基于C波段和L波段的SBAS-InSAR技术监测广州地面沉降
2016-08-11王会强冯光财喻永平毛晓康陈晨月
王会强,冯光财,喻永平,毛晓康,丁 超,陈晨月
(1.中南大学 雷达遥感研究室,湖南 长沙 410083;2.广州市城市规划勘测设计研究院,广东 广州 510000)
基于C波段和L波段的SBAS-InSAR技术监测广州地面沉降
王会强1,冯光财1,喻永平2,毛晓康1,丁超1,陈晨月1
(1.中南大学 雷达遥感研究室,湖南 长沙 410083;2.广州市城市规划勘测设计研究院,广东 广州 510000)
近10年来广州市频繁发生地面沉降、塌陷等地质灾害,造成巨大的生命财产损失,而且目前仍然在加剧。传统的监测技术如GPS、水准测量等难以开展大范围、高精度和高空间分辨率的地表沉降监测工作,而合成孔径雷达干涉测量技术(InSAR)正逐渐成为城市地表沉降监测的有效手段。文中采用短基线集(SBAS-InSAR)技术,通过17景ENVISAT/ASAR数据和21景ALOS/PALSAR数据,探测广州佛山地区2006—2011年的地表形变信息。将其与研究区内已有的水准测量数据进行比较,从而验证InSAR技术监测结果的可靠性。最后圈定了研究区的重点沉降区域并对沉降成因进行分析。
广州地区;地面沉降;SBAS-InSAR;形变场
珠江三角洲特别是广州地区是我国经济最发达的地区之一,但同时也是遭受地面沉降、塌陷等地质灾害比较严重的区域。近10年来广州及其周边地区频繁发生地面沉降、塌陷,给当地造成了巨大的生命财产损失,而且这种趋势还在恶化,引起了相关部门的重视。传统的监测技术如GPS、水准测量等很难实现大范围、高精度和高空间分辨率的监测,而近些年发展起来的InSAR技术在城市地表沉降监测中得到广泛应用,它不仅弥补了传统测量手段的不足,而且兼具高精度、省时省力等监测优势[1-2]。虽然目前已经有部分工作利用InSAR技术监测广州及其周边地区的沉降,获得了覆盖局部区域某时间段的平均形变速率图[3-6],但他们所采用的SAR数据量较少,平台比较单一,也缺乏系统的比较验证。这里同时采用C波段和L波段的SAR数据来监测广州佛山地区的沉降,并利用水准数据对本文获得的结果进行验证。L波段较C波段穿透性更强,即使在植被覆盖区也能具有很好的相干性[7-8]。
为了准确把握这一地区地面沉降动态和沉降区分布状况及规律,建立完善的地面沉降地质灾害监控体系,为政府制定具体防治措施和保证重要大型工程项目的建设安全提供参考资料,本文基于时序InSAR监测技术中的短基线集(SBAS-InSAR)技术[9],通过17景ENVISAT/ASAR数据(时间跨度为2006—2009年)和21景ALOS/PALSAR数据(时间跨度为2007—2011年),分别获得了广州、佛山地区在影像时间跨度内的形变场,两组数据的结果可以相互对比验证。然后,以研究区内已有的水准数据为基准,与InSAR监测结果进行比较,从而验证了监测结果的可靠性。最后,圈定了研究区的重要沉降区域,并对监测结果的特征和成因进行分析。
1 研究区概况和数据
本文的研究区域涵盖了广州、佛山两个市的城区,即从东经112°46′至113°36′,北纬22°48′至23°36′的范围,该地区地势大致呈现北部高、南部低,地面起伏不大。研究区属于南亚热带典型的季风气候,冬夏季风交替,雨量充沛,而且每年的3月至10月为雨季,降雨量大,而每年的11月至次年的2月,降雨量小,区内各地多年平均降雨量为1 665.0~1 678.0 mm。研究区内广州番禺区和佛山北滘镇、陈村一带软土层分布广泛且厚度不均,广花盆地地区地下隐伏岩溶(灰岩)分布多、发育强烈,特别是浅部岩溶[10-14]。研究区SAR影像覆盖范围如图1所示。
图1 研究区SAR影像覆盖范围ASAR数据的覆盖范围和PALSAR数据的覆盖范围,研究区则是两种数据覆盖相同的区域。
实验采用ENVISAT/ASAR和ALOS/PALSAR影像,时间跨度分别为2006-10-30至2009-08-10和2007-01-08至2011-01-19。具体数据参数如表1所示。
表1 ASAR和PALSAR数据参数列表
续表1
2 InSAR数据处理
利用GAMMA软件将SAR数据配准重采样到相同的空间坐标系下,然后基于较短的时空基线阈值选取合适的干涉对进行DInSAR的数据处理,其中所选的干涉对和基线集情况如图2所示。数据处理中,将ASAR数据进行多视处理为2×10(影像分辨率约为40 m×40 m),将PALSAR数据进行多视处理为3×8(影像分辨率约为25 m×25 m)。采用的外部DEM是美国宇航局(NASA)提供的SRTM数据,分辨率是30 m×30 m,利用该DEM来去除干涉图中的地形相位部分。而轨道误差的去除则采用多项式曲面拟合的方法,作为常用的轨道误差改正模型,该方法对于该地区的轨道趋势去除效果比较明显,特别是PALSAR数据[15-16]。该地区大气影响严重,而且缺少相同时间段的用于改正大气的外部数据源,所以根据干涉图中大气误差的时空特性(空间域低通,时间域高通),采用时空滤波的方法进行大气延迟相位的去除。短基线集(Short BAseline Subsets,SBAS)作为一种先进的InSAR时间序列分析技术,解决了DInSAR的应用局限性(时空去相干,大气延迟等),为InSAR技术的拓展研究和应用提供了广阔的空间。该技术将多景解缠后的多视差分干涉图进行相位建模,通过奇异值分解(SVD)的方法最终生成平均形变速率图和时间序列形变图[2,9,16]。
图2 基线集
3 监测结果与验证
3.1监测结果
如图3所示,根据相同覆盖区域的ASAR数据和PALSAR数据,分别获取了广州地区2006年至2011年的地面沉降速率场。
图3显示,ALOS/PALSAR影像相干性较好,比ENVISAT/ASAR影像获取的监测点更多,这与前者的穿透能力较强有关。另外,发现该地区存在局部小范围的沉降,沉降速率大约在4~14 mm/a。图3中结果是利用不同的SAR数据采用相同的InSAR形变监测方法获得的,通过对比几乎可以认为两个数据探测到的形变场是一致的,这从SAR数据内部验证了SBAS-InSAR技术用于监测广州地区地表沉降结果的可靠性。
图3 SBAS-InSAR技术监测结果
3.2形变结果验证分析
为了进一步验证监测结果的可靠性,将其与研究区已有水准数据进行比较。由于InSAR 监测的形变结果为雷达视线向的形变,而水准数据则是垂直向的形变,二者存在着差异,故需要利用式(1)把水准数据垂直方向的形变量转换为雷达视线向。
(1)
式中:dLOS为转换后的视线向的水准数据,d垂直向为转换前垂直向的水准数据,θ为雷达入射角。
然后以水准结果为基准,即视为真值,将转换后的InSAR结果与其进行比较。这里给出已有水准点的分布情况,如图4所示。
(a)空间分布 (b)比较验证图4 水准点的空间分布和比较验证
图4(a)中显示蓝色方框为上述两种SAR数据覆盖的空间范围,图中红色和白色符号代表用于比较的62个水准点,其中红色三角符号共有14个,代表发生形变的水准点,而白色圆形符号则代表48个没有发生形变的水准点。由于已有的水准数据只有一定时间段内的沉降量,所以将其转换为年平均形变速率,利用InSAR获取的平均形变速率分别与没有发生形变的水准点和发生形变的水准点进行比较,结果如图4(b)所示。图4(b)显示,对于稳定水准点ASAR数据监测的平均形变速率与水准数据之差的均值达到了-0.9 mm/a,其标准差(精度)为0.8 mm/a,而PALSAR数据的结果与水准数据之差的均值为-0.5 mm/a,与ASAR结果相差不大,其精度也达到了0.7 mm/a。对于形变水准点,我们发现SAR数据的精度较稳定点的监测精度低,ASAR数据较差的均值和标准差分别为0.3 mm/a和1.6 mm/a;而PALSAR数据较差的均值和标准差则为-0.6 mm/a和1.2 mm/a。总体而言,获取的InSAR结果可靠性较高。
就ASAR和PALSAR数据而言,理论上对于同一区域,二者独立监测的结果应该是一致的,结果中在形变大小和形变范围方面也几乎相同,与水准数据比较也说明ASAR数据和PALSAR数据都能达到很高的精度。然而两种数据所采用的波段不同,ASAR数据采用C波段(波长约为5.6 cm)和PALSAR数据(波长约为23.6 cm)采用L波段,由于L波段穿透性更强,使得L波段数据较C波段即使在相干性较低的区域(如广花盆地一带的植被覆盖区)也能获得更多的监测信息,相干性更高。
3.3沉降成因分析
考虑到两种数据共同监测的形变区域,在图3中共圈定了3个主要形变区域,即佛山市北滘镇陈村一带(a区)、广花盆地一带(b区)和佛山丹灶镇一带(c区)。初步分析a、c区域沉降多与软土层的分布和城市化的快速发展(如地铁线和高楼大厦的兴建)有关[10-12]。经查,该沉降区域多为工厂区和密集居民楼区。有可能是软土层厚度分布不均及地基下土层承载力较低,随着建筑区的荷载不断增加和软土地基受力不均等原因引起地面沉降。如2008-07-21,佛山市顺德区北滘职业技术学校全校几乎所有的建筑都出现了不同程度的沉降现象,并导致许多墙体开裂。
另外在广州广花盆地一带(b区)也存在局部沉降区,如金沙洲、大坦沙地区以及龙归镇等,该区沉降范围较小。广花盆地是地面沉降塌陷的重点监测区,如金沙洲、大坦沙地区地下隐伏岩溶(灰岩)分布多、发育强烈,而且江村水源地和新华水源地是该地区地下水集中开采地带,近几十年来,由于这两个水源地大量抽取地下水,已造成水源地附近的多处农田区的生产井附近发生塌陷沉降[12]。加之,近年来广州城市总体规划和发展战略确定该地区为广州发展的重点,地铁、高速等重大工程项目不断在此开展[12-14]。据调查,2006-08以来,受武广高铁金沙洲隧道施工抽排地下水的影响,金沙洲地区发生了数十起岩溶地面塌陷、地面沉降地质灾害,导致多个单位,居民区的数十栋楼房相继发生倾斜、变形。
正是因为这些复杂多变的地质环境和人类活动的综合作用,致使该地区出现地面沉降、塌陷、裂缝等地质灾害。
4 结束语
本文首先基于相同覆盖区域的ASAR数据和PALSAR数据,分别获取了广州地区2006年至2011年的地面沉降速率场,两种数据的监测结果一致性较高。然后利用研究区内已有的水准数据对InSAR技术监测的形变结果进行了比较分析,验证了InSAR技术获取结果的可靠性。最后,确定了广州地区的主要沉降区域,即佛山北滘镇、丹灶镇一带是研究区中沉降较为明显的地区,沉降速率最大可达到14 mm/a左右,而广花盆地一带存在小范围局部沉降。据相关资料分析,前者沉降可能与该地区软土层分布有关,而后者沉降估计与该地区的隐伏岩溶分布有关。但是这些复杂的地质环境应该是地面沉降、塌陷发生的前提条件,沉降分析暗示人类活动与这些灾害的发生有很大关系。
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[责任编辑:刘文霞]
Ground subsidence monitoring in Guangzhou with SBAS-InSAR technique based on C- and L-band
WANG Huiqiang1, FENG Guangcai1, YU Yongping2, MAO Xiaokang1, DING Chao1, CHEN Chenyue1
(1.Laboratory of Radar Remote Sensing, School of Geoscience and Info-Physics, Central South University, Changsha 410083,Chaina; 2.Guangzhou Urban Planning & Design Survey Research Institure, Guangzhou 510000,China)
In recent 10 years, frequently reported geological disasters such as ground subsidence have occurred in Guangzhou area, causing huge damages to people’s life and property. More seriously, these disasters are continuing and further developing. However, traditional monitoring means, such as leveling and GPS surveying cannot meet the requirements of large-scale, high-resolution and high-precision monitoring for the surface subsidence. InSAR technique has gradually become an efficient way in monitoring surface subsidence. This paper uses the SBAS-InSAR technology based on high coherent and strong steady points to monitor the deformation field of Guangzhou and Foshan areas from 2006 to 2011 with 17 ENVISAT/ASAR images and 21 ALOS/PALSAR images respectively. Then the InSAR results are compared with the leveling data in the research area to validate InSAR technique’s reliability. Ultimately, analysis is made on the main subsidence areas and the reasons of ground subsidence.
Guangzhou area; ground subsidence; SBAS-InSAR; deformation field
10.19349/j.cnki.issn1006-7949.2016.11.012
2016-01-18
广州市珠江科技新星项目(2013J2200072);国家自然科学基金资助项目(41574005)
王会强(1990-),男,硕士研究生.
P642.26
A
1006-7949(2016)11-0060-05