基于SBAS技术的亳州市地面沉降遥感监测应用研究

彭鹏

摘要：本文基于小基线集（SBAS-InSAR）技术，利用2012年1月～2013年1月近1年的10景Radasat2单视复影像（SLC）数据获取了亳州市的地面沉降总体情况。采用以往历史存档数据，获取了沉降的的演变过程。结果表明，在亳州范围内大部分相对稳定（-2mm/a～2mm/a）；在市区西北部与东南部有小幅抬升（2mm/a～5mm/a）；市区东北部、西部与西南延伸到双沟镇一线有沉降，可以达到（-2mm/a～-8mm/a）；双沟镇北侧与其东南侧部分地区沉降量可以达到10mm/y。这一监测结果对城市规划和管理具有一定的参考价值。

关键词：小基线；地面沉降；遥感；Radarsat2

Abstract： In this article， we acquired the whole conditions of bozhou city land subsidence by using ten Radasat2s SLC date in January 2012 to January 2013 nearly one year， based on the SBAS – InSAR technology.，And we obtained the changing process of the settlement using past historical archive data. Results show that land subsidence is stable in the most part within the scope of bozhou （- 2-2 mm/a）；there is slightly uplift（2 - 5 mm/a）in northwest and southeast of downtown ； in the northeast， west and southwest to the shuanggou town of downtown ，it is settling in a line and can reach （- 2 - 8 mm/a）； in the north and southeast of Shuanggou town ，settlement can reach 10 mm/y. The monitoring result was important to urban planning and management.

Key words： SBAS-InSAR； land subsidence； remote sensing； Radarsat2

引言

地面沉降是一种缓慢的、累积的、潜在的地质灾害。传统的地面沉降监测方法主要依靠常规的水准仪、经纬仪、全站仪等测量仪器。近年来开始采用高精度GPS单体网和区域网等进行地表位移监测，虽然其监测方法技术简单，在地面形变监测方面一直发挥着重要作用，并成功地解决了很多工程问题，但随着测绘技术手段的不断发展和地表沉降监测应用范围的进一步扩展，它们存在着基于点的观测，周期长、工作强度大、耗费大等缺点。

合成孔径雷达差分干涉测量技术（D-InSAR）是近年来发展起来的一种监测地表形变的手段，能够对研究区域进行全天候、无接触式、大面积的、厘米级的监测。常规的D-InSAR监测方法有二轨法、三轨法等，因为受时间、空间失相干和大气干扰等因素的限制，这些方法无法有效的获取时间上比较连续的缓慢形变。小基线集（SBAS）方法是由Berardino和Lanari等人提出，该方法采用小基线组合原则进行干涉测量，有效地减弱了空间失相干问题，提高了形变的监测精度与空间分辨率，其利用奇异值分解（SVD）方法将多个小基线集联合起来，有效地解决了时间采样不够的问题，提高了时间分辨率，本方法可以用于研究缓慢的形变。

本文利用2012年1月至2013年1月近一年时间段的10景安徽亳州地区的Radarsat2卫星SLC格式数据，采用SBAS方法对亳州因开采地下水而造成的地面沉降进行监测，获取形变量与沉降速率等。

1. 研究区概况

亳州市位于安徽省西北部，地处淮北平原，其西北部、北部与河南省接壤，西南部与太和县、阜阳市颍东区毗邻，南与颍上县、凤台县、淮南市相连，东界濉溪县、怀远县。区内交通极为便利，铁路有京九线和徐阜线；公路有济（南）广（州）高速公路、南（京）洛（阳）高速公路和G105、G311国道及S202、S203、S305、S307、S308省道等在区内纵贯东西南北；水运以涡河、西淝河、茨淮新河航运可直通淮河。

野外调查可以发现，在亳州市部分地段有地面沉降现象。通过收集不同时期的水准高程数据对比得出，以亳州市城区的南部多年累积地面沉降量最大为160mm，城区南部以外附近较高为113mm，外围地区一般为50mm～90mm。

2. 数据源

本次收集的数据主要有两种，一种是以往的ASAR和ERS数据，用于亳州市以往沉降信息的提取，数据共有10景，具体情况见表1。

亳州市现状信息采用的实验数据包括加拿大MDA公司的Radarsat2数据以及通过美国太空总署（NASA）官网下载的研究区的SRTM数据。本文共收集了2012年2月到2013年1月覆盖该区域的10景Radarsat2数据，精密轨道数据由MDA公司提供。通过查看垂直基线距，为了达到较好的效果，在此选择小于等于500m作为基线阈值，如表2所示。

3. 研究方法

SBAS方法主要是利用奇异值分解（SVD）方法将多个小基线集联合起来求解，有效地解决不同SAR数据集之间空间基线过长造成的时间不连续问题，提高监测的时间分辨率。首先将所获得的SAR数据组合成若干个集合，原则是：集合内SAR图像基线距小，集合间的SAR图像基线距大。然后，对每个集合内的干涉对采用D-InSAR的方法进行干涉测量， 得到解缠后的相位序列。最后，按照时间序列D-InSAR分析模型，对相干性较高的点（噪声较弱）逐点求解沉降速率和各时间点的累积形变量。简言之，SBAS方法就是对D-InSAR方法获取的解缠后的差分相位图进行后处理的一种InSAR时间序列分析技术。SBAS方法的数据处理流程如图2所示，其技术流程如图1所示。