基于SBAS-InSAR技術(shù)的羊角山小尺度區(qū)域地面形變監(jiān)測(cè)研究

楊澤鵬 文泰翔

摘 要：【目的】獲取桂林市興安縣羊角山區(qū)域的地面形變監(jiān)測(cè)結(jié)果，探究人類活動(dòng)對(duì)地面形變的影響?！痉椒ā坎捎?017年3月17日—2021年12月9日覆蓋羊角山地區(qū)的90景升軌Sentinel-1A衛(wèi)星影像作為數(shù)據(jù)源，基于SBAS-InSAR方法對(duì)該區(qū)域進(jìn)行地面形變監(jiān)測(cè)分析，SBAS-InSAR方法能夠有效地減弱時(shí)空失相干擾和大氣效應(yīng)引起的誤差，提高地面形變監(jiān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性?！窘Y(jié)果】在長(zhǎng)時(shí)間序列的小尺度地表開(kāi)發(fā)形變監(jiān)測(cè)上使用SBAS-InSAR方法仍能得到較高精度的結(jié)果，研究區(qū)域地表平均形變速率處于-18 mm/a～10 mm/a，在研究區(qū)的西南方向累積形變量最大，達(dá)到了-60 mm。【結(jié)論】該區(qū)域由于開(kāi)發(fā)時(shí)間長(zhǎng)度和開(kāi)發(fā)強(qiáng)度的不同表現(xiàn)出不同的形變結(jié)果，且隨著對(duì)該區(qū)域的持續(xù)開(kāi)發(fā)，整體形變量有繼續(xù)增加的趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：SBAS-InSAR；地面形變；形變分析

中圖分類號(hào)：P237；TU196.1? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1003-5168（2023）06-0113-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2023.06.022

Analysis of Ground Deformation Monitoring in Yangjiaoshan Mining Area Based on SBAS-InSAR Technology

YANG Zepeng? ?WEN Taixiang

（Guilin University of Electronic Technology，Guilin 541000，China）

Abstract： [Purposes] To obtain the monitoring results of ground deformation in Yangjiao Mountain， Xing'an County， Guilin City， and show the impact of human activities on ground deformation. [Methods] In this paper， 90 satellite images of Satinel-1A， which covered the Yangjiao Mountain area from March 17， 2017 to December 9， 2021， are used as the data source to monitor and analyze the ground deformation in the area based on the SBAS-InSAR method， which can effectively reduce the errors caused by spatiotemporal incoherence and atmospheric effects， and improve the accuracy of the ground deformation monitoring results. [Findings] The SBAS-InSAR method can still obtain high precision results on the small-scale surface development deformation monitoring of long time series. The average surface deformation rate in the study area is between -18 mm/a and 10 mm/a， and the maximum cumulative deformation in the southwest of the study area is -60 mm. [Conclusions] The region shows different deformation results due to different development time length and development intensity， and with the continuous development of the region， the overall deformation variable continues to increase.

Keywords： SBAS-InSAR; ground deformation; deformation analysis

0 引言

近年來(lái)，出于經(jīng)濟(jì)效益人們加大了對(duì)山區(qū)資源的開(kāi)發(fā)，在開(kāi)發(fā)過(guò)程中容易改變山區(qū)原有的地形地貌，打破山區(qū)原有的土地受力平衡，引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害［1］。因此需要及時(shí)了解地面形變信息，從而降低地質(zhì)災(zāi)害產(chǎn)生的破壞。

InSAR技術(shù)具有高分辨率和強(qiáng)穿透力等特性，不受氣候和地形因素的限制。然而，長(zhǎng)時(shí)間的監(jiān)測(cè)過(guò)程容易受到時(shí)空失相干和大氣延遲效應(yīng)等問(wèn)題的影響［2］。小基線集干涉測(cè)量（Small Baseline Subset InSAR， SBAS-InSAR）以D-InSAR技術(shù)為基礎(chǔ)［3］，通過(guò)設(shè)置時(shí)間基線和空間基線的閾值，將多景SAR數(shù)據(jù)圖像分成若干個(gè)干涉子集，獲得受時(shí)空失相干較小影響的監(jiān)測(cè)點(diǎn)目標(biāo)［4］，從而得到整個(gè)研究區(qū)的形變結(jié)果。

針對(duì)在小尺度區(qū)域的地表開(kāi)發(fā)形變監(jiān)測(cè)中存在的相干性低、相干點(diǎn)位少的問(wèn)題，本研究采用 SBAS－InSAR技術(shù)對(duì)桂林市興安縣羊角山2017—2021年的小尺度區(qū)域地面進(jìn)行形變監(jiān)測(cè)，在時(shí)間序列上對(duì)其地面形變監(jiān)測(cè)進(jìn)行精細(xì)化處理，結(jié)合該區(qū)域周?chē)I(yè)信息的空間位置分布信息，分析了羊角山地面形變與人類活動(dòng)（如工業(yè)化發(fā)展和土地負(fù)荷增加）之間的相互關(guān)系。

1 研究區(qū)概況

興安縣隸屬于廣西壯族自治區(qū)桂林市，位于廣西東北部，地處東經(jīng)110°14′～110°56′，北緯25°17′～25°55′之間，境內(nèi)地貌多樣且復(fù)雜，地勢(shì)向西南傾斜。研究區(qū)羊角山距興安縣城3 km，是一個(gè)石灰?guī)r開(kāi)發(fā)山區(qū)，面積約為1.8 km2，周?chē)植加写髨A新村、丁家村、桂興村。在對(duì)該區(qū)域長(zhǎng)期的開(kāi)發(fā)過(guò)程中，使其地面產(chǎn)生了不同程度的形變。研究區(qū)域如圖1所示。

2 研究數(shù)據(jù)和方法

2.1 研究數(shù)據(jù)

本研究試驗(yàn)數(shù)據(jù)選取覆蓋羊角山區(qū)域的90景升軌Sentinel-1A衛(wèi)星影像作為數(shù)據(jù)源，模式影像為IW，極化方式為VV，時(shí)間跨度從2017年3月17日—2021年12月9日。為了消除地形誤差對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響，以美國(guó)航空航天局提供的30 m分辨率的SRTM1數(shù)據(jù)作為外部數(shù)字參考高程模型（DEM）。使用歐洲航空局提供的衛(wèi)星精密軌道數(shù)據(jù)（POD）進(jìn)行軌道糾正，提高影像配準(zhǔn)度和基線估算的準(zhǔn)確性［5］。

2.2 SBAS-InSAR方法原理

SBAS-InSAR方法是由Beradino等人提出的一種以InSAR技術(shù)為基礎(chǔ)的時(shí)間序列分析法［6］。通過(guò)設(shè)定適當(dāng)?shù)臅r(shí)間基線與空間基線閾值，生成若干個(gè)小基線集合，采用奇異值分解（SingularValue Decomposition，SVD）［7］的方法求出最小二乘解，獲得目標(biāo)點(diǎn)的平均形變速率。

將研究區(qū)域內(nèi)N+1幅SAR影像按t0，…，tN的時(shí)間進(jìn)行排序，將其中的一幅作為主影像，其余的輔影像與主影像進(jìn)行配準(zhǔn)，配準(zhǔn)得到M幅干涉圖，其中M需滿足式（1）條件［8］：

分別在tA和tB（tA>tB）時(shí)刻獲取的主影像和輔影像生成的第j幅差分干涉圖，該圖中任一像元的干涉相位可以表示為式（2）：

式中：j∈（1，…，M）；λ為雷達(dá)信號(hào)波長(zhǎng)；φA（x，r）和φB（x，r）表示點(diǎn)（x，r）在tA和tB時(shí)刻相對(duì)于t0時(shí)刻的相位，dA（x，r）和dB（x，r）表示點(diǎn)（x，r）在tA和tB時(shí)刻相對(duì)于t0時(shí)刻的累積形變量；?φ[jtopo]（x，r）為該點(diǎn)的地形相位誤差；?φ[jatmo]（x，r）為大氣延遲相位誤差；?φ[jnoise]（x，r）為由噪聲引起的相位誤差。若不考慮上述誤差的影響，則式（2）可以簡(jiǎn)化為式（3）。

為了表示沉降序列中的物理意義，可用式（3）中相位與時(shí)間的關(guān)系來(lái)表示相位的平均速度為式（4）。

則該第j幅差分干涉圖的相位值可表示為式（5）。

其矩陣表示為式（6）。

式（6）中，A是一個(gè)M×N矩陣，φ為SAR影像中相干點(diǎn)的相位值向量，δφ為解纏后的干涉圖中相位值向量，由于多個(gè)集合在基線組合時(shí)會(huì)出現(xiàn)矩陣A的秩虧，根據(jù)最小二乘法此時(shí)方程解的個(gè)數(shù)為無(wú)窮多?？刹捎闷娈愔捣纸夥ㄇ蠼饩仃嘇的最小二乘解，得出形變速率。

3 數(shù)據(jù)處理與結(jié)果分析

3.1 數(shù)據(jù)處理

試驗(yàn)主要流程如下。

①SAR影像干涉對(duì)連接圖生成。試驗(yàn)以2020年3月1日的影像為主影像，將其他日期的輔影像與主影像配準(zhǔn)進(jìn)行處理，得到422對(duì)干涉對(duì)。

②干涉圖的處理。試驗(yàn)中以30 m分辨率的SRTM1數(shù)據(jù)作為外部DEM，消除地形相位。多視系數(shù)比為4：1，采用Delaunay MCF的方法進(jìn)行相位解纏，濾波方法為Goldstein，濾波窗口最小為16，濾波窗口最大Alpha值為2.5。

③軌道精煉和重去平。選擇相干性高、相位好的點(diǎn)作為地面控制點(diǎn)，這些點(diǎn)將作為無(wú)形變的點(diǎn)來(lái)修正影像數(shù)據(jù)，去除殘余的相位。經(jīng)過(guò)多次試驗(yàn)，利用相干性閾值系數(shù)法共選取了34個(gè)地面控制點(diǎn)。

④反演計(jì)算生成結(jié)果。反演計(jì)算估計(jì)位移速率和殘余地形，并對(duì)生成的干涉圖去平，重做相位解纏，提高干涉圖的質(zhì)量。計(jì)算時(shí)間序列上的平均位移速率，利用濾波方法估算和去除大氣相位，獲得更加準(zhǔn)確的研究區(qū)域形變速率結(jié)果。

3.2 結(jié)果分析

羊角山2017年3月—2021年12月的平均形變速度，如圖2所示。由圖2可知：該研究區(qū)域形變較為嚴(yán)重，區(qū)域范圍內(nèi)地面平均形變速率處于-18 mm/a～10 mm/a。經(jīng)查近年來(lái)對(duì)該區(qū)域的開(kāi)發(fā)活動(dòng)比較頻繁，該區(qū)域地面存在多處不同程度的形變。為了得到研究時(shí)間段內(nèi)該區(qū)域具體的累積形變時(shí)序，在形變較為嚴(yán)重的區(qū)域分別選擇了三個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行累計(jì)形變量的時(shí)序分析，分別為點(diǎn) A1、A2和A3。

對(duì)三個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)分別進(jìn)行時(shí)序分析得到如圖3所示的時(shí)序形變圖，從圖3中結(jié)果可得，在監(jiān)測(cè)點(diǎn)A1，該點(diǎn)在2017年3月—2018年12月期間形變量表現(xiàn)出連續(xù)下降的趨勢(shì)，但從2019年開(kāi)始累積形變量基本維持在-40 mm上下。

在2017年3月17日—2021年12月9日期間，A2、A3監(jiān)測(cè)點(diǎn)的最大形變量分別為-30 mm和-60 mm，且隨著時(shí)間的變化，他們的累積形變量的變化趨勢(shì)基本表現(xiàn)為連續(xù)下降，由此判斷這兩個(gè)區(qū)域的地表未來(lái)依然會(huì)繼續(xù)下降。

4 結(jié)論

本研究采用2017—2021年90景Sentinel-1A數(shù)據(jù)，利用SBAS-InSAR技術(shù)獲取了桂林市興安縣羊角山區(qū)域的地面形變監(jiān)測(cè)結(jié)果，分析了形變區(qū)域監(jiān)測(cè)點(diǎn)的累積形變量，表明了人類活動(dòng)對(duì)地面形變的影響，得出如下結(jié)論。

①研究區(qū)中形變現(xiàn)象最嚴(yán)重的區(qū)域在羊角山西南部，在形變現(xiàn)象最為突出的區(qū)域選擇監(jiān)測(cè)點(diǎn)進(jìn)行研究，分析表明此點(diǎn)在研究時(shí)段內(nèi)的累積形變量最大為-60 mm，且判斷該監(jiān)測(cè)區(qū)域以后還存在持續(xù)下降的趨勢(shì)。

②桂興村處于研究區(qū)羊角山西南方，隨著對(duì)羊角山開(kāi)發(fā)范圍的不斷擴(kuò)大，已經(jīng)觸及了桂興村，由此而帶來(lái)的地表形變可能會(huì)導(dǎo)致泥石流等災(zāi)害的發(fā)生，影響當(dāng)?shù)卮迕竦某鲂邪踩腿粘Ｉ?。因此有關(guān)部門(mén)有必要加強(qiáng)對(duì)該區(qū)域的監(jiān)測(cè)并對(duì)后續(xù)的地表形變保持觀測(cè)，有關(guān)企業(yè)也需制定合適的開(kāi)發(fā)計(jì)劃，防止因不合理的開(kāi)發(fā)而產(chǎn)生的地表形變對(duì)周?chē)迕竦纳钤斐捎绊憽?/p>

參考文獻(xiàn)：

［1］師蕓，李杰，呂杰，等. 結(jié)合SBAS-InSAR與支持向量回歸的開(kāi)采沉陷監(jiān)測(cè)與預(yù)測(cè)［J］. 遙感信息，2021，36（2）：6-12.

［2］何秀鳳，高壯，肖儒雅，等. 多時(shí)相Sentinel-1A InSAR的連鹽高鐵沉降監(jiān)測(cè)分析［J］.測(cè)繪學(xué)報(bào)，2021，50（5）：600-611.

［3］姜德才，張永紅，張繼賢，等.天津市地鐵線不均勻地表沉降InSAR監(jiān)測(cè)［J］.遙感信息，2017，32（6）：27-32.

［4］陸好健，李金平，邵九明，等.基于SBAS-InSAR的紅河斷裂帶南段形變特征研究［J］.測(cè)繪工程，2018，27（9）：16-20，25.

［5］LANARI R，MORA O，MANUNTA M，et al.A small-baseline approach for investigating? deformations on full-resolution differential SAR interferograms［J］. Geoscience & Remote Sensing IEEE Transactions，2004，42（7）：1377-1386.

［6］LANARI R，LUNDGREN P，MANZO M，et al.Satellite radar interferometry time series analysis of surface deformation for Los Angeles，California［J］.Geophysical Research Letters，2004，31（23）：345-357.

［7］莫瑩，江利明，孫奇石，等.杭州灣上虞地區(qū)SBAS-InSAR地面沉降監(jiān)測(cè)分析［J］. 測(cè)繪科學(xué)，2020，45 （10）：77-84.

［8］石固林，徐浪，張璇鈺，等. 西山村滑坡時(shí)序形變的SBAS-InSAR監(jiān)測(cè)［J］. 測(cè)繪科學(xué)，2021，46（2）：93-98，105.