基于SBAS-InSAR的成都平原地面沉降监测

孙晓鹏， 鲁小丫， 文学虎， 甄艳， 王蕾

(1.国家测绘地理信息局第六地形测量队四川省地理国情监测工程技术研究中心,成都　610500；2.西南民族大学计算机科学与技术学院,成都　610041)



基于SBAS-InSAR的成都平原地面沉降监测

孙晓鹏1， 鲁小丫2， 文学虎1， 甄艳1， 王蕾1

(1.国家测绘地理信息局第六地形测量队四川省地理国情监测工程技术研究中心,成都610500；2.西南民族大学计算机科学与技术学院,成都610041)

摘要：汶川地震后，余震活动频繁，加之成都平原内城市发展迅速，容易诱发地面沉降； 对成都平原地面沉降进行监测，及时掌握沉降信息，可为相关决策提供科学依据。基于ENVISATASAR数据，采用小基线集(smallbaselinesubset,SBAS)-InSAR技术，对成都平原2008―2010年地面沉降进行了监测。结果表明，各主要城市在监测时段内的地表累积形变量在-8～14mm之间，总体形变量不大； 成都平原西部区域受地震影响呈抬升趋势，沉降主要集中于成都市北侧和德阳市以南部分区域，最大沉降量为-22mm，沉降范围随时间推移呈扩大趋势。通过实测数据验证了监测结果，精度达到2.9mm。成都平原不存在区域性沉降的构造背景，且地下水资源丰富，沉降自然诱因不明显，城市建设活动可能为沉降的人为诱因。该成果可为今后成都平原主要城市更加精细的地面沉降监测工作提供参考。

关键词：SBAS-InSAR； 成都平原； 地面沉降监测

0引言

地面沉降是在自然和人为因素作用下，因地壳表层土体压缩而导致区域性地面标高降低的一种环境地质现象[1]，是一种累进性的缓变地质灾害，一旦形成便难以恢复[2]。引起地面沉降的因素除地表松散或半松散地层的自固压密、地质构造作用、岩溶发育地区的岩溶塌陷等自然因素外，大量开采地下资源(地下水、石油及天然气等)、固体矿产资源和地热资源，大规模工程建设、轨道交通、城市地下空间开发及高层建筑物对地基施加的动态载荷是引起地面沉降的重要人为因素。《2011—2020年全国地面沉降防治规划》(以下简称《规划》)指出，目前全国遭受地面沉降灾害的城市超过50个，分布于北京、天津、河北、山西及内蒙古等20个省(市、自治区)。全国累计地面沉降量超过200mm的地区达到7.9万km2，并有进一步扩大趋势。《规划》提出了未来10a的地面沉降监测总体目标，即查明全国地面沉降灾害的现状、发展趋势、形成原因和分布规律。

成都平原地下水资源丰富，多年未见大范围自然因素导致的地面沉降事件，但龙门山断裂带沿线地震活动频繁，对区域构造造成重要影响； 人为因素导致的沉降甚至塌陷时有发生，如2014年7月9日成都暴雨致棕树南街一处停车场发生塌陷事故，4辆轿车连同地面上的几棵大树一同坠入数米深的基坑内。然而，目前针对成都平原形变监测的相关研究还较鲜见，因此有必要对成都平原主要城市进行地面沉降的监测工作。

目前，使用合成孔径雷达差分干涉测量(differentialinterferometrysyntheticapertureRadar,D-InSAR) 技术，能够进行大范围、无接触、面状的mm级地表形变监测。近年来，国内研究者使用卫星雷达干涉技术进行了较多的沉降监测研究，例如杨成生等[3]使用ASAR数据，采用小基线集(smallbaselinesubset,SBAS)监测大同盆地的地面沉降，并进行了地下水位与沉降之间关系的定量分析； 刘志敏等[4]使用SBAS技术进行了长治矿区2003—2010年地面沉降监测。SBAS方法将SAR数据组成若干个子集，使用多景主图像，能够较好地克服时空失相干限制，获得大范围mm级精度的地表形变信息。因此，本文采用SBAS-InSAR技术监测成都平原沉降的分布特征及时间演化规律，以期为成都平原主要城市更加精细的地面沉降监测工作提供参考。

1数据处理与分析

1.1研究区及遥感数据

本研究的监测范围为成都平原部分地区。ENVISATASAR图像覆盖范围如图1所示。

图1　ASAR图像覆盖范围示意图

用于监测的ENVISARASAR图像来源于欧空局(EuropeanSpaceAgency,ESA)，轨道号为Track18，时相分别为2008-05-28,2008-08-06,2008-09-10,2008-10-15,2009-01-28,2009-03-04,2009-04-08,2009-05-13, 2009-09-30,2010-01-13,2010-02-17,2010-03-24 ,2010-04-28 ,2010-06-02和2010-08-11。其时相与空间基线的关系见图2。

图2　ASAR时相与空间基线关系

1.2SBAS-InSAR技术原理

SBAS-InSAR是由Berardino和Lanari等研究人员提出的一种时间序列InSAR分析方法[5]。该方法将获取的数据进行适当组合，得到一系列短空间基线差分干涉图，能较好地克服空间去相关现象。在求解形变速率时，SBAS方法采用了奇异值分解(singularvaluedecomposition,SVD)法，可以将被较大空间基线分开的孤立SAR数据集连接起来，从而提高观测数据的采样率。其主要步骤[6]如下。

1)在(t0,t1,…,tn)时间内，对在同一地区获取的(N+1)期SAR图像，选取其中1景图像作为主图像，将其他SAR图像与主图像配准。假设每期SAR图像都有至少有1景图像与之干涉，则(N+1)期图像生成M景差分干涉图，M满足条件

(N+1)/2≤M≤N(N+1)/2 。

(1)

2)对于从图像时刻tA和主图像时刻tB(tB>tA)获取的SAR图像，生成的第j景差分干涉图的干涉相位(忽略大气延迟相位、残余地形相位和噪声相位)可以表示为

(2)

式中： φ为干涉相位； j为差分干涉图的景号，j∈(1,…,M)； λ为信号的中心波长； d(tA,x,r)和d(tB,x,r)分别为tA时刻和tB时刻相对于d(t0,x,r)=0的雷达视线方向累积形变量。

3)将式(2)中的相位表示为2个获取时间之间的平均相位速度vj和时间的乘积，即

vj=(φj-φj-1)/(tj-tj-1) ,

(3)

则第j景干涉图的相位值为

(4)

即各时段速度在主、从图像时间间隔上的积分，写成矩阵形式为

Bv=δφ。

(5)

在求解系数矩阵B的过程中，由于SBAS的差分干涉图采用了多主图像策略，因此矩阵B可能会秩亏。采用SVD方法可以得到矩阵B的广义逆矩阵，进而得到速度矢量的最小范数解，最后通过各个时段速度的积分得到各个时间段的形变量。

1.3数据处理流程

SBAS-InSAR数据处理流程主要包括：

1)干涉对组合与干涉图生成。根据设定的时间和空间基线阈值，将全部SAR图像生成干涉数据对，并计算生成差分干涉图，后续处理包括去平、滤波和解缠。

2)相干目标选择。以空间相干计算结果为参考，通过设定最小相干阈值，进行目标的分析与选择。

3)差分干涉图解缠。在相干性高且不存在干涉条纹(或者干涉条纹稀疏)的区域内选择GCP控制点，作为形变信息的对比参考点，使用Delaunay3D方法进行解缠。

4)时间序列形变结果生成。利用SVD方法对解缠相位进行解算，得到各个时段内的形变速率，最后通过积分获得各个时段的形变量(负值表示沉降量，正值表示抬升量)。

具体处理流程如图3所示。

图3　SBAS数据处理流程图

1.4地表形变监测结果

使用SABS-InSAR技术共获得14期相对于2008-05-28获取图像的地表累积形变量图，覆盖范围包括成都市主城区及新都区、郫县、温江区、青白江区、龙泉驿区、金堂县、新津县、双流县和彭州市，德阳市旌阳区、绵竹市、什邡市、广汉市和罗江县，绵阳市涪城区、仙游区和江油市以及简阳市。地表形变监测结果如图4所示。

(a) 2008-08-06(b) 2008-09-10(c) 2008-10-15(d) 2009-01-28 (e) 2009-03-04

(f) 2009-04-08(g) 2009-05-13(h) 2009-09-30(i) 2010-01-13(j) 2010-02-17

(k) 2010-03-24(l) 2010-04-28(m) 2010-06-02(n) 2010-08-11

图4监测范围内14期累积形变量

Fig.4Accumulateddeformationof14periodsinmonitoringarea

从图4可以看出，监测范围内地面沉降主要分布在成都市北侧和德阳市以南的区域，最大沉降量为-22mm，并且沉降范围随时间的推移逐渐扩大。

以区县、市为行政单元，统计了2008-05-28至2010-08-11每2a期间累积形变量的平均值(图5)。

图5　监测范围内各个县市平均累积形变量

在监测范围内，地面抬升区主要集中于成都平原西部，包括成都市新津县，德阳市所辖旌阳区、罗江县、绵竹市，绵阳市所辖江油市、游仙区和涪城区，这是由于自汶川地震主震发生后至2010-09-08期间共发生4级以上的地震300余次，其中发震以逆冲型为主[7]，致使位于上盘一侧的成都平原西部区域受到逆冲作用的影响而逐渐隆升。沉降区域分布于成都市所辖青白江区、温江区、金牛区、成华区、新都区和双流县； 成都市青羊区、锦江区、武侯区、金堂县、郫县、什邡市、广汉市和简阳市的形变量都接近于零。尽管监测范围内有不同程度的沉降和抬升，但2a期间累积形变量在-8～14mm之间，总体形变量不大。监测范围内，平均形变速率在-10.3～11.1mm/a之间(图6)。

图6　平均形变速率

图7示出成都、德阳、绵阳市各区县的平均累积形变量。

(a) 成都市 (b) 德阳市 (c) 绵阳市

图7不同成市各区县平均累积形变量

Fig.7Averageaccumulateddeformationofvariouscountiesindifferentcities

从图7可以看出，成都市青白江区、温江区、金牛区、成华区、新都区和双流县的平均累积形变量在监测时段内为负，呈现沉降趋势； 反之，新津县呈现抬升趋势； 其他行政区则在0值附近波动。德阳市所辖广汉市为沉降区域，但是沉降值在-6～0mm之间，沉降量较小； 什邡市在2008年8月抬升后呈现沉降趋势； 其他区县为抬升区域。绵阳市各行政区在监测时段内均呈抬升趋势，但累积抬升量在2010年3月开始有所下降。同时，以上3市在2008年下半年的平均累积形变量均存在较大波动，这是因

为在2008-05-12至2008-10-31共发生4级以上余震240余次，地震活动频繁，地面受地震影响形变波动较大。

2精度验证

选取覆盖成都市的连续运行卫星定位服务综合系统(continuousrunningsatelliteorientationserviceintegratedsystem,CROS)数据对地表形变监测结果进行验证，验证点的空间分布如图8所示。

图8　监测验证点分布图

本文收集到成都地区名称为JITA,CDKC,LOQU和PUJI共4个CROS站点的数据。其中，PUJI站点位于监测范围之外；JITA和LOQU这2个站点位于山区，相干性较差，没有形成有效的形变监测验证； 故只能使用CDKC站数据进行验证。另外，还收集到“汶川地震灾后重建——测绘专项1∶2 000测图”项目提供名称为QY10的水准点作为验证点。验证数据点位的SBAS-InSAR形变监测结果与实地测量形变结果的对比如表1所示。

验证结果表明，监测结果与实测结果有较好的一致性，精度达到2.971mm。

表1　SBAS-InSAR形变监测结果与实地测量形变差异比较

3问题与讨论

1)是否存在地面沉降的自然诱因。就沉降原因而言，根据对成都平原形成及演化的相关研究[8-11]可知： ①喜山运动以来，四川盆地(成都平原)处于挤压构造背景下的非拉张环境； ②刚性块体被周缘构造带所围限，而成都平原并非前陆坳陷区，因此不具备区域沉降的构造条件； ③成都平原基底正断裂不发育或不活动，不存在区域性沉降的诱因； ④成都平原中、新生代经历海盆—湖盆—陆盆的长期演化，陆源碎屑巨厚沉积，沉积环境稳定，更新世以来未经历区域沉降历史； ⑤汶川地震及余震以逆冲型为主，致使位于上盘一侧的成都平原有逐渐抬升的趋势。因此，监测时段内成都平原不存在地面沉降的自然诱因。

2)区域降水对地面沉降的贡献。从中国气象数据网收集到的监测范围内编号为56196和56188的气象台站在2008年1月至2010年11月期间监测的月降水数据(图9)来看，2个台站在监测时段内监测到的平均年降水量分别为832mm和1 036mm，降水较为丰富； 且成都市水资源承载力与年降雨量呈显著的正相关关系，从总量上来说，基本上能满足成都市需水总量的要求[12]。另外，成都平原多年平均地下水资源模数量为72.02万m3/(km2·a)，地下水系统很稳定[13]，因而不存在地下水超采导致地面沉降的问题。

图9　2个气象台站监测的月降水量

3)是否存在地面沉降的人为诱因。考虑到成都市城市建设发展迅速，近年来地铁和城市二环立交等施工活动频繁； 因此，城市建设活动有可能成为地面沉降的人为诱因，今后需要对其密切关注。

4结论

利用SBAS-InSAR方法，得到了成都平原地区2008―2010年地面沉降信息。监测结果表明：

1)成都平原累积形变量平均值在-8～14mm之间，汶川地震后总体形变量不大。

2)受汶川地震及其余震影响，成都平原西部区域受到逆冲作用的影响而逐渐隆升； 沉降则主要集中于成都市北侧和德阳市以南部分地区，监测期间区内尚没有出现沉降漏斗，沉降量较小，但沉降范围呈逐渐扩大的趋势。

需要说明的是，因未能收集到研究区域内较为详尽的与地质、地下水相关的数据，故未能针对沉降成因进行深入分析。然而，与地震活动相关的资料较好地吻合了研究范围内的抬升区域，而沉降区则位于城市发展迅速的成都市周边； 同时，监测结果与实地测量结果有较好的一致性，其结果可为今后成都平原主要城市更加精细的地表形变监测工作提供参考。

参考文献(References)：

[1]郑铣鑫,武强,侯艳声,等.关于城市地面沉降研究的几个前沿问题[J].地球学报,2002,23(3):279-282.

ZhengXX,WuQ,HouYS,etal.Somefrontierproblemsonlandsubsidenceresearch[J].ActaGeoscientiaSinica,2002,23(3):279-282.

[2]殷跃平,张作辰,张开军.我国地面沉降现状及防治对策研究[J].中国地质灾害与防治学报,2005,16(2):1-8.

YinYP,ZhangZC,ZhangKJ.LandsubsidenceandcountermeasuresforitspreventioninChina[J].TheChineseJournalofGeologicalHazardandControl,2005,16(2):1-8.

[3]杨成生,刘媛媛,敖萌.基于SBAS时序分析的大同地面沉降与地下水活动研究[J].国土资源遥感,2015,27(1):127-132.doi:10.6046/gtzyyg.2015.01.20.

YangCS,LiuYY,AoM.StudyoflandsubsidenceandgroundwateractivityusingSBAStime-seriesanalysis[J].RemoteSensingforLandandResources,2015,27(1):127-132.doi:10.6046/gtzyyg.2015.01.20.

[4]刘志敏,李永生,张景发,等.基于SBAS-InSAR的长治矿区地表形变监测[J].国土资源遥感,2014,26(3):37-42.doi:10.6046/gtzyyg.2014.03.06.

LiuZM,LiYS,ZhangJF,etal.AnanalysisofsurfacedeformationintheChangzhiminingareausingsmallbaselineInSAR[J].RemoteSensingforLandandResources,2014,26(3):37-42.doi:10.6046/gtzyyg.2014.03.06.

[5]尹宏杰,朱建军,李志伟,等.基于SBAS的矿区形变监测研究[J].测绘学报,2011,40(1):52-58.

YinHJ,ZhuJJ,LiZW,etal.GroundsubsidencemonitoringinminingareausingDInSARSBASalgorithm[J].ActaGeodaeticaetCartographicaSinica,2011,40(1):52-58.

[6]BerardinoP,FornaroG,LanariR,etal.AnewalgorithmforsurfacedeformationmonitoringbasedonsmallbaselinedifferentialSARinterferograms[J].IEEETransactionsonGeoscienceandRemoteSensing,2002,40(11):2375-2382.

[7]廖明生,王腾.时间序列InSAR技术与应用[M].北京:科学出版社,2014:84-86.

LiaoMS,WangT.TimeSeriesInSARTechnologyandApplication[M].Beijing:SciencePress,2014:84-86.

[8]林向东.汶川地震以来龙门山断裂带地震矩张量时空演化特征[D].北京:中国地震局地球物理研究所,2014:84-86.

LinXD.LongmenShanFaultSeismicMomentTensorCharacteristicTemporalEvolutionSincetheEarthquake[D].Beijing:InstituteofGeophysics,ChinaEatrhquakeAdministration,2014:84-86.

[9]钱洪,唐荣昌.成都平原的形成与演化[J].四川地震,1997(3):1-7.

QianH,TangRC.OntheformationandevolutionoftheChengduPlain[J].EarthquakeResearchinSichuan,1997(3):1-7.

[10]何银武.试论成都盆地(平原)的形成[J].中国区域地质,1987(2):169-175.

HeYW.OntheformationoftheChengduBasin(Plain)[J].RegionalGeologyofChina,1987(2):169-175.

[11]李永昭,郭兵.成都平原的晚新生代构造[J].成都理工大学学报:自然科学版,2008,35(4):371-376.

LiYZ,GuoB.CenozonictectonicsofChengduPlain,Sichuan,China[J].JournalofChengduUniversityofTechnology:Science&TechnologyEdition,2008,35(4):371-376.

[12]欧洋铭,白若男,朱国宇.成都市水资源承载力动态变化及成因[J].南水北调与水利科技,2012,10(6):110-114.

OuYM,BaiRN,ZhuGY.DynamicvariationofwaterresourcescarryingcapacityanditscausesinChengdu[J].South-to-NorthWaterTransfersandWaterScienceandTechnology,2012,10(6):110-114.

[13]郑义加.成都平原地下水资源分布的初步分析[J].四川水利,2005,26(4):28-31.

ZhengYJ.TentativeanalysisofgroundwaterresourcesdistributionintheChengduPlain[J].SichuanWaterResources,2005,26(4):28-31.

(责任编辑： 刘心季)

Monitoring of ground subsidence in Chengdu Plain using SBAS-InSAR

SUN Xiaopeng1， LU Xiaoya2， WEN Xuehu1， ZHEN Yan1， WANG Lei1

(1. Geographic National Condition Monitoring Engineering Research Center of Sichuan Province， No.6 Topographic Survey Team，National Mapping Geographic Information Bureau， Chengdu 610500， China； 2. School of Computer Science and Technology， Southwest University for Nationalities， Chengdu 610041， China)

Abstract:AfterWenchuanearthquake,theaftershockshappenedfrequently.Coupledwiththerapiddevelopmentofcities,theyarelikelytocausegroundsubsidence.SomonitoringthesurfaceofChengduPlainandobtainingthedeformationinformationcouldprovidescientificbasisfortherelevantdecisions.Inthispaper,basedonENVISATASARdata,theauthorsmonitoredthegroundsubsidenceofChengduPlainfrom2008to2010usingSBAS-InSARtechnology.Theresultsshowthattheaveragesurfacedeformationswerebetween-8to14mminmajorcitiesintheChengduPlainduringthemonitoringperiod,thedeformationisnotprominent,andthewesternpartoftheplainshowedauplifttrendcausedbyearthquake.ThesubsidenceareainthenorthoftheChengduCityandsouthtotheDeyangCitywasupto-22mmwiththeexpansionofthesubsidencearea.Themonitoringresultswerevalidatedbymeasureddataandtheaccuracyis2.9mm.TheChengduPlainhasnoregionaltectonicsettingofsubsidenceandhasabundantgroundwaterresources,sothenaturalcauseofsubsidenceisnotobvious;thecitybuildingactivitymightbethemajorcauseofsubsidence.

Keywords:SBAS-InSAR；ChengduPlain；groundsubsidencemonitoring

doi:10.6046/gtzyyg.2016.03.20

收稿日期：2015-04-08；

修订日期：2015-05-30

基金项目：四川省地理国情监测工程技术研究中心开放基金项目“基于时间序列InSAR技术的紫平铺水库坝体及消落带形变监测方法研究”(编号：GC201508)、2014年中央高校基本科研业务费专项基金项目“基于D-InSAR技术的汶川地震重点区域地表形变监测关键技术的研究”(编号： 2014NZYQN28)和数字制图与国土信息应用重点实验室开放课题项目“基于开源环境的地理国情监测统计成果数据可视化展示方法研究与技术实现”(编号：DM2013SC09)共同资助。

中图法分类号：TP79

文献标志码：A

文章编号：1001-070X(2016)03-0123-07

第一作者简介：孙晓鹏(1986-),男,硕士研究生,助理工程师,主要从事地理国情监测和相关科研工作。Email：sunxiaopeng05@163.com。

引用格式： 孙晓鹏,鲁小丫,文学虎,等.基于SBAS-InSAR的成都平原地面沉降监测[J].国土资源遥感,2016,28(3)：123-129.(SunXP,LuXY,WenXH,etal.MonitoringofgroundsubsidenceinChengduPlainusingSBAS-InSAR[J].RemoteSensingforLandandResources,2016,28(3)：123-129.)