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    時序InSAR廣佛地區(qū)地表形變監(jiān)測與分析

    2023-12-25 07:15:22陳帥強夏元平
    北京測繪 2023年9期
    關(guān)鍵詞:順德區(qū)南沙號線

    陳帥強 夏元平

    (東華理工大學(xué) 測繪與空間信息工程學(xué)院,江西 南昌 330013)

    0 引言

    合成孔徑雷達(dá)干涉測量技術(shù)(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)興起于20 世紀(jì)60年代末,它來源于Thomas Young 提出的“楊氏雙縫干涉實驗”[1],這項技術(shù)是以合成孔徑雷達(dá)復(fù)數(shù)數(shù)據(jù)提取的相位信息為信息源來獲取地表的三維信息和變化信息[2]。1969年,Roger和Ingalls[3]第一次使用InSAR 技術(shù)成功地獲取金星和月球表面的高程。差分干涉合成孔徑雷達(dá)技術(shù)(differential interferometric synthetic aperture radar,D-InSAR)的監(jiān)測周期過短,不能長期監(jiān)測某一地區(qū)也不能獲取時間形變序列,若時空基線過長,就極易失相干[4]。為克服大氣和時空失相干的影響,F(xiàn)erretti 等[5]提出永久散射體干涉測量技術(shù)(persistent scatterer InSAR,PS-InSAR),但PS-InSAR使用的是單張主影像,仍然不可避免會存在失相干的問題,Berardino等[6]針對這一問題,提出了多張主影像的小基線集干涉測量技術(shù)(small baseline subset interferometric synthetic aperture radar,SBAS-InSAR),該技術(shù)通過設(shè)置合適的時空基線閾值來確定干涉對,增加了干涉對的數(shù)量,進(jìn)而也增加了多余觀測數(shù),使結(jié)果更加準(zhǔn)確。SBAS-InSAR 技術(shù)監(jiān)測地面沉降已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用,楊業(yè)成等[7]用該項技術(shù)對西藏江達(dá)縣金沙江流域的滑坡進(jìn)行時序形變分析,與實地考察的結(jié)果基本一致;周呂等[8]應(yīng)用SBASInSAR技術(shù)對北京市進(jìn)行了地面沉降監(jiān)測。

    突發(fā)性的沉降會對國民的生命和財產(chǎn)造成嚴(yán)重的損失,因此對廣佛地區(qū)進(jìn)行地面監(jiān)測是非常有必要的。Ng A 等[9]、劉琦等[10]、高輝等[11]、張永利等[12]、王成等[13]分別利用InSAR 技術(shù)在不同的時間段對廣州和佛山的不同區(qū)域進(jìn)行監(jiān)測。同時,中低緯度區(qū)域大氣成分往往不可忽略,張雙成等[14]利用多種方法從干涉圖中分離出大氣延遲相位。結(jié)果表明,經(jīng)過通用型InSAR 大氣校正在線服務(wù)(generic atmospheric correction online service for InSAR,GACOS)數(shù)據(jù)校正的形變結(jié)果與GPS 的結(jié)果更為符合;周定義等[15]對昆明市形變監(jiān)測,使用GACOS產(chǎn)品對大氣改正具有一定的效果??紤]到南方水汽比較大,受到大氣的影響較為嚴(yán)重,故本文使用哨兵1 號(Sentinel-1A)數(shù)據(jù),采用GACOS 數(shù)據(jù)去除大氣延遲誤差,異于時空濾波去除大氣延遲的方法,使用SBAS-InSAR技術(shù)獲取廣佛地區(qū)從2018—2022 年時間序列形變。

    1 研究區(qū)概況、數(shù)據(jù)與處理方法

    1.1 研究區(qū)概況

    研究區(qū)位于珠江三角洲,集中在廣州市的海珠區(qū)、番禺區(qū)和南沙區(qū),佛山市的禪城區(qū)和順德區(qū),其經(jīng)緯度范圍分別為112.97°~113.56 °E、22.70°~23.16 °N。研究區(qū)內(nèi)分布的河流眾多,土地利用類型主要有耕地、建筑用地、水體、森林,其中耕地主要位于南沙區(qū)。其氣候類型屬于東亞季風(fēng)區(qū),年平均氣溫在20 ℃~22 ℃,降雨量充沛,其中4—9 月降雨量最多。研究區(qū)地勢平坦,高程主要集中在0~15 m(圖1中的黑色矩形)。

    圖1 研究區(qū)范圍及DEM高程

    1.2 實驗數(shù)據(jù)

    本文所使用的數(shù)據(jù)為Sentinel-1A SAR 影像的升軌數(shù)據(jù),工作模式為干涉寬幅模式(interferometric wide swath,IW),波段為C 波段,分辨率距離向和方位向分別為5 m×20 m,極化方式為垂直發(fā)射垂直接收的同向極化方式(vertical vertical,VV);研究時間為2018 年10 月21 日到2022 年4 月3 日;精密軌道數(shù)據(jù)來自歐洲空間局官網(wǎng)(https://scihub.copernicus.eu/gnss/#/home);數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)是2000 年獲取的航天飛機(jī)雷達(dá)地形測繪使命(shuttle radar topography mission,SRTM),其分辨率為30 m;大氣延遲產(chǎn)品由GACOS 官網(wǎng)獲取(http://www.gacos.net/)。

    1.3 數(shù)據(jù)處理

    本文以2020年11月3日的影像為主影像,對配準(zhǔn)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行了方位向去斜;為提高影像的相干性同時又降低噪聲,對影像距離向和方位向采用了10∶2的多視處理;設(shè)置合適的時空基線閾值;利用雷達(dá)坐標(biāo)系下的DEM 數(shù)據(jù)去除地形相位,生成差分干涉圖,采用自適應(yīng)濾波提高相干性以及用最小費用流的解纏方法;利用GACOS數(shù)據(jù)去除大氣誤差,采用干涉圖堆疊技術(shù)得到年平均形變速率,同時用奇異值分解方法解算出時間序列形變,形變結(jié)果由視線向轉(zhuǎn)為垂直方向。

    2 實驗結(jié)果

    2.1 GACOS使用效果

    以兩幅干涉圖為例,說明引入GACOS數(shù)據(jù)去除大氣延遲誤差的效果,干涉圖的日期分別為2019-03-14—2019-07-12 和2020-12-09—2021-03-15,兩幅干涉圖的時空基線分別為120 T、11 m和96 T、26 m,如圖2 所示。對使用GACOS 前后干涉圖的相位進(jìn)行數(shù)值統(tǒng)計,發(fā)現(xiàn)去大氣前的干涉圖相位值都偏大,去除大氣后的干涉圖相位都集中-2~2 rad。從中可以看出,使用GACOS 數(shù)據(jù)可以有效地減弱大氣誤差對干涉圖的影響。

    圖2 兩種方法對比的干涉圖

    2.2 形變結(jié)果及精度評定

    研究區(qū)處于抬升的區(qū)域主要位于番禺區(qū)的南部、研究區(qū)的東南部以及順德區(qū)的中西部,沉降區(qū)域主要位于禪城區(qū)的西部、順德區(qū)的北部以及研究區(qū)內(nèi)的南沙區(qū)。本文獲取了2018—2022 年的平均形變速率圖,見圖3(a),廣佛地區(qū)的年平均形變速率為-36~18 mm/a,大部分形變主要集中在-4.9~5.9 mm/a,整體上處于穩(wěn)定的狀態(tài)。利用干涉圖堆疊技術(shù)獲取年平均形變的標(biāo)準(zhǔn)差,見圖3(b),標(biāo)準(zhǔn)差的大小代表研究區(qū)內(nèi)的數(shù)值與平均值之間的差異,本文的標(biāo)準(zhǔn)差主要集中在0~2.9 mm/a,說明整體的形變處在可控范圍。

    圖3 2018—2022年平均形變速率圖及年平均速率的標(biāo)準(zhǔn)差

    3 結(jié)果分析

    3.1 地鐵沿線分析

    對研究區(qū)內(nèi)的地鐵沿線建立500 m 的緩沖區(qū),以此來反演出地鐵周圍的時空變化機(jī)理。實驗結(jié)果表明位于禪城區(qū)西部的佛山2號線存在明顯的沉降,位于海珠區(qū)的廣州2 號線以及廣州3 號線也有明顯的沉降,其他地鐵沿線處于穩(wěn)定狀態(tài)。廣州地鐵1 號線至8 號線(除7 號線外)距本文的研究時間都超過了三年之久,在這幾條地鐵沿線沒有發(fā)現(xiàn)明顯的沉降區(qū)域(除2、3 號線的局部沉降之外)。據(jù)相關(guān)資料顯示,地鐵在建立期間以及運營的前三年時間里,會引起地表變形,在此之后對地表的影響將會趨于穩(wěn)定狀態(tài)。7 號線和13 號線分別于2016 年和2017 年年末開通,在研究區(qū)內(nèi)均未觀測到明顯的形變;但是佛山2號線[圖4(P1)]、廣州2號線[圖4(P2)]、廣州3號線[圖4(P3)]觀測到沉降區(qū)域,因此需要對它們重點分析。

    圖4 地鐵沿線形變圖

    P1 研究區(qū)(圖4)位于佛山2 號線的湖涌站-綠島湖站-智慧新城站,此地鐵于2021 年末開通運營,地鐵從2015 年12 月初進(jìn)入地下開挖,在對綠島湖站到湖涌站施工時,于2018年2月7日,在這兩個站點之間發(fā)生了坍塌事件。分析沉降原因,該地區(qū)不存在抽取地下水的情況,該地區(qū)的土壤類型為軟土,軟土的厚度在10~20 m,沉降區(qū)域是位于建筑物上面,初步推測沉降是由于地鐵開挖、地鐵運營、在地表修建人工設(shè)施等造成的地表負(fù)荷過大,軟土層厚度分布不均及地基下土層承載力較低所引起的。廣州2號線的沉降(P2)主要位于廣州海珠區(qū)的南洲站的下方,該區(qū)域的年沉降速率最大為11 mm,在沉降區(qū)域內(nèi)有一條廣州環(huán)城高速、廣州市第十七中學(xué)等;沉降區(qū)域(P3)主要位于海珠區(qū)的大塘站西側(cè)的海珠同創(chuàng)匯區(qū)域,這個區(qū)域內(nèi)建筑物密集,P2、P3處的沉降主要是由于地鐵運營以及自身建筑物密集擠壓地表所導(dǎo)致的。

    分別獲取P1、P2、P3 研究區(qū)內(nèi)的沉降特征點A、B、C(圖4),得到三個特征點的時間序列形變(圖5),首先發(fā)生沉降是A點,但是C點的沉降最為明顯,這三處明顯的沉降點應(yīng)該引起人們的關(guān)注。

    圖5 特征點時間形變序列

    3.2 對研究區(qū)內(nèi)的其他沉降地區(qū)進(jìn)行分析

    沉降主要集中在順德區(qū)的北部以及研究區(qū)內(nèi)的南沙區(qū),順德區(qū)沉降的位置分別位于卓越萬科朗潤園、岳步工業(yè)區(qū)附近、美的大道附近,工業(yè)區(qū)附近的沉降主要是因為工業(yè)區(qū)內(nèi)有造紙廠、塑料廠、金屬制品廠、家具廠等,在生產(chǎn)這些物品的過程中都需要消耗水,推測沉降原因為開采地下水引起的沉降;南沙區(qū)內(nèi)的沉降較為明顯,獲取的像素點主要都位于建筑物、公路等設(shè)施上,南沙區(qū)的土質(zhì)是較為深厚的軟土層,主要是由于南沙區(qū)位于濱海與河湖相交互沉積的軟弱黏性土,考慮沉降原因主要是建筑物會壓實地面,從而使土層壓縮。獲取這幾個沉降地區(qū)的某一處特征點(圖3 中的P4~P7),來獲取它們的時間形變序列,如圖5所示。

    4 結(jié)束語

    本文基于SBAS-InSAR 技術(shù)對廣佛地區(qū)從2018 年10 月21 日到2022 年4 月3 日進(jìn)行地表形變分析,引入GACOS 產(chǎn)品輔助去除大氣誤差,得出研究區(qū)內(nèi)的年平均形變速率以及時間形變序列。結(jié)果表明:

    (1)研究區(qū)內(nèi)的年平均形變速率主要集中在-4.9~5.9 mm/a,標(biāo)準(zhǔn)差主要集中在0~2.9 mm/a,處于抬升的區(qū)域主要位于番禺區(qū)的南部、研究區(qū)的東南部以及順德區(qū)的中西部,沉降區(qū)域主要位于禪城區(qū)的西部、順德區(qū)的北部以及研究區(qū)內(nèi)的南沙區(qū),整體上處于穩(wěn)定狀態(tài)。

    (2)對研究區(qū)內(nèi)的地鐵沿線建立500 m 的緩沖區(qū)進(jìn)行分析,并著重對地鐵沿線的沉降區(qū)域進(jìn)行時空沉降誘因機(jī)制分析,發(fā)現(xiàn)越靠近地鐵沉降越明顯;對研究區(qū)內(nèi)其他沉降進(jìn)行分析,選取了四個沉降區(qū)域進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)時間序列形變呈現(xiàn)非線性的趨勢,但是整體趨勢是沉降。

    (3)研究區(qū)內(nèi)沉降主要是由于地鐵建設(shè)、地鐵運營、建筑物密集、地下水的抽取以及與自身的土質(zhì)構(gòu)造有關(guān)。

    (4)研究區(qū)內(nèi)的植被比較茂密,在夏季的相干性低,故在未來的研究中,可以利用不同波段的雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測。

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