InSAR广域形变监测在采煤沉陷区光伏电站的应用案例

光伏电站占地范围广，支架基础数量多且分布分散。要持续掌握整个场区有没有新的形变异常，仅靠人工巡查，覆盖效率有限，靠少量地面监测点，又难兼顾大范围区域。

更有部分地表形变并非突然发生的，而是长期缓慢累积，很难通过常规巡查早期识别。本文通过实际案例，介绍如何利用雷达卫星在大范围场区筛出值得关注的形变异常，再锁定现场核查和持续监测的重点位置。

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广域光伏场区的局部缓变隐患识别难题

部分光伏设施分布于采煤沉陷影响区域，可能受到采空区残余变形、地表沉陷及边坡变形等因素影响。光伏电站占地广、支架基础数量多且分散，传统地面监测点布置有限，仅依靠有限点位和人工巡查，无法完整掌握场区的形变全貌，非重点区段新出现的异常也可能难以及时发现。

因此，监测的核心难点，不只在于单点监测精度，更在于如何在大范围场区内快速定位待核查隐患，这正是InSAR技术的优势所在。

InSAR，即合成孔径雷达干涉测量。简单来说，就是利用SAR卫星对同一区域进行多时相重复观测，通过分析雷达回波相位变化，获取地表形变信息。与传统点式监测相比，它最大的特点之一是空间覆盖范围大。

对于范围较大、监测对象分散的光伏场区，可以先通过时序InSAR开展广域形变筛查，识别区域形变背景和局部异常，再把现场调查和地面监测资源集中到重点位置。

时序InSAR成果并不是简单地“看颜色找异常”。本案例按照5个步骤推进：

先根据光伏场区KML边界确定分析范围，基于LOS平均形变速率开展统计筛查，以LOS平均形变速率≤-60mm/a或≥+35mm/a作为候选异常筛查参考条件，并结合连续面积、空间连通性等条件提取候选异常斑块。再将候选异常与光伏阵列、升压站等工程对象进行空间关联，进一步判断哪些位置值得优先开展现场核查和持续监测。

注：该速率阈值是针对本次观测设置的候选异常筛选条件，仅用于缩小核查范围，并非光伏工程安全风险通用评判标准。

  0422处光伏组团，筛出5处重点形变异常区段

以山西大同某采煤沉陷影响区域光伏场区为例。项目以17期 Sentinel-1 SAR影像对应的既有时序InSAR成果为数据基础，监测时段为2025年4月10日至2025年12月13日，对覆盖22处光伏组团的场区开展广域形变异常筛查与空间关联分析。

共识别23处负向形变候选异常区，并从中筛选出5处重点形变异常区段：A01、A02、A03、A04、A07。

在此基础上，项目建议设置J01/A01、J02/A07、J03/A02、J04/A03等异常核查候选点，并选取M01/PV01、M02/PV05、M03/PV21等阵列侧监测位置，供现场核查与后续持续监测参考。