联合时序InSAR与光学遥感的广州市建成区提取与风险分析

秦晓琼; 胡炎杰; 徐彬涛; 陈睿豪; 谢林甫; 刘宇舟; 汪驰升; 李清泉

doi:10.13203/j.whugis20240495

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联合时序InSAR与光学遥感的广州市建成区提取与风险分析

雷达干涉测量 | 更新时间：2026-11-05

- 联合时序InSAR与光学遥感的广州市建成区提取与风险分析
- Urban Built-Up Area Extraction and Risk Analysis of Guangzhou City by Integrating Time-Series InSAR and Optical Remote Sensing
- 武汉大学学报（信息科学版） 2025年50卷第8期页码：1583-1598
- 作者机构：
  
  1.深圳大学极端环境岩土和隧道工程智能建养全国重点实验室,广东深圳，518060
  2.深圳市城市公共安全技术研究院有限公司城市安全风险监测预警应急管理部重点实验室,广东深圳，518060
  3.深圳大学亚热带建筑与城市科学全国重点实验室,广东深圳，518060
  4.人工智能与数字经济广东省实验室（深圳），广东深圳，518107
  5.深圳大学自然资源部大湾区地理环境监测重点实验室，广东深圳，518061
- 作者简介：
  
  秦晓琼，博士，助理教授，主要从事城市安全监测与智能感知研究。xqqin@szu.edu.cn
  谢林甫，博士，助理教授。linfuxie@szu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2023YFC3807500);国家自然科学基金(42474021);深圳市基础研究面上项目(JCYJ20220531101812028);深圳市城市安全风险监测预警应急管理部重点实验室开放基金(YJY-23-YF-ZY012);自然资源部中国-东盟卫星遥感应用重点实验室开放资金;中国科技部⁃欧洲空间局“龙计划”六期项目(95436)
- DOI：10.13203/j.whugis20240495
  中图分类号： P237
- 收稿：2024-12-27，
  
  纸质出版：2025-08-05
- 稿件说明：
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秦晓琼,胡炎杰,徐彬涛，等.联合时序InSAR与光学遥感的广州市建成区提取与风险分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(8):1583-1598.

QIN Xiaoqiong,HU Yanjie,XU Bintao,et al.Urban Built-Up Area Extraction and Risk Analysis of Guangzhou City by Integrating Time-Series InSAR and Optical Remote Sensing[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(8):1583-1598.
秦晓琼,胡炎杰,徐彬涛，等.联合时序InSAR与光学遥感的广州市建成区提取与风险分析[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(8):1583-1598. DOI：10.13203/j.whugis20240495

QIN Xiaoqiong,HU Yanjie,XU Bintao,et al.Urban Built-Up Area Extraction and Risk Analysis of Guangzhou City by Integrating Time-Series InSAR and Optical Remote Sensing[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(8):1583-1598. DOI：10.13203/j.whugis20240495

摘要

超大城市承载着千万级人口规模，准确提取超大城市建成区并对其进行高效的沉降监测与风险分析，对于确保城市居民安全和未来可持续发展至关重要。联合Landsat光学遥感影像和Sentinel-1雷达卫星影像，应用最大似然监督分类方法和时序InSAR技术准确提取了中国广东省广州市2017年、2020年和2023年的城市建成区范围及地面沉降监测结果。在此基础上，联合建成区的沉降速率、不均匀沉降率、建筑点密度等风险指标构建层

次分析模型，深入解析建成区的多时相沉降累积变化和点目标时空特征，并提出时空特征融合的城市建成区长期沉降风险评估方法，对广州市建成区的沉降风险等级进行了量化评估。研究表明，建成区提取精度达到91%以上，且演变契合城建规划发展趋势，其空间分布与InSAR点密度大于3×10

个/km

的区域分布具有高度一致性；其中，南沙和白云两区沉降较显著，局部区域年沉降速率最高可达到-67 mm/a；广州市建成区长期沉降风险分级结果表明，约1.69%的区域风险较高，值得关注。该研究可以为城市安全保障决策提供技术支撑，实现快速、低成本的城市大范围建成区定期风险筛查。

Abstract

Objectives

Mega cities carry a population of tens of millions

and accurately extracting the built-up areas of mega cities and conducting efficient settlement monitoring and risk analysis is crucial for ensuring the safety of urban residents and future sustainable development.

Methods

First

combined with the Landsat series optical images and Sentinel-1 radar images

the maximum likelihood supervised classification method and time-series interferometric synthetic aperture radar （InSAR) technology were used to accurately extract the urban built-up area and settlement monitoring results of Guangzhou in 2017

2020

and 2023. On this basis

an analytic hierarchy process model was established based on risk indicators including settlement velocity

uneven settlement rate

and density of building points in built-up area. Moreover

a long-term settlement risk assessment method for urban built-up area integrating spatiotemporal characteristics was proposed

by analyzing the cumulative changes of multi-temporal settlement and the spatiotemporal characteristics of point targets in depth. Finally

the settlement risk level of the built-up area in Guangzhou was quantitatively evaluated.

Results

The extraction accuracy of built-up areas can reach over 91%

and their evolution is in line with the development trend of urban construction planning. Their spatial distribution is highly consistent with the distribution of InSAR points with a density greater than 3×10

points/km

. Among them

the settlement in Nansha and Baiyun areas is more significant

with the highe

st annual settlement velocity in some areas reaching -67 mm/a; the long-term settlement risk classification results of the research area indicate that about 1.69% of the areas have high risks and deserve attention.

Conclusions

This study can provide data support for urban security decision-making and achieve rapid and low-cost regular risk screening of large-scale urban built-up areas.

关键词

Keywords

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