exceptional uplift during the period from June 2012 to August 2015, and the maximum uplift rate is approximately 4.2 mm per year

Complex Surface Displacements above the Storage Cavern Field at Epe, NW-Germany, Observed by Multi-Temporal SAR-Interferometry

The storage cavern field at Epe has been brined out of a salt deposit belonging to the lower Rhine salt flat, which extends under the surface of the North German lowlands and part of the Netherlands. Cavern convergence and operational pressure changes cause surface displacements that have been studied for this work with the help of SAR interferometry (InSAR) using distributed and persistent scatterers. Vertical and East-West movements have been determined based on Sentinel-1 data from ascending and descending orbit. Simple geophysical modeling is used to support InSAR processing and helps to interpret the observations. In particular, an approach is presented that allows to relate the deposit pressures with the observed surface displacements. Seasonal movements occurring over a fen situated over the western part of the storage site further complicate the analysis. Findings are validated with ground truth from levelling and groundwater level measurements

Ground deformation monitoring over Xinjiang coal fire area by an adaptive ERA5-corrected stacking-InSAR method

Underground coal fire is a global geological disaster that causes the loss of resources as well as environmental pollution. Xinjiang, China, is one of the regions suffering from serious underground coal fires. The accurate monitoring of underground coal fires is critical for management and extinguishment, and many remote sensing-based approaches have been developed for monitoring over large areas. Among them, the multi-temporal interferometric synthetic aperture radar (MT-InSAR) techniques have been recently employed for underground coal fires-related ground deformation monitoring. However, MT-InSAR involves a relatively high computational cost, especially when the monitoring area is large. We propose to use a more cost-efficient Stacking-InSAR technique to monitor ground deformation over underground coal fire areas in this study. Considering the effects of atmosphere on Stacking-InSAR, an ERA5 data-based estimation model is employed to mitigate the atmospheric phase of interferograms before stacking. Thus, an adaptive ERA5-Corrected Stacking-InSAR method is proposed in this study, and it is tested over the Fukang coal fire area in Xinjiang, China. Based on original and corrected interferograms, four groups of ground deformation results were obtained, and the possible coal fire areas were identified. In this paper, the ERA5 atmospheric delay products based on the estimation model along the LOS direction (D-LOS) effectively mitigate the atmospheric phase. The accuracy of ground deformation monitoring over a coal fire area has been improved by the proposed method choosing interferograms adaptively for stacking. The proposed Adaptive ERA5-Corrected Stacking-InSAR method can be used for efficient ground deformation monitoring over large coal fire areas.This research was supported in part by the National Natural Science Foundation of China (Grant No.41874044 and Grant No. 42004011), in part by project G2HOTSPOTS (PID2021-122142OB- I00) from the MCIN /AEI /10.13039 /501100011033 /FEDER, UE and in part by China Postdoctoral Science Foundation (Grant No. 2020M671646). At the same time, the research was also funded by the Construction Program of Space-Air-Ground-Well Cooperative Awareness Spatial Information Project (B20046) and National Key R&D Program of China (Grant No. 2022YFE0102600).Peer ReviewedPostprint (published version

Multi-sensor synergy for persistent scatterer interferometry based ground subsidence monitoring

Ground subsidence is a common phenomenon which causes disturbances and damages on the Earth’s surface. Especially in urban areas, it poses risk to life and property. Establishing solutions for damage prevention requires knowledge of subsidence behavior over time and space, which entails the collection of geospatial information. The present work investigates the ground surface dynamics over a field of deep mining in Sondershausen, Germany based on multi-temporal Synthetic Aperture Radar (SAR) images. Deformation patterns are extracted by means of Persistent Scatterer Interferometry (PSI), a technique that exploits the spatio-temporal characteristics of interferometric signatures from persistent scatterers. Since the impact of subsidence on surface structures varies spatially, high-risk areas can only be identified when the subsidence profile is known. To model the geometry of the subsidence bowl, the present study extends the extracted point information to a surface of estimations by interpolation. Furthermore, by the synergistic usage of PS estimations from different satellite sensors, this research addresses the problem of undersampling in critical areas, which is a common limitation of the PSI approach. The methodology developed here estimates missing information, i.e. refines the initial model, by deformation map of a different sensor covering a different time interval. In order to extend the period of monitoring as well as to improve the spatial and temporal sampling, the ground subsidence in Sondershausen is monitored with a multi-sensor SAR dataset. The C- and L-band acquisitions of the sensors ERS-1/2 (1995–2005), Envisat-ASAR (2004–2010) and ALOS-PALSAR (2007–2010) are used to derive 15 years of subsidence information at the location of persistent scatterers. From a temporal viewpoint, the obtained deformation maps indicate a non-linearly decreasing trend of ground subsidence, which is consistent with the backfilling history of the mine. From a spatial viewpoint, the results suggest one major subsidence trough located in the urban area of Sondershausen and a minor one found in the nearby village of Großfurra. The PSI deformation maps and models are validated in reference to the available leveling measurements covering the site in Sondershausen. In general, the validation results suggest a good agreement between the PSI and surveying models with the normalized root-mean-square error (RMSE) lower than 0.11. However, some significant deviations of ERS estimations are also found for a critical region. In this area the absence of persistent scatterers contributes largely to the observed differences. Consequently, the spatial refinement by synergy is applied to this region. The integration of points from ASAR or PALSAR deformation maps result in an improvement in the modeled geometry of the subsidence trough. With this improvement the RMSE calculated for the ERS model is decreased from 0.061 to 0.054. The application demonstrates the synergistic potential of multi-sensor PSI analysis to improve the interpretation of ground subsidence characteristics and, thus, to increase the confidence of risk assessment.Absenkungen des Bodens stellen ein häufig auftretendes Phänomen dar. Diese Bodensenkungen verursachen Störungen und Schäden an der Erdoberfläche, die, insbesondere in urbanen Gebieten, Menschenleben gefährden und die bestehende Infrastruktur beschädigen können. Die Entwicklung von Lösungsansätzen zur Vermeidung von Schäden erfordert fundierte Kenntnisse über die räumliche und zeitliche Verteilung der Absenkungsbewegungen. Im Rahmen der vorliegenden Studie wurde die Dynamik der Bodenbewegungen über dem Salzabbaugebiet Sondershausen in Deutschland mittels Zeitserien von Synthetic Aperture Radar (SAR)-Aufnahmen untersucht. Zur Analyse der Zeitserien wurde das Verfahren der Persistent Scatterer Interferometry (PSI) eingesetzt. Diese Methode zur Extraktion der Bodendeformation basiert auf der Auswertung räumlicher und zeitlicher Charakteristika der interferometrischen Signaturen zeitlich stabiler Punktstreuer. Zur Bestimmung von Gebieten, die von den Bodensenkungen besonders stark betroffen sind, ist eine detailliertere Ermittlung der geometrischen Eigenschaften der Absenkung nötig, da die Oberflächenstrukturen entlang des Absenkungsprofiles variieren. Aufgrund dessen wurde in der vorliegenden Studie die punktweise gewonnene Information in die Flache extrapoliert, um eine räumliche Modellierung des Absenkungsbeckens zu ermöglichen. Zur genauen Vermessung von Absenkungen mittels PSI ist eine möglichst hohe räumliche und zeitliche Abtastrate anzustreben. Diese sind bei der Untersuchung eines Gebietes mithilfe eines einzelnen Radarsensors häufig nicht gewährleistet. Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird ein Lösungsansatz für diese Limitation vorgestellt, welcher auf der synergetischen Verschneidung von Deformationskarten mehrerer Radarsensoren basiert. Fehlende Messwerte in der ERS-Zeitreihe werden anhand von Punktstreuern in ASAR- und PALSAR-Szenen geschätzt. Die Bodenbewegungen im Gebiet Sondershausen wurden mithilfe von Daten verschiedener Radarsensoren beobachtet, um eine verbesserte räumliche und zeitliche Abtastrate zu erzielen. Hierzu wurden Aufnahmen der C- bzw. L-Band Sensoren ERS-1/2 (1995–2005), Envisat-ASAR (2004–2010) und ALOS-PALSAR (2007–2010) auf zeitlich stabile Punktstreuer untersucht. Die zeitliche Analyse der resultierenden Deformationskarten zeigt eine nicht-lineare Abnahme der Bodenabsenkungen. Dieses Verhalten steht im Einklang mit den rezenten Verfüllungsaktivitäten in der stillgelegten Mine. Die räumliche Auswertung der Daten deutet auf ein Absenkungsbecken im Stadtgebiet von Sondershausen hin. Ein weiteres, kleineres Becken konnte um die Siedlung Großfurra identifiziert werden. Sowohl die Deformationskarten als auch die abgeleiteten Modelle wurden einer umfangreichen Validierung anhand von Nivellement-Messungen unterzogen. Die Ergebnisse zeigen generell eine gute Übereinstimmung zwischen den PSI- und Bodenmessungen mit einem root-mean-square error (RMSE) von weniger als 0,11. Nur vereinzelt kommt es zu signifikanten Abweichungen, was insbesondere auf die ERS-Ergebnisse zutrifft. Dies lässt sich durch fehlende Punktstreuer in den aktiven Absenkungsbereichen während der ERS-Messungen begründen. Durch die Integration von Punkten aus den ASAR oder PALSAR-basierenden Deformationskarten konnte die Geometrie der Absenkungen verbessert werden. Der für das ERS-Modell ermittelte RMSE verringert sich auf diese Weise von 0,061 auf 0,054. Die vorliegende Anwendung zeigt das Synergiepotential multi-sensoraler Daten und Methoden verbesserten Interpretation von Bodenabsenkungen sowie zur genaueren Abschatzung und Bewertung von daraus resultierenden Risiken

Characterizing and correcting phase biases in short-term, multilooked interferograms

Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) is widely used to measure deformation of the Earth's surface over large areas and long time periods. A common strategy to overcome coherence loss in long-term interferograms is to use multiple multilooked shorter interferograms, which can cover the same time period but maintain coherence. However, it has recently been shown that using this strategy can introduce a bias (also referred to as a “fading signal”) in the interferometric phase. We isolate the signature of the phase bias by constructing “daisy chain” sums of short-term interferograms of different length covering identical 1-year time intervals. This shows that the shorter interferograms are more affected by this phenomenon and the degree of the effect depends on ground cover types; cropland and forested pixels have significantly larger bias than urban pixels and the bias for cropland mimics subsidence throughout the year, whereas forests mimics subsidence in the spring and heave in the autumn. We, propose a method for correcting the phase bias, based on the assumption, borne out by our observations, that the bias in an interferogram is linearly related to the sum of the bias in shorter interferograms spanning the same time. We tested the algorithm over a study area in western Turkey by comparing average velocities against results from a phase linking approach, which estimates the single primary phases from all the interferometric pairs, and has been shown to be almost insensitive to the phase bias. Our corrected velocities agree well with those from a phase linking approach. Our approach can be applied to global compilations of short-term interferograms and provides accurate long-term velocity estimation without a requirement for coherence in long-term interferograms