利用短基線集InSAR技術(shù)監(jiān)測撫順市地面沉降

楊　帆，張　磊，張子文，趙增鵬

(遼寧工程技術(shù)大學(xué)測繪與地理科學(xué)學(xué)院，遼寧 阜新 123000)

撫順煤田煤炭資源開發(fā)已有百余年歷史，撫順市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在很大程度上得益于煤炭資源的開采。但是目前來看，撫順的兩大露天開采區(qū)與地下采空區(qū)直接或間接的造成了城市內(nèi)一些地質(zhì)災(zāi)害的發(fā)生，如地面沉陷、地裂縫、滑坡、礦震等地質(zhì)災(zāi)害，2014年1月，撫順西露天礦礦坑南坡形成了一條約3100 m的地裂縫，并以每天8～10 cm的速度向北移動(dòng)。這些地質(zhì)災(zāi)害危及撫順市人民的生命安全，制約著撫順老工業(yè)基地的振興和發(fā)展。由于多種因素的制約，撫順市短期內(nèi)還不能完全避免地質(zhì)災(zāi)害，只能通過制定地質(zhì)災(zāi)害防災(zāi)、減災(zāi)措施，降低地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的可能性，提高其安全性。

合成孔徑雷達(dá)差分干涉測量技術(shù)(differential interferometric synthetic aperture radar，D-InSAR)是近幾十年發(fā)展起來的空間大地測量技術(shù)，具有全天候、無接觸、大面積、高空間分辨率、高精度等優(yōu)勢。短基線集(small baseline subset，SBAS)技術(shù)是時(shí)間序列D-InSAR技術(shù)中一種常用的形變監(jiān)測分析方法，能夠克服時(shí)空失相干和大氣效應(yīng)的影響，監(jiān)測長時(shí)間范圍內(nèi)地表形變，獲得研究區(qū)域的沉降規(guī)律和演化特征[1]。與永久散射體InSAR(PS-InSAR)技術(shù)相比，SBAS技術(shù)對影像數(shù)量的要求較低，可以提高影像的利用率，在地面沉降監(jiān)測方面得到了廣泛的應(yīng)用。李永生等利用SBAS反演結(jié)果，了解了北京的地面沉降空間分布特征[2]；劉志敏等采用SBAS技術(shù)對長治礦區(qū)地表形變進(jìn)行監(jiān)測，得到了研究區(qū)地面沉降的空間分布及時(shí)間序列的相對形變量[3]；邱志偉等基于短基線集技術(shù)反演出南京地區(qū)的地表形變場及累計(jì)形變量[4]；李珊珊等將SBAS技術(shù)應(yīng)用到青藏高原季節(jié)性凍土的形變監(jiān)測[5]；張金芝等將SBAS技術(shù)應(yīng)用到現(xiàn)代黃河三角洲的地面沉降監(jiān)測[6]；張永紅等改進(jìn)SBAS中的時(shí)序形變模型并將其應(yīng)用到太原市礦區(qū)的地面沉降監(jiān)測[7]。本文利用短基線集(SBAS)技術(shù)對覆蓋撫順市部分地區(qū)的12景COSMO-SkyMed高分辨率SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理，獲得了該研究區(qū)域的地面沉降分布和沉降速率圖。

1　研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)源

1.1　研究區(qū)概況

撫順市曾經(jīng)是我國最大的燃料生產(chǎn)基地，素有“煤都”之稱，并在煤炭開發(fā)的基礎(chǔ)上建立起來了相關(guān)行業(yè)，成為一座具有一定規(guī)模的綜合型工業(yè)城市。其中心地理坐標(biāo)為東經(jīng)123°55′，北緯41°52′。撫順地區(qū)以渾河水系為主體，市區(qū)位于撫順西部渾河河谷沖積平原上，平均海拔65～99 m，呈東西走向，南北為山地，渾河由東至西將市區(qū)分割成南北兩部分。市區(qū)的南北寬約6～8 km，東西長約30 km，地勢從東向西逐漸降低。撫順礦區(qū)位于撫順市渾河南岸，長約18 km，寬約2 km，主要有西露天采場和東露天采場等，其中，西露天礦位于撫順煤田西部，礦坑?xùn)|西長6.6 km，南北寬2.2 km，總面積為13.2 km2，開采垂直深度388 m。東露天礦位于撫順市區(qū)的南部，撫順煤田的東部，礦坑?xùn)|西長5.7 km，南北寬1.9 km，面積9.2 km2。其中撫順東露天礦在2006—2009年3年的開發(fā)建設(shè)后，于2009年9月礦山進(jìn)入正規(guī)化、集中化、合理化開采階段。

1.2　數(shù)據(jù)源

本試驗(yàn)使用時(shí)間跨度為2014年4月至2015年3月、覆蓋研究區(qū)域的12景降軌COSMO-SkyMed數(shù)據(jù)。該影像是由意大利航天局和國防部共同研發(fā)的衛(wèi)星星座獲取的，成像模式為HIMAGE條帶模式，分辨率為3 m×3 m。所用影像數(shù)據(jù)的基本參數(shù)情況見表1。為了提高運(yùn)行速率，對研究區(qū)域加以裁剪，只對研究區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，影像覆蓋范圍及裁剪研究區(qū)域范圍如圖1所示，外層細(xì)線框?yàn)橛跋窀采w范圍，內(nèi)層粗線框?yàn)檠芯繀^(qū)范圍。

DEM數(shù)據(jù)來自美國宇航局(NASA)官方網(wǎng)站，是美國太空總署(NASA)和國防部國家測繪局(NIMA)聯(lián)合測量的覆蓋研究區(qū)域的SRTM數(shù)據(jù)。所使用的DEM數(shù)據(jù)版本號(hào)為4，分辨率為90 m×90 m，用以模擬地形相位，剔除干涉圖的地形相位成分[8]。

2　研究方法與數(shù)據(jù)處理

2.1　短基線集技術(shù)

短基線集技術(shù)(SBAS-InSAR)的基本原理就是將單次DInSAR得到的形變結(jié)果作為觀測值，再基于最小二乘法則來獲取高精度的形變時(shí)間序列[9-10]。為了抑制由于時(shí)空基線過長所引起的時(shí)空失相關(guān)現(xiàn)象，短基線集技術(shù)從獲取的SAR影像中選擇時(shí)空基線均小于一定閾值的干涉影像對生成多視差分干涉圖，這些干涉影像對會(huì)根據(jù)基線情況分成若干個(gè)集合，每個(gè)小集合內(nèi)用最小二乘法進(jìn)行解算，求得地表形變時(shí)間序列；小集合間利用奇異值分解法(SVD)將多個(gè)小基線集聯(lián)合起來進(jìn)行求解，得到整個(gè)時(shí)間段的形變時(shí)間序列[11-12]。

表1　CSK影像參數(shù)

圖1　研究區(qū)域與影像覆蓋范圍

假設(shè)同一地域有N+1幅雷達(dá)影像，(t0,t1,…,tn代表影像的獲取時(shí)間)，并假設(shè)所有雷達(dá)影像均已配準(zhǔn)到同一坐標(biāo)系下，根據(jù)干涉條件組合，得到M幅干涉圖，其中M滿足

在進(jìn)行去平地效應(yīng)及DEM相位后，在(x,r)點(diǎn)由tB和tA兩個(gè)時(shí)刻的影像生成的解纏相位，可以得到

(1)

式中，j=1,2,…,M；Δddisp為形變相位差；Δz為DEM誤差；Δdatm為大氣引起的相位差。

將DEM誤差和大氣相位誤差去除后，可以將式(1)寫成如下形式

Bφ=δφ

(2)

式中，B為M×N矩陣；φ表示未知形變相位矢量。同時(shí)可以將式(2)的格式進(jìn)行轉(zhuǎn)換，用兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)之間的平均速率來代替其中的未知相位參數(shù)，得到

Bυ=δφ

(3)

式中，B表示M×N矩陣。如果SAR數(shù)據(jù)分割到幾個(gè)獨(dú)立SBAS，會(huì)造成矩陣B秩虧，導(dǎo)致式(3)有無窮解。然而，在SBAS處理流程中利用SVD方法，對矩陣B進(jìn)行偽逆運(yùn)算，就可以得到v的廣義逆解。

對式(3)進(jìn)行SVD運(yùn)算求出v之后，再對各時(shí)間段的速度進(jìn)行時(shí)間域上的積分得到每個(gè)時(shí)間段上相位的形變值，然后將相位形變值乘以相位形變轉(zhuǎn)換系數(shù)(λ/4π)就可以得到整個(gè)監(jiān)測周期內(nèi)地表在雷達(dá)視線方向上的形變時(shí)間序列。

2.2　數(shù)據(jù)處理

本試驗(yàn)使用SARscape雷達(dá)影像處理軟件，以ENVI5.3為數(shù)據(jù)處理平臺(tái)，對覆蓋研究區(qū)域的12景COSMO影像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。選取比較小的時(shí)間和空間基線閾值來抑制時(shí)空去相干的影響[13]，設(shè)置時(shí)間基線閾值為300 d、空間基線閾值為400 m，對12景SAR影像進(jìn)行自由組合，共產(chǎn)生了26個(gè)干涉對。選取成像時(shí)間為2014年9月24日的影像為公共主影像，其中空間基線最大約為356 m，最小約12 m，時(shí)間間隔最大為272 d，最小為16 d。在干涉圖生成階段對干涉圖進(jìn)行了方位向視數(shù)為2、距離向視數(shù)為2的多視處理，多視處理后所對應(yīng)地面分辨率為5 m、利用輔助DEM數(shù)據(jù)模擬地形相位，從干涉相位中去除地形相位，生成差分干涉圖，并使用Goldstein方法對差分干涉圖進(jìn)行濾波[14]，采用3D解纏(Delaunay MCF)算法進(jìn)行相位解纏[15-16]。處理流程如圖2所示。

3　結(jié)果與分析

3.1　試驗(yàn)結(jié)果

通過對覆蓋研究區(qū)域的12景影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，得到了研究區(qū)域的沉降信息。圖3為獲得的研究區(qū)域的沉降速率場。從圖3可以看出，撫順市在2014年4月—2015年3月監(jiān)測的時(shí)間段內(nèi)整體存在沉降，大部分沉降速率在-25～-45 mm/a的范圍內(nèi)，沉降嚴(yán)重的區(qū)域?yàn)樾聯(lián)釁^(qū)。撫順西露天礦南側(cè)和東露天礦干涉生成的相干點(diǎn)比較少，現(xiàn)將20140924與20141010兩景影像的干涉圖與沉降速率圖疊加，得到疊加效果圖(如圖4所示)，圖4中顯示位置為東露天礦，圓圈內(nèi)表示在16 d內(nèi)發(fā)生了大的形變的位置，正好與沉降速率圖中未得到沉降信息的地方重合，但是從邊緣干涉出的點(diǎn)可以看出有比較明顯的沉降，這便是造成失相干的原因。

圖2　SBAS技術(shù)處理流程

圖3　撫順市2014年4月—2015年3月年平均沉降速率分布

為了對研究區(qū)進(jìn)行進(jìn)一步精細(xì)化分析，將柵格格式的沉降速率圖轉(zhuǎn)化為矢量格式的沉降速率圖，并利用克里金插值算法[17]對其插值，得到面狀沉降信息分布圖(如圖5所示)。從圖5中可以看出，撫順西露天礦南側(cè)、東露天礦內(nèi)均出現(xiàn)了不同程度的沉降，對沉降最嚴(yán)重的區(qū)域進(jìn)行分析，作A-A′剖面得到其剖面線(如圖6所示)，發(fā)現(xiàn)剖面線存在兩個(gè)比較明顯的極小值點(diǎn)，分別達(dá)到-169和-125 mm/a，形成兩個(gè)小沉降漏斗，隨著時(shí)間的推移，兩個(gè)沉降漏斗有可能合并成一個(gè)。此處沉降漏斗的形成與東露天礦采場的生產(chǎn)活動(dòng)有關(guān)。

圖4　疊加效果(東露天礦)

圖5　研究區(qū)域面狀沉降信息分布圖

圖6　A-A′剖面線

3.2　精度分析

利用收集到的4個(gè)水準(zhǔn)點(diǎn)的觀測值對SBAS監(jiān)測結(jié)果進(jìn)行對比驗(yàn)證，結(jié)果見表2。以水準(zhǔn)點(diǎn)觀測值為形變值的真值，4個(gè)水準(zhǔn)點(diǎn)的最大誤差為6.254 9 mm，最小為2.141 3 mm，誤差均小于10 mm?？梢哉J(rèn)為SBAS-InSAR技術(shù)監(jiān)測地表形變能達(dá)到亞厘米級(jí)的精度。產(chǎn)生誤差的主要原因是水準(zhǔn)點(diǎn)與得到的PS點(diǎn)位置存在偏差，不能完全對應(yīng)，采用了以水準(zhǔn)點(diǎn)為中心，將一定范圍內(nèi)的PS點(diǎn)求取的平均值作為SBAS監(jiān)測值，與水準(zhǔn)點(diǎn)進(jìn)行對比的方法。

表2　水準(zhǔn)點(diǎn)與SBAS監(jiān)測結(jié)果對比

4　結(jié)　語

本文采用短基線集技術(shù)對覆蓋撫順市的12景COSMO-SkyMed影像數(shù)據(jù)進(jìn)行干涉處理，得到了撫順市在研究周期內(nèi)的地面沉降信息。撫順市整體存在沉降現(xiàn)狀，并且有2個(gè)沉降嚴(yán)重的區(qū)域，分別位于撫順西露天礦南側(cè)和東露天礦西北側(cè)，并且有擴(kuò)大的趨勢，相關(guān)部門應(yīng)對這兩個(gè)地點(diǎn)加強(qiáng)監(jiān)測，掌握其形變動(dòng)態(tài)，及時(shí)采取防治措施。通過試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步分析可知，SBAS-InSAR技術(shù)應(yīng)用于地面沉降的監(jiān)測，精度可以達(dá)到亞厘米級(jí)，但是對于大量級(jí)的形變?nèi)菀自斐墒喔?，從而得不到監(jiān)測值。

參考文獻(xiàn)：

[1] 龍四春.DInSAR改進(jìn)技術(shù)及其在沉降監(jiān)測中的應(yīng)用[M].北京:測繪出版社,2012:1-3.

[2] 李永生,張景發(fā),李振洪,等.利用短基線集干涉測量時(shí)序分析方法監(jiān)測北京市地面沉降[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版),2013,38(11):1374-1377.

[3] 劉志敏,李永生,張景發(fā),等.基于SBAS-InSAR的長治礦區(qū)地表形變監(jiān)測[J].國土資源遙感,2014,26(3):37-42.

[4] 邱志偉,岳建平,汪學(xué)琴,等.基于短基線集技術(shù)的城市地表沉降監(jiān)測研究[J].測繪通報(bào),2016(7):25-29.

[5] 李珊珊,李志偉,胡俊,等.SBAS-InSAR技術(shù)監(jiān)測青藏高原季節(jié)性凍土形變[J].地球物理學(xué)報(bào),2013,56(5):1476-1486.

[6] 張金芝,黃海軍,畢海波,等.SBAS時(shí)序分析技術(shù)監(jiān)測現(xiàn)代黃河三角洲地面沉降[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版),2016,41(2):242-248.

[7] 張永紅,吳宏安,孫廣通.時(shí)間序列InSAR技術(shù)中的形變模型研究[J].測繪學(xué)報(bào),2012,41(6):864-869.

[8] 姜德才,張繼賢,張永紅,等.百年煤城地表沉降融合PS/SBAS InSAR監(jiān)測——以徐州市為例[J].測繪通報(bào),2017(1):58-64.

[9] 張子文,楊帆,吳文豪,等.地下水開采與地面沉降關(guān)系的短基線集分析[J].測繪科學(xué),2016,41(6):64-69.

[10]SAMSONOV S，D’OREYE N，SMETS B.Ground Deformation Associated with Post-mining Activity at the French-German Border Revealed by Novel InSAR Time Series Method[J].International Journal of Applied Earth Observation & Geoinformation，2013，23(8):142-154.

[11]周呂,郭際明,李昕,等.基于SBAS-InSAR的北京地區(qū)地表沉降監(jiān)測與分析[J].大地測量與地球動(dòng)力學(xué),2016,36(9):793-797.

[12]孫曉鵬,魯小丫,文學(xué)虎,等.基于SBAS-InSAR的成都平原地面沉降監(jiān)測[J].國土資源遙感,2016,28(3):123-129.

[13]YANG C S，ZHANG Q，ZHAO C Y，et al.Monitoring Land Subsidence and Fault Deformation Using the Small Baseline Subset InSAR Technique：A Case Study in the Datong Basin，China[J].Journal of Geodynamics，2014，75(4):34-40.

[14]吳文娟.礦區(qū)SAR干涉圖濾波方法研究[D].徐州:中國礦業(yè)大學(xué),2014.

[15]占文俊,李志偉,韋建超,等.一種InSAR大氣相位建模與估計(jì)方法[J].地球物理學(xué)報(bào),2015,58(7):2320-2329.

[16]胡爭,謝榮安.SBAS-InSAR技術(shù)在地面沉降監(jiān)測中的應(yīng)用——以深圳市為例[J].地礦測繪,2013,29(2):10-13.

[17]何亞樂,朱琳,宮輝力,等.TerraSAR的首都機(jī)場形變特征分析[J].測繪科學(xué),2016,41(12):14-18.