基于衛(wèi)星影像的輸電走廊地表形變計算方法

聶鼎，黃然，周仿榮，趙現(xiàn)平，沈志，方明，馬儀，常成

（1. 云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力科學(xué)研究院，昆明 650200；2. 云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司帶電作業(yè)分公司，昆明 650051；3. 云南電網(wǎng)有限責(zé)任公司，昆明 650051；4. 北京理工大學(xué)昆明研究院，昆明 650160）

0 前言

電力是國民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，而輸電設(shè)施是電力企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營的基礎(chǔ)，輸電設(shè)施的監(jiān)測與保護(hù)是保障用電安全的重要內(nèi)容。隨著我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，高電壓、大功率、長距離輸電線路越來越多，線路走廊穿越的地理環(huán)境越來越復(fù)雜，輸電設(shè)施周邊地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生頻率越來越高，這些都使得輸電設(shè)施的監(jiān)測與保護(hù)愈加困難[1]。輸電設(shè)施現(xiàn)有的巡檢方式需要大量人工參與，存在眾多不確定因素，因此多維度、高效、科學(xué)、低成本的線路巡檢方式對保障用電安全尤為重要[2]。

傳統(tǒng)人力巡檢效率較低，且南方高壓輸電線的巡檢區(qū)域植被茂密、地形復(fù)雜，對人的潛在風(fēng)險較大[3-4]。機(jī)器人的巡檢方式較少人員參與，巡檢高效，但只能巡檢輸電線路本身及桿塔情況，不能對桿塔周邊的危險情況進(jìn)行辨識[5-9]。航空巡檢（無人機(jī)和載人飛機(jī)）相比人力巡檢、機(jī)器人巡檢效率更高，巡檢區(qū)域也能滿足巡檢要求，但無人機(jī)續(xù)航時間、空域申請、局部極端氣象、費(fèi)用都極大限制了航空巡檢的使用[10-11]。衛(wèi)星遙感技術(shù)具有宏觀、快速、動態(tài)、經(jīng)濟(jì)等特點，能實現(xiàn)對地表狀態(tài)的大范圍動態(tài)監(jiān)測，現(xiàn)已發(fā)展成為對地監(jiān)測的重要手段。InSAR（Synthetic Aperture Radar Interferometry，干涉合成孔徑雷達(dá)）技術(shù)是利用雷達(dá)回波信號的相位信息提取地表三維信息的技術(shù)，基于D-InSAR（差分干涉合成孔徑雷達(dá)）技術(shù)可將地表垂直形變的測量精度提升至毫米級，但D-InSAR易受時間、空間失相干、大氣延遲等相位誤差的影響難以實現(xiàn)對長期累積微小形變的探測[12]。PS（Permanent Scatters，永久散射體）技術(shù)是D-InSAR技術(shù)的改進(jìn)升級，由 A.Ferretti，C.Prati，F(xiàn).Rocca于20世紀(jì)末提出[13-14]。PS InSAR技術(shù)通過在一組雷達(dá)干涉圖像中按某種規(guī)則選擇一系列相位穩(wěn)定的點作為PS點，然后基于給定的相位模型，去除選定PS點上的大氣附加相位、DEM誤差及其他噪聲得到精確的地表升降變化值[15]，利用PS-InSAR技術(shù)可以對特定區(qū)域內(nèi)的地表緩慢變形過程及變化規(guī)律進(jìn)行長期觀測[16]。

Yang Z對利用InSAR圖形序列預(yù)測鐵路沉降進(jìn)行了研究[17]。Fuhrmann T等利用PSInSAR、水準(zhǔn)測量、GNSS數(shù)據(jù)分析了萊茵河上游地區(qū)的地表位移情況[18]。Maghsoudi Y等使用PS-InSAR技術(shù)檢測了印度尼西亞西爪哇地?zé)釁^(qū)域的地表變形[19]。Tang L等基于PS-InSAR技術(shù)對四川茂縣二郎山地區(qū)進(jìn)行了地表變形監(jiān)測研究[20]。Wu B等基于改進(jìn)的PS-InSAR技術(shù)研究了電力輸電塔頂部的傾斜位移[21]。因此PS-InSAR技術(shù)是監(jiān)測輸電設(shè)施周邊地質(zhì)形變的一種創(chuàng)新方法。

本文梳理了PS-InSAR技術(shù)的理論原理，并通過云南昭通某條高壓輸電線路周邊2017年1月到2018年1月期間的29景20米分辨率的雷達(dá)干涉圖像序列的PS-InSAR數(shù)據(jù)處理，研究該輸電線路周邊區(qū)域在這期間的地質(zhì)變形情況，分析了輸電線路周邊潛在地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險區(qū)域，并選取其中的典型區(qū)域進(jìn)行了分析，驗證了PSInSAR技術(shù)在輸電設(shè)施周邊地質(zhì)形變監(jiān)測上應(yīng)用的可行性。

1 PS-InSAR技術(shù)介紹

1.1 PS-InSAR原理

目標(biāo)相干點上的干涉相位由橢球體相位、地形相位、形變相位、大氣相位和噪聲相位等組成?；谀繕?biāo)區(qū)域的DEM數(shù)據(jù)，選取該區(qū)域K+1幅SAR影像，通過配準(zhǔn)、輻射定位、PS探測、差分干涉處理后得到K幅差分干涉圖、N個PS點及其在各差分干涉圖中的相位集。

其中任意一個干涉對i的每一個點目標(biāo)的初始干涉相位為：

式中：為初始干涉相位，為平地相位（參考橢球面引起），為地形相位（地面起伏引起），為LOS向形變相位（兩次成像期間地表位移引起），為大氣延遲相位（兩次成像期間大氣非均勻性引起），為噪聲相位（隨機(jī)噪聲引起）。

大氣延遲相位、噪聲相位由于隨機(jī)性較大，因此沒有確定的表達(dá)式來描述。根據(jù)成像幾何關(guān)系可以得到平地相位、地形相位、形變相位的表達(dá)式[22]為：

其中：R為衛(wèi)星雷達(dá)到地面目標(biāo)的斜距，λ為雷達(dá)波波長，ΔR為相鄰兩個相元間的斜距差，B⊥為垂直基線，θ為雷達(dá)波入射角，Δh為地形高程誤差，δr為視線向形變量。

借助衛(wèi)星精密的軌道狀態(tài)矢量數(shù)據(jù)，依據(jù)干涉幾何計算可以去除平地相位；而地形相位可以借助精密的軌道狀態(tài)矢量數(shù)據(jù)和目標(biāo)區(qū)域的DEM數(shù)據(jù)去除。但是由于垂直基線不準(zhǔn)確、DEM存在高程誤差，因此在去除平地相位和地形相位時會帶來相應(yīng)的軌道殘余相位和地形殘余相位。所以在經(jīng)過差分干涉處理后干涉對i的差分相位為：

其中地形殘余相位和LOS向形變相位可表達(dá)為：

式中Δhe為高程誤差，Δd為地表位移。假設(shè)斷裂活動引起的地表位移為線性形變，變形速率為v，時間間隔為t，則地表位移為：

結(jié)合式（5）～（8）可得：

在同一個干涉對i中，從空間維度分析干涉點對之間的相位差異，在N個PS點中選取一個點做位參考點Pref，在除該點外有任意一點PM，可得兩點之間的相位差為：

式中：為干涉點對間的差分相位差，為DEM誤差矯正差，δvM-ref為線性形變速率差，為干涉點對殘余相位差。

同一干涉點對在得到的K幅差分干涉圖中可建立K個式（10），方程組中有K+2個變量，常規(guī)解法是無法求解的?；诮⒌姆匠探M通過多次迭代，逐漸消除殘余相位中的相位誤差，相位解纏，使得差分相位模型與觀測值誤差最小。

1.2 PS-InSAR技術(shù)路線

圖1 PS-InSAR技術(shù)路線

根據(jù)原理，在對SAR進(jìn)行PS-InSAR處理的技術(shù)路線如下：

1）選擇目標(biāo)區(qū)域K+1幅SAR衛(wèi)星影像，并進(jìn)行干涉處理得到K幅干涉影像；

2）利用目標(biāo)區(qū)域的DEM數(shù)據(jù)，對干涉影像進(jìn)行差分處理，得到K幅差分干涉圖；

3）在K+1幅SAR衛(wèi)星影像探測出PS點；

4）利用PS點處理差分干涉圖得到PS差分干涉相位集；

5）建立目標(biāo)區(qū)域差分干涉相位模型；

6）利用PS差分干涉相位集和差分干涉相位模型得到PS點的DEM誤差、形變速率及大氣延遲相位，利用這些數(shù)值修正模型；

7）對模型進(jìn)行質(zhì)量分析，得到形變序列和DEM誤差。

通過技術(shù)處理最終得到PS點的三維坐標(biāo)信息（經(jīng)緯度、高程）、隨對應(yīng)SAR影像的形變演化。

2 測試區(qū)的應(yīng)用示范

2.1 數(shù)據(jù)處理

本文所選試驗測試區(qū)為云南省昭通市某條高壓輸電線周邊區(qū)域，數(shù)據(jù)來源于Santinel-1衛(wèi)星在2017年1月到2018年1月期間的29景20米分辨率的雷達(dá)干涉圖像序列。選擇桿塔周邊區(qū)域為目標(biāo)區(qū)域，選擇其中桿塔以及較為明顯的房屋和巖石作為PS點，進(jìn)行試驗的測試區(qū)范圍如下圖所示。

圖2 測試區(qū)域桿塔分布圖

測區(qū)面積約45平方千米，共有180多個桿塔。選取2017年1月24日的圖像為主圖像，利用剩余28景雷達(dá)干涉圖像序列為參考圖像，構(gòu)建28對干涉圖像對，如圖3所示。根據(jù)點目標(biāo)的光譜穩(wěn)定性、相關(guān)性以及強(qiáng)度穩(wěn)定性、強(qiáng)度值[1]，識別出測區(qū)67236個PS點，PS點分布如圖4所示。

按照PS-InSAR處理流程將干涉圖像對經(jīng)過差分干涉后，利用二維線性相位模型反復(fù)迭代運(yùn)算，去除和分離初始差分相位中的軌道殘余相位、地形殘余相位、大氣延遲相位和噪聲相位，再通過解纏，得到相應(yīng)PS點的形變序列和DEM誤差。

圖4 PS點在測區(qū)的分布情況

2.2 結(jié)果分析

2.2.1 整體分析

經(jīng)過數(shù)據(jù)處理，得到測試區(qū)域的形變結(jié)果，其中監(jiān)測區(qū)域2017年1月到2018年1月地質(zhì)形變速率圖如圖5所示，地質(zhì)累計形變量如圖6所示。

圖5 監(jiān)測區(qū)域2017年1月到2018年1月地質(zhì)形變速率

圖6 監(jiān)測區(qū)域2017年1月到2018年1月地質(zhì)累計形變量

從圖中可以看到整條高壓線路周邊分布有不同數(shù)量的形變速率較大的PS點，在高壓線線路的西側(cè)、中部和沿江北側(cè)形變較為嚴(yán)重，形變速率最大的PS點縣城附近，速率高達(dá)65.4 mm/year；形變速率最小的PS點位于金沙江北側(cè)的一處斜坡上，速率為-80.4 mm/year。

圖7 測試區(qū)PS點形變率

2.2.2 典型地質(zhì)形變區(qū)分析

根據(jù)整體分析，在測試區(qū)域可提取出18個對輸電設(shè)備有潛在影響的地質(zhì)形變區(qū)，如下圖所示。

圖8 測試區(qū)域?qū)旊娫O(shè)備有潛在影響的地質(zhì)形變區(qū)

選取其中的3塊典型區(qū)域進(jìn)行分析，其中A距離輸電設(shè)備最近處約800米，B橫跨輸電設(shè)備，C距離輸電設(shè)備最近處約為550米。

A變形體北部為縣城，人口密集，變形體南部地勢較高、地形起伏較大。根據(jù)InSAR圖像可以明顯看到中間紅線南北兩側(cè)呈沉降趨勢，東西兩側(cè)呈抬升趨勢（如圖9所示）。

圖9 變形體A的InSAR和光學(xué)圖像

選取圖9紅色方框內(nèi)的PS點繪制歷史形變曲線如下圖所示。

圖10 變形體A方框內(nèi)PS點的歷史形變曲線

B變形體相對周邊區(qū)域較高，地形起伏較大。其InSAR圖像局部有明顯的形變，且每一處小變形體內(nèi)部的變形都要大于外緣的變形（如圖11所示）。選取圖11黑色方框內(nèi)的PS點繪制歷史形變曲線如圖12所示。

圖11 變形體B的InSAR和光學(xué)圖像

C變形體位于坡度較大的山坡上，其InSAR圖像呈條帶狀，后緣變形較大（如圖13所示）。選取圖13黑色方框內(nèi)的PS點繪制歷史形變曲線如圖14所示。

圖12 變形體B方框內(nèi)PS點的歷史形變曲線

圖13 變形體C的InSAR和光學(xué)圖像

圖14 變形體C方框內(nèi)PS點的歷史形變曲線

3 結(jié)束語

1）本文梳理了基于InSAR影像的PSInSAR數(shù)據(jù)處理流程。以云南昭通某地區(qū)輸電設(shè)施周邊在2017年1月到2018年1月期間的29景20米分辨率的雷達(dá)干涉圖像序列為研究對象，利用PS-InSAR技術(shù)分析了輸電設(shè)施周邊地質(zhì)在2017年1月到2018年1月間的地質(zhì)形變情況。通過分析將該研究區(qū)域內(nèi)18個對輸電設(shè)備有潛在影響的地質(zhì)形變區(qū)進(jìn)行了劃分，并選取其中3個典型區(qū)域進(jìn)行了重點分析。

2）依據(jù)分析結(jié)果可以看出該輸電設(shè)備在研究區(qū)域內(nèi)的選址較為合理，對地質(zhì)形變較大的位置做了避讓，但在少數(shù)位置依舊存在風(fēng)險，應(yīng)當(dāng)進(jìn)行現(xiàn)場確認(rèn)并加以防范。

3）PS-InSAR技術(shù)能有效監(jiān)測當(dāng)前輸電設(shè)備周邊地質(zhì)情況并對其演變趨勢進(jìn)行預(yù)測，可為輸電設(shè)備自然災(zāi)害的預(yù)防及設(shè)備選址提供重要理論依據(jù)。