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    基于DS-InSAR的西部礦區(qū)地表時序沉降監(jiān)測與分析

    2022-05-30 01:28:30譚志祥鄧喀中
    金屬礦山 2022年5期
    關(guān)鍵詞:時序盆地礦區(qū)

    王 波 譚志祥,2 鄧喀中,2

    (1.中國礦業(yè)大學(xué)環(huán)境與測繪學(xué)院,江蘇 徐州 221116;2.自然資源部國土環(huán)境與災(zāi)害監(jiān)測重點實驗室,江蘇 徐州 221116)

    多年來對東部礦區(qū)煤炭資源的高強(qiáng)度開發(fā),使得 東部礦區(qū)煤炭產(chǎn)量不斷下降。為滿足國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展對于煤炭資源的需求,我國加大了對西部礦區(qū)煤炭資源的開發(fā)利用力度。與東部礦區(qū)相比,西部礦區(qū)煤炭資源儲量更大,而且具有煤層厚度大、傾角小等優(yōu)點,因此有著更大的生產(chǎn)潛力[1]。然而由于歷史原因,西部礦區(qū)煤礦開采時間比東部礦區(qū)要短,因此針對西部礦區(qū)開采引起的地表形變的監(jiān)測工作開展較少,相應(yīng)的研究成果也比較匱乏。而且由于東西部礦區(qū)之間地質(zhì)采礦條件的巨大差異,導(dǎo)致以東部礦區(qū)為研究對象所得到的相關(guān)研究成果在西部礦區(qū)適用性不強(qiáng)[2],這給西部礦區(qū)地表形變預(yù)計、村莊保護(hù)煤柱留設(shè)以及各類建筑物保護(hù)帶來了困難,不利于煤礦生產(chǎn)工作安全高效進(jìn)行。因此有必要針對西部礦區(qū)特定的地質(zhì)采礦條件,開展礦區(qū)地表形變監(jiān)測工作,并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行西部礦區(qū)地表形變規(guī)律和機(jī)理的研究,為后續(xù)煤礦生產(chǎn)工作提供技術(shù)依據(jù)。

    水準(zhǔn)測量等傳統(tǒng)的地表形變監(jiān)測方法在西部礦區(qū)的應(yīng)用具有較大的局限性,主要體現(xiàn)在受西部礦區(qū)高原堆積型沙丘地貌的影響,地面水準(zhǔn)點以及地表特征點的選取和觀測困難。而且傳統(tǒng)的測量方法往往費時費力,難以進(jìn)行大范圍面狀地表形變監(jiān)測[3]。合成孔徑雷達(dá)差分干涉測量技術(shù)(Differential InSAR,D-InSAR)能夠不依賴地面特征點來獲取地表形變信息,因此被廣泛應(yīng)用于地表形變的監(jiān)測與分析中[4]。然而該技術(shù)極易受到時空去相干因素的影響,難以獲取礦區(qū)開采引起的地表形變范圍。針對這一問題,科研工作者將注意力集中在了那些能夠在長時間序列合成孔徑雷達(dá)(Synthetic Aperture Radar,SAR)影像中保持高相干性的點目標(biāo)上,提出了永久散射體干涉測量技術(shù)(Permanent Scatterer InSAR,PS-InSAR)[5],在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了相干點目標(biāo)識別[6]、三維相位解纏算法[7]等研究,將D-InSAR技術(shù)推進(jìn)到了時間序列InSAR的新階段。以PS-InSAR和小基線集方法(Small Baseline Subsets InSAR,SBAS-InSAR)[8]為代表的常規(guī)時序InSAR技術(shù)在干涉對優(yōu)化的基礎(chǔ)上,提取分析了影像中受時空去相干影響較小而表現(xiàn)出相對穩(wěn)定散射特性的高相干像元在整個監(jiān)測時段內(nèi)的變化,有效克服了D-InSAR技術(shù)在應(yīng)用過程中的失相干問題。然而礦區(qū)及周邊地表的覆蓋多為植被和沙地,導(dǎo)致常規(guī)的時序InSAR技術(shù)在礦區(qū)及其周圍難以獲得足夠數(shù)量、分布均勻的高相干點,地表形變監(jiān)測精度受到了很大限制。

    近些年發(fā)展起來的融合分布式目標(biāo)的時序InSAR技術(shù)[9]將研究的重點從散射特性相對穩(wěn)定的高相干點目標(biāo)擴(kuò)大到了散射特性中等的分布式目標(biāo),可同時利用這兩種目標(biāo)進(jìn)行地表形變監(jiān)測,從而極大地提高了監(jiān)測區(qū)域點目標(biāo)的密度,有效克服了常規(guī)時序InSAR技術(shù)在低相干區(qū)域由于無法獲取足夠數(shù)量的點目標(biāo)而無法對地表形變進(jìn)行準(zhǔn)確監(jiān)測的不足。該技術(shù)先是在地震形變監(jiān)測、山區(qū)滑坡災(zāi)害監(jiān)測、冰川運動監(jiān)測等方面進(jìn)行應(yīng)用并取得了良好的效果[10],證明了該方法與常規(guī)時序InSAR技術(shù)相比具有優(yōu)越性。之后部分學(xué)者開始嘗試將該技術(shù)應(yīng)用到礦區(qū)地表形變監(jiān)測中并取得了一定的成果[11-18]。但是上述研究的試驗區(qū)域大多位于東部礦區(qū),對于該技術(shù)在西部礦區(qū)地表形變監(jiān)測方面的應(yīng)用研究涉及較少,缺乏針對性的研究。為此,本研究在現(xiàn)有成果的基礎(chǔ)上,利用一種針對西部礦區(qū)高原堆積型沙丘地貌的基于DS-InSAR的時序地表形變監(jiān)測方法,獲取了西部礦區(qū)內(nèi)蒙古石拉烏素煤礦地表形變及其時空分布信息,并驗證了該方法的可靠性,豐富了DS-InSAR技術(shù)在西部礦區(qū)地表形變監(jiān)測應(yīng)用方面的研究。

    1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

    1.1 研究區(qū)概況

    石拉烏素煤礦位于內(nèi)蒙古自治區(qū)鄂爾多斯市伊金霍洛旗東勝煤田內(nèi),礦區(qū)面積約70 km2,設(shè)計生產(chǎn)能力為1 000萬t/a。礦區(qū)位于鄂爾多斯高原的中南部,具有典型的高原堆積型沙丘地貌特征,地表大部分被第四系風(fēng)積沙所覆蓋,局部有白堊下統(tǒng)地層露出,植被稀疏,為沙漠—半沙漠地區(qū)。本文研究區(qū)域所在的221采區(qū)位于石拉烏素煤礦的中部(圖1),采區(qū)地形總體趨勢是東高西低、北高南低,地面標(biāo)高+1 332~+1 411 m,采區(qū)內(nèi)煤層埋深近700 m,上覆大厚度的中生代砂巖,上覆巖層性質(zhì)具體如表1所示,其地質(zhì)采礦條件與東部礦區(qū)相比存在明顯差異。在監(jiān)測時段內(nèi)221采區(qū)有17、18、06A 3個工作面開采,采區(qū)北部的17、18工作面采用綜合機(jī)械化一次采全高工藝開采,平均采厚約5.40 m,南部的06A工作面采用綜合機(jī)械化放頂煤工藝開采,平均采厚約9.78 m。各工作面的參數(shù)取值見表2。

    表1 煤層上覆巖層性質(zhì)Table 1 Properties of overlying strata of coal seam

    表2 221采區(qū)工作面參數(shù)Table 2 Parameters of working face in 221mining area

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

    1.2 數(shù)據(jù)源

    Sentinel-1衛(wèi)星由歐空局發(fā)射,并免費向全球提供衛(wèi)星影像下載服務(wù),為SAR相關(guān)研究提供了極大的便利。本研究選用了2016年9月—2018年6月共52景覆蓋研究區(qū)域的IW模式下VV極化的Sentinel-1A升軌影像。Sentinel-1衛(wèi)星影像的分辨率為5 m×20 m,衛(wèi)星的重訪周期為12 d。此外本研究采用30m分辨率的航天飛機(jī)雷達(dá)測圖計劃(ShuttleRadar Topography Mission,SRTM)數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)從干涉圖中去除地形相位的影響和地理編碼。

    2 監(jiān)測方法選擇及其原理

    2.1 高相干點目標(biāo)選取

    從時序SAR影像中準(zhǔn)確地識別高相干點目標(biāo)是時間序列InSAR分析的重要環(huán)節(jié),也是實現(xiàn)聯(lián)合高相干點目標(biāo)與分布式目標(biāo)精確提取地表形變信息的前提條件。受西部礦區(qū)高原堆積型沙丘地貌的影響,研究區(qū)域內(nèi)能夠在長時間序列中保持相位穩(wěn)定的永久散射體目標(biāo)的數(shù)量稀少,但存在數(shù)量較多在短時間內(nèi)經(jīng)濾波后相位失相關(guān)性變小而保持高相干性的點目標(biāo)。本研究對所選SAR影像進(jìn)行處理得到濾波后的差分干涉圖集,通過幅度差分離差法[19]選取出了此類點目標(biāo)作為高相干點目標(biāo)。幅度差分離差法原理可用下式表示

    式中,DΔA為幅度差分離差值;σΔA為主、輔影像幅度差的標(biāo)準(zhǔn)差;μA為差分干涉圖幅度的均值。通過設(shè)定幅度差分離差閾值,便可實現(xiàn)高相干點目標(biāo)的選取。

    2.2 分布式目標(biāo)識別與相位優(yōu)化

    2.2.1 FaSHPS同質(zhì)像元識別

    受礦區(qū)特定地質(zhì)條件的影響,研究區(qū)域內(nèi)高相干點目標(biāo)的空間分布極不均勻,大部分高相干點目標(biāo)集中分布在地表裸露巖石較多的區(qū)域,而在地表大范圍的積沙區(qū)域內(nèi)此類點目標(biāo)數(shù)量十分稀少。為實現(xiàn)對研究區(qū)完整地表形變信息的提取,必須在高相干點目標(biāo)的基礎(chǔ)上充分利用廣大積沙區(qū)域內(nèi)的分布式目標(biāo)。參數(shù)假設(shè)檢驗方法中的快速同質(zhì)點選取方法(Fast Statistically Homogeneous Pixel Selection,FaSHPS)[20]具有同質(zhì)像元選取效率高且提取出的同質(zhì)像元之間的異質(zhì)性小的優(yōu)點,為此本研究選用該方法對研究區(qū)域內(nèi)的同質(zhì)像元進(jìn)行識別,并通過設(shè)置時間相干性閾值實現(xiàn)對分布式目標(biāo)的提取。FaSHPS方法的思路為,假設(shè)時序SAR影像數(shù)據(jù)集內(nèi)任一像元時間維上振幅的均值服從高斯分布,從而可以將傳統(tǒng)的假設(shè)檢驗方法轉(zhuǎn)化為置信區(qū)間的估計問題,只要利用簡單的邏輯計算來判斷兩個像元服從的分布函數(shù)是否相同,便可實現(xiàn)同質(zhì)像元的識別。

    設(shè)由N景時序SAR影像組成數(shù)據(jù)集,其中任一像元L在時間維上的振幅均值為(L),由中心極限定律可知,隨著樣本數(shù)目N加大,振幅均值(L)趨于高斯分布,此時其區(qū)間估計可表示為

    式中,P{·}表示概率;μ(L)為像元L的數(shù)學(xué)期望;z1-α/2為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布中置信度為α?xí)r對應(yīng)的分位點;Var(A(L))為像元L時間維上振幅的真實方差。

    當(dāng)樣本的數(shù)量足夠大時,單視復(fù)數(shù)SAR影像的時序振幅信息近似服從瑞利分布,此時變異系數(shù)CV為常量,其值約為0.52。若像元在時間維上的后向散射特性穩(wěn)定,則式(2)可表示為

    當(dāng)給定置信度α?xí)r,式(3)便給定了一個區(qū)間,若待估像元在時間維上的平均強(qiáng)度值在目標(biāo)像元所對應(yīng)的置信區(qū)間內(nèi),則待估像元與目標(biāo)像元為同質(zhì)像元。

    2.2.2 特征值分解相位優(yōu)化

    分布式目標(biāo)像元內(nèi)地物勻質(zhì)分布[21],其回波信號由像元內(nèi)各子散射體相干疊加而成,易受時空失相干影響,相位穩(wěn)定性較差。因此需要基于分布式目標(biāo)像元散射特性的整體統(tǒng)計特征來去除噪聲相位,實現(xiàn)對相位的優(yōu)化。特征值分解法在相位優(yōu)化的過程中無需迭代計算,因此其優(yōu)化效率較高,同時該方法的相位優(yōu)化質(zhì)量也較好。故本研究選用該方法對分布式目標(biāo)像元相位進(jìn)行優(yōu)化。特征值分解法的核心思想為從相干矩陣中分離,估計出多元散射機(jī)制并得到其對應(yīng)的相位分量,通過分離出主導(dǎo)散射機(jī)制的相位分量來達(dá)到優(yōu)化相位的目的[22-23]。

    式中,Λ為N階對角矩陣,對角線上的元素為相干矩陣的N個特征值,用λi表示;每個不同的特征值分別對應(yīng)著不同的特征向量,用μi表示;特征值不同,其對應(yīng)的散射機(jī)制也不同。特征值越大,在像元整體散射信號中其對應(yīng)的子散射體所占比重就越大。因此將最大特征值對應(yīng)的特征向量作為主散射體,其余的特征向量作為噪聲,就可以實現(xiàn)同質(zhì)像元相位的優(yōu)化,此時相干矩陣可以表示為

    在完成同質(zhì)像元識別以及相位優(yōu)化之后,通過計算相位優(yōu)化前后干涉相位之間的擬合度便可對相位優(yōu)化的質(zhì)量進(jìn)行評價。相位優(yōu)化質(zhì)量評估完成之后,設(shè)置時間相干性閾值,從分布式目標(biāo)中篩選出相干性較好、信噪比較高的部分。將其與篩選出的高相干點目標(biāo)一并融入時序InSAR處理流程中,便可對整個研究區(qū)域地表形變進(jìn)行高精度監(jiān)測。針對西部礦區(qū)高原堆積型沙丘地貌的基于DS-InSAR的時序地表形變監(jiān)測方法的主要流程如2所示。

    3 監(jiān)測結(jié)果與可靠性分析

    3.1 SBAS-InSAR與DS-InSAR監(jiān)測結(jié)果對比

    本研究分別利用傳統(tǒng)的SBAS-InSAR方法和圖2所示的基于DS-InSAR的時序地表形變監(jiān)測方法提取了2016年9月—2018年6月研究區(qū)地表沉降的時空分布信息。兩種方法獲取的研究區(qū)地表衛(wèi)星視線向的年平均沉降速率如圖3所示。傳統(tǒng)的SBASInSAR方法共提取到了57 803個監(jiān)測點,監(jiān)測點數(shù)目較少,且空間分布極不均勻。SBAS-InSAR方法監(jiān)測到研究區(qū)地表存在一處較為明顯的下沉盆地,最大年平均沉降速率出現(xiàn)在該下沉盆地的中心位置,為139 mm/a,在該下沉盆地的南部同樣監(jiān)測到一處較為明顯的沉降區(qū)域,但由于在該沉降區(qū)域內(nèi)獲取的監(jiān)測點數(shù)量稀少,只能大致反映該區(qū)域的外圍輪廓,無法得到其整體的沉降信息。DS-InSAR方法共提取到了239 750個監(jiān)測點,與傳統(tǒng)的SBAS-InSAR方法相比該方法提取到的監(jiān)測點數(shù)量顯著增加,約為前者的4倍,且監(jiān)測點空間分布均勻。DS-InSAR方法監(jiān)測到研究區(qū)地表存在南北方向相鄰的2個明顯的下沉盆地,且在2個下沉盆地中北部下沉盆地的沉降更為明顯,沉降范圍也更大。在北部下沉盆地的中心位置監(jiān)測到了研究區(qū)域內(nèi)的最大年平均沉降速率,其值為179 mm/a。

    圖2 基于DS-InSAR的時序地表形變監(jiān)測方法數(shù)據(jù)處理流程Fig.2 Data processing flow of time series surface deformation monitoring method based on DS-InSAR

    圖3 研究區(qū)地表衛(wèi)星視線向年平均沉降速率(單位:mm/a)Fig.3 Annual average subsidence rate of LOS direction in study area

    結(jié)合衛(wèi)星影像底圖對比分析兩種方法的監(jiān)測結(jié)果可知,受西部礦區(qū)高原堆積型沙丘地貌的影響,傳統(tǒng)的SBAS-InSAR方法只能在礦區(qū)地表裸露巖石較多的區(qū)域獲取足夠數(shù)量的高相干點目標(biāo),在積沙區(qū)域由于地物的后向散射特性較弱獲取的觀測點數(shù)量稀少,監(jiān)測結(jié)果難以準(zhǔn)確反映礦區(qū)地表整體的沉降信息,不能對沉降區(qū)域范圍進(jìn)行準(zhǔn)確探測。本研究基于DS-InSAR的時序地表形變監(jiān)測方法有效克服了傳統(tǒng)SBAS-InSAR方法在西部礦區(qū)地表沉降監(jiān)測中的不足,在充分利用裸露巖石較多區(qū)域的高相干點目標(biāo)的基礎(chǔ)上,通過提取研究區(qū)域內(nèi)的分布式目標(biāo)顯著增加了積沙區(qū)域觀測點的數(shù)量,從而能夠?qū)ΦV區(qū)地表形變進(jìn)行更高精度地監(jiān)測,獲取礦區(qū)地表整體豐富的沉降細(xì)節(jié)信息。

    3.2 DS-InSAR時序監(jiān)測結(jié)果

    以SAR影像數(shù)據(jù)集中首期影像的日期為開始時間,計算其余影像對應(yīng)時間相對于開始時間的累計沉降值,將觀測結(jié)果從衛(wèi)星的視線方向轉(zhuǎn)換為垂直方向,即可得到礦區(qū)地表的時序累積沉降。為更加直觀地顯示整個監(jiān)測時段內(nèi)研究區(qū)地表沉降區(qū)域的形成與地下工作面開采之間的關(guān)系,將地下工作面的位置疊加到時序累積沉降圖上,并提取出研究區(qū)域內(nèi)受采動影響地表發(fā)生沉降的區(qū)域,即可得到沉降區(qū)域的累計沉降及沉降細(xì)節(jié)信息。研究區(qū)地表沉降區(qū)域范圍如圖4所示,沉降區(qū)域內(nèi)的累計沉降及沉降細(xì)節(jié)信息如圖5所示。

    圖4 研究區(qū)地表沉降區(qū)域范圍Fig.4 Scope of ground subsidence in the study area

    圖5 研究區(qū)地表累計沉降及沉降細(xì)節(jié)信息Fig.5 Surface cumulative subsidence and sunsidence details in the study area

    由圖5可知:地表發(fā)生沉降的區(qū)域與地下工作面的位置一致。17、18兩個工作面的開采導(dǎo)致研究區(qū)地表北部下沉盆地形成,本次試驗監(jiān)測到的最大累計沉降出現(xiàn)在該下沉盆地的中心位置,為402 mm。受06A工作面開采的影響,研究區(qū)地表形成了南部下沉盆地,該盆地內(nèi)監(jiān)測到的累計沉降較小,其中心位置的最大累計沉降約220 mm。監(jiān)測結(jié)果表明,針對西部礦區(qū)高原堆積型沙丘地貌的基于DS-InSAR的時序地表形變監(jiān)測方法在研究區(qū)域內(nèi)獲取了更多數(shù)量、空間分布均勻的監(jiān)測點目標(biāo),能夠?qū)ΦV區(qū)地表開采引起的沉降區(qū)域的形成和發(fā)展過程進(jìn)行直觀地描述,并準(zhǔn)確地顯示地表沉降區(qū)域的范圍。

    3.3 DS-InSAR監(jiān)測結(jié)果可靠性分析

    本研究選取了17、18工作面上方2條觀測線在4個不同時段內(nèi)的水準(zhǔn)實測數(shù)據(jù),通過將觀測線上DS-InSAR監(jiān)測結(jié)果與水準(zhǔn)實測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析來驗證其可靠性。觀測線與工作面的位置關(guān)系如圖6所示。因水準(zhǔn)實測數(shù)據(jù)的日期與SAR影像日期并非完全一致,故將DS-InSAR監(jiān)測結(jié)果按時間進(jìn)行插值使其與水準(zhǔn)實測數(shù)據(jù)的日期保持一致。本研究在2條觀測線上共選取了93個監(jiān)測點目標(biāo),觀測線上DS-InSAR沉降監(jiān)測結(jié)果與水準(zhǔn)實測數(shù)據(jù)對比如圖7所示。

    圖6 觀測線與工作面位置關(guān)系Fig.6 Position relationship between observation lines and working faces

    由圖7可知:DS-InSAR監(jiān)測結(jié)果與水準(zhǔn)實測數(shù)據(jù)擬合較好,除極個別點該方法監(jiān)測結(jié)果與水準(zhǔn)實測數(shù)據(jù)偏差略大外,各觀測線上二者得到的累計沉降值及沿觀測線的沉降趨勢基本一致。為更加直觀地體現(xiàn)兩種方法監(jiān)測結(jié)果間的相關(guān)性與誤差分布,繪制了如圖8所示的相關(guān)性及誤差分布圖,并通過計算每條觀測線上的誤差均值、絕對誤差均值及標(biāo)準(zhǔn)差,對監(jiān)測結(jié)果的精度進(jìn)行評價,結(jié)果見表3。

    圖7 DS-InSAR監(jiān)測結(jié)果與水準(zhǔn)實測數(shù)據(jù)對比Fig.7 Comparison of DS-InSAR monitoring results and leveling measured data

    圖8 DS-InSAR監(jiān)測結(jié)果與水準(zhǔn)實測數(shù)據(jù)相關(guān)性及誤差分布Fig.8 Correlation and error distribution between DS-InSAR monitoring results and leveling measured data

    由圖8和表3可知:兩種方法監(jiān)測結(jié)果間的相關(guān)性較高,皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.97,二者間的誤差較小且整體分布合理,證明針對西部礦區(qū)高原堆積型沙丘地貌的基于DS-InSAR的時序地表沉降監(jiān)測方法在研究區(qū)地表非充分采動情況下的監(jiān)測結(jié)果具有較高的可靠性。

    表3 DS-InSAR監(jiān)測結(jié)果精度評價Table 3 Accuracy evaluation of DS-InSAR monitoring results

    4 沉降監(jiān)測結(jié)果分析

    4.1 地表沉降與地下開采關(guān)聯(lián)性分析

    結(jié)合采工圖和DS-InSAR時序監(jiān)測結(jié)果可知,2016年9月17工作面開始掘進(jìn),但此后較長一段時間內(nèi)地表并未監(jiān)測到沉降,這是由于工作面的采深大且上方覆有大厚度的中生代砂巖,工作面開采影響尚未傳播到地表。地表開始發(fā)生沉降時,工作面推進(jìn)距離已達(dá)采動距,之后隨著工作面繼續(xù)推進(jìn),地表沉降區(qū)域的范圍和累計沉降值不斷增大。DS-InSAR監(jiān)測結(jié)果顯示,2016年11月份左右研究區(qū)地表開始出現(xiàn)沉降,12月份地表已經(jīng)形成一處較為明顯的沉降區(qū)域,2017年5月份17工作面開采結(jié)束后,沉降區(qū)域發(fā)展成為一個明顯的下沉盆地,其形狀近似為圓形,盆地內(nèi)各點的下沉值隨著與盆地中心距離的增加而減小。2017年6月,17工作面西鄰的18工作面開始回采,由于兩個工作面之間相距很近,18工作面的開采并沒有在礦區(qū)地表形成新的下沉盆地,而是使原有下沉盆地的范圍和累計沉降值進(jìn)一步增大,但受兩個工作面之間留設(shè)的120 m寬保護(hù)煤柱以及上覆巖層應(yīng)力狀態(tài)的影響,地表仍未達(dá)到充分采動且下沉極不充分。2017年12月份18工作面回采結(jié)束,其平均采厚達(dá)5.47 m,但直至2018年6月監(jiān)測結(jié)束該下沉盆地內(nèi)監(jiān)測到的最大沉降也僅為402 mm。

    06A工作面從2017年9月開始掘進(jìn),因此根據(jù)2017年12月地表沉降監(jiān)測結(jié)果可知,除了在開采已經(jīng)結(jié)束的17、18工作面上方存在一處下沉盆地外,在其南部也出現(xiàn)了一處較為明顯的沉降區(qū)域。2018年4月06A工作面推進(jìn)結(jié)束,到2018年6月該工作面上方已經(jīng)形成了一處明顯的下沉盆地,且其沉降范圍已經(jīng)與北部下沉盆地相當(dāng)。通過比較南北兩個下沉盆地的形成和發(fā)展過程不難發(fā)現(xiàn),從地表開始發(fā)生沉降到形成明顯的下沉盆地過程中南部下沉盆地所用時間要明顯短于北部下沉盆地。這是因為雖然3個工作面的采深和上覆巖層的性質(zhì)十分接近,但06A工作面采用綜合機(jī)械化放頂煤工藝開采,其采厚達(dá)9.78 m,遠(yuǎn)大于17、18兩個工作面,因此其開采影響傳播到地表所用的時間更短,但受該礦區(qū)特殊地質(zhì)采礦條件的影響,直至監(jiān)測時段結(jié)束該工作面上方地表同樣未達(dá)到充分采動。

    4.2 南部沉降區(qū)地表動態(tài)變形分析

    為進(jìn)一步驗證基于DS-InSAR的時序地表沉降監(jiān)測方法的性能,本研究利用該方法獲取了圖9所示06A工作面開采期間南部沉降區(qū)地表沿該工作面走向和傾向主斷面的動態(tài)沉降曲線,對該區(qū)域缺少的水準(zhǔn)實測數(shù)據(jù)起到了很好的補充作用。為充分反映工作面推進(jìn)過程中地表的動態(tài)變形情況,將沉降監(jiān)測結(jié)果進(jìn)一步處理得到了沿06A工作面走向主斷面的動態(tài)傾斜與動態(tài)曲率曲線,分別如圖10和圖11所示。由圖10、圖11可知:在06A工作面推進(jìn)過程中,沿該工作面走向的傾斜和曲率變形不斷增大,至2018年4月底開始趨于穩(wěn)定,傾斜在20號點附近(采空區(qū)中心)近似為0,在8號點和26號點附近(采空區(qū)邊界)達(dá)到最大,為0.41 mm/m;地表曲率變形較小,均小于0.02 mm/m2。

    圖9 06A工作面走向與傾向主斷面動態(tài)沉降曲線Fig.9 Dynamic subsidence curves of main section of strike and incline of 06A working face

    圖10 06A工作面走向主斷面動態(tài)傾斜曲線Fig.10 Dynamic inclination curves of main section of strike of 06A working face

    圖11 06A工作面走向主斷面動態(tài)曲率曲線Fig.11 Dynamic curvature curves of main section of strike of 06A working face

    5 結(jié) 論

    本研究針對西部礦區(qū)高原堆積型沙丘地貌,以內(nèi)蒙古石拉烏素煤礦為例,采用基于DS-InSAR的時序地表形變監(jiān)測方法對2016—2018年間覆蓋研究區(qū)域的52景Sentinel-1A影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,獲取了研究區(qū)域的地表時序沉降信息,并將監(jiān)測結(jié)果結(jié)合井下開采資料進(jìn)行了分析。所得結(jié)論如下:

    (1)與傳統(tǒng)的SBAS-InSAR方法相比,本研究方法在充分利用高相干點目標(biāo)的基礎(chǔ)上,依靠FaSHPS方法對研究區(qū)域內(nèi)的分布式目標(biāo)進(jìn)行提取,并通過特征值分解對其相位進(jìn)行優(yōu)化,之后將二者聯(lián)合進(jìn)行時序處理來獲取地表形變信息,可有效提升研究區(qū)地表監(jiān)測點密度和形變監(jiān)測精度。

    (2)在監(jiān)測時段內(nèi),該方法監(jiān)測到研究區(qū)地表形成了南北相鄰的2處明顯的沉降區(qū)域,最大沉降約400 mm。與井下開采資料對比分析表明,該方法監(jiān)測到的地表沉降區(qū)域的位置和范圍較為準(zhǔn)確,且沉降區(qū)域的形成及發(fā)展能與地下工作面開采進(jìn)程相對應(yīng),可為開采沉陷影響邊界確定及其機(jī)理研究提供參考。

    (3)驗證了基于DS-InSAR的時序地表形變監(jiān)測方法的可靠性,并利用該方法獲取了礦區(qū)06A工作面開采期間南部沉降區(qū)域沿06A工作面走向和傾向主斷面的動態(tài)沉降曲線,對該區(qū)域缺少的水準(zhǔn)實測數(shù)據(jù)起到了很好的補充作用,并將沉降監(jiān)測結(jié)果進(jìn)一步處理,得到了沿06A工作面走向主斷面的動態(tài)傾斜和曲率變形曲線,可為地表動態(tài)變形規(guī)律研究及形變控制提供依據(jù)。

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