基于Sentinel-1A的三峽庫區(qū)范家坪滑坡InSAR監(jiān)測分析

趙 蓓 蓓，黃 海 峰，鄧 永 煌，董 志 鴻，柳 青，薛 蓉 花

(1.三峽大學(xué) 湖北長江三峽滑坡國家野外科學(xué)觀測研究站，湖北 宜昌 443002； 2.三峽大學(xué) 三峽庫區(qū)地質(zhì)災(zāi)害教育部重點實驗室，湖北 宜昌 443002； 3.三峽大學(xué) 湖北省水電工程智能視覺監(jiān)測重點實驗室，湖北 宜昌 443002； 4.宜昌市地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測站，湖北 宜昌 443002)

0 引 言

滑坡是斜坡上的巖土體沿著軟弱面或軟弱帶，在重力作用下整體或分散地沿滑動面向下滑動的地質(zhì)災(zāi)害?；聻?zāi)害是中國最為嚴(yán)重的地質(zhì)災(zāi)害問題，不僅長期制約災(zāi)區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，還嚴(yán)重威脅人民生命財產(chǎn)安全。傳統(tǒng)的滑坡監(jiān)測儀器包括GNSS地表位移計、地表裂縫計、水準(zhǔn)儀、全站儀等[1]，這些監(jiān)測設(shè)備主要以“點”式采集和分析數(shù)據(jù)，因此無法反映滑坡表面的整體變形情況。近年來，隨著遙感技術(shù)的快速發(fā)展，“面”式監(jiān)測技術(shù)開始得到重視。其中，合成孔徑雷達(dá)干涉測量技術(shù)(InSAR)作為一個全新的對地觀測技術(shù)手段，利用微波遙感獲取影像，進(jìn)而通過時間序列分析等方法獲取毫米級的形變信息，該技術(shù)具有全天時、全天候、大范圍等優(yōu)勢，開始成為滑坡等地質(zhì)災(zāi)害形變監(jiān)測的主要技術(shù)方法之一，也有助于滑坡監(jiān)測的準(zhǔn)確、快速、定量評價[2]。

合成孔徑雷達(dá)干涉測量技術(shù)(InSAR)是指對同一地區(qū)不同期次SAR數(shù)據(jù)中的相位信息進(jìn)行干涉計算的技術(shù)，也可以說是利用SAR數(shù)據(jù)提取地質(zhì)災(zāi)害體變形的技術(shù)。InSAR技術(shù)在初期主要用于獲取高精度的數(shù)字地面模型，但目前主要通過獲取地表高精度形變信息進(jìn)行廣域背景下的地質(zhì)災(zāi)害隱患識別，或者開展中長時間尺度下的連續(xù)動態(tài)監(jiān)測以揭示隱患的發(fā)展態(tài)勢。其中，短基線集干涉測量技術(shù)(SBAS-InSAR)具有獲取微小形變信息和長時間序列的緩慢地表形變的優(yōu)勢[3]，因此在滑坡監(jiān)測中應(yīng)用最為廣泛。徐帥[4]、趙寶強(qiáng)[5]、王尚曉[6]、劉星洪[7]、Zhang[8]、張佳佳[9]等利用InSAR技術(shù)對滑坡開展監(jiān)測得到一系列成果，包括滑坡形變特征、滑坡滑動機(jī)理等。Davide[10]、廖明生[11]、范景輝[12]等利用SAR數(shù)據(jù)對三峽庫區(qū)滑坡監(jiān)測初步驗證了InSAR技術(shù)的有效性及適用性。然而，針對類似于三峽庫首區(qū)域地形地貌、植被覆蓋密集等問題，InSAR技術(shù)又不可避免地存在著陰影、透視收縮、失相干嚴(yán)重等問題，尤其植被覆蓋引起的失相干造成雷達(dá)影像只能識別出稀疏的點目標(biāo)，導(dǎo)致大面積的滑坡監(jiān)測總體效果不甚理想。

基于以上背景，本文以三峽庫首區(qū)域范家坪古滑坡為例，采用哨兵1號(Sentinel-1A)雷達(dá)數(shù)據(jù)，基于短基線集干涉測量(SBAS-InSAR)方法，進(jìn)行滑坡表面變形的InSAR分析，并與GNSS地表位移專業(yè)監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，從而評估InSAR技術(shù)方法在三峽庫區(qū)滑坡監(jiān)測方面的適用性，并提出相應(yīng)建議。

1 研究區(qū)概況

范家坪滑坡為一巨型巖質(zhì)古滑坡，位于長江南岸，西鄰湖北省巴東縣，東距三峽大壩壩址56 km，地屬湖北省秭歸縣沙鎮(zhèn)溪鎮(zhèn)范家坪村(見圖1)。自2006年三峽水庫蓄水至156.00 m開始，范家坪古滑坡被納入三峽庫區(qū)地質(zhì)災(zāi)害專業(yè)監(jiān)測預(yù)警工程。初步監(jiān)測結(jié)果顯示原古滑坡以中部大樂溝為界，兩側(cè)滑坡體具有不同位移變形方向，因此在專業(yè)監(jiān)測中被進(jìn)一步劃分為西側(cè)的木魚包滑坡與東側(cè)的譚家河滑坡兩個災(zāi)害體[13]。其中，西側(cè)木魚包滑坡均寬1 200 m，縱長1 500 m，面積180萬m2，體積約9 000萬m3，主滑方向20°；東側(cè)譚家河滑坡均寬400 m，縱長1 000 m，面積40萬m2，體積約1 600萬m3，主滑方向340°。

從2006年開始至今，GNSS地表位移監(jiān)測表明，范家坪滑坡一直處于蠕動變形狀態(tài)，其中西側(cè)木魚包滑坡位移值已超過2.6 m，東側(cè)譚家河位移值也超過了2.4 m。為進(jìn)一步了解該滑坡表面的整體變形情況，以下采用InSAR方法進(jìn)行分析對比。

2 InSAR形變分析方法

2.1 數(shù)據(jù)選取

本文采用歐空局發(fā)射的哨兵1號(Sentinel-1A)對地觀測雷達(dá)衛(wèi)星影像，該雷達(dá)衛(wèi)星具有全天候成像能力，能提供高分辨率測量數(shù)據(jù)，同時與雷達(dá)干涉測量結(jié)合能探測毫米級變形運(yùn)動。下載涵蓋研究區(qū)范圍寬幅干涉(IW)模式降軌影像23景，時間跨度為2019年8月至2020年7月，極化方式為VV，影像平均入射角為44.5°，地面分辨率為5 m×20 m，采用的數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)為30 m SRTM1。

2.2 SBAS-InSAR方法

合成孔徑雷達(dá)干涉測量技術(shù)(InSAR)主要有差分雷達(dá)干涉技術(shù)(D-InSAR)、永久散射體技術(shù)(PS-InSAR)和短基線集技術(shù)(SBAS-InSAR)[14]。其中SBAS-InSAR技術(shù)對數(shù)據(jù)量要求少，比PS-InSAR技術(shù)精度低，可避免失相干等問題，適用于非城鎮(zhèn)地表形變監(jiān)測。該技術(shù)是由Berardino等[15]提出的，其初衷是用于提取低分辨率、大尺度地表形變，根據(jù)短時空基線原則生成多主影像干涉圖以提高相干性，再進(jìn)行差分干涉，采用奇異值分解法將已有的SAR影像分成若干小的集合，再聯(lián)合起來求解[16]，最終有效解決時間不連續(xù)、大氣延遲等問題，獲得影像時序監(jiān)測結(jié)果。

SBAS-InSAR技術(shù)基本原理為：假設(shè)研究區(qū)域拍攝N+1景SAR影像，成像時間為t0，t1，…，tn。以其中一幅影像做主影像與其他從影像配準(zhǔn)，設(shè)定時間基線與空間基線進(jìn)行干涉處理，能得到M組差分干涉對、干涉圖，M滿足：

(1)

對于tm和tn時刻獲取的影像經(jīng)過干涉處理后生成的第i個干涉圖，某像元(x，y)處對應(yīng)的解纏相位可表示為[17]

φi(x，y)=φn-φm

=φ(tn，x，y)-φ(tm，x，y)

(2)

式中：φn和φm分別代表對應(yīng)tn和tm時刻的解纏相位；d(tn，x，y)和d(tm，x，y)分別代表tn和tm時刻相對于參考時間t0的雷達(dá)視線向地表形變量；λ代表波長。由于處理過程中產(chǎn)生M幅干涉圖，結(jié)合所有干涉圖構(gòu)建干涉相位與形變量之間的線性方程組：

Aφ(x，y)=δφ(x，y)

(3)

式中：A為M×N系數(shù)矩陣，M代表M行干涉對，N代表N列SAR影像；φ(x，y)代表在(x，y)像元點N個時刻對應(yīng)的未知形變相位構(gòu)成的矩陣，δφ(x，y)代表在(x，y)像元點M幅差分干涉圖中觀測相位值矩陣。當(dāng)M≥N時，通過最小二乘法可得：

φ(x，y)=(ATA)-1ATδφ(x，y)

(4)

當(dāng)M

2.3 數(shù)據(jù)處理流程

首先干涉處理，根據(jù)區(qū)域條件設(shè)置時間基線閾值，經(jīng)過多次試驗后，時間基線設(shè)為200 d，臨界基線設(shè)為5%，該基線設(shè)置適用于類似地質(zhì)環(huán)境災(zāi)害InSAR形變監(jiān)測，干燥區(qū)域時間基線可相對高一些。對干涉像對進(jìn)行配準(zhǔn)，從相干性生成、去平、濾波和相位解纏，將所有像對配準(zhǔn)到超級主影像上。然后選擇一景干涉結(jié)果較好的干涉圖，進(jìn)行控制點選取，利用選取結(jié)果對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行重去平，修正干涉相位。再進(jìn)行兩次SBAS反演，估算位移速率和殘余地形，進(jìn)行大氣濾波去除大氣相位。最后對SBAS結(jié)果進(jìn)行地理編碼，由于范家坪古滑坡是近南北朝向的坡體，而雷達(dá)視線向?qū)δ媳狈较虻男巫儾幻舾?，因此將地表形變結(jié)果投影到垂直方向與GNSS監(jiān)測結(jié)果對比驗證。

3 形變結(jié)果對比分析

3.1 累積變形量

本文利用SBAS-InSAR技術(shù)對滑坡進(jìn)行形變監(jiān)測，需要對獲取結(jié)果進(jìn)行驗證。利用GNSS垂直方向的監(jiān)測數(shù)據(jù)與InSAR結(jié)果進(jìn)行對比。結(jié)合范家坪滑坡專業(yè)監(jiān)測資料選取分析對象，木魚包整體均勻選取且每條縱剖面上選取一個點G1、G2、G3，譚家河縱剖面上選取2個位移較大的監(jiān)測點G4、G5(見圖2)，兩種方法對比結(jié)果表明SBAS-InSAR形變量整體比GNSS形變量小(見表1)。

表1 SBAS-InSAR與GNSS結(jié)果比較Tab.1 Comparison of SBAS-InSAR and GNSS results mm

根據(jù)表1對比結(jié)果可看出：SBAS-InSAR監(jiān)測與GNSS監(jiān)測結(jié)果均為同一量級，說明該結(jié)果具有一定的可靠性。兩個滑坡監(jiān)測結(jié)果均以沉降為主，最大差值為19 mm，最小差值為-24 mm，平均差值約3.2 mm。兩者變化值有差異，可能原因是兩種監(jiān)測方法時間、空間不完全一致，且在SBAS-InSAR 處理過程中，受相干性影響及數(shù)據(jù)源本身的限制。

3.2 變形時空特征

范家坪滑坡垂直方向形變速率見圖2。從空間上看：滑坡整體都處于變形狀態(tài)，平均形變速率在-49.6～28.6 mm/a之間。其中木魚包滑坡平均形變速率在-17.0～-14.0 mm/a之間，滑坡右側(cè)中部變化較大，滑坡中前部有小部分抬升，主要原因是滑坡前部受到河床基巖阻擋發(fā)生向上反翹；譚家河滑坡整體沿斜坡方向向下滑動變形，平均形變速率在-35.0～-7.0 mm/a之間，中前部變形較明顯，結(jié)合專業(yè)監(jiān)測資料可知為滑坡體長期蠕滑變形所致。InSAR結(jié)果顯示滑坡變形區(qū)域主要表現(xiàn)為沉降，與滑坡向下變形的基本規(guī)律一致。

結(jié)合范家坪滑坡形變量時間序列圖(見圖3)及InSAR 與地表GNSS變形曲線(見圖4)研究滑坡形變的時間演化特征?；麓蟛糠謪^(qū)域表現(xiàn)為沉降趨勢，選取的5個監(jiān)測點在時間維度上形變趨勢基本一致，表明滑坡體處于持續(xù)變形狀態(tài)。其中木魚包滑坡整體呈現(xiàn)出先抬升后下沉的情況，2020年1月之后表現(xiàn)為明顯沉降趨勢，InSAR與GNSS兩者形變結(jié)果較吻合。專業(yè)監(jiān)測資料表明，木魚包滑坡為典型的滑移-彎曲型滑坡潰決后形成的古巖質(zhì)滑坡，滑坡體中后部沿軟弱滑帶順層蠕動故位移量較大；InSAR最大形變量為-31 mm，GNSS最大形變量為-34 mm。譚家河滑坡G4、G5監(jiān)測點變化趨勢明顯，均為整體下降；InSAR最大形變量為-82 mm，GNSS最大形變量為-63 mm，總體結(jié)果顯示譚家河滑坡中部和前緣變形明顯，后緣變形小。

滑坡發(fā)生與滑坡體地質(zhì)地貌、降雨等作用存在密切關(guān)系，范家坪滑坡位于長江南岸，也受庫水位一定的影響。由InSAR與GNSS變形曲線可知，6～9月期間形變量明顯較大，而當(dāng)?shù)氐慕涤昙性谶@幾個月份，降雨易沿滑體表面裂隙入滲，導(dǎo)致滑坡在該時間段整體變形較快，結(jié)合范家坪滑坡的成因機(jī)理，降雨對滑坡的發(fā)育產(chǎn)生一定的推動作用。庫水位升降直接導(dǎo)致岸坡地下水動力場的變化，9～11月期間，庫水位由155.00 m升到175.00 m，滑坡受向坡內(nèi)的水頭差和對前部抗滑段的浮托效應(yīng)的雙重影響相互抵消，導(dǎo)致滑坡在此期間位移較小但也未出現(xiàn)負(fù)值；11月至次年3月，庫水位由175.00 m下降到165.00 m，滑坡均出現(xiàn)升降周期中最大降幅的位移。以上研究結(jié)果表明，庫水位升降是范家坪滑坡變形的直接因素。

綜上所述，利用InSAR技術(shù)對三峽庫區(qū)范家坪滑坡進(jìn)行監(jiān)測是可靠的，所監(jiān)測的滑坡整體變形狀態(tài)與GNSS結(jié)果一致，其中木魚包滑坡變形較小，譚家河滑坡整體向下滑動。文中利用SBAS-InSAR技術(shù)對滑坡進(jìn)行長時間序列的形變監(jiān)測，結(jié)果證實該方法可獲取滑坡的動態(tài)變化，但在過程中需要注意數(shù)據(jù)源缺失及研究區(qū)失相干等問題。

4 結(jié) 論

本文以三峽庫區(qū)范家坪滑坡為例，采用Sentinel-1A雷達(dá)衛(wèi)星數(shù)據(jù)，基于SBAS-InSAR方法進(jìn)行形變監(jiān)測，并與GNSS地表位移數(shù)據(jù)進(jìn)行了時空對比分析，得出結(jié)論如下：

(1) 通過InSAR與GNSS比對分析，InSAR形變結(jié)果與GNSS監(jiān)測結(jié)果較符合。范家坪滑坡整體處于蠕動變形狀態(tài)，其中木魚包滑坡形變較小，譚家河滑坡中部和前緣變化明顯；兩個滑坡變化量沉降趨勢與GNSS結(jié)果相似，形變量最大差值為19 mm，形變量量級一致，證明InSAR結(jié)果具有可靠性，同時也表明SBAS-InSAR技術(shù)適用于滑坡動態(tài)監(jiān)測。

(2) 本文獲取了范家坪滑坡形變速率及其動態(tài)變化曲線，結(jié)合GNSS驗證InSAR結(jié)果，同時根據(jù)范家坪滑坡成因機(jī)理對其進(jìn)行分析，表明InSAR技術(shù)對范家坪滑坡是適用的。主要利用短時間和空間基線的干涉圖來提高研究區(qū)的相干性，但在過程中存在一定的局限性，如大氣誤差、DEM誤差等；另一方面在驗證結(jié)果過程中也存在誤差，原因是InSAR形變監(jiān)測一般是反射信號穩(wěn)定區(qū)域且該技術(shù)為面狀監(jiān)測，代表一個分辨率單元的形變；而傳統(tǒng)GNSS監(jiān)測手段為點位監(jiān)測，本身監(jiān)測就有局限性，兩者結(jié)果不能完全重合。因此，將InSAR結(jié)果與GNSS監(jiān)測數(shù)據(jù)融合是一個重要方向。

綜合可以看出，InSAR技術(shù)對于分析滑坡表面整體的時空變形特征具有獨特優(yōu)勢，同時GNSS點式監(jiān)測具有自動化、高精度等特征。建議后期將這兩種方式結(jié)合，真正實現(xiàn)“點”“面”結(jié)合的滑坡變形監(jiān)測，為庫區(qū)滑坡災(zāi)害預(yù)警提供更加全面精細(xì)的數(shù)據(jù)。后續(xù)研究中，可嘗試將InSAR獲取的分辨率單元形變結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)劃分，再與GNSS點位監(jiān)測進(jìn)行驗證。