利用GPS與CRInSAR 融合開展微量形變監(jiān)測的應用研究

涂鵬飛 涂伊騰 符林星

1 三峽大學土木與建筑學院，宜昌市大學路8號，443002

傳統(tǒng)InSAR 差分技術在地震同震場形變提取、火山活動和冰川漂移等目標范圍大的形變監(jiān)測領域已經(jīng)取得很好的研究成果［1－3］。但由于目前InSAR 技術主要采用重復軌道觀測，眾多誤差源（包括衛(wèi)星軌道誤差、大氣干擾、時間去相干、空間去相干、外部DEM 估計誤差、殘差地形相位以及處理過程中的誤差等）的存在影響了其觀測精度［4］，而難以將其應用于微量形變監(jiān)測。角反射器（CR）＋InSAR 技術是在傳統(tǒng)InSAR 基礎上發(fā)展起來的，利用角反射器后向散射特性穩(wěn)定、相干性強的特點，可以提高較長時間間隔的SAR圖像序列的相干性，有效去除時間去相干和空間去相干。目前，國內外很多學者已經(jīng)開展CRInSAR技術的應用研究，并在微量形變監(jiān)測領域取得了一定成果［5－8］。

雖然利用角反射器能夠有效去除時間去相干和空間去相干等誤差因素，但大氣水汽延遲誤差卻是重軌SAR 干涉測量誤差的一個重要方面，其中，對流層延遲濕分量的貢獻值最大，與大氣對流層水汽含量密切相關，而大氣對流層水汽含量又是隨時變化的，使得大氣延遲誤差成為一個隨時間變化的量而不能精確確定［9］。在微量形變監(jiān)測中，水汽去除的效果對監(jiān)測精度影響甚大，所以需要采用與角反射器點位上時空匹配一致的水汽值才能進行精確的水汽影響去除。而利用GPS與CRInSAR 進行融合，不僅能獲取角反射器的高精度點位坐標，而且能夠精確地獲取SAR 衛(wèi)星過境時角反射器點位上大氣水汽含量［10］，為開展微量形變監(jiān)測奠定基礎。

前人對GPS與InSAR進行融合的研究偏重于利用GPS數(shù)據(jù)建立某一項模型借以改正InSAR觀測精度［11－12］，沒有考慮InSAR處理中的綜合誤差因素。本文探索了一種GPS與CRInSAR 的完整融合方法，將其進行初步應用。

1 GPS與CRInSAR 的融合方法

影響InSAR 形變監(jiān)測精度的誤差源有很多，對于空間去相干和時間去相干，可以利用在監(jiān)測區(qū)架設角反射器，并用GPS 對角反射器點進行聯(lián)測來削弱其影響。與此同時，把角反射器作為地面控制點，亦可對衛(wèi)星的干涉基線進行重新估算，從而提高觀測精度。在將角反射器點固化為地面控制點后，還可以將GPS 接收機置于這些控制點，利用GPS觀測大氣水汽含量來去除大氣水汽的影響。

利用人工角反射器作為GPS 與InSAR 融合的紐帶，建立GPS＋InSAR＋CR 的融合模式。其合理性在于：將角反射器固化為地面控制點后，不僅能夠在SAR圖像中準確地識別這些角反射器，還能用GPS控制這些角反射器點的三維坐標及這些點位上大氣水汽含量的參數(shù)。

在選定的重點監(jiān)測形變區(qū)域布設一定數(shù)量的角反射器，并固化為地面控制點［13－14］；利用GPS獲取監(jiān)測區(qū)域形變前后控制點的三維坐標，同時利用GPS 獲取衛(wèi)星過境（SAR 成像）期間近地表大氣的水汽參數(shù)并反演水汽含量；最后，得到該形變區(qū)域的SAR圖像，并進行后期處理。其主要處理流程如圖1所示。

圖1 GPS和CRInSAR 融合處理流程Fig.1 GPS and CRInSAR fusion processes

2 實驗結果

樹坪滑坡位于三峽庫區(qū)湖北省秭歸縣沙鎮(zhèn)溪鎮(zhèn)樹坪村一組（圖2），長江南岸，距三峽工程大壩壩址約47km，地理坐標經(jīng)度110°37′0″，緯度30°59′37″。樹坪滑坡屬古崩滑堆積體，呈南北向展布，向北傾斜，由三疊系中統(tǒng)巴東組泥巖、粉砂巖夾泥灰?guī)r組成的逆層向斜坡地段，地層產(chǎn)狀傾向120°～173°，傾角9°～38°?；w后緣高程380～400m，前緣直抵長江（剪出口高程60m），滑體南北縱長約800m，東西寬約70m，面積約55×104m2，厚約30～70m，總體積約2 750×104m3。

圖2 樹坪滑坡地理位置示意圖Fig.2 Shuping landslide location illustration

2011－12在樹坪滑坡體及其周邊區(qū)域共布設24個反射體，其中滑坡體上18個，滑坡影響區(qū)4個，穩(wěn)定的基巖山體上2個，從而在滑坡體上形成4橫3縱的監(jiān)測體系。每月按預設時間進行一次干涉雷達測量，并同步進行GPS與水準測量，以檢驗、修正干涉雷達測量成果，取得了2012年度干涉雷達測量成果和GPS與水準測量成果。在利用三峽庫區(qū)氣象資料對樹坪滑坡重軌星載DInSAR 成果進行大氣水汽影響濾波后，干涉圖像效果得到很大改善（圖3）。

圖3 濾波前后的干涉圖Fig.3 Interferograms before and after filtering

表1為利用相位殘差點和相位標準差來進行評價的表格。從結果來看，基于本文方法對濾波結果有一定程度的改善。

表1 相位殘差點和相位標準差評價Tab.1 Phase residual point and phase standard deviation evaluation

利用樹坪地區(qū)獲得的1m 分辨率的數(shù)據(jù)，選擇2012年的10景雷達影像為實驗對象，數(shù)據(jù)獲取時雷達入射角為46°，各干涉對的垂直基線均小于150 m，時間分布在4 個月內。選擇2012－02－15雷達數(shù)據(jù)作為主圖像，處理結果見圖4?？梢钥闯觯巫冎饕性诨聟^(qū)域，周邊比較穩(wěn)定，與實地宏觀地質調查結果吻合。為定量驗證這一結果，提取2012－01－02與2012－02－15時間段利用時間序列干涉計算得到的形變量，并與GPS在1月和2月之間測量的相應換算形變量進行比對，結果見表2。從兩者差異來看，整體偏差的均值為3.33mm，RMS為3.16mm，大部分點的形變量差異小于5mm，部分點的差異較大，可能是由于在這些區(qū)域地形相位還存在一定的誤差分量沒有得到較好的補償。

圖4 樹坪穩(wěn)定點時間序列干涉結果Fig.4 Time series intervention results of Shuping landslide stable point

表2 GPS監(jiān)測與干涉測量結果比對Tab.2 Comparison of GPS monitoring and interferometric measurement results

3 結 語

在樹坪滑坡架設角反射器，同時架設GPS觀測站，開展利用GPS與CRInSAR 融合的微量形變監(jiān)測研究。研究認為，利用GPS 與CRInSAR融合不僅有效地去除了時間去相干和空間去相干的影響，而且利用GPS水汽資料去除大氣水汽影響后，InSAR 形變干涉圖像質量得到了進一步改善。最為關鍵的是，利用該項技術監(jiān)測到的點形變結果與傳統(tǒng)的GPS和水準同步測量結果基本一致，面形變區(qū)域與宏觀地質調查結論基本吻合，說明利用該項技術可以開展微量形變監(jiān)測。對于在某些區(qū)域地形相位還存在一定的誤差分量不能被較好補償?shù)膯栴}，有待于進一步研究。

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