Die zeitliche InSAR-Technologie wird aufgrund ihrer Vorteile wie Ganzjahres- und Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit, hoher Genauigkeit und hoher räumlicher Auflösung häufig zur Überwachung der Brückengesundheit eingesetzt. Bei der Überwachung großer Brücken führen jedoch zahlreiche Dehnungsfugen und ausgeprägte thermische Ausdehnungs- und Schrumpfeffekte zu Phasensprüngen, die die Annahme räumlicher Kontinuität, auf der traditionelle Entwirrungsmethoden basieren, zerstören und somit die genaue Umkehrung der Deformation erschweren. Dieser Artikel stellt einen adaptiven, segmentierten Entwirrungsalgorithmus für zeitliche InSAR vor, der keine a priori Modellannahmen benötigt: Durch Festlegen eines Fehlergrenzwerts für die Bögen erkennt er automatisch Phasensprünge an Dehnungsfugen und erreicht eine Netzsegmentierung, kombiniert mit den mechanischen Eigenschaften der Brücke zur Auswahl von Referenzpunkten für Subnetze und segmentiertem Entwirren, um die Kohärenzpunkt-Verschiebungssequenzen wiederherzustellen. Anhand der 13 X-Band-Satellitenbilder des PAZ-Satelliten für die Hangzhou-Bucht-Brücke wurde die Methode validiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Methode die Dehnungsfugen effektiv lokalisiert und ein stabiles Entwirren ermöglicht, mit einer Anpassungsfähigkeit und Robustheit, die besser ist als beim Minimum-Cost-Flow-(MCF)-Algorithmus. Weitere Analysen zeigten, dass die Gesamtverformung der Brücke stark mit der Temperatur korreliert (maximaler Korrelationskoeffizient 0,988); nach Beseitigung thermischer Effekte liegen 97,1 % der Residualverformungsraten der Kohärenzpunkte unter 2 mm/Jahr, nur einzelne Abschnitte zeigen potentielle nicht-thermische Verformungen. Die Forschungsergebnisse bieten neue Ansätze für die Überwachung großer Brücken und tragen zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Praxistauglichkeit der zeitlichen InSAR in der Infrastrukturüberwachung bei.

InSAR; segmentiertes Phasenentwirren; Brückendeformationsüberwachung; thermische Ausdehnungs- und Schrumpfverformungen; Hangzhou-Bucht-Brücke