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    基于SBAS
    --InSAR的遼寧義縣中東部區(qū)域地表沉降監(jiān)測(cè)

    2020-05-20 01:17:18黃龍霄張旭晴趙強(qiáng)高明久程微安繼魁吳迪
    世界地質(zhì) 2020年1期
    關(guān)鍵詞:義縣基線速率

    黃龍霄,張旭晴,趙強(qiáng),高明久,程微,安繼魁,吳迪

    1.吉林大學(xué) 地球探測(cè)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,長(zhǎng)春 130026;2.遼寧工程勘察設(shè)計(jì)院,遼寧 錦州 121000

    0 引言

    地面沉降又稱地面下陷,是由于地下松散地層固結(jié)壓縮,導(dǎo)致地殼表面標(biāo)高降低的一種局部的工程地質(zhì)現(xiàn)象[1]。合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)是近20年發(fā)展起來的一種先進(jìn)的遙感技術(shù),補(bǔ)充了已有的地面沉降監(jiān)測(cè)方法:精密水準(zhǔn)測(cè)量和GPS監(jiān)測(cè)[2]。Gabriel等人將D--InSAR技術(shù)應(yīng)用在地面沉降監(jiān)測(cè)領(lǐng)域[3],D--InSAR技術(shù)雖然可以獲取密度較大的形變值[4],但它著重研究短時(shí)間間隔內(nèi)的單一形變情況。為了彌補(bǔ)D--InSAR技術(shù)的不足,學(xué)者Ferretti提出PS--InSAR技術(shù)[5]。PS--InSAR 技術(shù)只關(guān)注穩(wěn)定性較高點(diǎn),可以進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列的地面沉降監(jiān)測(cè),但在地表情況變化較大的一些非城市區(qū)域使用PS--InSAR技術(shù)時(shí)很難獲取高密度的沉降監(jiān)測(cè)結(jié)果。因此,Berardino P et al.提出 SBAS--InSAR 技術(shù)[6],該技術(shù)利用時(shí)空基線較短的SAR數(shù)據(jù)集形成干涉對(duì)[7],充分利用短時(shí)空基線影像的相干信息,有效地抑制相位噪聲對(duì)地形相位的影響,從而獲取長(zhǎng)時(shí)間緩慢地表形變的演變規(guī)律[8]。SBAS技術(shù)不僅可以減輕時(shí)空失相關(guān)、大氣延遲的影響,還可以應(yīng)用有限數(shù)量的影像得到毫米級(jí)的時(shí)序沉降量[9],空間分辨率的降低也相應(yīng)的減少了數(shù)據(jù)處理的運(yùn)算量。

    由于遼寧義縣中東部地區(qū)地形較復(fù)雜,為了得到好的監(jiān)測(cè)結(jié)果,綜上考慮,采用SBAS--InSAR技術(shù)對(duì)該區(qū)域進(jìn)行地面沉降監(jiān)測(cè)研究。

    1 SBAS--InSAR技術(shù)原理

    SBAS技術(shù)的主要思想為通過設(shè)置時(shí)間和空間基線閾值得到L個(gè)小基線集合,每個(gè)集合之內(nèi),干涉對(duì)基線較小,而集合之間,干涉對(duì)基數(shù)較大,共包括M幅差分干涉圖,篩選出基線較短的干涉對(duì)組成不同的集合。集合與集合之間的基線較長(zhǎng),可通過使用最小二乘法得到每個(gè)集合的形變序列,再通過奇異值分解法將每個(gè)集合聯(lián)合求解,這種方法可以在有限的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上得到高度精度反演,同時(shí)不要求主影像必須相同[10--13](圖1)。

    圖1 技術(shù)流程Fig.1 Technical process

    選取同區(qū)域的N+1幅SAR影像,獲取時(shí)間依次為t0,t1,t2,…,tn,根據(jù)設(shè)置的干涉條件可以組合得到M幅干涉圖,其中M滿足下式:

    (1)

    現(xiàn)選取tA和tB兩時(shí)刻獲得的SAR影像,然后進(jìn)行差分干涉處理,形成第i個(gè)差分干涉對(duì),則差分干涉相位δφi可由下式表示:

    (2)

    式中:d(tA)和d(tB)表示tA和tB時(shí)刻相對(duì)于參考時(shí)刻t0(d(t0)≡0)的累積形變信息,φ(tA)和φ(tB)表示相應(yīng)相位值。

    現(xiàn)用向量φT=[φ(t1),…,φ(tN)]表示N個(gè)相位圖,向量δφT=[δφ1,…,δφM]x表示M個(gè)干涉相位圖,如果主圖像先于輔圖像的獲得時(shí)間,則有:

    δφj=φtSj-φtMmj,j=1,…,M

    (3)

    式中:Mm、S分別表示干涉像對(duì)中主、輔圖像。所有參與生成干涉圖的SAR影像可以在不同的短基線集中。現(xiàn)定義一個(gè)含有M個(gè)方程,N個(gè)未知參數(shù)的方程組,其表達(dá)式為:

    δφ=Aφ

    (4)

    式中:矩陣A[M×N]中每一行對(duì)應(yīng)一個(gè)干涉對(duì),每一列對(duì)應(yīng)一副SAR影像,A[j,Sj]=1和A[j,Mmj]=-1,其余元素為0。矩陣A是一個(gè)由干涉圖組合方式?jīng)Q定的近似關(guān)聯(lián)矩陣。當(dāng)所有干涉對(duì)屬于同一個(gè)基線集時(shí),A是一個(gè)列滿秩矩陣。當(dāng)M=N時(shí),方程組(8)有唯一解;當(dāng)M>N時(shí),方程組是超定方程,此時(shí)可使用最小二乘法求此方程組的唯一解:

    (5)

    當(dāng)所有干涉對(duì)屬于不同基線集時(shí),矩陣A的秩等于N-L+1,出現(xiàn)秩虧,可采用奇異值分解(SVD)的方法計(jì)算矩陣A的廣義逆矩陣A+,進(jìn)而求解方程組(4)的最小范數(shù)解,其過程如下:

    A+=US+VT

    (6)

    式中:正交矩陣U[M×N],其前N列是ATA特征向量,稱為矩陣A的左奇異矩陣,正交矩陣V[M×N],其所有列ATA稱為矩陣A的右奇異矩陣。S為M×N矩陣。則:

    A+VS+UT

    (7)

    (8)

    式中:ui和vi分別表示正交矩陣U和V的列向量。

    將方程組(4)中對(duì)相位的求解轉(zhuǎn)化為對(duì)平均相位變化速率的求解問題,則待求參數(shù)向量為:

    (9)

    則有:

    δφ=Bv

    (10)

    式中:B[M×N],其中,B[i,j]=tj+1-tj,(Sj+1≤j≤Mmi,i=1,…,M)其他元素值為0。對(duì)B進(jìn)行奇異值分解,即可解出各時(shí)間段平均速度v。

    2 地面沉降監(jiān)測(cè)

    2.1 研究區(qū)概括

    遼寧義縣東部為剝蝕構(gòu)造中低山區(qū),由變質(zhì)巖和花崗巖侵入體組成,山勢(shì)較陡峭,海拔在400~800 m之間,山脈走向由東北向西南延展,山體多為直坡,局部為凸坡,坡度角為30°~50°,山間谷地,多呈樹枝狀分布。義縣的中部為沖積平原區(qū),分布于大凌河、細(xì)河?xùn)|岸;上部為亞砂土覆蓋;下部為砂礫石層;底部混土,地面較平,微傾向河床。中部區(qū)域部分巖層性質(zhì)為白堊系:灰白色砂礫巖夾砂巖和頁(yè)巖及上部夾薄層煤,中部賦存煤層(圖2)。

    圖2 研究區(qū)域Fig.2 Research area

    2.2 監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)

    Sentinel--1數(shù)據(jù)具有較好的空間基線控制,并且重返周期較短,適合地表形變監(jiān)測(cè)[13]。由于遼寧地處中國(guó)東北部,冬季多雪,而C波段影像受降雪影響會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的失相干現(xiàn)象,導(dǎo)致成果獲取的相干點(diǎn)數(shù)量降低,誤差增大,所以在本次監(jiān)測(cè)中未采用冬季影像。最終選取由歐空局提供的IW寬條干涉的降軌SAR影像,C波段,分辨率為5 m×20 m,極化方式為VV,2017年—2018年2月到11月的18景影像數(shù)據(jù),具體時(shí)間見表1。同時(shí)使用Sentinel--1衛(wèi)星精密軌道數(shù)據(jù)(POD精密定軌星歷數(shù)據(jù))和由地理空間數(shù)據(jù)云將ASTER GDEM(V1)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工得來的GDEMDEM 30M 分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù)。

    表1 Sentiel--1數(shù)據(jù)

    2.3 處理流程

    利用SAR Scape 軟件,通過設(shè)置時(shí)間基線、空間基閾值控制生成干涉對(duì)的數(shù)量。本次監(jiān)測(cè)設(shè)置270 d的時(shí)間基線和最大45%的臨界空間基線閾值,生成88對(duì)像對(duì),生成的時(shí)空連接如圖3所示。

    圖3 時(shí)空連接圖Fig.3 Space-time connection map

    然后基于干涉對(duì)進(jìn)行SLC影像配準(zhǔn),干涉圖的生成、去平,經(jīng)過自適應(yīng)濾波、相干性生成及相位解纏獲取一系列相位圖。解纏相干系數(shù)閾值為0.2,解纏方法為Delaunay MCF,濾波方法為Goldstein。然后再選擇其中1景干涉效果中等的干涉圖,根據(jù)相干性圖選取相干性高、相位好的GCP點(diǎn),為軌道精煉和重去平做準(zhǔn)備。選取近100個(gè)控制點(diǎn),通過多次篩選將各個(gè)點(diǎn)的誤差降到了1.5以下。然后經(jīng)過兩次SBAS反演,精確估計(jì)且去除地形殘余相位、大氣效應(yīng)相位,最后結(jié)合DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行地理編碼后獲取WGS--84坐標(biāo)系下的各期累積形變圖和平均形變速率圖[1,10]。

    2.4 監(jiān)測(cè)結(jié)果與分析

    本次監(jiān)測(cè)使用SBAS--InSAR技術(shù)通過對(duì)Sentinel--1數(shù)據(jù)的處理,結(jié)合ArcGIS軟件,得到2017—2018年成果沉降速率渲染圖(圖4)、沉降速率統(tǒng)計(jì)圖(圖5)和2017—2018年成果沉降速率等值線圖(圖6)。

    圖4 2017年—2018年成果沉降速率渲染圖Fig.4 Rending map of results settlement rate from 2017 to 2018

    圖5 沉降速率統(tǒng)計(jì)圖Fig.5 Statistical map of settlement rate

    由圖4可知,在研究區(qū)的左下角部分即義縣縣城周邊存在較明顯的沉降,義縣中心地區(qū)沉降最為集中,由圖5可知,2017 年 2 月 21日—2018年 10月26日期間,研究區(qū)范圍內(nèi)大部分PS點(diǎn)的沉降速率為5 mm/a±,平均沉降速率為3.5 mm/a,最大沉降速率為 98 mm/a,說明研究區(qū)地面沉降空間分布有較大差異,地面沉降不均衡。

    使用克里金法進(jìn)行插值,繪制出該區(qū)域的形變量等值線圖(圖6),疊加到谷歌地圖上,便于沉降區(qū)定位;發(fā)現(xiàn)在A、B、C 3個(gè)小區(qū)域存在沉降漏斗且沉降量較大,對(duì)這3個(gè)小區(qū)域進(jìn)行重點(diǎn)分析,從這3個(gè)區(qū)域中分別選擇一個(gè)能夠代表本區(qū)域形變特征的、形變量較大的 PS 點(diǎn)進(jìn)行時(shí)間序列分析。 時(shí)間序列分析是處理變形觀測(cè)數(shù)據(jù)的一種有效方法,通過時(shí)間序列分析可以發(fā)現(xiàn)各形變點(diǎn)的時(shí)間變化規(guī)律,可以對(duì)沉降區(qū)域進(jìn)行短期的預(yù)測(cè)與分析[14]。由圖7~9各曲線可得,沉降區(qū)A的沉降中心沉降量>-180 mm;沉降區(qū)B最大沉降量大約為259 mm;沉降區(qū)C有3個(gè)較明顯的沉降中心,沉降量>-275 mm。

    圖6 2017年—2018年成果沉降速率等值線圖Fig.6 Contour map of results settlement rate from 2017 to 2018

    圖7 A區(qū)PS點(diǎn)形變時(shí)間序列Fig.7 Deformation time series of PS point in region A

    圖8 B區(qū)PS點(diǎn)形變時(shí)間序列Fig.8 Deformation time series of PS point in region B

    圖9 C區(qū)PS點(diǎn)形變時(shí)間序列Fig.9 Deformation time series of PS point in region C

    圖10 義縣地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)調(diào)查圖Fig.10 Detailed survey map of geological hazards in Yixian

    為了檢驗(yàn)結(jié)果的可靠性,將圖10與監(jiān)測(cè)結(jié)果對(duì)比,發(fā)現(xiàn)義縣地面塌陷情況與所得結(jié)果基本吻合。地面沉降主要是由地殼構(gòu)造活動(dòng)、礦產(chǎn)資源開采、地下水過量采集與城市建筑荷載增加等因素造成的。為分析義縣地面沉降成因,通過查閱相關(guān)資料發(fā)現(xiàn):研究區(qū)內(nèi)礦產(chǎn)資源較豐富,有煤礦21個(gè)、黏土礦10個(gè)、采石廠11個(gè)、鐵礦2個(gè)和硅石礦1個(gè)(表2)。義縣礦業(yè)開采強(qiáng)烈,尤其是對(duì)地質(zhì)環(huán)境影響較大且易發(fā)生災(zāi)害的煤礦、花崗巖礦的開采,其中對(duì)煤礦、黏土礦的開采會(huì)造成地面塌陷、地裂縫災(zāi)害。據(jù)統(tǒng)計(jì),截至2004年義縣中部地區(qū)的聚糧屯煤礦和九道嶺煤礦采空區(qū),使2 km2多耕地成為沉陷區(qū)。一些個(gè)體企業(yè)無規(guī)則開采對(duì)山體破壞嚴(yán)重,極容易發(fā)生崩塌、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害。沉降區(qū)的分布與義縣的礦區(qū)分布較為一致,且處于采空塌陷易發(fā)區(qū),表明研究區(qū)地面沉降主要是由人類工程經(jīng)濟(jì)活動(dòng)導(dǎo)致的,其中礦產(chǎn)資源開采是最大的影響因素。

    表2 礦產(chǎn)資源匯總

    3 討論

    本次監(jiān)測(cè)改進(jìn)之處:①數(shù)據(jù)處理過程中為了能夠選出形變量更小、穩(wěn)定性更好、誤差更小的 GCP 點(diǎn),通過控制每個(gè)GCP點(diǎn)的誤差值,使結(jié)果更加的精確,減弱了人為因素對(duì)軌道精煉誤差的影響。②監(jiān)測(cè)結(jié)果分析采用了等值線分析法、時(shí)間序列分析法和統(tǒng)計(jì)學(xué)法,從不同的角度研究了義縣地面沉降情況,成功地獲取研究區(qū)的平均沉降速率和形變序列并結(jié)合野外實(shí)地驗(yàn)證,確定了主要沉降區(qū)的位置、最大沉降量以及沉降趨勢(shì)。

    4 結(jié)論

    (1)監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)義縣地表沉降分布不均勻,在義縣中部地區(qū)存在多處較明顯的沉降區(qū),如聚糧屯鄉(xiāng)和前楊鄉(xiāng)附近。在監(jiān)測(cè)時(shí)段內(nèi)研究區(qū)沉降量在-275~5 mm范圍內(nèi)。

    (2)義縣的沉降區(qū)與礦產(chǎn)資源的分布有著密切的關(guān)系。在礦石資源開采中,土體開挖卸載時(shí)開挖面土體向開采面內(nèi)移動(dòng)、地下結(jié)構(gòu)整體下沉均可造成地表沉降。

    (3)義縣地表沉降趨勢(shì)顯示下降,時(shí)間序列與季節(jié)變化存在一定的相關(guān)性,雨水充沛期和冬季降雪期,沉降速率都會(huì)出現(xiàn)減緩或與總趨勢(shì)相反的小幅度變化。

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