基于Sentinel_1A數(shù)據(jù)的地面沉降監(jiān)測(cè)研究

朱雙

【摘要】隨著遙感技術(shù)的逐步發(fā)展，D-InSAR技術(shù)在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中得到廣泛的認(rèn)可。本文以烏魯木齊沙依巴克區(qū)為例，敘述了D-InSAR技術(shù)中Sentinel_1A影像處理流程，包括配準(zhǔn)復(fù)影像，干涉圖濾波與相干性計(jì)算，相位解纏以及重去平等進(jìn)行了闡述，然后運(yùn)用二軌法差分干涉技術(shù)成功得到了研究區(qū)的地表沉降信息，并生成了形變圖。

【關(guān)鍵詞】D-InSAR;Sentinel-1A;沉降監(jiān)測(cè);相位解纏

Land subsidence monitoring based on Sentinel_1A data

（1. School of Civil Engineering， Xinjiang Institute of Engineering， Urumqi， Xinjiang）

Abstract：With the gradual development of remote sensing technology，D-InSAR technology has been widely recognized in real society.Taking the Shayibak area of Urumqi as an example， this paper describes the Sentinel 1A image processing process in D-InSAR technology， including registration of complex images， interferogram filtering and coherence calculation， phase unwrapping and re-equality. Then， the two-track differential interferometry technology is used to successfully obtain the surface subsidence information of the study area and generate the deformation map.

Key words ： D-InSAR;Sentinel-1A; subsidence monitoring;phase unwrapping

隨著城鎮(zhèn)現(xiàn)代化建設(shè)進(jìn)程的不斷加快，人們對(duì)礦產(chǎn)、地下水、石油等資源的需求急劇增大。但由此引發(fā)的地面沉降現(xiàn)象愈發(fā)頻繁且沉降范圍越來越大，而傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)技術(shù)，如精密水準(zhǔn)測(cè)量、全站儀測(cè)最，僅能獲取“點(diǎn)”無法直接獲取“面”的沉降結(jié)果，這顯然無法滿足當(dāng)前地面沉降監(jiān)測(cè)的需求。近年來發(fā)展起來的合成孔徑雷達(dá)差分干涉測(cè)董技術(shù)憑借其大范圍監(jiān)測(cè)、全天時(shí)、全天候等優(yōu)勢(shì)己經(jīng)在北京、天津、南京、西安等地區(qū)沉降監(jiān)測(cè)中得到應(yīng)用，并取得了較好的結(jié)果。本文基于此，進(jìn)行地面沉降監(jiān)測(cè)研究。

1 D-InSAR技術(shù)的基本原理

差分干涉測(cè)量（Differential ?Interferometric ?Synthetic ?Aperture ?Radar）重復(fù)觀測(cè)同一地區(qū)的形變，利用前后不同的SAR影像得到干涉圖，并利用差分技術(shù)消去參考橢球面相位，大氣相位，地形起伏影響來得到地表的變化特征的一種測(cè)量手段。D-InSAR差分干涉測(cè)量普遍用于確定采空區(qū)和明顯沉降區(qū)的漏斗范圍，也符合對(duì)滑坡，地震，采空區(qū)等沉降范圍較大的地質(zhì)災(zāi)害的變形監(jiān)測(cè)，其監(jiān)測(cè)精度可達(dá)到cm級(jí)。根據(jù)差分干涉所需影像的多少，D-InSAR可以分為二軌法、三軌法和四軌法。

2 數(shù)據(jù)源

準(zhǔn)備2017年7月24日和2020年7月20日兩景研究區(qū)的Sentinel-1雷達(dá)衛(wèi)星數(shù)據(jù)以及DEM數(shù)據(jù)，像對(duì)Sentinel_1A scl，極化方式VV極化，地面分辨率15m，DEM精度為30m。

本次主要使用軟件ENVI5.6里面的插件SARscape5.6。SARscape5.6優(yōu)化了導(dǎo)入數(shù)據(jù)的功能，新增下載90m精度的DEM數(shù)據(jù)的工具。除了ENVI之外，還使用了ArcGIS10.3，ArcMAP是ArcGIS中的一個(gè)主應(yīng)用程序，可以完成數(shù)據(jù)的輸入，數(shù)據(jù)編輯，數(shù)據(jù)查詢以及數(shù)據(jù)結(jié)果分析等操作。

3 D-InSAR地面沉降監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理

（1）數(shù)據(jù)導(dǎo)入

首先導(dǎo)入原始影像數(shù)據(jù)，在導(dǎo)入的過程中用精密軌道數(shù)據(jù)消除軌道誤差，導(dǎo)入過程中注意將Parameters中將Rename the File Using Parameters改為True。

（2）SAR復(fù)數(shù)影像配準(zhǔn)

整個(gè)干涉復(fù)圖像對(duì)的配準(zhǔn)分為三步：①粗配準(zhǔn)，配準(zhǔn)精度大約為30個(gè)像元;②像元級(jí)配準(zhǔn);③亞像元級(jí)配準(zhǔn)，配準(zhǔn)精度一般 小于1/8個(gè)像元。

（3）基線估算

使用Baseline Estimation輸入裁剪后的主景影像和副景影像。得出基線估算結(jié)果符合要求，各參數(shù)值都在要求范圍內(nèi)，具有合適的相干性，如圖1所示。

（4）生成干涉圖

經(jīng)過精確配準(zhǔn)后的兩幅影像上對(duì)應(yīng)點(diǎn)共軛相乘得到干涉圖，如圖2。

（5）濾波及相干性計(jì)算

相位解纏之前需要對(duì)干涉圖進(jìn)行濾波，如圖3為濾波后的干涉圖，主要是可以提高信噪比，消弱噪聲，更好的進(jìn)行下一步的相位解纏，更好的保留地形信息。

（6）相位解纏

如圖4，相位解纏就是將相位由主值或相位差值恢復(fù)為真實(shí)值。干涉相位只能以2π為模，所以只要相位變化超過了2π，就會(huì)重新開始和循環(huán)，相位解纏是對(duì)去平和濾波后的位相進(jìn)行相位解纏，解決2π模糊的問題。

（7） 相位轉(zhuǎn)形變及地理編碼

將經(jīng)過絕對(duì)校準(zhǔn)和解纏的相位，結(jié)合合成相位，轉(zhuǎn)換為形變數(shù)據(jù)。然后把雷達(dá)坐標(biāo)系下的形變量轉(zhuǎn)化為地理坐標(biāo)系，輸入?yún)?shù)選擇經(jīng)過相位轉(zhuǎn)為形變的數(shù)據(jù)，終得到的形變圖5。

4 數(shù)據(jù)提取分析與結(jié)果

4.1 數(shù)據(jù)提取分析

本次選用2017年與2020年的兩景Sentinel-1A數(shù)據(jù)，處理數(shù)據(jù)，更改屬性選擇已分類，調(diào)整色帶，使數(shù)據(jù)能夠直觀的顯示沉降。對(duì)數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行提取分析以及重分類。然后計(jì)算重分類后的面積，如圖所示，最后輸出成圖，如圖6和圖7所示

4.2 沉降結(jié)果分析

選取一個(gè)沉降明顯的區(qū)域，拉一個(gè)截面，然后選擇剖面圖圖標(biāo)即可查看，生成剖面圖，如圖8，該區(qū)域出現(xiàn)了明顯的沉降，根據(jù)沉降圖可知，深藍(lán)色代表沉降，沉降量最大可達(dá)到-10cm，說明該區(qū)域?yàn)橹饕两祬^(qū)，而圖中紅色代表上升，變化量最高可達(dá)到+7cm，說明該區(qū)域?yàn)槎逊e區(qū)，由于土地資源、土壤堆積而成。

通過計(jì)算沉降面積，如下表，得出沉降區(qū)域的面積跟所在位置以及該地區(qū)資源活動(dòng)關(guān)，從表中得出研究區(qū)最大的沉陷區(qū)域的面積達(dá)到1497多平方公里，體現(xiàn)了土地資源的豐富，且影像力度較大，可能會(huì)造成周邊影響，其他沉降區(qū)域相對(duì)較小。

本次利用二軌法處理數(shù)據(jù)，基線估算值為-19.798m，遠(yuǎn)小于臨界基線[-5483.553] - [5483.553]m，且2PI值為0.028m也是滿足要求的，后續(xù)對(duì)圖像的差分干涉以及濾波和相干性處理都使得圖像更接近實(shí)際，便于后面進(jìn)行相位解纏，最終的成果圖體現(xiàn)了研究區(qū)所有區(qū)域的沉降顯示，以及沉降程度，為后續(xù)的研究工作提供參考。

5 結(jié)束語

（1）以烏魯木齊市沙依巴克區(qū)為研究區(qū)，選取了2017年至2020年的2景Sentinel-1A影像數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行二軌法差分干涉處理，得到D-InSAR形變圖。

（2）將D-InSAR技術(shù)獲取的形變圖結(jié)合ArcMAP進(jìn)行分析。結(jié)果表明：在市中心上方形成了明顯的沉降區(qū)域，且沉降中心隨著工作面推進(jìn)而相應(yīng)的變化，根據(jù)沉降圖顯示D-InSAR沉降結(jié)果在時(shí)間和空間上都表現(xiàn)了良好的一致性。

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