城市地区常因基础设施建设、地下水和矿产资源开采等产生不同程度的地表形变情况，可能引发建筑物倾斜开裂、交通基础设施变形、地表塌陷等一系列地质灾害，威胁着城市居民的生命与财产安全。传统测绘手段，如三角高程测量、水准测量、全球卫星导航技术等用于获取地表形变信息虽然精度高，但工作周期长、空间分辨率低，难以准确描述区域地表形变时空特征。合成孔径雷达干涉测量（Interferometric Synthetic Aperture Radar, InSAR）技术能全天时、全天候地获取高精度、高空间分辨率的地表形变信息，克服了离散点监测的局限性。徐州曾是我国重要的煤炭产地，煤炭资源的大规模开发产生了一系列由于矿区地表塌陷、采空区生态环境破坏等引发的生态环境问题。此外，徐州持续建设城市轨道交通，施工线路跨越人口密集区域，多个站点周边均产生了局部沉降。因此定期监测徐州市地表形变并揭示其驱动机制对预防相关地质灾害、促进城市安全可持续发展具有重要意义。然而，对徐州地区2018年以来的地表形变监测，特别是高精度时空动态监测的相关研究工作较少。本文选择以Sentinel-1A卫星SAR影像为数据源，以徐州这一地质灾害易发区的典型资源枯竭型城市为研究区，采用时序InSAR技术开展时间序列地表形变分析。为了提取高精度、小量级的地表形变信息，提出了融合主成分分析法（Principal Component Analysis, PCA）的时序InSAR信号时空特征挖掘与分析方法，通过对主成分的时空分析，构建时序地表形变模型，并结合多项式函数，实现误差及噪声信号的分层估计。结果表明，与其他方法相比，该方法将徐州地区长时序地表形变监测的精度提高了10%~57%（见表1）。徐州市地表形变（图1）主要分布在城区、地铁沿线及西北、东北的采煤塌陷区，2018~2022年的形变速率约为-17~35mm/a。近8年内，徐州地区老采空区内（特别是经济新区）的地表仍不稳定，城市基础设施建设仍可能产生新的沉降区。因此，仍需定期对徐州市进行地表形变时空监测，以防止地质灾害的发生。研究结果可为城市地表形变高精度监测和潜在地质灾害防治提供重要的技术支撑和决策支持。

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