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    基于PS-InSAR 技術(shù)的北海市地表沉降監(jiān)測與分析

    2022-06-08 06:44:38范曉燕甘政政劉永建
    南方自然資源 2022年5期
    關(guān)鍵詞:北海市像素速率

    范曉燕,甘政政,劉永建

    1.廣西自然資源遙感院,廣西 南寧 530201

    2.湖南科技大學(xué),湖南 長沙 411201

    3.廣西吉恩建設(shè)集團(tuán)有限公司,廣西 南寧 530021

    近年來,隨著我國城市化進(jìn)程的不斷加速,地表沉降已成為城市化進(jìn)程中普遍存在的地質(zhì)災(zāi)害問題。地表沉降不僅阻礙了社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)化發(fā)展,還危害城市居民的生命財(cái)產(chǎn)安全。

    傳統(tǒng)的地表沉降監(jiān)測手段,如水準(zhǔn)測量、GNSS(Global Navigation Satellite System)技術(shù)等,存在監(jiān)測成本高、監(jiān)測效率低等缺點(diǎn),而且易受到監(jiān)測點(diǎn)密度的制約,往往無法直觀地反映地表沉降的面狀全貌。合成孔徑雷達(dá)干涉技術(shù)(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)是一種空間對地觀測技術(shù),具有全天候、全天時(shí)、大范圍及高精度的特點(diǎn),目前已在地震、冰川、滑坡、火山及地表沉降等地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測方面得到廣泛的應(yīng)用[1]。研究小組基于DORIS 與StaMPS軟件,對覆蓋廣西北海市2019年8月─2020 年1 月的Sentinel-1A 及Sentinel-1B 衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進(jìn)行PS-InSAR 處理,提取北海市地表沉降速率,并分析其時(shí)空分布特征,以期為北海市地質(zhì)災(zāi)害防治提供參考。

    1 研究區(qū)域概況

    北海市位于廣西南端,北部灣東北岸,處于泛北部灣經(jīng)濟(jì)合作區(qū)域結(jié)合部的中心位置。北海市屬于亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候,一年四季溫差較小,既無嚴(yán)寒又無酷暑,溫潤舒適,適合居住,人口分布均勻且密度大。北海市不僅是古代“海上絲綢之路”的重要始發(fā)港,同時(shí)也是中國西南地區(qū)連接?xùn)|盟的便捷出???。在地質(zhì)方面,北海市新近系和第四系松散地層厚度大[2],在地表建(構(gòu))筑物的壓實(shí)及工程施工的擾動(dòng)下易發(fā)生地面沉降。在地下水資源方面,根據(jù)文獻(xiàn)顯示[3-10],地下水為北海市市政主要供應(yīng)源,其補(bǔ)給主要來自大氣降水。地下水資源的不合理開采,不僅會(huì)導(dǎo)致地下水位的大幅下降、水資源枯竭及水資源惡化,還會(huì)引起地表沉降。在北海市地表沉降監(jiān)測方面,曾有學(xué)者利用ALOS Palsar 影像數(shù)據(jù)并結(jié)合2001 年SRTM3 的DEM 數(shù)據(jù),經(jīng)過差分合成孔徑雷達(dá)(Differential InSAR,D-InSAR)技術(shù)進(jìn)行處理,提取了北海市地表形變信息,分析并明確了北海市地表沉降主要是由地下水資源開采所導(dǎo)致[11]。

    2 北海市地面沉降監(jiān)測

    2.1 雷達(dá)影像數(shù)據(jù)源

    研究小組對2019 年8 月3 日至2020 年1 月30 日覆蓋北海市的28 景Sentinel-1A 及Sentinel-1B 衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進(jìn)行PS-InSAR 處理,獲取北海市地表沉降監(jiān)測結(jié)果。Sentinel-1A、Sentinel-1B 衛(wèi)星影像干涉參數(shù)見表1。

    表1 Sentinel-1A、Sentinel-1B 衛(wèi)星影像干涉參數(shù)表

    2.2 數(shù)據(jù)處理方法及原理

    研究小組基于DORIS 及StaMPS 軟件,對覆蓋廣西北海市的Sentinel-1A 及Sentinel-1B 衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)進(jìn)行PS-InSAR 處理,其簡要技術(shù)流如程圖1 所示。

    圖1 PS-InSAR 簡要技術(shù)流程圖

    (1)從覆蓋研究區(qū)域的Sentinel-1 影像時(shí)間序列中,基于各影像間的時(shí)間基線、空間基線、多普勒基線最小及其他因素為準(zhǔn)則,選取2019年10 月2 日的Sentinel-1 雷達(dá)影像作為參考主影像,其余為輔影像。

    (2)利用DORIS 軟件,對主影像及27 幅輔影像分別進(jìn)行影像配準(zhǔn),經(jīng)過影像重采樣到同一影像空間,并生成27 幅干涉圖,提取其干涉相位Ψ。

    (3)基于SAR 衛(wèi)星精密軌道數(shù)據(jù)及外部DEM 數(shù)據(jù),對干涉圖進(jìn)行去平去地形處理。參考橢球面相位具有平滑的特性,研究小組通過多項(xiàng)式建模計(jì)算的方法來計(jì)算其在干涉相位的貢獻(xiàn),地形起伏引起的相位可通過式(2)計(jì)算。雷達(dá)圖像的近斜距像素至遠(yuǎn)斜距像素所對應(yīng)的側(cè)視角不斷增大,因此在計(jì)算地形相位前,需要對每個(gè)像素所對應(yīng)的側(cè)視角進(jìn)行精確估計(jì)。

    式(2)中,R為主影像像素所對應(yīng)的雷達(dá)至地面點(diǎn)目標(biāo)的斜距;θ為雷達(dá)側(cè)視角;λ為雷達(dá)波長;h為地面點(diǎn)的大地高;B⊥為垂直基線。

    經(jīng)去除地平效應(yīng)及地形效應(yīng)后,差分干涉相位中除了形變相位的貢獻(xiàn),還包含了外部DEM 誤差及大氣延遲相位等不良影響。為了克服這些不良影響,PS-InSAR 技術(shù)從多幅時(shí)間序列差分干涉圖中,提取出長時(shí)期保持相位穩(wěn)定的像素作為PS 點(diǎn)(如人工建筑、大型巖石及人工角反射器等),這些像素基本不受時(shí)間失相關(guān)及空間失相關(guān)的影響。研究小組對所提取出的PS 點(diǎn)進(jìn)行時(shí)序分析,分離出大氣延遲相位及外部DEM 誤差,從而實(shí)現(xiàn)高精度形變相位的提取。

    (4)基于振幅離差DA是否大于0.4 為準(zhǔn)則,在27 幅時(shí)序差分干涉圖中初步篩選出PS 候選點(diǎn)(PSC),其中振幅離差DA可由式(3)計(jì)算。

    式(3)中,σA為時(shí)間序列干涉圖集中像素的振幅標(biāo)準(zhǔn)差;μA為時(shí)間序列干涉圖集中像素的振幅均值。

    (5)對初步篩選出來的PS 候選點(diǎn),根據(jù)式(4)逐個(gè)計(jì)算其時(shí)間相關(guān)性γx,以γx來衡量像素x的相位穩(wěn)定性,并結(jié)合振幅離差DA進(jìn)行概率估計(jì),估計(jì)PSC 屬于PS 點(diǎn)的概率,最終篩選出PS 點(diǎn)。

    (6)對篩選出來的PS 點(diǎn)構(gòu)建Delaunay 三角網(wǎng),并對其干涉相位進(jìn)行3D 相位解纏及干涉圖濾波處理,最終提取出各個(gè)PS 點(diǎn)的時(shí)間序列相位,進(jìn)而轉(zhuǎn)化成高精度形變信息。

    2.3 北海市地面沉降空間分布及其成因分析

    經(jīng)DORIS 及StaMPS 軟件對覆蓋北海市的28 景Sentinel 影像數(shù)據(jù)進(jìn)行PS-InSAR 處理后,研究小組共計(jì)提取出681 054 個(gè)PS 點(diǎn)。PS-InSAR 處理結(jié)果顯示,主要沉降區(qū)域位于監(jiān)測區(qū)域的東北部及西部。其中年平均最大沉降速率點(diǎn)位于監(jiān)測區(qū)東北部,其沉降速率達(dá)到-62.8 mm/yr,最大沉降量約為-31.4 mm。

    基于北海市2019 年8 月─2020 年1 月的PS-InSAR 地表沉降監(jiān)測結(jié)果顯示,研究區(qū)域部分地區(qū)勢態(tài)略有抬升。PS-InSAR 地表沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)所呈現(xiàn)出的地面沉降或抬升是一個(gè)相對值,其沉降或抬升的數(shù)值是相對于解纏參考點(diǎn)的形變量。研究小組查閱相關(guān)資料發(fā)現(xiàn)[3-10],北海市市政用水的主要來源是抽取地下水,歷史上曾因地下水資源的過量開采而導(dǎo)致海水入侵,致使不少抽水井因地下水咸化而作廢。此外,北海市管轄區(qū)內(nèi)主要存在3 個(gè)工業(yè)園區(qū),分別為北海工業(yè)園區(qū)、合浦工業(yè)園區(qū)、鐵山港工業(yè)區(qū)。城市工業(yè)化進(jìn)程的加速使北海市工業(yè)用水需求量不斷擴(kuò)大。地表供水量若不足以滿足工業(yè)生產(chǎn)需求,工廠過度開發(fā)地下水資源可能會(huì)引發(fā)地表沉降。因此,研究小組針對監(jiān)測區(qū)域內(nèi)分布的3 個(gè)主要沉降區(qū)域,結(jié)合其區(qū)域特性分析其沉降成因。

    沉降區(qū)1 位于合浦縣及銀海區(qū)交界處西部,根據(jù)北海市2019 年8 月─2020 年1 月的PS-InSAR 地表沉降監(jiān)測結(jié)果顯示,沉降區(qū)1地表年平均沉降速率最大約為-48 mm/yr,最大沉降量約為-24 mm。該地區(qū)內(nèi)分布多家食品、肥業(yè)公司(工廠)及合浦縣工業(yè)園中站工業(yè)集中區(qū)內(nèi)的工廠。由此,研究小組推斷該地區(qū)的地表沉降可能是由于工廠生產(chǎn)需水量大,正常的自來水供應(yīng)不足導(dǎo)致其抽取地下水所引起。

    沉降區(qū)2 位于合浦縣境內(nèi),合浦水庫、五一村、佛子沖村附近。該區(qū)域內(nèi)植被茂密,因?yàn)橹脖坏捏w散射特性及植被一直不斷生長變化,所以該地區(qū)失相干效應(yīng)嚴(yán)重,所能提取出的PS 點(diǎn)數(shù)量較少。因?yàn)榈靥幧絽^(qū)PS 點(diǎn)位分布分散和未能獲取該區(qū)域相關(guān)參考資料等因素,所以研究小組未能具體分析該區(qū)域的地表沉降成因。但值得注意的是,該區(qū)域內(nèi)有一條博白站至傘塘站的鐵路穿過,并且鐵路沿線的PS點(diǎn)反映出有下沉的趨勢,監(jiān)測結(jié)果可為鐵路養(yǎng)護(hù)部門提供一些參考。該區(qū)沉降速率最大達(dá)到-62.8 mm/yr,最大沉降量約為-31.4 mm。

    沉降區(qū)3 位于北海市鐵山港區(qū)境內(nèi),根據(jù)北海市2019 年8 月─2020 年1 月的PS-InSAR地表沉降監(jiān)測結(jié)果顯示,沉降區(qū)3 地表年平均沉降速率最大約為-49.4 mm/yr,最大沉降量約為-24.7 mm。該地區(qū)內(nèi)分布多家鋼鐵廠、材料廠及各種資源開發(fā)公司。相較于沉降區(qū)1,鐵山港工業(yè)區(qū)內(nèi)多數(shù)區(qū)域較為穩(wěn)定,沉降漏斗主要分布于誠德鋼鐵廠及北海市鐵山港澳建材有限公司附近。研究小組認(rèn)為,沉降區(qū)3 與沉降區(qū)1 類似,沉降區(qū)內(nèi)多家工廠聚集,正常供水難以滿足工業(yè)生產(chǎn)的需求,工廠過度使用地下水可能導(dǎo)致了地表沉降的發(fā)生。

    3 結(jié)語

    研究小組利用了Sentinel-1A 和Sentinel-1B 衛(wèi)星所拍攝的28 景覆蓋北海市的影像數(shù)據(jù)對廣西北海市進(jìn)行地表沉降監(jiān)測,利用DORIS及StaMPS 軟件分別對其進(jìn)行差分干涉及PS-InSAR 時(shí)序處理,提取出北海市2019 年8月─2020 年1 月的累計(jì)地表沉降量及其沉降速率,并對合浦工業(yè)園區(qū)及鐵山港工業(yè)區(qū)的地表沉降成因進(jìn)行了分析,得出如下結(jié)論。

    (1)PS-InSAR 監(jiān)測結(jié)果 顯示,2019 年8 月─2020 年1 月,北海市年平均最大沉降速率點(diǎn)位于監(jiān)測區(qū)東北部,其沉降速率達(dá)到-62.8 mm/yr,最大沉降量約為-31.4 mm。

    (2)沉降區(qū)1 地表年平均沉降速率最大約為-48 mm/yr,最大沉降量約為-24 mm,沉降區(qū)2 地表年平均沉降速率最大約為-62.8 mm/yr,最大沉降量約為-31.4 mm。沉降區(qū)3 地表年平均沉降速率最大約-49.4mm/yr,最大沉降量約為-24.7 mm。其中合浦工業(yè)園區(qū)(沉降區(qū)1)及鐵山港工業(yè)區(qū)(沉降區(qū)3)地表沉降可能是由工廠過量抽取地下水所致。

    (3)此次沉降監(jiān)測結(jié)果有一定的警示意義,同時(shí)也為北海市擴(kuò)大城市化進(jìn)程中遇到的地表沉降問題提供一定的理論參考。隨著工業(yè)生產(chǎn)需求的不斷增長,北海市應(yīng)合理布局工業(yè)園區(qū),確保地表正常供水平衡,適量抽取地下水,減緩地表沉降速率。鑒于研究小組掌握的相關(guān)資料和數(shù)據(jù)有限,北海市部分地表更深層次的沉降起因以及對其周邊建(構(gòu))物產(chǎn)生的影響還需做進(jìn)一步的研究與探討。

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