基于時(shí)序InSAR技術(shù)的中巴走廊 蓋孜河谷段地表形變分析*

汪鈺晴，唐伶俐，王新鴻?，周增光，李子揚(yáng)，李傳榮

(1 中國(guó)科學(xué)院空天信息創(chuàng)新研究院 中國(guó)科學(xué)院定量遙感信息技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100094； 2 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)電子電氣與通信工程學(xué)院， 北京 100049) (2020年6月12日收稿； 2020年7月6日收修改稿)

中巴經(jīng)濟(jì)走廊(簡(jiǎn)稱(chēng)“中巴走廊”)北起中國(guó)新疆喀什，南至巴基斯坦瓜達(dá)爾港，全長(zhǎng)約3 000 km，連接著北部的“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”和南部的“21世紀(jì)海上絲綢之路”，是貫通南北絲路的一條重要貿(mào)易走廊。中巴走廊沿線(xiàn)滑坡、泥石流、崩塌、溜石坡等地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)，不僅給沿線(xiàn)人民生活造成極大不便，也給走廊的工程建設(shè)和運(yùn)營(yíng)帶來(lái)了很大的挑戰(zhàn)。然而，由于該地區(qū)地形地質(zhì)條件復(fù)雜、自然環(huán)境惡劣、安全狀況差、交通不便，不適合開(kāi)展長(zhǎng)期的野外調(diào)查活動(dòng)，導(dǎo)致該區(qū)域相關(guān)研究工作進(jìn)展緩慢。

20世紀(jì)70年代發(fā)展起來(lái)的衛(wèi)星合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)(interferometric synthetic aperture radar，InSAR)是一種極具應(yīng)用潛力的微波遙感技術(shù)，具有監(jiān)測(cè)范圍大、空間分辨率高、幾乎不受云雨天氣制約等優(yōu)點(diǎn)，已在地震形變[1-2]、火山運(yùn)動(dòng)[3]、冰川漂移[4]、城市沉降[5-6]、山體滑坡[7-8]以及線(xiàn)性工程形變[9]等研究領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。得益于星載SAR的發(fā)展，在相同研究區(qū)可積累大量的重復(fù)軌道SAR數(shù)據(jù)，這為開(kāi)展長(zhǎng)時(shí)間序列InSAR地表形變反演研究提供了可能。自本世紀(jì)初意大利米蘭理工大學(xué)Ferretti提出永久散射體方法后，一系列基于點(diǎn)目標(biāo)的時(shí)間序列分析方法先后被提出，包括永久散射體(permanent scatterers，PS)方法[10]，小基線(xiàn)集(small baseline subsets，SBAS)方法[11]，IPTA(interferometric point target analysis)方法[12]，StaMPS(stanford method for permanent scatterers)方法[13]等，這些方法通過(guò)分析時(shí)間序列SAR影像，提取出相位和幅度信息在長(zhǎng)時(shí)間范圍內(nèi)保持穩(wěn)定的離散點(diǎn)，即PS點(diǎn)或相干目標(biāo)候選點(diǎn)(例如城市建筑、道路、裸露的巖石等地物)，利用這些點(diǎn)目標(biāo)的相位特征，進(jìn)行長(zhǎng)期緩慢地表形變的反演。時(shí)序InSAR技術(shù)不僅可以克服傳統(tǒng)差分合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量技術(shù)(differential InSAR，D-InSAR)易受時(shí)間、空間去相干影響的問(wèn)題，還能在一定程度上估計(jì)大氣影響和優(yōu)化初始數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)精度，達(dá)到抑制大氣延遲相位和地形誤差相位的效果。大量研究表明，時(shí)序InSAR技術(shù)能提取大范圍、高精度的長(zhǎng)時(shí)間緩慢地表形變信息，可廣泛應(yīng)用于城市地面沉降[14]、潛在滑坡形變監(jiān)測(cè)[15-16]、地質(zhì)災(zāi)害識(shí)別[17]等領(lǐng)域。

本文選擇中巴走廊沿線(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害最為發(fā)育的蓋孜河谷段為研究區(qū)，利用2015年4月5日至2018年12月9日共30景Sentinel-1A干涉寬幅模式下的雷達(dá)影像，分別采用PS-InSAR技術(shù)和SBAS-InSAR技術(shù)對(duì)研究區(qū)進(jìn)行地表形變信息提取，比較兩種時(shí)序InSAR技術(shù)所得形變序列結(jié)果，對(duì)地質(zhì)災(zāi)害形變序列特征進(jìn)行初步分析。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

中巴走廊穿過(guò)帕米爾高原腹地，地質(zhì)構(gòu)造上屬于印度-巴基斯坦板塊與歐亞板塊強(qiáng)烈碰撞和擠壓的區(qū)域，是地殼隆起迅速、地震活動(dòng)強(qiáng)烈、溝谷侵蝕劇烈的典型地區(qū)之一[18]。因構(gòu)造運(yùn)動(dòng)劇烈、地勢(shì)陡峭、冰川廣泛發(fā)育，中巴走廊沿線(xiàn)地質(zhì)災(zāi)害頻發(fā)，總體上具有災(zāi)種多、規(guī)模大、頻度高、分布廣的特點(diǎn)[19-20]。

蓋孜河谷橫切西昆侖山脈，北靠蓋昆山(最高海拔6 670 m)，南依公格爾山(最高海拔7 649 m)，河谷大致呈北東東(NEE)走向，平均海拔2 500 m，最寬處不到2 km，最窄處不足50 m，是中巴走廊的咽喉地段。蓋孜河谷位于歐亞大陸腹地，降水相對(duì)稀少而蒸發(fā)較為強(qiáng)烈，屬于典型的大陸性氣候。由于氣候寒冷干旱、冰川廣泛發(fā)育、風(fēng)化作用強(qiáng)烈，該區(qū)域植被稀少、山體裸露?；?、崩塌、泥石流等地質(zhì)災(zāi)害的頻繁發(fā)生，給走廊建設(shè)和人民生活帶來(lái)很大威脅[21]。

使用星載SAR數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序InSAR處理，考慮到整景SAR影像覆蓋范圍較大，為提高數(shù)據(jù)處理效率，在進(jìn)行時(shí)序InSAR處理前先對(duì)SAR影像做空間位置裁剪，以提取感興趣的蓋孜河谷段區(qū)域，裁剪范圍為74°58′～75°30′ E，38°40′～38°53′ N(約45 km×25 km)，所得研究區(qū)地理位置如圖1所示。

圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Geographical location of the study area

1.2 SAR數(shù)據(jù)

選擇Sentinel-1A衛(wèi)星SAR數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)源。Sentinel-1A衛(wèi)星于2014年4月3號(hào)發(fā)射，采用太陽(yáng)同步軌道(軌道高度693 km)，具有條帶、干涉寬幅、超寬幅及波浪4種成像模式[22]，主要參數(shù)如表1所示。

以中巴走廊蓋孜河谷段部分區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)，共選取30景Sentinel-1A衛(wèi)星SAR影像(干涉寬幅(IW)模式、升軌、VV極化)。影像獲取時(shí)間如表2所示，時(shí)間范圍為2015年4月5日至2018年12月9日。

表1 Sentinel-1A衛(wèi)星主要參數(shù)Table 1 Main parameters of Sentinel-1A

表2 SAR數(shù)據(jù)時(shí)間分布表Table 2 Date distribution of the SAR data

此外，Sentinel-1A衛(wèi)星發(fā)布了精密定軌星歷參數(shù)(precise orbit ephemerides，POD)用于修正軌道信息，定位精度優(yōu)于5 cm，將它作為輔助數(shù)據(jù)可以有效去除軌道誤差對(duì)形變測(cè)量的影響。

1.3 DEM數(shù)據(jù)

采用空間分辨率為30 m的ASTER GDEM V2數(shù)據(jù)(下載網(wǎng)址https:∥www.gscloud.cn)作為InSAR處理的輔助數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集根據(jù)NASA的EOS-Terra衛(wèi)星的全球觀(guān)測(cè)結(jié)果制作而成，其數(shù)據(jù)覆蓋南北緯83°之間的所有陸地區(qū)域。該高程數(shù)據(jù)集的垂直精度為20 m，水平精度為30 m，可在InSAR處理過(guò)程中較好地模擬地形相位。

2 地表形變提取方法

分別采用PS-InSAR技術(shù)和SBAS-InSAR技提取研究區(qū)地表形變信息，術(shù)總體流程如圖2所示。

PS-InSAR技術(shù)提取地表形變的主要步驟包括：主影像選擇、差分干涉處理、PS候選點(diǎn)選擇、估算候選點(diǎn)的平均形變速率及DEM校正系數(shù)、大氣相位的估計(jì)和去除、形變時(shí)間序列估計(jì)等。本文選取2017年3月13日的SAR影像作為公共主影像，其他29幅影像作為輔影像。圖3(a)為干涉對(duì)的時(shí)間基線(xiàn)和空間基線(xiàn)連接圖，從中可見(jiàn)主輔影像干涉像對(duì)空間基線(xiàn)分布于-100～105 m，時(shí)間基線(xiàn)范圍為-708～636 d。選取公共主影像之后，將其余29幅輔影像配準(zhǔn)重采樣到主影像的像素空間上并進(jìn)行主輔影像干涉。利用Sentinel-1A衛(wèi)星精密定軌星歷參數(shù)與輔助DEM數(shù)據(jù)模擬并去除參考橢球面相位及地形相位后，得到29幅差分干涉圖。

采用振幅離差指數(shù)方法，將振幅離差指數(shù)閾值設(shè)置為0.4，對(duì)研究區(qū)內(nèi)PS點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別。PS點(diǎn)的干涉相位包含線(xiàn)性形變、高程誤差、非線(xiàn)性形變、大氣延遲和噪聲等相位分量。首先用線(xiàn)性模型從所有差分干涉圖中估算線(xiàn)性形變速率和殘余高程信息，再在時(shí)域和空域上做相應(yīng)的濾波處理將非線(xiàn)性形變相位分離出來(lái)，將它與線(xiàn)性形變分量相加，得到每個(gè)PS點(diǎn)的總地表形變信息。最后，將視線(xiàn)向形變進(jìn)行地理編碼，獲得地理坐標(biāo)系下的地表時(shí)序形變信息。

圖2 研究區(qū)地表形變提取流程圖Fig.2 Flow chart of surface deformation extraction in the study area

圖3 PS及SBAS處理中SAR數(shù)據(jù)對(duì)的時(shí)空基線(xiàn)連接圖Fig.3 Temporal-spatial baseline connection diagram of SAR data pairs in PS and SBAS processing

SBAS-InSAR技術(shù)提取地表形變的主要步驟包括：連接圖生成、差分干涉處理及相位解纏、軌道精煉與重去平、大氣相位估計(jì)與去除、形變時(shí)間序列估計(jì)等。本文選取2015年8月27日的SAR影像作為公共主影像。經(jīng)過(guò)主輔影像配準(zhǔn)得到像空間坐標(biāo)系一致的30幅SLC影像后，設(shè)置時(shí)空基線(xiàn)閾值。本文使用的SAR數(shù)據(jù)總時(shí)間跨度為1 344 d，為保證干涉質(zhì)量，將空間最大臨界基線(xiàn)百分比設(shè)置為45%，時(shí)間基線(xiàn)閾值設(shè)置為180 d，一共生成94個(gè)干涉對(duì)，最長(zhǎng)的空間基線(xiàn)約為210 m。圖3(b)為生成的時(shí)空基線(xiàn)連接圖，這里每幅影像平均有6.27個(gè)連接，連接得比較均勻，且每個(gè)時(shí)相都與其他時(shí)相建立了連接，表明數(shù)據(jù)配對(duì)良好。

對(duì)滿(mǎn)足時(shí)空基線(xiàn)閾值的所有干涉像對(duì)進(jìn)行差分干涉處理，基于衛(wèi)星精密定軌星歷參數(shù)與輔助DEM數(shù)據(jù)，去除參考橢球面相位及地形相位，然后對(duì)差分干涉圖進(jìn)行濾波處理，改善干涉條紋的清晰度，之后通過(guò)相位解纏得到2次觀(guān)測(cè)期間同一目標(biāo)的真實(shí)相位差。最后經(jīng)過(guò)軌道精煉與重去平、形變速率與DEM校正速率估計(jì)、大氣效應(yīng)相位估計(jì)與去除等處理，得到所有PS點(diǎn)的年平均形變速率及時(shí)間序列形變信息。本文采用ENVI軟件的SARscape模塊完成上述時(shí)序InSAR處理過(guò)程。

3 結(jié)果與分析

3.1 PS-InSAR與SBAS-InSAR形變結(jié)果比較分析

圖4(a)和4(b)分別為利用PS-InSAR及SBAS-InSAR技術(shù)獲得的研究區(qū)PS點(diǎn)分布及其年平均形變速率圖，結(jié)合光學(xué)影像(這里的背景底圖)可以看出，兩種方法提取PS點(diǎn)的分布范圍較為一致，主要分布在海拔較低的中巴公路沿線(xiàn)、西部盆地及坡度較緩山區(qū)，在冰雪覆蓋區(qū)基本無(wú)PS點(diǎn)，受Sentinel-1A衛(wèi)星雷達(dá)波入射角和入射方向影響，由于陰影效應(yīng)，雷達(dá)波束照射不到的北東(NE)向陡峭坡面上也沒(méi)有形成PS點(diǎn)。

PS-InSAR處理時(shí)全區(qū)共提取了305 853個(gè)PS點(diǎn)，所測(cè)形變?yōu)閭鞲衅饔^(guān)測(cè)方向的形變，即雷達(dá)視線(xiàn)向(line of sight，LOS)形變量(地面向衛(wèi)星運(yùn)動(dòng)方向?yàn)檎?，遠(yuǎn)離衛(wèi)星運(yùn)動(dòng)方向?yàn)樨?fù))，PS點(diǎn)的LOS形變速率主要分布于-98～98 mm/a區(qū)間范圍內(nèi)。PS點(diǎn)的形變速率直方圖大致為正態(tài)分布，如圖5(a)所示，均值約為-0.32 mm/a，標(biāo)準(zhǔn)差約為5.25 mm/a。從圖4(a)可以看出，研究區(qū)西部盆地及中巴公路沿線(xiàn)大部分PS點(diǎn)年平均形變速率都較小，表示這些區(qū)域在監(jiān)測(cè)時(shí)間段內(nèi)(2015年4月—2018年12月)未發(fā)生明顯形變；而在中巴公路沿線(xiàn)部分路段及公路兩側(cè)冰川前緣，分布有年平均形變量較大的PS點(diǎn)(圖4(a)中矩形區(qū)域)，表示這些區(qū)域在監(jiān)測(cè)時(shí)間段內(nèi)可能發(fā)生了由于地質(zhì)災(zāi)害而引發(fā)的形變。此外，提取出的PS點(diǎn)中還存在一些孤立的年平均形變速率絕對(duì)值異常大的點(diǎn)簇(圖4(a)中橢圓形區(qū)域)，由于研究區(qū)地處高寒干旱山區(qū)，高程落差大且氣候變化明顯，這些LOS形變異常高值PS點(diǎn)可能是在PS-InSAR數(shù)據(jù)處理過(guò)程中由于大氣相位或DEM殘差相位分離不當(dāng)造成的。

基于相同的30幅雷達(dá)影像，在同一區(qū)域采用SBAS-InSAR技術(shù)共提取了670 757個(gè)PS點(diǎn)，測(cè)得PS點(diǎn)的LOS年平均形變量主要位于-46～38 mm/a區(qū)間范圍內(nèi)。PS點(diǎn)的形變速率直方圖接近正態(tài)分布，如圖5(b)所示，均值約為0.15 mm/a，標(biāo)準(zhǔn)差約為2.86 mm/a。從圖4(b)可以看出，研究區(qū)西部盆地及中巴公路沿線(xiàn)大部分PS點(diǎn)在監(jiān)測(cè)時(shí)間段內(nèi)保持穩(wěn)定，僅在公路沿線(xiàn)部分斜坡及兩側(cè)冰川前緣分布有形變量較大的PS點(diǎn)，這與PS-InSAR所得結(jié)果較為一致，兩種時(shí)序InSAR技術(shù)可以相互印證。

圖4 PS-InSAR及SBAS-InSAR技術(shù)提取的蓋孜河谷LOS形變速率圖Fig.4 LOS deformation rate map of the Gaizi valley by PS-InSAR and SBAS-InSAR techniques

圖5 兩種時(shí)序InSAR技術(shù)所提取PS點(diǎn)的形變速率分布圖Fig.5 Distribution of LOS velocity obtained by the two time series InSAR techniques

值得注意的是，PS-InSAR技術(shù)是通過(guò)計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)的振幅離差指數(shù)來(lái)選擇PS候選點(diǎn)，進(jìn)而通過(guò)設(shè)定多時(shí)間相干系數(shù)閾值得到所有PS點(diǎn)的，這里多時(shí)間相干系數(shù)表示有多少形變趨勢(shì)符合線(xiàn)性模型，該閾值設(shè)置越大，所得PS點(diǎn)越少(本文將此閾值設(shè)定為0.8)。與PS-InSAR技術(shù)利用強(qiáng)度信息確定PS點(diǎn)不同，SBAS-InSAR技術(shù)是通過(guò)設(shè)定相關(guān)系數(shù)閾值來(lái)獲取高相干點(diǎn)的，本文處理過(guò)程中將相關(guān)系數(shù)閾值設(shè)置為0.35，低于該閾值的像素以空值輸出。由于PS點(diǎn)的識(shí)別方法不同，這兩種時(shí)序InSAR技術(shù)所獲得的PS點(diǎn)在數(shù)量及分布上有較大差距。

相較而言，SBAS-InSAR技術(shù)更充分地利用了小基線(xiàn)數(shù)據(jù)子集內(nèi)的良好相干性，提取出的時(shí)序形變結(jié)果在空間上更為連續(xù)，減少了出現(xiàn)形變異常結(jié)果的可能性；此外，在測(cè)量形變類(lèi)型上，PS-InSAR主要適用于線(xiàn)性形變，而SBAS-InSAR對(duì)線(xiàn)性及非線(xiàn)性形變均適用。因此，下面將基于SBAS-InSAR提取結(jié)果對(duì)研究區(qū)部分潛在地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行形變特征分析。

3.2 研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害形變特征分析

結(jié)合PS點(diǎn)正態(tài)分布圖、PS點(diǎn)誤差等綜合分析，可將形變速率劃分為7個(gè)區(qū)間，其中極小值-46～-20 mm/a與極大值20～38 mm/a用來(lái)識(shí)別LOS形變異常高值點(diǎn)，中間區(qū)間-5～5 mm/a可以看作背景值，表示該區(qū)域地表較為穩(wěn)定，其余4個(gè)區(qū)間：-20～-10、-10～-5、5～10、10～20 mm/a可以用來(lái)標(biāo)記產(chǎn)生一定程度形變的區(qū)域。

從圖6形變速率劃分結(jié)果可發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)西部盆地與中巴公路沿線(xiàn)大部分區(qū)域年平均形變速率均不超過(guò)±5 mm/a，表示研究區(qū)大部分區(qū)域在監(jiān)測(cè)時(shí)間段內(nèi)保持穩(wěn)定，未發(fā)生明顯地表形變；而在中巴公路沿線(xiàn)兩側(cè)斜坡上，識(shí)別出較多年平均形變量大于±5 mm/a的PS點(diǎn)，由于公路沿線(xiàn)兩側(cè)山體植被稀少、風(fēng)化作用強(qiáng)烈，易產(chǎn)生崩塌、溜石坡等斜坡災(zāi)害；在布倫口南北兩側(cè)冰川前緣區(qū)域，分布有大量年平均形變速率較大PS點(diǎn)，部分PS點(diǎn)形變速率超過(guò)±20 mm/a，這是由冰川運(yùn)動(dòng)或冰川融水引發(fā)泥石流所造成。

結(jié)合研究區(qū)光學(xué)影像及前人相關(guān)研究成果和經(jīng)驗(yàn)，根據(jù)地表LOS形變速率提取出研究區(qū)內(nèi)多處不穩(wěn)定斜坡及冰川運(yùn)動(dòng)，見(jiàn)圖6。其中形變速率較大的不穩(wěn)定斜坡主要分布在中巴公路兩側(cè)的坡面上(圖6中橢圓區(qū)域)，存在大量不穩(wěn)定PS點(diǎn)，個(gè)別不穩(wěn)定斜坡與公路距離較近，可能發(fā)生損毀道路的安全隱患。公格爾山是研究區(qū)內(nèi)海拔最高的山峰，冰川發(fā)育較為顯著，由于冰川運(yùn)動(dòng)，在冰川前緣提取到較多形變速率相對(duì)高值PS點(diǎn)(圖6中矩形區(qū)域)，此外，在公路北側(cè)木吉縣方向也有比較明顯的冰川運(yùn)動(dòng)。

圖6 蓋孜河谷區(qū)域SBAS-InSAR處理所得PS點(diǎn)分布及形變速率Fig.6 Distribution and velocities of PS points obtained by SBAS-InSAR processing in the Gaizi valley

3.2.1 不穩(wěn)定斜坡形變特征

研究區(qū)構(gòu)造運(yùn)動(dòng)強(qiáng)烈、河流切割侵蝕、地震發(fā)生頻繁，且氣候高寒、冰川廣泛發(fā)育，公路沿線(xiàn)兩側(cè)產(chǎn)生了大量陡坡，易發(fā)生滑坡災(zāi)害，對(duì)公路存在潛在危害。由地震、降雨、風(fēng)化而引發(fā)的崩塌也是研究區(qū)主要地質(zhì)災(zāi)害之一，規(guī)模一般較小，但對(duì)公路本身及過(guò)往人員車(chē)輛有較大威脅。同時(shí)威脅公路安全的還有由于巖石風(fēng)化而形成的溜石坡。由于時(shí)序InSAR技術(shù)獲取的地表信息有限，較難準(zhǔn)確區(qū)分出滑坡、崩塌及溜石坡，這里將這些地質(zhì)災(zāi)害統(tǒng)一稱(chēng)作不穩(wěn)定斜坡。圖7為中巴公路北側(cè)西部一處不穩(wěn)定斜坡的形變特征圖，可以看到坡面上分布有大量負(fù)向形變量較大的PS點(diǎn)，累積最大負(fù)向形變達(dá)到-30 mm，且越靠近坡底形變量越小，在2016年6月之前未發(fā)生明顯形變，之后大致呈線(xiàn)性趨勢(shì)產(chǎn)生負(fù)向形變；坡底分布有少量正向形變PS點(diǎn)，累積正向形變達(dá)到20 mm，可能由碎石堆積引起，與不穩(wěn)定斜坡的一般性特點(diǎn)相符。

圖7 不穩(wěn)定斜坡形變特征圖Fig.7 Deformation characteristics diagram of unstable slope

3.2.2 冰川運(yùn)動(dòng)形變特征

由于蓋孜河谷獨(dú)特的地質(zhì)地貌和氣候條件，冰川運(yùn)動(dòng)及其引發(fā)的冰川融水泥石流是蓋孜河谷區(qū)域的典型地質(zhì)災(zāi)害之一，產(chǎn)生的形變相對(duì)較大，表現(xiàn)為年均形變量高值區(qū)域，地域上主要分布于各大溝谷中、國(guó)道、鄉(xiāng)道公路兩側(cè)，時(shí)間上多集中于春夏融水強(qiáng)度較大的5—8月。研究區(qū)地勢(shì)陡峭、冰雪融水豐富且具有豐富的松散固體源，冰川泥石流是蓋孜河谷危害最為嚴(yán)重的地質(zhì)災(zāi)害，但由于泥石流運(yùn)動(dòng)速度快，形變大，會(huì)引起嚴(yán)重失相干，在災(zāi)害點(diǎn)往往無(wú)法提取到有效的形變信息，但冰川泥石流會(huì)造成坡底碎石堆積，這在平均形變速率圖上表現(xiàn)為正異常值集中區(qū)域。冰川前緣運(yùn)動(dòng)一般比較緩慢，可提取到較多有效PS點(diǎn)，故可根據(jù)冰川前緣冰磧物的形變特征合理推測(cè)冰川運(yùn)動(dòng)情況。由圖6底圖光學(xué)影像可看出，冰川在蓋孜河谷南側(cè)公格爾山及北側(cè)蓋昆山均廣泛發(fā)育，圖8為蓋孜河谷北部一處冰川運(yùn)動(dòng)形變特征圖，圖8(a)為PS點(diǎn)分布及形變速率，圖8(b)為矩形框和橢圓框內(nèi)部PS點(diǎn)形變時(shí)間序列變化曲線(xiàn)，體現(xiàn)出冰漬物運(yùn)動(dòng)引發(fā)的地表形變，其中正負(fù)向累積形變分別達(dá)到+60 mm和-80 mm。由于該地區(qū)的土質(zhì)多為季節(jié)性?xún)鐾?，土質(zhì)極不穩(wěn)定，冰川運(yùn)動(dòng)可能會(huì)加劇不穩(wěn)定斜坡的發(fā)生，甚至引發(fā)冰磧物滑坡。

圖8 冰川運(yùn)動(dòng)形變特征圖Fig.8 Deformation characteristics diagram of glacial movement

4 結(jié)語(yǔ)

本文以中巴經(jīng)濟(jì)走廊蓋孜河谷段為研究區(qū)，利用PS-InSAR及SBAS-InSAR技術(shù)分別進(jìn)行地表形變提取，比較兩種時(shí)序InSAR技術(shù)所得結(jié)果發(fā)現(xiàn)，這兩種方式獲取的形變信息在形變速率的空間變化趨勢(shì)上具有較好的一致性，其中SBAS-InSAR方法能更充分地利用小基線(xiàn)數(shù)據(jù)子集內(nèi)的良好相干性，所獲取的時(shí)序形變速率分布在空間上更為連續(xù)。根據(jù)SBAS-InSAR技術(shù)提取的結(jié)果可知研究區(qū)多處發(fā)生明顯地表形變，主要分布于中巴公路兩側(cè)斜坡及布倫口以北的冰川前緣區(qū)域。結(jié)合光學(xué)影像識(shí)別出研究區(qū)內(nèi)多處不穩(wěn)定斜坡與冰川運(yùn)動(dòng)，并對(duì)其中典型實(shí)例進(jìn)行了時(shí)序形變特征分析。不過(guò)，由于研究區(qū)歷史上的實(shí)地勘測(cè)數(shù)據(jù)十分稀缺，所獲取的形變結(jié)果尚難以進(jìn)行完全的驗(yàn)證。本文所做的前期探索性研究初步展現(xiàn)了時(shí)序InSAR技術(shù)在高寒山區(qū)地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用潛力，有助于今后衛(wèi)星數(shù)據(jù)與實(shí)地勘測(cè)同步開(kāi)展條件下的進(jìn)一步深入研究，并最終服務(wù)于蓋孜河谷區(qū)域地質(zhì)災(zāi)害易發(fā)性評(píng)價(jià)、基礎(chǔ)工程設(shè)施建設(shè)與防護(hù)等工程應(yīng)用。