利用SAR相干點目標分析技術(shù)監(jiān)測常州地面沉降

摘 要：由于地下水開采和大量工程建設的影響，不少城市地面沉降問題突出。利用2011年至2013年間獲取的41景TerraSAR-X高分辨率SAR數(shù)據(jù)，采用相干點目標分析技術(shù)對常州地表形變進行監(jiān)測，獲得了地面沉降速率圖，并與水準測量結(jié)果進行了對比驗證，達到了毫米級精度。研究結(jié)果顯示，常州市武進地區(qū)存在幾處明顯的沉降，在2011-2013年間最大沉降速率達到28.7 mm/a，體現(xiàn)了IPTA技術(shù)在城市地面沉降監(jiān)測中有很好的應用前景。

關(guān)鍵詞：InSAR IPTA 地面沉降 TerraSAR-X

中圖分類號：P64 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2015）04（b）-0009-03

常州位于長三角地區(qū)，自20世紀70年代，由于大量集中開采地下水，導致城市地區(qū)出現(xiàn)嚴重的地面沉降，是地面沉降災害比較有代表性的城市之一[1]。傳統(tǒng)利用水準測量監(jiān)測地面沉降的方法，雖然精度高，但存在勞動強度大、覆蓋密度低且更新速度慢等不足。雷達差分干涉測量技術(shù)（differential interferometric SAR， D-InSAR）具有能定期獲取大范圍地表形變的優(yōu)勢，是監(jiān)測地面沉降的熱門技術(shù)。然而，城市地面沉降是一個緩慢的漸變過程，持續(xù)時間長且形變量較小，常規(guī)D-InSAR技術(shù)往往易受到時間、空間去相干和大氣延遲等影響。為了克服這些問題，許多學者開始研究時間序列分析方法，包括永久散射體雷達干涉測量（PS-InSAR）技術(shù)、短基線（SBAS）技術(shù)，等等，已在城市地表形變監(jiān)測方面取得了豐碩的成果[2-4]。

PS-InSAR技術(shù)是2000年由意大利學者 Ferretti[5]等提出的，該方法利用相位穩(wěn)定的點（PS）提取形變信息，從而避免了傳統(tǒng)DInSAR技術(shù)受時間和空間失相干的限制。SAR干涉點目標分析技術(shù)（interferometric point target analysis， IPTA）是PSInSAR技術(shù)的一種，其在低相干區(qū)域仍能獲取一定數(shù)量的PS點，并僅對提取的點的時間維和空間維特征進行分析[6]。該文以常州市武進區(qū)為實驗區(qū)，采用IPTA技術(shù)對其地表形變進行監(jiān)測，探討IPTA時序方法的關(guān)鍵技術(shù)，并分析高分辨率TerraSAR-X數(shù)據(jù)在城市地表形變監(jiān)測中的優(yōu)勢和存在的問題。

1 干涉點目標分析（IPTA）技術(shù)

IPTA技術(shù)提取時間序列中后向散射特性較為穩(wěn)定的相干目標，對這些目標的干涉相位進行處理，在相位解纏的同時，根據(jù)差分相位的各組成部分在時間維和空間維的特征不同，分離不精確DEM所引入的誤差以及大氣效應誤差，提取對應點的時間序列上地表形變信息。該技術(shù)的主要原理如下：假設有N幅不同時相的SAR影像，選取其中一幅SAR影像作為公共主影像，其余N-1幅為輔影像，將輔影像依次與主影像配準、干涉，并去除地平效應，則可以形成時間序列干涉圖；利用外部DEM數(shù)據(jù)，進行差分干涉處理，可得到N-1幅差分干涉相位圖，從而得到每個PS點的N-1個時序差分干涉相位。對于第k個干涉對的某一相干點目標i而言，其相位模型可以表示如下[6]：

（1）

其中，wrap{}表示相位纏繞算子，表示相干目標i的差分干涉相位觀測值，表示DEM高程誤差引起的地形相位殘差（可以用式（2）表示），表示沿LOS（line of sight）方向的地表形變相位，表示大氣延遲引起相位，表示噪聲相位。

（2）

式（2）中，λ為雷達波長，ri為雷達傳感器到地面目標的斜距，θ為雷達入射角；B┴為干涉對的垂直基線；?h為DEM高程改正；令，可以根據(jù)SAR數(shù)據(jù)頭文件計算獲得。

地表形變相位包括線性形變相位和非線性形變相位兩部分，可以用式（3）表示。

（3）

其中，K2=4π/λ，t為干涉對時間基線，vi為沿雷達視線方向的線性形變速率；為非線性形變相位。

IPTA技術(shù)的具體過程如下：（1）根據(jù)時空基線最優(yōu)原則選擇主影像；（2）根據(jù)振幅特性與后向散射強度提取干涉點目標，生成PS候選點目標列表。一般為盡量不在初選中漏掉點目標，初選條件一般設置較為寬松；（3）根據(jù)DEM數(shù)據(jù)和初始基線模擬生成平地相位和地形相位，并從每個點目標的干涉相位中除去，生成SLC點數(shù)據(jù)，計算差分干涉相位；（4）對差分干涉相位進行回歸分析，提取線性形變，回歸曲線斜率則代表了高程糾正值和相對線性變形速率；（5）利用空間濾波和時間濾波對殘余相位的成分進行分離，對相位模型進行迭代精化，解算高程糾正值和線性變形速率的最優(yōu)解；（6）對PS候選點進行質(zhì)量控制，提取高質(zhì)量的PS點，獲取各個點在時間序列上形變速率和形變總量。

2 實驗與分析

2.1 實驗數(shù)據(jù)簡介

本次實驗選取了2011年至2013年間41景TerraSAR-X高分辨率條帶模式SAR數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)均為單視復數(shù)影像（Single Look Complex， SLC），DEM數(shù)據(jù)使用SRTM-3數(shù)據(jù)。根據(jù)時間基線及空間基線最優(yōu)原則，選取20120509為公共主影像，其余為輔影像，將輔影像逐個與主影像進行干涉可形成40對干涉對。實驗區(qū)影像覆蓋范圍大約為900 km2，主要是常州市武進區(qū)，該區(qū)域地勢平坦，人工建筑物較多。

2.2 形變結(jié)果與分析

利用IPTA方法對41景TerraSAR-X數(shù)據(jù)進行處理，根據(jù)振幅特性與后向散射強度來提取PS候選點，首先提取PS候選點，并去除不穩(wěn)定的點，最終得到相干點目標主要分布在密集建筑、橋梁等區(qū)域，水體、植被覆蓋區(qū)較少，說明相干點目標提取正確；然后生成SLC點數(shù)據(jù)