Анализ результатов дистанционного зондирования борта карьера методом радарной интерферометрии

Целью исследования является анализ результатов расчета сдвижений земной поверхности прибортовой зоны карьера по открытым данным радарной интерферометрии и исследование особенностей применения данного метода в целях проведения мониторинга сдвижений борта крупного карьера. Для оценки сдвижений земной поверхности прибортовой зоны карьера была получена и обработана серия радарных спутниковых снимков с космического аппарата Sentinel 1-А, находящихся в открытом доступе. Исходными данными для исследования послужили 17 снимков, выполненных с интервалом в 12 дней в бесснежный период с 11.03.2023 по 19.09.2023. Для обработки данных использовался специализированный программный комплекс SNAP. В основе расчета смещений земной поверхности прибортовой зоны карьера лежат методы дифференциальной интерферометрии DinSAR и интерферометрии постоянных отражателей PS с обработкой на основе алгоритма STAMPS. На основе обработки снимков выделена зона борта карьера, где локализованы наибольшие смещения. Выполнено сравнение смещений поверхности, полученных методом DinSAR, при составлении интерферометрических пар в разных временных интервалах. Проведена оценка изменчивости показателя смещений пиксела на участке борта карьера, на основании которой определен оптимальный временной интервал между снимками.

Новоженин С. Ю., Илюхин Д. А., Федоров Т. С., Волкова Я. А. Анализ результатов дистанционного зондирования борта карьера методом радарной интерферометрии // Горный информационно-аналитический бюллетень. – 2025. – № 10. – С. 97–111. DOI: 10.25018/0236_1493_2025_10_0_97.

Работа выполнена в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации (FSRW-2023-0002 Фундаментальные междисциплинарные исследования недр Земли и процессов комплексного освоения георесурсов).

Новоженин Сергей Юрьевич¹ — канд. техн. наук, доцент, доцент, e-mail: Novozhenin_SYu@pers.spmi.ru, ORCID ID: 0000-0001-5398-4777,
Илюхин Дмитрий Александрович¹ — канд. техн. наук, доцент, доцент, e-mail: kmd@spmi.ru, ORCID ID: 0000-0001-8469-334X,
Федоров Тимур Сергеевич — Санкт-Петербург, e-mail: kmd@spmi.ru,
Волкова Яна Александровна — канд. техн. наук, и.о. зав. кафедрой, Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, e-mail: yavolkova@lan.spbgasu.ru, ORCID ID: 0000-0001-6282-2366,
¹ Санкт-Петербургский горный университет императрицы Екатерины II.

Новоженин С.Ю., e-mail: Novozhenin_SYu@pers.spmi.ru.

1. Боос И. Ю., Патачаков И. В., Редькин Д. В. Повышение безопасности открытых горных работ на основе новых знаний о сдвиговых характеристиках и геометрии разрабатываемых недр // Уголь. — 2023. — № 11 (1173). — С. 76—80. DOI: 10.18796/0041-5790-2023-11-76-80.

2. Кузин А. А., Филиппов В. Г. Метод определения плановых координат и высоты рабочего репера на оползне с принудительными отклонениями вехи от отвесного положения // Геодезия и картография. — 2024. — № 9. — С. 2—11. DOI: 10.22389/0016-7126-2024-1011-9-2-11.

3. Илюхин Д. А., Маринин М. А., Рахманов Д. А. Исследование параметров развала взорванной горной массы фотограмметрическим методом съемки // Горный журнал. — 2023. — № 9. — С. 12—21. DOI: 10.17580/gzh.2023.09.02.

4. Кузин А. А., Филиппов В. Г. Прогнозирование величин оползневых смещений на основе геодезических данных // Устойчивое развитие горных территорий. — 2024. — Т. 16. — № 3. — С. 1176—1191. DOI: 10.21177/1998-4502-2024-16-3-1176-1191.

5. Вальков В. А., Виноградов К. П., Валькова Е. О., Мустафин М. Г. Создание растров высокой информативности по данным лазерного сканирования и аэрофотосъемки // Геодезия и картография. — 2022. — № 11. — С. 40—49. DOI: 10.22389/0016-7126-2022-989-11-40-49.

6. Гусев В. Н., Блищенко А. А., Санникова А. П. Исследование комплекса факторов, оказывающих влияние на погрешность реализации маркшейдерской съемки горных объектов с применением геодезического квадрокоптера // Записки Горного института. — 2022. — Т. 254. — С. 173—179. DOI: 10.31897/PMI.2022.35.

7. Шабаров А. Н., Носков В. А., Павлович А. А., Черепов А. А. Концепция геомеханического риска при открытой добыче полезных ископаемых // Горный журнал. — 2022. — № 9. — С. 22—29. DOI: 10.17580/gzh.2022.09.04.

8. Захаров В. Н., Гвишиани А. Д., Вайсберг Л. А., Жеранов Б. В. Большие данные и устойчивое функционирование геотехнических систем // Горный журнал. — 2021. — № 11. — С. 45—52. DOI: 10.17580/gzh.2021.11.06.

9. Мустафин М. Г., Валькова Е. О. Маркшейдерско-геомеханическое обоснование методики наблюдений за деформациями бортов карьеров // Уголь. — 2024. — № 7. — С. 55—61. DOI: 10.18796/0041-5790-2024-7-55-61.

10. Мустафин М. Г., Валькова Е. О., Вальков В. А. Пути развития маркшейдерско-геодезических наблюдений за устойчивостью бортов карьеров // Маркшейдерский вестник. — 2022. — № 3 (148). — С. 13—18.

11. Волохов А. В. Прогнозная оценка устойчивости бортов карьера // XXI век. Техносферная безопасность. — 2021. — № 2 (22). — С. 201—210. DOI: 10.21285/2500-1582-2021-2-201-210.

12. Глазунов В. В., Бурлуцкий С. Б., Шувалова Р. А., Жданов С. В. Повышение достоверности 3D-моделирования оползневого склона на основе учета данных инженерной геофизики // Записки Горного института. — 2022. — Т. 257. — С. 771—782. DOI: 10.31897/PMI.2022.86.

13. Quelopana A., Navarra A. Integration of strategic open-pit mine planning into hierarchical artificial intelligence // The Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 2021, vol. 123, pp. 63—70. DOI: 10.17159/2411-9717/1367/2021.

14. McQuillan A., Bar N. The necessity of 3D analysis for open-pit rock slope stability studies: Theory and practice // The Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 2023, vol. 121, pp. 643—652. DOI: 10.17159/2411-9717/2425/2023.

15. Casagli N., Intrieri E., Tofani V., Gigli G. Landslide detection, monitoring and prediction with remote-sensing techniques // Nature Reviews Earth & Environment. 2023, vol. 4, no. 1, pp. 51—64. DOI: 10.1038/s43017-022-00373-x.

16. Tong X., Liu X., Chen P., Liu S., Luan K., Li L., Liu S., Liu X., Xie H., Jin Y., Hong Z. Integration of UAV-based photogrammetry and terrestrial laser scanning for the three-dimensional mapping and monitoring of open-pit mine areas // Remote Sensing. 2015, vol. 7, pp. 6635—6662. DOI: 10.3390/rs70606635.

17. Выстрчил М. Г., Гусев В. Н., Сухов А. К. Методика определения погрешностей сегментированных GRID моделей открытых горных выработок, построенных по результатам аэрофотосъемки с беспилотного воздушного судна // Записки Горного института. — 2023. — Т. 262. — С. 562—570.

18. Pravdina E. A. Laser scanner data capture time management // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. 2017, vol. 12, no. 5, pp. 1649—1661.

19. Выстрчил М. Г., Балтыжакова Т. И., Романчиков А. Ю., Аникеева А. А. Алгоритм выделения точек земной поверхности из данных воздушного лазерного сканирования // Геодезия и картография. — 2024. — № 2. — С. 2—11. DOI: 10.22389/0016-7126-2024-1004-2-2-11.

20. Ponomarenko M. R., Kutepov Y. I. Using the typification of mining-engineering facilities to substantiate deformation monitoring of opencast mining // Известия УГГУ. — 2020. — № 4 (60). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/using-the-typification-of-mining-engineering-facilities-to-substantiate-deformation-monitoring-of-opencast-mining (дата обращения: 26.03.2025).

21. Зеньков И. В., Чинь Л. Х., Анищенко Ю. А., Логинова Е. В., Маглинец Ю. А., Раевич К. В., Латынцев А. А., Веретенова Т. А., Кондрашов П. М., Павлова П. Л., Конов В. Н. Исследование горных работ и процессов восстановительной экологии на месторождениях угля во Вьетнаме по данным дистанционного зондирования // Уголь. — 2022. — № 7 (1156). — C. 21—24. DOI: 10.18796/0041-5790-2022-7-21-24.

22. Hosseiny B., Amini J., Aghababaei H. Structural displacement monitoring using ground-based synthetic aperture radar // International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. 2023, vol. 116, pp. 103—144. DOI: 10.1016/j.jag.2022.103144.

23. Долгополов Д. В., Баборыкин М. Ю., Мелкий В. А. Мониторинг опасных геологических процессов при строительстве и эксплуатации объектов трубопроводного транспорта по данным дистанционного зондирования Земли // Интерэкспо Гео-Сибирь. — 2021. — Т. 4. — № 1. — С. 25—32. DOI: 10.33764/2618-981X-2021-4-1-25-32.

24. Li J., Pei Y., Zhao S., Xiao R., Sang X., Zhang C. A review of remote sensing for environmental monitoring in China // Remote Sensing. 2020, vol. 12, no. 7, pp. 11—30. DOI: 10.3390/rs12071130.

25. Смольянинова Е. И., Михайлов В. О., Дмитриев П. Н. Выявление и мониторинг областей активных деформаций в Адлерском районе Большого Сочи путем анализа серий разночастотных спутниковых радарных снимков за 2007—2020 гг. // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. — 2021. — Т. 18. — № 4. — С. 55. DOI: 10.21046/20707401-2021-18-4-55-65.

26. Солонько Е. В., Хлебникова Е. П. Использование разновременных космических снимков для оценки развития оползневых процессов на территории города Барнаула // Интерэкспо ГЕОСибирь. — 2016. — № 9. — С. 156—161.

27. Fan B., Luo G., Hellwich O., Shi X., Ochege F. U. Surface deformation detection and attribution in the Mountain-Oasis-Desert Landscape in north Tianshan Mountains // GIScience & Remote Sensing. 2023, vol. 60, no. 1, pp. 72—84. DOI: 10.1080/15481603.2023.2270814.

28. Schubert A., Small D., Miranda N., Geudtner D. Sentinel-1A product geolocation accuracy: Commissioning phase results // Remote Sensing. 2015, vol. 7, no. 7, pp. 431—449. DOI: DOI: 10.3390/ rs70709431.

29. Mammadov E., Nowosad J., Glaesser C. Estimation and mapping of surface soil properties in the Caucasus Mountains, Azerbaijan using high-resolution remote sensing data // Geoderma Regional. 2021, vol. 26, pp. 4—11. DOI: 10.1016/j.geodrs.2021.e00411.

30. Mohamed M. T. A., Al-Naimi L. S., Mgbeojedo T. I., Agoha C. C. Geological mapping and mineral prospectivity using remote sensing and GIS in parts of Hamissana, Northeast Sudan // Journal of Petroleum Exploration and Production. 2021, vol. 11, no. 3, pp. 1123—1138. DOI: 10.1007/s13202021-01115-3.

31. Shirmard H., Farahbakhsh E., Muller D., Chandra R. A review of machine learning in processing remote sensing data for mineral exploration // Remote Sensing of Environment. 2022, vol. 268, pp. 11—27. DOI: 10.1016/j.rse.2021.112750.

32. Zhang B., Wu Y., Zhao B., Chanussot J. Progress and challenges in intelligent remote sensing satellite systems // IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2022, vol. 15, pp. 1814—1822. DOI: 10.1109/JSTARS.2022.3148139.

33. Foxall B., Sweeney J. J., Walter W. R. Identification of mine collapses, explosions and earthquakes using InSAR: a preliminary investigation. Lawrence Livermore National Lab. (LLNL), Livermore, CA (United States), 1998, no. UCRL-JC-131189.

34. Zhang H., Dang X., Zhao J., Lu M. Analysis and prediction of ground deformation in Yinxi Industrial Park based on time-series InSAR technology // Environmental Monitoring and Assessment. 2024, vol. 196, no. 4, article 359. DOI: 10.1007/s10661-024-12530-4.

35. Vadivel S. K. P., Kim D., Kim Y. C. Time-series InSAR analysis and post-processing using ISCE-StaMPS package for measuring bridge displacements // Korean Journal of Remote Sensing. 2020, vol. 36, no. 4, pp. 527—534. DOI: 10.7780/kjrs.2020.36.4.3.

36. Jiang Y., Yu X. Space-based long term condition monitoring of cold region pavement with PS-InSAR // Journal of Infrastructure Preservation and Resilience. 2025, vol. 6, no. 1, pp. 1—16. DOI: 10.1186/s43065-024-00110-2.