基于SBAS-InSAR技術(shù)的阿海電站滑坡形變監(jiān)測可靠性分析

歐陽梓銘 左小清 李勇發(fā) 黃 成

1 昆明理工大學(xué)國土資源工程學(xué)院,昆明市文昌路68號,650093 2 云南省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院,昆明市人民東路延長線王大橋,650216

滑坡是在惡劣環(huán)境條件(如地震、強降雨等)下,坡體上不穩(wěn)定巖土受自身重力作用沿滑動面向下運動的自然災(zāi)害現(xiàn)象[1]。我國西南地區(qū)地勢起伏較大、地質(zhì)活動強烈、地層斷裂帶和高山峽谷地貌普遍發(fā)育,存在滑坡地質(zhì)災(zāi)害隱患[2]。

阿海電站自2012年開始在重點區(qū)域布設(shè)GPS監(jiān)測網(wǎng),對包括新建滑坡體在內(nèi)的水庫影響待觀區(qū)滑坡體進行監(jiān)測[3]。自監(jiān)測以來,新建滑坡體持續(xù)出現(xiàn)較為明顯的形變且滑坡體下游靠近革囊渡大橋部位,公路擋墻和抗滑樁已嚴重變形。GPS觀測周期長、監(jiān)測成本高、效率和空間分辨率低,而覆蓋范圍廣、空間分辨率高的雷達遙感觀測數(shù)據(jù)能夠較好地彌補該不足[4]。本文嘗試利用InSAR觀測數(shù)據(jù)監(jiān)測阿海電站滑坡形變及其演化過程,首先收集研究區(qū)2017～2019年共54景Sentinel-1A觀測數(shù)據(jù)并進行處理,提取得到滑坡體變形速率和位移時間序列;然后利用GPS觀測數(shù)據(jù)從均方根誤差(RMSE)和相關(guān)系數(shù)對InSAR觀測結(jié)果的可靠性進行驗證[5];最后對滑坡變形機制及電站安全性進行分析。

1 研究區(qū)概況及實驗數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

阿海電站位于云南省麗江市玉龍縣(右岸)與寧蒗縣(左岸)交界處,屬金沙江中游河段。相關(guān)研究資料表明,阿海電站周圍已發(fā)生多起山體滑坡等地質(zhì)災(zāi)害事件[6],對阿海電站大壩安全構(gòu)成嚴重威脅。本文選擇新建滑坡為主要研究對象,并對InSAR監(jiān)測結(jié)果進行可靠性分析,選擇新建滑坡的主要原因為:1)新建滑坡坡向為EW向,形變主要表現(xiàn)為EW向和垂直向,能夠在一定程度上克服InSAR對NS向位移不敏感的問題;2)新建滑坡體表面植被稀疏,具有大量的永久散射體,能夠削弱時間失相干誤差的影響;3)新建滑坡體GPS監(jiān)測站布設(shè)較為完整,有利于后續(xù)InSAR結(jié)果的驗證。

1.2 實驗數(shù)據(jù)

本文實驗數(shù)據(jù)包括Sentinel-1A衛(wèi)星影像、谷歌地球光學(xué)影像、外部數(shù)字高程模型、精密軌道數(shù)據(jù)、GPS監(jiān)測數(shù)據(jù)、地質(zhì)資料和實地勘察資料等。Sentinel-1A衛(wèi)星使用54景升軌SLC數(shù)據(jù),時間范圍為2017-07-04～2019-04-25;DEM數(shù)據(jù)采用美國太空總署(NASA)發(fā)布的SRTM-30數(shù)據(jù),分辨率為30 m,用于去除地形相位;精密軌道數(shù)據(jù)使用哨兵衛(wèi)星對應(yīng)的軌道數(shù)據(jù)。本文收集2017-07-27～2019-04-04時段16個布置在新建滑坡體上的GPS站點數(shù)據(jù),共獲取10期靜態(tài)觀測數(shù)據(jù)。

2 時序InSAR數(shù)據(jù)處理

2.1 實驗數(shù)據(jù)處理

本文收集研究區(qū)2017-07～2019-04共54景Sentinel-1A SLC數(shù)據(jù),成像模式為IW,極化類型為VV。SAR影像數(shù)據(jù)處理采用SBAS-InSAR技術(shù),對輸入的54景SLC影像進行干涉配對,選擇時間為2017-10-08的SAR影像作為超級主影像,剩余53景影像作為輔助影像,與超級主影像進行配準。時間基線閾值設(shè)置為60 d,時空基線如圖1所示,圖中黃色點為超級主影像。采用Goldstein濾波去除平地和地形相位,相干系數(shù)設(shè)置為0.2,利用連接圖編輯工具去除相干性較低的像對。最后經(jīng)過2次SBAS反演及地理編碼,獲得完整的研究區(qū)形變值。

圖1 時空基線分布Fig.1 Distribution of spatio-temporal baselines

2.2 SBAS-InSAR技術(shù)原理

SBAS-InSAR技術(shù)是一種基于時間序列的InSAR分析技術(shù),具體原理參考文獻[7],其技術(shù)路線如圖2所示。

圖2 SBAS-InSAR技術(shù)路線Fig.2 SBAS-InSAR technology roadmap

對研究區(qū)內(nèi)N+1幅影像按t0,…,tn順序進行排序,選取一幅影像作為主影像,將剩余SAR影像與主影像進行配準,生成M幅差分干涉圖,且滿足:

(1)

將經(jīng)過2個不同時刻的輔影像tA和主影像tB(tB>tA)獲取的SAR影像生成第j景差分干涉圖,其x方向坐標和r距離向坐標的干涉相位為:

δφj(x,r)=φB(x,r)-φA(x,r)≈

(2)

δφj(x,r)=φB(x,r)-φA(x,r)≈

(3)

處理后的相位可用矩陣形式表示為:

δφ=Aφ

(4)

式中,A為M×N矩陣。采用奇異值分解(SVD)可以求出最小二乘解,從而有效解決秩虧問題,以得到最終的形變量信息。

3 InSAR形變監(jiān)測可靠性分析

由于InSAR地面沉降測量結(jié)果為形變場,其測量值大小是相對于基準點而言,而該基準點就是研究區(qū)內(nèi)所有形變速率測量的參考基準,其自身必須為穩(wěn)定或變化狀況己知的點位。在形變量計算時選擇GPS基準站作為形變基準點。基線處理采用GPS數(shù)據(jù)處理軟件GAMIT和精密衛(wèi)星星歷,GPS點位分布如圖3所示,計算完成后將GPS監(jiān)測結(jié)果視為真值,并將其3個方向的結(jié)果投影到LOS向,投影公式為:

圖3 阿海庫區(qū)GPS點位分布Fig.3 Distribution of GPS points of Ahai reservoir area

(5)

式中,θ為衛(wèi)星入射角,α為衛(wèi)星航向角,Δx、Δy、Δh分別為GPS沿NS向、EW向和垂向的形變量。

精度評定方法采用最近距離法,以GPS監(jiān)測點為中心,建立半徑為100 m的緩沖區(qū),在該緩沖區(qū)內(nèi)搜索高相干度的目標點,并將查找到的所有高相干點的累積沉降時序平均值與同期GPS監(jiān)測結(jié)果進行對比分析,采用均方根誤差(RMSE)和相關(guān)系數(shù)(R2)對結(jié)果進行精度評定:

(6)

式中,Δi為GPS觀測值與InSAR觀測值的較差,N為較差值個數(shù)。

(7)

式中,cov(X,Y)為X和Y之間的協(xié)方差。相關(guān)系數(shù)取值范圍為[-1,1],若相關(guān)系數(shù)為0,則2個變量之間不具有相關(guān)性。

3.1 平均形變速率結(jié)果驗證

利用16個布置在阿海水電站的GPS站點數(shù)據(jù)對InSAR平均形變速率結(jié)果進行驗證,比較兩者在重疊時段的年均形變速率,對比結(jié)果見表1和圖4。

表1 GPS與InSAR形變速率結(jié)果比較Tab.1 Comparison of GPS and InSAR deformation rate results

圖4 GPS與InSAR年均形變速率對比Fig.4 Comparison of average annual deformation rate between GPS and InSAR

由表1可以看出,新建滑坡體的GPS與InSAR形變速率RMSE為22.9 mm/a,其中單點最大偏差為42.8 mm/a,單點最小偏差為0.6 mm/a,且偏差值小于20 mm/a的測站占比50%,有3個測站偏差值大于30 mm/a。圖4為GPS與InSAR數(shù)據(jù)年均形變速率對比結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn),新建滑坡體年均形變速率在120 mm/a以內(nèi),當GPS年均形變速率超過80 mm/a時,InSAR與GPS監(jiān)測結(jié)果會出現(xiàn)較大偏差(如XJ06站、XJ17站及XJ20站),其余站點年均形變速率結(jié)果較為吻合且趨勢接近。線性回歸分析結(jié)果(圖5)表明,InSAR與GPS實測數(shù)據(jù)相關(guān)系數(shù)為0.898 4,表現(xiàn)出很好的一致性。

圖5 InSAR數(shù)據(jù)與實測GPS數(shù)據(jù)相關(guān)性分析Fig.5 Correlation analysis of InSAR data and measured GPS data

3.2 時序位移量結(jié)果對比驗證

利用布設(shè)在新建滑坡體上16個GPS站點獲取的位移序列,采用最優(yōu)鄰近法對InSAR數(shù)據(jù)進行提取驗證,對比結(jié)果如圖6所示。由圖可知,最大RMSE為58.5 mm,最小RMSE為4.8 mm,平均RMSE為25.3 mm。對各站點RMSE進行詳細分析可知,XJ14站、GND2站、GND1站、XJ07站、RZLB站、XJ04站、XJ18站及RZLA站InSAR數(shù)據(jù)與GPS站點一致性較好,RMSE在0～20 mm之間,且在形變趨勢上與GPS站點十分吻合。XJ03站、XJ05站及XJ09站RMSE分別為22.6 mm、28.7 mm、42.5 mm,出現(xiàn)偏差的原因為InSAR相干點與GPS站點距離過大,相干點無法有效反映2個GPS站點的真實形變狀況。GND3站和XJ19站分別在2018-06和2018-09之后出現(xiàn)與InSAR監(jiān)測結(jié)果完全相反的形變趨勢,原因為GPS站點附近出現(xiàn)滑坡、崩塌等突發(fā)性形變,而選取的InSAR相干點未落入最優(yōu)鄰近方法范圍內(nèi)。在形變梯度較大區(qū)域,XJ06站、XJ17站及XJ20站RMSE出現(xiàn)較大偏差,分別為51.2 mm、53.6 mm、58.5 mm,其原因主要為InSAR技術(shù)自身具有局限性,相關(guān)站點處出現(xiàn)大于兩景影像可探測最大形變閾值的形變,導(dǎo)致無法監(jiān)測到正確的形變量。

圖6 InSAR數(shù)據(jù)與實測GPS數(shù)據(jù)對比Fig.6 Comparison of InSAR data and measured GPS data

為進一步評價InSAR形變結(jié)果的可靠性,圖7為各站點GPS數(shù)據(jù)與InSAR數(shù)據(jù)的相關(guān)性。由圖可知,除GND3站和XJ19站外,其余站點GPS數(shù)據(jù)與InSAR數(shù)據(jù)具有較好的相關(guān)性,相關(guān)系數(shù)均大于0.8,其中XJ06站相關(guān)系數(shù)最高,為0.985;而XJ19站和GND3站相關(guān)系數(shù)出現(xiàn)明顯偏差,分別為0.110和0.003,可能為InSAR技術(shù)未探測到滑坡體表面的突發(fā)性形變。

圖7 InSAR數(shù)據(jù)與實測GPS數(shù)據(jù)相關(guān)性分析Fig.7 Correlation analysis of InSAR data and measured GPS data

4 滑坡運動監(jiān)測結(jié)果及電站安全性分析

4.1 滑坡運動監(jiān)測結(jié)果分析

采用SBAS-InSAR技術(shù)進行數(shù)據(jù)處理,得到2017-07-04～2019-04-25阿海地區(qū)新建滑坡體形變速率分布,結(jié)果如圖8所示,圖中形變速率為負值表示該區(qū)域遠離衛(wèi)星運動,形變速率為正值表示靠近衛(wèi)星運動。從圖中可以看出,研究區(qū)整體形變速率在-29.8～136.7 mm/a之間。為進一步研究新建滑坡體的構(gòu)成機制,將其分為A、B兩個滑坡體,并對2個滑坡體的空間分布特征進行詳細分析。

圖8 新建滑坡體形變速率Fig.8 Deformation rate of Xinjian landslide

4.1.1 新建滑坡體A

根據(jù)變形幅度,將新建滑坡體A分成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三個子區(qū)域,形變量由滑坡體后緣向前緣逐漸遞增。區(qū)域Ⅰ位于整個坡體前緣沖溝裂縫以北,形變最為嚴重,形變速率為85.8～136.7 mm/a,整體穩(wěn)定性較差;區(qū)域Ⅱ位于滑坡體中部新建村左側(cè)公路下段,與區(qū)域Ⅰ相比形變值較小,但仍處于相對不穩(wěn)定狀態(tài),形變速率為30.6～52.1 mm/a;區(qū)域Ⅲ整體處于相對穩(wěn)定狀態(tài),形變速率為15.1～30.5 mm/a。在3個子區(qū)域內(nèi)選擇3個特征點,并繪制位移時間序列曲線,由圖9可以看出,P1和P2點具有顯著的變形趨勢,累積形變量分別達216 mm和80 mm,P3點則相對穩(wěn)定,累積形變量僅為21 mm。其原因可能為2017～2019年水庫蓄水且降雨增多,導(dǎo)致金沙江水位抬升,滑坡體前緣處于飽水狀態(tài),當金沙江水位驟降,滑坡體前緣受力性質(zhì)發(fā)生改變,在水位突降情況下由于拖拽作用發(fā)生形變,而滑坡體中部(區(qū)域Ⅱ)由于前緣(區(qū)域Ⅰ)失穩(wěn)產(chǎn)生局部坍塌,也發(fā)生相應(yīng)形變。

圖9 新建滑坡體A形變時間序列Fig.9 Deformation time series of Xinjian landslide A

4.1.2 新建滑坡體B

新建滑坡體B主要沿滑坡體中部沖溝裂縫分布,形變量明顯高于周圍區(qū)域,選取形變特征點繪制時間序列曲線,由圖10可以看出,P4點最大形變速率為54.74 mm/a,累積形變量超過60 mm。光學(xué)影像及地質(zhì)資料顯示,該滑坡體主要由玄武巖構(gòu)成,基巖裸露且風化現(xiàn)象強烈,巖體表面疏松,滑坡體B發(fā)生形變可能是由于降雨或水庫蓄水誘發(fā)滑坡體抗剪強度下降所致。

圖10 新建滑坡體B形變時間序列Fig.10 Deformation time series of Xinjian landslide B

4.2 阿海電站安全性分析

新建滑坡體位于阿海電站庫區(qū)左岸,距離電站約37 km,順河長約1.5 km,寬約600 m,堆積體總方量約6 970×104m3,屬特大型堆積體。結(jié)合光學(xué)遙感及地質(zhì)數(shù)據(jù),對新建滑坡體形變現(xiàn)狀進行野外實地勘察,現(xiàn)場照片見圖11。圖11(a)和11(b)為新建滑坡體B實地勘察照片,可以看出,滑坡體前緣靠近公路部分已發(fā)生明顯滑動,XJ14站附近區(qū)域出現(xiàn)寬約3 cm的裂縫;圖11(c)和11(d)為新建滑坡體A實地勘察照片,可以發(fā)現(xiàn),滑坡體前緣下方有許多坍塌碎石,而靠近革囊渡大橋附近路面出現(xiàn)較大裂縫,且公路擋墻已經(jīng)變形。截至2019-04,新建滑坡體各監(jiān)測點的形變量呈現(xiàn)隨時間增大的趨勢,說明滑坡體形變?nèi)栽诔掷m(xù),若金沙江上游出現(xiàn)特大暴雨,新建滑坡體可能發(fā)生滑坡,堵塞金沙江并形成堰塞湖,對上游居民及下游水電站造成巨大威脅。

圖11 新建滑坡實地調(diào)查照片F(xiàn)ig.11 Field survey photos of Xinjian landslide

5 結(jié) 語

本文利用SBAS-InSAR技術(shù)對2017-07-04～2019-04-25阿海電站庫區(qū)54景Sentinel-1A影像進行處理,獲得研究區(qū)新建滑坡體及周邊區(qū)域地表形變信息,通過對滑坡體坡面形變情況及InSAR技術(shù)可靠性進行驗證分析,得到以下結(jié)論:

1)對滑坡體表面GPS站點數(shù)據(jù)和InSAR數(shù)據(jù)從平均速率及時序位移量2個方面進行對比分析,結(jié)果表明,監(jiān)測時段內(nèi)兩者的線性平均速率RMSE為22.9 mm/a,最小偏差為0.6 mm/a,相關(guān)系數(shù)達0.898 4;16個GPS站點平均時序位移RMSE為25.3 mm,在形變量較小區(qū)域InSAR數(shù)據(jù)與GPS監(jiān)測結(jié)果基本相符,監(jiān)測精度較高;在形變較為嚴重區(qū)域,由于受SBAS-InSAR自身技術(shù)限制,其與GPS監(jiān)測結(jié)果存在一定偏差。

2)根據(jù)新建滑坡體特征將其分為A、B兩個部分,對2017-07-04～2019-04-25滑坡體形變速率及累積形變量進行分析發(fā)現(xiàn),新建滑坡體A中區(qū)域Ⅰ形變最嚴重,最大形變速率達136.7 mm/a,整體形變量由滑坡體后緣向前緣逐漸遞增;新建滑坡體B整體較穩(wěn)定,主要形變位置發(fā)生在滑坡體中部,最大形變速率為54.74 mm/a。

3)新建滑坡體形變呈線性沉降趨勢,監(jiān)測時段內(nèi)出現(xiàn)顯著的沉降加速現(xiàn)象。結(jié)合實地勘察發(fā)現(xiàn),各GPS站點的形變量呈現(xiàn)隨時間增大的趨勢,說明滑坡體形變?nèi)栽诔掷m(xù),可能會影響下游阿海電站安全,建議加強巡查及相關(guān)形變監(jiān)測。