基于小基線集技術(shù)的城市精細(xì)化地表形變監(jiān)測

尹繼鑫，何永晴，陳興芳，王 偉，莫玉娟，吳 洋

(1.西寧市測繪院，青海 西寧 810000;2.西寧市氣象局，青海 西寧 810000;3.廣東工業(yè)大學(xué)，廣東 廣州 510006)

城市精細(xì)化管理是指綜合運(yùn)用法律、市場、行政和社會(huì)自治等手段，通過城市管理目標(biāo)量化、管理標(biāo)準(zhǔn)細(xì)化、職責(zé)分工明晰化等，形成以“精致、細(xì)致、深入、規(guī)范”為內(nèi)涵的城市管理模式。今后一個(gè)時(shí)期，無論是一線城市還是二三線城市，城市化進(jìn)程將進(jìn)入加快發(fā)展的階段，發(fā)展城市經(jīng)濟(jì)、完善城市功能、提升城市品質(zhì)將成為每座城市的主要任務(wù)，這必將給城市管理帶來前所未有的挑戰(zhàn)。而城市居民的生命財(cái)產(chǎn)安全和城市的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)也是城市精細(xì)化管理當(dāng)中的重要一環(huán)。

受到地下水開采及人類活動(dòng)等因素的影響，地表沉降的發(fā)生頻率及其影響范圍越來越大，這使得地表沉降成為制約城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)全面、協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展的重要因素之一，同時(shí)也給城市的地形監(jiān)測和精細(xì)化管理帶來困擾[1]。而作為世界上最大的山城，地質(zhì)災(zāi)害給重慶帶來的影響也更明顯。重慶是我國地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生最嚴(yán)重的地區(qū)之一，由于重慶眾多建筑設(shè)施建設(shè)在崎嶇的地形上，所以每次發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害都會(huì)對(duì)重慶市帶來大規(guī)模的經(jīng)濟(jì)損失，嚴(yán)重影響當(dāng)?shù)厣鐣?huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[2-3]，平均每年對(duì)該地區(qū)造成的經(jīng)濟(jì)損失超過4億元人民幣[4]。針對(duì)上述情況，對(duì)重慶市地表沉降監(jiān)測成為一項(xiàng)保障人民生命財(cái)產(chǎn)安全的重要工作。

合成孔徑雷達(dá)干涉測量(Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)技術(shù)是一門測量地形和地表形變的技術(shù)[5]。傳統(tǒng)的監(jiān)測城市地表沉降的手段(如水準(zhǔn)測量、GPS測量等)具有周期長、成本高、針對(duì)點(diǎn)測量等缺陷，并且容易受到地形、氣候等因素的影響。InSAR技術(shù)具有空間分辨率高、范圍廣以及全天時(shí)全天候的特征，它能針對(duì)區(qū)域整體進(jìn)行監(jiān)測，并且不受天氣條件的影響。然而傳統(tǒng)的D-InSAR方法雖然能從整體上反映區(qū)域形變，但是因?yàn)槭艿綍r(shí)間、空間基線的影響，該方法并不能獲取形變隨時(shí)間的演變情況，而小基線集(Small Baseline Subset，SBAS)技術(shù)可有效克服此類失相干和大氣效應(yīng)的影響[6-7]。SBAS技術(shù)是由Berardino等人提出的時(shí)序InSAR技術(shù)，該技術(shù)通過選取時(shí)間基線和空間基線都較小的干涉對(duì)來減少時(shí)空基線過長而引起的失相干情況，并且利用最小二乘方法，提高形變監(jiān)測的時(shí)間分辨率[8]，從而得到研究區(qū)域的時(shí)間序列形變。近年來，InSAR技術(shù)也在城市形變監(jiān)測及城市精細(xì)化管理中得到廣泛應(yīng)用[9-12]。

1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)和研究區(qū)域

1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)

本次實(shí)驗(yàn)選用了23景Sentinel-1A數(shù)據(jù)，采用C波段觀測，軌道方向是降軌，獲取的衛(wèi)星影像的時(shí)間跨度為2017-05—2018-05，為提高Sentinel-1A影像的軌道數(shù)據(jù)精度，本研究采用Sentinel衛(wèi)星的精密軌道數(shù)據(jù)(Precise Orbit Ephemerides，POD)。實(shí)驗(yàn)中所使用的DEM數(shù)據(jù)是由日本JAXA公司提供的ALOS數(shù)字表面模型“ALOS World 3D - 30m”。表1為23景Sentinel-1影像基本信息，影像像對(duì)的時(shí)間與空間基線關(guān)系見圖1。

表1 Sentinel-1A影像信息

圖1 干涉對(duì)時(shí)空基線圖

1.2 研究區(qū)域

本文的研究區(qū)域位于重慶市的西部，區(qū)域中心經(jīng)緯度為(北緯106°28′，東經(jīng)29°24′)，以城市區(qū)域?yàn)橹鳎瑓^(qū)域面積約7 700 km2，圖2中的紅色矩形框顯示了研究區(qū)域的所在位置，該地區(qū)包括重慶市江津區(qū)、巴南區(qū)、璧山區(qū)、渝北區(qū)、九龍坡區(qū)、北碚區(qū)、南岸區(qū)等。

圖2 Sentinel-1衛(wèi)星影像覆蓋范圍

2 SBAS技術(shù)原理

SBAS技術(shù)以多幅影像作為主影像生成干涉對(duì)，利用干涉圖中高相干點(diǎn)恢復(fù)研究區(qū)域的時(shí)間序列形變信息[13]。在選擇干涉對(duì)時(shí)，要同時(shí)考慮到影像的時(shí)間基線和空間基線的分布，設(shè)置合適的時(shí)間基線、空間基線、平均相干性閾值來剔除一部分干涉條件差的干涉對(duì)，克服空間、時(shí)間失相干影響，減少噪聲帶來的影響，提高效率和結(jié)果的準(zhǔn)確性。同時(shí)，本文研究區(qū)域大部分為城市區(qū)域，所以干涉條件普遍較好，在這樣的情況下，本文使用Delauny三角網(wǎng)的方法進(jìn)行構(gòu)網(wǎng)。

SBAS能有效增加研究區(qū)域形變獲取的時(shí)間分辨率和空間分辨率[8]，其具體原理如下：

N幅配準(zhǔn)后的SAR影像，按時(shí)間順序排列如式(1)所示。

T=[T0,T1,…,TN-1]T.

(1)

可以獲得n幅差分干涉圖，干涉對(duì)數(shù)量n應(yīng)滿足式(2)。

(2)

在地形起伏較大區(qū)域，需借助外部DEM數(shù)據(jù)去除地形起伏導(dǎo)致的地形相位影響，從而得到n幅差分干涉圖中的n個(gè)形變相位。對(duì)于第j景差分干涉圖中，方位向坐標(biāo)a以及距離向坐標(biāo)r的像元的干涉相位值可以表示為

δφj(a,r)=[d(TB,a,r)-d(TA,a,r)]+

(3)

為了獲取更精確的形變時(shí)間序列，需去除殘余地形相位和大氣延遲相位，假設(shè)地表形變的低頻部分可以表示為

(4)

(5)

Ax=Δφ.

(6)

(7)

利用最小二乘法可以求解得到x并計(jì)算得到Δφ和ΔH。

在去掉殘余地形相位、大氣相位和相干噪聲后，可以將式(3)簡化為式(8)。

δφj(a,r)=d(TB,a,r)-d(TA,a,r).

(8)

寫成矩陣形式為

Bφd=δφ.

(9)

式中含有n個(gè)觀測向量和N個(gè)未知數(shù)，如果n≥N時(shí)，可以使用最小二乘法求得結(jié)果，然而在差分干涉中，常常出現(xiàn)n幅干涉圖并不處于同一子集的情況，所以用最小二乘得到的結(jié)果并不唯一，此時(shí)使用奇異值分解法(Singular Value Decomposition，SVD)可以得到B的廣義逆矩陣，同時(shí)得到速度矢量的最小范數(shù)解，進(jìn)而得到形變的時(shí)間系列結(jié)果。

3 結(jié)果分析

通過SBAS技術(shù)處理23景Sentinel-1A數(shù)據(jù)得到的LOS方向平均速率圖如圖3所示?？梢詮钠骄俾蕡D中發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)域中心地帶呈現(xiàn)較為平穩(wěn)的沉降現(xiàn)象，平均速率多在-20～20 mm/a之間，在研究區(qū)域的西部整體表現(xiàn)為小幅度抬升，抬升量多在5～35 mm/a，在研究區(qū)域的南部和東部有少部分區(qū)域下沉量較大，最大下沉量達(dá)到了60 mm/a。為了進(jìn)一步對(duì)研究時(shí)間范圍內(nèi)重慶市區(qū)的時(shí)序形變情況，本研究選出4個(gè)區(qū)域(見圖3)共13個(gè)采樣點(diǎn)(見圖4)進(jìn)行分析，具體位置如表2所示。

圖3 重慶市城區(qū)平均速率及采樣區(qū)域分布圖

圖4 重慶市采樣點(diǎn)點(diǎn)位分布圖

表2 重慶市城區(qū)采樣點(diǎn)信息表

區(qū)域1位于研究區(qū)域的西部，重慶市璧山區(qū)南部，包括正興鎮(zhèn)、丁家鎮(zhèn)、大興鎮(zhèn)等鄉(xiāng)鎮(zhèn)，該地區(qū)整體表現(xiàn)為小幅度抬升。為探明該地區(qū)整體形變規(guī)律，本研究選取4個(gè)采樣點(diǎn)進(jìn)行時(shí)序形變分析，其時(shí)序形變結(jié)果如圖5所示。從圖5中可以看出，該區(qū)域整體一直處于上升階段，4點(diǎn)累積形變量都達(dá)到20 mm以上，且兩點(diǎn)間累積形變量差不超過5 mm。

圖5 區(qū)域1采樣點(diǎn)時(shí)間序列形變圖

區(qū)域2位于重慶市巴南區(qū)，本研究區(qū)域的偏南部地區(qū)，包括界石鎮(zhèn)、南泉鎮(zhèn)、花溪鎮(zhèn)等。該區(qū)域內(nèi)有小范圍的下沉，且下沉點(diǎn)零散分布，多位于巴南區(qū)的南部和東部。為尋找此類小范圍下沉區(qū)域的形變規(guī)律，將巴南區(qū)的南部和東部下沉區(qū)域分為4個(gè)部分每個(gè)部分各選取一點(diǎn)進(jìn)行時(shí)序分析。由圖6的采樣點(diǎn)時(shí)序分析圖中可以看出，雖然點(diǎn)5～點(diǎn)8整體都表現(xiàn)為下沉，但點(diǎn)5的形變趨勢為先抬升后下沉。點(diǎn)5在2017-08-30時(shí)達(dá)到抬升最高點(diǎn)，抬升量為7 mm，而在8月30日之后，該點(diǎn)呈現(xiàn)出穩(wěn)步下沉的情況，其下沉趨勢和速率和點(diǎn)6、7、8相同，最終累積形變量達(dá)到了-7 mm。與點(diǎn)5不同，點(diǎn)6～點(diǎn)8表現(xiàn)為持續(xù)下沉，雖偶有起伏但并不影響其下沉的整體趨勢，最終3點(diǎn)累積形變量都超過了-30 mm，分別達(dá)到了-31 mm，-30 mm和-35 mm。

圖6 區(qū)域2采樣點(diǎn)時(shí)間序列形變

區(qū)域3位于研究區(qū)域東部，S103公路西側(cè)的一座小島上。本次研究在區(qū)域3中選取兩點(diǎn)進(jìn)行時(shí)序形變分析，結(jié)果如圖7所示。時(shí)序結(jié)果表明，該區(qū)域下沉速率相較于小島所在流域兩側(cè)區(qū)域更快，其累積形變量達(dá)到60 mm，且下沉速率趨于穩(wěn)定。但由于其形變速率與周邊地區(qū)相差較大，需進(jìn)一步探究其后續(xù)形變規(guī)律，以得到更全面的數(shù)據(jù)信息，用于提前預(yù)防當(dāng)?shù)氐孛娉两祹淼奈：Α?/p>

圖7 區(qū)域3采樣點(diǎn)時(shí)間序列形變

區(qū)域4位于研究區(qū)域北部，北碚區(qū)的南側(cè)，該區(qū)域下沉量較小，但下沉區(qū)域較大，所以本次研究在該區(qū)域的南部、中部和北部各選取了一點(diǎn)進(jìn)行時(shí)序分析，時(shí)序分析結(jié)果如圖8所示。從圖8中可以看出，3點(diǎn)均在2017-05—2017-08間表現(xiàn)為小幅抬升，其中點(diǎn)12和點(diǎn)13在7月25日達(dá)到抬升的最高點(diǎn)，累積抬升量分別為4 mm和2.5 mm，而點(diǎn)11在2017-09達(dá)到了4 mm的最大抬升量。而在2017-09之后，3點(diǎn)都表現(xiàn)為穩(wěn)定下沉趨勢。至2018-05-21，3點(diǎn)累積下沉量分別為12 mm，14 mm和10 mm。

圖8 區(qū)域4采樣點(diǎn)時(shí)序分析圖

4 結(jié) 論

本次研究基于歐空局Sentinel-1A衛(wèi)星影像，運(yùn)用SBAS技術(shù)對(duì)重慶市城區(qū)進(jìn)行時(shí)間序列形變的監(jiān)測，基本查明重慶市在監(jiān)測期間的地表形變情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，研究區(qū)域中部形變速率較小，多在-20～20 mm/a，表現(xiàn)為較為穩(wěn)定的沉降；而重慶市的西側(cè)、璧山區(qū)南側(cè)表現(xiàn)持續(xù)抬升，累積抬升量整體超過了20 mm；重慶市的南、東、北側(cè)則表現(xiàn)為小范圍的下沉，其中在重慶市的東側(cè)，位于板橋溪附近一處小島上，該區(qū)域累積形變量達(dá)到60 mm，與周邊區(qū)域相差較大，是發(fā)生地面沉降災(zāi)害的隱患區(qū)域，需要重點(diǎn)關(guān)注。

本次研究表明，SBAS技術(shù)能有效探測到區(qū)域內(nèi)大范圍的時(shí)序形變，同時(shí)能監(jiān)測到毫米級(jí)的微小形變。同時(shí)，在本次研究所選取影像時(shí)間段之外，還可以對(duì)當(dāng)?shù)貧v史影像進(jìn)行采集和SBAS數(shù)據(jù)處理，得到城市的歷史形變信息，還能對(duì)城市進(jìn)行后續(xù)形變監(jiān)測，從而擴(kuò)大InSAR數(shù)據(jù)處理結(jié)果，得到更全面的形變規(guī)律，并發(fā)現(xiàn)形變異常區(qū)域，用于危險(xiǎn)預(yù)警，為城市精細(xì)化建設(shè)提供理論和數(shù)據(jù)支持。