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    應(yīng)用D-InSAR技術(shù)識別分析通渭縣李店鄉(xiāng)滑坡群災(zāi)害

    2021-05-11 08:15:12王睿博甘淑張薦銘
    城市勘測 2021年2期
    關(guān)鍵詞:基線滑坡精度

    王睿博,甘淑,張薦銘

    (1.昆明理工大學(xué)國土資源工程學(xué)院,云南 昆明 650093;2.云南省高校高原山地空間信息測繪技術(shù)應(yīng)用工程研究中心,云南 昆明 650093)

    1 引 言

    滑坡是中國常見的地質(zhì)現(xiàn)象,每年由于滑坡災(zāi)害造成的損失不計其數(shù)。而滑坡群則是大范圍的滑坡,其災(zāi)害影響更勝于滑坡。2019年9月14日~9月16日,受連續(xù)降雨影響,甘肅定西市通渭縣常家河鎮(zhèn)李家店鄉(xiāng)發(fā)生特大型滑坡群災(zāi)害(圖1)。雖未造成人員傷亡,但是災(zāi)害造成的農(nóng)業(yè)、企業(yè)、供電、通訊、道路、橋梁等經(jīng)濟損失約 1 994.7萬元。

    圖1 無人機航拍影像

    合成孔徑雷達差分干涉測量(D-InSAR)是指利用同一區(qū)域的兩幅干涉圖像,其中一幅是形變前獲取的干涉圖像,另一幅是形變后獲取的干涉圖像,通過差分處理(除去地球表面,地形起伏)來獲取地表形變的測量技術(shù)。其作為一種先進的地面監(jiān)測技術(shù),與常規(guī)方法相比,在識別大范圍地區(qū)的地表微小形變方面有著巨大優(yōu)勢,精度最高可達毫米,實現(xiàn)方法主要有3種:二軌法,三軌法以及四軌法。目前,已有許多相關(guān)學(xué)者將此技術(shù)應(yīng)用于形變觀測,文獻[1]利用D-InSAR技術(shù)監(jiān)測京津城際高速鐵路沉降情況,發(fā)現(xiàn)了沉降漏斗,并為鐵路方案的比選提供重要依據(jù)。文獻[2]以青藏鐵路拉薩段為試驗區(qū),使用D-InSAR技術(shù)監(jiān)測了大范圍凍土形變,發(fā)現(xiàn)其形變情況非常吻合凍土凍脹融沉的物理變化規(guī)律。文獻[3]利用D-InSAR技術(shù)監(jiān)測了九寨溝震后高精度形變情況,快速高效地獲取震損物源的分布與數(shù)量特征。文獻[4]利用D-InSAR技術(shù)監(jiān)測了河北峰峰煤礦地區(qū)地表沉降情況,其利用多模式雷達,獲取了該礦區(qū)的沉降量,精確地反映了礦區(qū)的地理信息。文獻[5]利用D-InSAR技術(shù)監(jiān)測米林滑坡,獲取滑坡形變值,證明了D-InSAR技術(shù)用于滑坡早期識別與動態(tài)監(jiān)測的可行性。但D-InSAR仍存在許多局限,如受到影像個數(shù)、DEM精度、時空間基線等影響,均會造成形變結(jié)果精度不同。本實驗則利用二軌D-InSAR技術(shù)對此滑坡群形變進行觀測,并根據(jù)形變結(jié)果分析不同精度DEM下的滑坡范圍,判定災(zāi)害原因。

    2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

    研究區(qū)(圖2)位于通渭縣李店鄉(xiāng),其地形山高坡陡,土地貧瘠,自然條件嚴(yán)酷。李店鄉(xiāng)是一個干旱鄉(xiāng),年降水量 380 mm左右,年蒸發(fā)量則在 1 500 mm以上。根據(jù)文獻[6]研究記載,通渭縣受到了1718年通渭7.8級大地震和1920年海原8.5級大地震的影響,在境內(nèi)誘發(fā)了大量的黃土地震滑坡,現(xiàn)有的地形由大面積的滑坡體組成,結(jié)構(gòu)較為松散。從土質(zhì)方面來看,該地區(qū)與文獻[7]研究區(qū)域地理位置相近,土質(zhì)為黃土,一般呈淺黃色,具大孔隙,垂直節(jié)理發(fā)育,濕陷性強,易崩塌,黃土溶蝕微地貌發(fā)育,存在不穩(wěn)定性[6]。黃土濕陷系數(shù)隨著天然含水率、飽和度、干密度、液限、塑限、塑性指數(shù)的增大而減小,而隨著孔隙比、壓縮系數(shù)的增加呈增大的趨勢[7]。

    本次研究選取的數(shù)據(jù)來源于哨兵1A(Sentinel-1)衛(wèi)星,模式為干涉測量寬幅(IW)的SAR影像數(shù)據(jù),并使用了與SAR影像相匹配的精確軌道數(shù)據(jù)(表1)。

    同時,本實驗采用了不同分辨率精度的DEM,分別是 90 m,30 m以及 12.5 m(圖3),用以比較不同精度下形變量范圍。根據(jù)文獻[8]結(jié)論,90 m與 30 m精度的DEM選用SRTM數(shù)據(jù)——主要是由美國航空航天局(NASA)和國防部國家測繪局(NIMA)聯(lián)合測量,由SRTM數(shù)據(jù)中心(http://srtm.csi.cgiar.org/srtmdata/)獲取。12.5 m精度的DEM則是來自于日本的ALOS衛(wèi)星,其搭載的PALSAR傳感器所制作的DEM,精度約為 12.5 m,可滿足此次實驗需求,由歐空局網(wǎng)站(https://search.asf.alaska.edu/#/)獲取。

    Sentinel-1干涉對參數(shù)表 表1

    圖2 研究區(qū)范圍

    圖3 3種精度DEM

    3 D-InSAR處理過程

    本次D-InSAR技術(shù)應(yīng)用實驗主要采用二軌法,其基本思想是利用已知的外部DEM來去除地形引起的干涉相位,其關(guān)鍵步驟是外部DEM與主影像的配準(zhǔn)[9,10]。因此,本實驗利用SARscape軟件,運用不同精度的DEM來進行D-InSAR配準(zhǔn),以提高實驗精度,判定滑坡區(qū)域。二軌D-InSAR處理流程如圖4所示。

    圖4 D-InSAR處理流程圖

    3.1 基線估算與干涉圖生成處理

    (1)基線估算

    基線估算主要用于評價干涉相對的質(zhì)量。此步驟主要計算空間基線、時間基線、多普勒偏移等系統(tǒng)參數(shù),用以判斷獲取的SAR數(shù)據(jù)影像是否能夠做干涉,這是D-InSAR技術(shù)進行的基礎(chǔ)??臻g基線是兩個傳感器之間相對位置的向量,可以將其分解為兩個基線分量:平行基線和垂直基線。其中,垂直基線是判定影像能否做干涉的最重要的一個參數(shù),若其超過了臨界基線最小或最大值時,兩幅圖像則無相位信息,沒有相干性,即無法做干涉。垂直基線的長短也反映了干涉測量系統(tǒng)對高程的敏感程度[9]。

    本次實驗中,將兩景SAR影像導(dǎo)入SARscape軟件后,對VV極化影像裁剪出研究區(qū)域,再對裁剪后的兩景影像進行基線估算,得到空間基線長度為 102.356 m,臨界基線的最小/最大值為 -5 452.484 m與 5 452.484 m,2π模糊位移為 0.028 m。由此可見,空間基線遠小于臨界基線,存在相位信息,有相干性,可以滿足D-InSAR技術(shù)的處理要求。

    (2)干涉圖生成處理

    裁剪后的兩幅SLC影像共軛相乘,并分別與3幅 90 m,30 m和 12.5 m精度的DEM進行配準(zhǔn),此過程設(shè)置相同的制圖分辨率,配準(zhǔn)結(jié)束后分別生成了3幅精度不同的干涉條紋圖。此時還無法用目視判定不同精度DEM配準(zhǔn)的影像差別,但經(jīng)過去除平地效應(yīng)之后,根據(jù)去平干涉圖像(圖5),已經(jīng)可以大致看出,DEM精度不同,去平圖像已經(jīng)有很大差別,但此時去平后的干涉條紋圖的噪聲還異常明顯,必須要進行去噪處理。

    圖5 部分去平干涉圖

    3.2 濾波相干處理與相位解纏

    (1)濾波相干處理

    SARscape提供了3種濾波器,分別是Adaptive濾波器、Boxcar濾波器和Goldstein濾波器。本實驗均采用Goldstein濾波器,實驗處理得到濾波后的干涉條紋圖(圖6)以及干涉圖的相干系數(shù)圖(圖7)。相干系數(shù)圖中,相干系數(shù)越大,表示相干性越高,反之,則表示變化較大,相干性較低。

    圖6 部分濾波干涉圖

    圖7 相干系數(shù)圖

    (2)相位解纏

    相位的變化是以2π為周期的,當(dāng)相位的變化量超過2π時,相位就會重新開始,并不斷開始循環(huán)。因此,相位解纏是對前幾個步驟(去平地效應(yīng)和濾波)處理后的相位進行解纏處理,即把纏繞相位解纏繞后,恢復(fù)成真實的干涉相位,目的主要是解決2π的模糊問題,使地形上的線性變化的信息與相位一一對應(yīng)。此步驟也是InSAR數(shù)據(jù)處理過程中最重要和最困難的步驟。

    SARscape提供了3種解纏方法:Region Growing(區(qū)域增長法)、Minimum Cost Flow(最小費用流法)和Delaunay MCF。其中,Minimum Cost Flow是默認的解纏方法,這種方法是將相位解纏問題轉(zhuǎn)化為最小化問題,通過在全局范圍內(nèi)搜索路徑和最短枝切來求得最小化問題的最優(yōu)解。該方法可以應(yīng)用于規(guī)則網(wǎng)絡(luò)(網(wǎng)格),也可以用于不規(guī)則網(wǎng)絡(luò)(三角網(wǎng))[11,12]。用此方法解纏時,優(yōu)先采用正方形的格網(wǎng),考慮所有像元,當(dāng)像元的相干性小于所設(shè)閾值時,可對該像元做掩膜處理。相較而言,當(dāng)解纏相對困難時,Minimum Cost Flow比Region Growing可以取得更好的結(jié)果。

    通過實驗對比,此處解纏選擇默認的Minimum Cost Flow方法效果較好。由此得到相位解纏后條紋圖(圖8)。

    圖8 部分相位解纏后條紋圖

    3.3 相位精確修正與形變圖示表達

    (1)軌道精煉與重去平優(yōu)化

    軌道精煉和重去平是利用選取的GCP控制點,將干涉后的相位和解纏后的相位精確修正。在選取GCP控制點時,其原則應(yīng)該遠離形變區(qū)域、解纏錯誤的相位躍變區(qū)域和殘余地形相位。因此,平地區(qū)域是比較好的選擇控制點的位置。將GCP控制點作為穩(wěn)定的參考點,通過計算可以得到控制點的相位誤差,從而將這些誤差去除,并重新修改解纏圖像頭文件中的軌道參數(shù),使得相位更加精確。

    軌道精煉主要有軌道優(yōu)化和多項式優(yōu)化兩種方法,如果選擇軌道優(yōu)化的方法,則至少需要7個控制點,否則會自動改為多項式優(yōu)化。多項式優(yōu)化原理是從解纏相位中估算相位斜坡,但要求控制點個數(shù)必須與多項式次數(shù)所需要的控制點個數(shù)相對應(yīng),否則多項式次數(shù)會自動降低[13]。多項式優(yōu)化雖然條件較為苛刻,但其健壯性更好,即使是在基線小的情況下也可以使用。

    本實驗選取Automatic Refinement(自動優(yōu)化法),讓SARscape自行判定最佳優(yōu)化方式。

    (2)相位轉(zhuǎn)形變和地理編碼

    此步驟把合成的相位與經(jīng)過絕對校準(zhǔn)的解纏相位相結(jié)合,轉(zhuǎn)換為形變數(shù)據(jù),再通過地理編碼將形變量顯示到制圖坐標(biāo)系統(tǒng)中,默認得到的是LOS方向的形變,最終得出形變結(jié)果。如圖9所示,圖中形變量的值可能是由于滑坡形變方向和數(shù)據(jù)的LOS方向相差較大,從而導(dǎo)致測得數(shù)據(jù)值與實際形變值相比總體偏小。

    圖9 形變區(qū)域圖

    4 滑坡識別應(yīng)用分析探討

    4.1 不同DEM精度的形變監(jiān)測滑坡識別

    將圖9中3種不同精度DEM形變結(jié)果分別通過ArcGIS軟件將形變區(qū)域放大分析,并將3種結(jié)果疊加,提取出主要沉降與抬升區(qū)域(圖10(g)),用以輔助分析滑坡。經(jīng)分析,分別得到三種DEM精度研究區(qū)形變圖(圖10(a)、(b)、(c))。

    將ArcGIS中3種形變結(jié)果處理為圖層文件,轉(zhuǎn)換KML格式,疊加至Google Earth經(jīng)緯度相同區(qū)域,形成Google Earth疊加形變圖(圖10(d)、(e)、(f)),此圖是將平面二維形變信息轉(zhuǎn)化為立體三維信息。

    圖10 分析圖

    現(xiàn)結(jié)合圖10中3種不同精度DEM形變結(jié)果及Google Earth地形情況對滑坡區(qū)域進行詳細分析:

    (1)根據(jù)90 m精度DEM形變結(jié)果,結(jié)合Google Earth疊加地形效果,可以看到滑坡群明顯滑坡有5處,形變范圍較為明顯,形變值較其他兩種精度DEM所做結(jié)果偏大。A滑坡處坡度較緩,有明顯的過渡區(qū)域,形變量依次由大到小,山頂滑坡形變最大,約為 0.041 m~0.047 m,到山谷有明顯抬升部分,約為 0.008 m~0.014 m。B滑坡處山體較陡,過渡區(qū)域較少,滑坡形變較為明顯。C、D、E三處滑坡與B滑坡情況較為相似,都屬于山體較陡區(qū)域,形變量變化速度較快。

    (2)根據(jù)30 m精度DEM形變結(jié)果,測出6處滑坡,A、B、D、E、F區(qū)域與 90 m精度DEM形變結(jié)果在形變范圍方面基本相似,形變量范圍介于 90 m精度DEM與 12.5 m精度DEM測得結(jié)果之間,故此精度形變值可靠性較高,形變量最大處的值約為 0.035 m~0.041 m,抬升處形變值約為 0.007 m~0.012 m。新測得C處滑坡,屬于小范圍滑坡,其形變量變化范圍不大。

    (3)12.5 m精度DEM形變結(jié)果總體相似于 30 m精度DEM形變結(jié)果,但是其形變區(qū)域較為零散,形變值相較于其他兩種精度DEM測得結(jié)果整體偏小,抬升區(qū)域不明顯,總體判斷滑坡較為困難。

    4.2 滑坡識別結(jié)果分析探討

    通過分析3種不同精度的DEM測出的形變結(jié)果,可以大致判斷滑坡群主體范圍:李店鄉(xiāng)東部及東北部方向,以陽山里村西部區(qū)域形變量最大,滑坡區(qū)域最密集。以 30 m精度DEM顯示效果最好,既能顯示出所有的形變區(qū)域,又能顯示出較為突出的形變量,整體相較于其他兩種精度DEM測得效果更好,此結(jié)果與文獻[14]結(jié)論相同。

    現(xiàn)利用30 m精度DEM測得形變結(jié)果,對6處滑坡進行量化分析,分別在坡頂和坡腳各選取一點并連接成線,生成此線上6幅地形剖面形變圖,分布如圖11(a)所示。

    從圖11(b)滑坡剖面圖可以看出,6處剖面圖均符合滑坡特征,坡頂?shù)狡碌卓傮w呈現(xiàn)下沉趨勢,中部有滑坡物堆積部分,形變量有明顯抬升。由形變量及像元個數(shù)可以判定出A滑坡的波浪形堆積物大致是從第5像元到第30像元處,約有 0.001 m~0.004 m的抬升,總抬升量約有 0.01 m;B處滑坡堆積物存在于第7像元到第12像元區(qū)域,約有 0.005 m抬升;C滑坡堆積物存在于6~10像元,約抬升了 0.013 m;D滑坡相似于C滑坡,堆積物存在于4~14像元,約有 0.012 m抬升;E滑坡抬升區(qū)域較少,大致是由于滑坡體未完全滑下,屬于整體性糯滑,分布于第5~9像元區(qū)域,抬升了 0.008 m;F滑坡堆積物最多,根據(jù)圖10(b)(e)及圖11(a)可以看出,此處為較大U型山谷,四周滑坡均往中部堆積,故剖面顯示出較高的抬升量,約有 0.021 m,存在于約第9~26像元,跨度約有17個像元。

    圖11 剖面分析圖

    結(jié)合圖10中(d)(e)(f),滑坡最大形變處(深藍色區(qū)域)發(fā)生在道路左側(cè),說明滑坡對道路影響較大,結(jié)合無人機航拍,符合現(xiàn)場情況。Google Earth疊加影像可以明顯看出山體區(qū)域兩側(cè)均有整體性的滑動形變,根據(jù)滑坡的特點,滑坡變形范圍呈現(xiàn)的是連續(xù)的面狀體,通常形狀上陡下緩,近似于圓弧形,由圖11中可以看出形變部分也呈現(xiàn)面狀特點,且滑坡變形部分(藍色區(qū)域)均分布在坡體較陡區(qū)域,其周圍區(qū)域范圍內(nèi)也出現(xiàn)了零散的抬升區(qū)域(黃色區(qū)域),在經(jīng)過三次不同精度DEM的處理后,每次處理結(jié)果均有形變,形變量及形變主體范圍基本不變。這說明了此處形變在這12天里空間和時間上是連續(xù)變化的,因此實驗結(jié)果符合滑坡特征。

    由于滑坡還具有“大雨大滑、小雨小滑、無雨不滑”的特點,滑坡當(dāng)日,結(jié)合天氣情況,通渭縣李店鄉(xiāng)地區(qū)降水量達 72.6 mm,已經(jīng)遠超平均日降水量,隨著降水入滲土地中,致使斜坡土體含水量增大,斜坡體自重也隨之增大,降雨入滲到達滑坡帶,使滑坡帶飽和,使得土體抗剪強度顯著降低,從而引發(fā)斜坡失去穩(wěn)定性并蠕滑變形,最終發(fā)生滑坡群災(zāi)害。

    5 結(jié) 論

    本此實驗以通渭縣常家河鎮(zhèn)李店鄉(xiāng)滑坡群為觀測目標(biāo),利用二軌D-InSAR技術(shù)對滑坡群進行差分干涉測量,獲取了不同精度DEM下的形變值、形變范圍。通過比較,最終以 30 m精度DEM測出的形變效果最好,以此判定了6處滑坡群主體部分,均發(fā)生在李店鄉(xiāng)東部及東北部方向,以陽山里村西部區(qū)域形變量最大,滑坡區(qū)域最密集。根據(jù)形變值與形變范圍,結(jié)合滑坡特點、剖面情況、無人機航拍、土質(zhì)狀況及天氣情況,判定滑坡原因是降水量過大引發(fā)的災(zāi)害。

    此次實驗只利用D-InSAR技術(shù)觀測了研究區(qū)12天內(nèi)滑坡群的沉降值,并未研究其時序變化。因此,若要持續(xù)監(jiān)測此區(qū)域,獲取時間序列上的變化情況,還可以利用PS-InSAR、SBAS-InSAR等技術(shù)進一步研究。

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