基于DInSAR技术的矿山开采沉陷监测研究现状

王小兵

(1.中钢集团马鞍山矿山研究院有限公司，安徽马鞍山243000;2.金属矿山安全与健康国家重点实验室，安徽马鞍山243000;3.华唯金属矿产资源高效循环利用国家工程研究中心有限公司，安徽马鞍山243000)

DInSAR技术近年来空间对地观测技术的成果之一，是对InSAR技术的进一步发展，是一种以合成孔径雷达的复数影像的相位信息来获取地表变形信息的技术，地表垂直变形信息的提取精度已达到了毫米级，相对于传统水准测量、全站仪三角高程测量、三维激光扫描技术、GPS差分测量等方法而言，优势较为明显［1-4］。为此，为了进一步促进基于DInSAR的矿山开采沉降监测技术的发展，对近年来该领域的研究成果进行适当总结与分析。

1 DInSAR开采沉陷监测原理

采用DInSAR技术监测开采沉陷的基本原理是利用2景分别为成像前后的图像进行干涉处理，获得包含矿区地形、形变相位的干涉图，结合矿区数字高程模型(Digital Evaluation Model，DEM)［2］得到模拟干涉条纹图，从而实现去除地形因素的目的［6-7］。DInSAR相位组成可表示为

式中，Φtopo为地形相位，由矿区地形起伏因素引起，可通过区内DEM反演模拟的方式消除该相位;Φflat为由地球曲率引起的平地效应相位，可采用精密轨道数据来去除;Φdef为矿区地表形变相位;Φatm为大气延迟相位，可采用直接校正法或相位累计法消除［8］;Φnoise为噪声相位，可采用相关滤波算法进行削弱或去除。

DInSAR监测开采沉陷的最终目的是获取地表移动变形信息，其中比较重要的步骤是去除地形效应相位信息。目前，根据不同的地形效应相位去除方法，可将获取地表移动变形信息的方法分为以下几类:

(1)两轨方法。该方法是通过监测区域地表变形前后的2景SAR影像，首先对该2景SAR影响进行干涉处理，结合DEM获得模拟地形相位条纹图;然后在该地形相位条纹图中将DEM对应的地形相位进行差分处理，可得到矿区地表变形所形成的差分相位信息。该方法流程见图1。

图1 两轨方法流程Fig.1 Flow of two railsmethod

(2)三轨方法。该方法采用3景SAR影像产生2个干涉图像对:①地形干涉图像对，用以获得地表变形之前的地形信息量;②地形-形变干涉图像对，通过处理该图像对可获得地形变形后的信息量［9］。该方法流程见图2。

图2 三轨方法流程Fig.2 Flow of three railsm ethod

(3)四轨方法。该方法采用4景SAR影像生成2个干涉图像对，流程与二轨方法类似，但区别在于，四轨方法通过采用干涉的方法消除地形效应的影像所需的DEM。

DInSAR采用多时相的复雷达影像的相关信息快速、准确提取地表的变形量信息，精度较高，相对于传统精密水准测量、GSP差分测量而言，优势较为明显，见表1［10］。

表1 DInSA与精密水准测量、GPS差分测量比较Table1 Comparison of DInSAR and Precise leveling method and GPS differential surveying m ethod

2 In-SAR数据选择方法

2.1 最大可探测沉降量

DInSAR尽管在矿山开采沉陷监测方面优势较为明显，但并非所有的矿山开采沉陷均可采用该技术进行监测，这时因为，单位像元内可探测到的地标最大变形梯度作为一个条纹周期，若探测区域内的地表变形量超过了该变形梯度，那么该类变形便无法探测到。DInSAR技术的最大可探测沉降量的计算公式为

式中，S为最大可探测沉降量，cm;W为沉降漏斗的半径，m;g为SAR传感器地面分辨率，m;λ为SAR传感器波长，cm。

一般来说，矿山开采沉陷量一般较大，也就是说S越大越好。由式(2)可知，提高最大可探测沉降量的方法主要有:①选用波长较大的SAR影像数据;②提高SAR影像的分辨率。

若假设某矿区开采沉陷漏斗半径(W)为150 m，在已知其余参数的情况下，根据式(2)可计算出SAR传感器在视线方向的最大可探测沉降量，结果见表2［11］。

表2 各SAR传感器的最大可探测沉降量Table2 Themaximum detectab le settlement of sensors of SAR

2.2 卫星重访周期

利用重复轨道获取同一地区的2景影像进行开采沉陷监测时，该2景影像成像的时间间隔即为时间基线。由于时间基线一般较长(几天、几十天等)，在该阶段内，矿山地表可能因开采作业发送了较大的沉降，此外，外界因素如空气湿度、植备生长条件、植被覆盖情况等发生了较大变化，均会严重干扰干涉相位，从而使得获取的干涉图的质量大打折扣，也不同程度上增加了影像数据处理的难度。因此，在矿山开采沉陷监测过程中，应尽可能选用成像时间间隔较短的影像，从而避免出现失相干现象。此外，若监测区域地表形变较小，若要实现对该区持续监测，则可选择成像时间间隔较长的影像。几类星载SAR传感器的重访周期等相关参数见表3［11］。

表3 几类星载SAR传感器参数Table3 Parameters of the sensors of spaceborne SAR

2.3 影像分辨率

DInSAR影像分辨率是方位向分辨率和距离向分辨率的统称。方位向即沿飞行平台前进的方向，垂直于飞行方向或指向地面的方向即为距离向［12-13］。一般来说，提高SAR影像分辨率的措施有:①选用分辨率较高的SAR影像数据进行开采沉陷监测;②对于已选用的SAR影像数据采用全分辨率干涉内插方法或者距离向内插方法进行处理，全分辨率干涉方法是通过直接采用单视复影像(Single Look Complex，SLC)［10］数据进行干涉处理;距离向内插方法即将SLC影像像元尽可能分割得更小。

3 应用进展

3.1 二轨方法

3.1.1 差分处理方法

二轨方法作为DInSAR数据差分处理的一种方法，按照处理流程可分为先差分处理后相位解缠何先相位解缠后差分处理等2种方法，如图3所示。

图3 二轨方法差分处理方法Fig.3 Tow rails differential processingmethod

尽管图3中2种差分处理方法差别较小，但在矿区开采沉陷监测中精度有所差别。对此，魏长婧等［8］等以位于钱营孜煤矿为例，基于ALOS PALSAR的L波段的2景SAR影像数据，分别采用上述2中差分方法对该矿的开采沉陷进行了研究，结果表明，先相位解缠后差分处理所获得矿区开采沉陷监测精度达到毫米级，而先差分处理后相位解缠所获得的矿区开采沉陷监测精度仅为厘米级，从而说明前者更加适合于矿区开采沉陷高精度监测。姚顽强等［14］采用先相位解缠后差分处理的二轨方法思路对彬长矿区开采沉陷进行了分析，取得了较好的效果。

3.1.2 DInSAR影像数据选择

采用DInSAR影像进行矿区地表沉陷研究的基本前提是，对同一区域不同时间内获取的2景影像必须具有高度的相关性，否则会影响后续干涉图中的干涉条纹的清晰度，乃至对相位解缠效果阐述影响，为此，DInSAR影像数据的选择对于确保地表沉陷的监测精度至关重要。对此，王行风等［15］认为对于DIn-SAR影像处理的选择，除了应满足影像干涉的相关条件之外，还应充分矿区沉陷的特点、环境条件等因素，具体来说有:

(1)矿区气候、地表植被覆盖。一般来说，矿区气候深润、植被茂密会在不同程度上降低SAR影像间的相干性。农田区的相位变化相关性较低，并且受季节影像较大;居民点的相位变化的相关性则较高，基本不受季节变化的影响。那么，尽可能选择气候干燥、地表植被稀疏的DInSAR影像数据进行研究，此外，若成像季节为冬季，应极可能选择地面无积雪的DInSAR影像数据。

(2)垂直基线。地形信息和地表形变信息的获取，对于垂直基线的选择有所区别。采用DInSAR技术提取地面DEM时，垂直基线应为200～500m;在地表变形测量时，则要求垂直基线尽可能段，即小于100 m，以最大限度消除地形相位的影响。

(3)时间基线。以煤矿为例，由于资源开采所导致的沉陷具有很大的不确定性，即对于局部地区、某个时间段内而言地表变形缓慢，而在另一时间段内，该地区地表可能出现较大的沉陷。为此，对于沉陷较大的地区，可选用时间基线较短的DInSAR影响数据;对于地表变形缓慢的地区，则尽可能选择时间基线较长的DInSAR影像数据，但是，时间基线过长，则会导致SAR影像间失相干。一般来说，对于矿区地表沉陷监测的DInSAR影像成像时间间隔以小于60 d为宜［15］。

3.1.3 DEM精度

采用DInSAR数据进行矿区地表沉陷监测时，低精度的DEM的残余相位误差极易在干涉图中表现出大量噪声，在矿区地形复杂的情况下，采用低精度的DEM模拟矿区地形相位时，地形参与相位则会更为明显，特别是对于基线较长的短波DInSAR影像对而言，容易出现相位解缠失败的现象。对此，丁亚杰等［16］分别采用TERRA卫星的ASTER数据生成的EDM，即:GDEM(Global Digital Elevation Model)、SRTM数据生成的DEM来进行开采沉陷监测研究，结果表明:①基于SRTM的开采沉陷图对于细节信息保持良好，有利于刻画地表形变信息;②基于GDEM的开采沉陷图可以较为完成的保留条纹边缘信息，但无法保持条纹细节信息，随着地表持续下沉，能够获得更为丰富的地表沉降信息;③该2类数据总体上各有优势，单独引用开采沉陷监测，效果均一般，将两者进行相互融合进行开采沉陷监测是未来重要的发展方向。为了进一步比较由传统方法和卫星影像数据获得DEM对DInSAR监测效果的影响，赵伟颍等［17］等分别采用由矿区地形图、三维激光扫描仪、Terra-SAR影像以及STRM3影像获取的DEM来探讨DEM精度对于DInSAR开采沉陷监测精度的影响，结果表明:①对于矿区内的微小变形，由TerraSAR影像获得的DEM的DInSAR监测效果不理想;②由SRTM3数据得到的DEM的分辨率较低，DInSAR监测到的变形值均分布于地形较复杂的区域内，此外，由于纹理细节保持能力较差，导致在沟壑分布的区域内的开采沉陷难以有效监测;③由矿区地形图、三维激光扫描仪获得DEM具有较高的分辨率，对于区内沟壑信息的保持效果较好，基于该类DEM的In-SAR能够监测到区内微小的形变信息。

3.2 监测方法集成

3.2.1 DInSAR与GPS集成

GPS作为一种具有全天候、高效率、高精度的检测方法，已成为矿山地表沉陷监测的主要方法之一，该方法在地表变形监测时，主要方法有:①动态测量法，适用于对变形较快的地表沉降区域进行监测，常用模糊度函数法或OTF法解算整周模糊度;②静态测量法，该方法适用于地形变形缓慢的地区，常用静态基线解算法，如FARA法求解整周模糊度［18］。但是:①GPS对于矿区地表沉陷监测的水平方向精度与常规方法(如精密水准测量)相当，但高程方向的分量精度低于常规方法;②GPS静态变形监测的精度受到监测范围的影响较大，范围较小则精度较为理想;范围较大时，由于监测点分布稀疏，监测精度则大打折扣，但在大范围内布设大量监测点，经济上缺乏可行性。DInSAR技术尽管能够有效监测地表的变形情况，但卫星对于同一地区的重复观测存在一定的时间间隔，即重访周期。而开采沉陷基本无规律可循，具有非线性变形特征，在卫星重访周期内，由于缺乏影像数据，大量非线性变形数据无法获得，将大大降低开采沉陷最终监测结果精度。此外，对于矿区内的特征信息点(如建筑物)的沉降值，利用DInSAR技术则很难获取。

综合上述分析可知，DInSAR与GPS具有一定程度的互补性。为此，Gudmundsson等对 DInSAR与GIS的集成方法进行了研究［19-21］，其应用效果明显优于单一采用DInSAR技术或GPS。近年来，模拟退火算法［21］、解析优化算法［22］相继被用于解算GPS-DIn-SAR集成模型的最优解，但存在诸如算法耗时较长、无法考虑DInSAR的大气延迟误差等缺陷。对于解析优化算法的改进，Hu［23］等提出一种基于方差分量估计的观测值定权方法，取得了较好的效果，但该方法所需要的DInSAR观测数据较多，无疑增加了监测成本。对此，罗海滨等［24］对解析优化算法中的定权方法进行了改进，提出了新型定权方法，该方法以GPS观测数据为基准，通过对GPS数据内插精度以及DInSAR数据观测精度进行评价，从而实现对两者的定权，试验结果表明:即便在少量GPS观测点的情形下，采用改进后的定权方法的解析优化算法解算GPS-DInSAR集成模型能够得到较为理想的解。

一般来说，矿区开采沉陷大体经历开始、活跃以及衰退等3个阶段，在开始阶段，矿区地表点的下沉速度可由0快速增大到1.67 mm/d从而进入活跃阶段，下沉速度由1.67 mm/d持续增大直到最大，然后变小，当下沉速度小于1.67 mm/d时，此时地表点下沉则进入了衰退阶段 。通过在2次下沉变化的拐点处进行GPS监测，对于DInSAR数据进行精度修正，提高DInSAR开采沉陷的监测精度则大有裨益。但如此从操作的关键在于，如何精确获得矿区地表点下沉变化的拐点(即:剧增点和剧减点)的时刻，避免盲目进行GPS加密监测，降低监测成果。对此，阎跃观［25］等以澳大利亚West Cliff矿区为研究对象，在深入研究开采沉陷规律的基础上，构建了基于D-InSAR和GPS联合观测的工作面的推进距离模型，从而合理解算出GPS加密时间，实现了在提高DInSAR开采沉陷监测精度的的同时降低监测成本的目的。

3.2.2 DInSAR与GIS集成

地理信息系统(Geology and Information Sysmtem，GIS)以地球信息科学、计算机科学等学科为基础，能够实现对矿区开采沉陷的空间分析、三维表达、监测预警以及辅助决策，具有强大的数据处理、与显示功能［26-31］。InSAR作为一类有别于诸如水准测量、GPS测量的新型测量方式，能够实现对矿区开采沉陷区域的全覆盖监测，但是其对数据的处理与分析方面有所欠缺。为此，将DInSAR与GIS进行集成，充分发挥各自优势，对于提高矿区开采沉陷的精度以及进行开采沉陷预计具有重要意义。黄宝伟等［32］将DInSAR技术与GIS相结合，以葛亭煤矿为例，进行了区内沉降监测研究，其思路如图4所示。

图4 研究思路Fig.4 Research though

该研究的特点有:①实现了在GIS中ENVISAT ASAR影像数据、开采平面图、正射影像图等矿区不同类型数据的有机融合，利用GIS的空间分析功能，对该类数据进行叠加分析;②对GIS空间分析结果，能够实现多元化现实，即能够根据需要实现区内任意剖面、多维的可视化展示，对于区内的开采沉陷范围、沉降值的预计于实际情况基本吻合。但不足之处在于:①就研究成果而言，开采沉陷的精度受到高相位梯度的影响，即沉降较大的区域，高相位梯度较大，导致监测结果与实际情况存在一定的误差;②就研究思路而言，实现了多源数据与GIS的有机结合，这样的“结合”仅仅体现在研究思路上，并未实现多源数据特别是DInSAR数据与GIS空间分析功能的深度融合。

4 结语

结合近年来DInSAR矿山开采沉陷监测成果，对该技术的基本原理、数据选择方法以及应用现状进行了深入分析，认为多源数据融合以及加强与GIS的集成程度是矿山开采沉陷DInSAR监测技术发展的方向。

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