利用DINSAR技术监测季冻区公路路基冻胀融沉变形*

王书娟 陈志国 秦卫军 刘 岩 刘 芳 甘 进

(吉林省交通科学研究所季节性冻土区公路建设与养护技术交通行业重点实验室1) 长春 130012) (武汉理工大学交通学院2) 武汉 430063)

0 引 言

季冻区公路路基在冻结与融化交替作用下，土体密度逐渐疏松、强度下降，引起路面鼓裂，路面变形[1].对路基冻胀融沉变形进行长期监测，对高速公路安全预警具有重要意义.

目前季冻区路基变形监测主要依靠野外单点测量，如水准、GPS、预埋传感器等[2]，测量结果空间分辨率低，人力成本投入大，难以获取完整公路沿线的形变数据.随着雷达对地观测技术的发展，雷达干涉测量技术(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技术在形变解算方面表现出极大优势[3]，在地震、城市沉降、冻土等形变监测领域得到较好的应用[4].Kourkouli等利用差分雷达干涉测量技术(differential Interferometric synthetic aperture radar,DInSAR)对威尼斯泻湖的地表形变进行研究，探测到地表微小持续形变；谢酬等[8]利用PALSAR数据，采用InSAR技术对青藏高原冻土形变开展研究，获得不错的效果；胡波等[9]对青藏高原的冻土形变开展试验研究，获得与水准较为一致的监测结果；李珊珊等[10]利用SBAS方法，采用21景ASAR数据对高原冻土季节性形变开展研究，与水准数据结果一致；以上研究表明DInSAR技术在形变探测领域的有效性.

本文利用2017年2月19日—5月29日间的5景高分辨率TerraSAR/TanDEM影像，采用DInSAR技术对季冻区长双高速公路沿线稳定性开展研究，探测时间序列形变信息，监测路基冻胀融沉变形规律，服务于路基稳定性风险预测.

1 DInSAR技术原理

DInSAR采用时间测距原理，结合外部DEM，利用不同视角下两景或多景SAR影像对干涉计算，实现地形起伏重构.通过基线估计、干涉计算、去平地效应、相位解缠及差分处理，解算形变信息.根据干涉计算时外部DEM获取方式差异，主要分为二轨DInSAR、三轨DInSAR等[11].

图1为雷达差分几何关系示意图，S1，S2为两次成像时传感器位置.若地表在两次成像间隔发生了位移，目标点P沿矢量r方向平移到了点P1，位移量r在雷达视线向S1P上的投影分量为Δr.在雷达位置S1处SAR影像获取是P点信息，S2获取是形变后的P1信息.

图1 雷达差分几何关系示意图

若不考虑噪声和大气效应的影响，则地表发生形变前后对应的干涉相位表达式为

(1)

由于形变Δr≪R2，则：R2′≈R2+Δr，代入式(1)则有

(2)

式中：第一项是地面目标点P形变前的地形相位;第二项为为雷达视线LOS向的形变相位，计算式为

(3)

根据式(3)，对波长为3.1 cm的TerraSAR影像而言，每个周期2π的形变相位，对应于LOS方向上约1.55 cm的形变.

图2为三轨差分计算流程图，通过发生形变前的SAR-1和SAR-2计算DEM.

图2 三轨差分流程图

2 研究区概况及数据源

2.1 研究区概况

研究区位于长春至双辽高速公路段的K37公里处.探井侧壁发现，从路堤表面向下分别为20 cm白灰土、80 cm山皮石、原地基土含水量较高.为了解该段季冻区公路路基的冻胀与沉降情况，2014年11月，分别在山皮石层上表面、下表面及一定深度处(距离顶面0.2，0.9，1.8，1.1 m处)布设冻胀计，且初始设置为上下各10 cm的变形余量，保证冻胀和融沉的有效观测.

2.2 数据源

采集5景高分辨率TSX/TanDEM影像，对该段季冻区公路路基稳定性进行监测，影像上道路长度约5.5 km，影像信息见表1，雷达影像见图3，其中长方形边框所示范围为公路沿线.

表1 TSX/TanDEM影像列表

图3 SAR影像长双公路沿线示意图

DInSAR干涉测量受成像间隔地表变化、传感器位置变化的影响，存在明显时空去相干，差分干涉相位除形变相位也包含各种误差组份.此外，研究区地表状况也会对干涉效果产生较大影响，如建筑物、石头等在时间序较为稳定的目标干涉相对较好，而农田、树木、草地等受时间及季节因素影响较大，干涉性相对较差.

由图3可知，研究区中长双公路沿线主要以农田为主，部分段有村庄分布.农田时间失相干明显，干涉性较差，在公路沿线的农田区域难以筛选得到稳定的相干点，为后续形变解算增大难度.

3 DINSAR技术季冻区路基冻胀融沉形变监测

3.1 DINSAR处理流程

利用DInSAR技术解算路基差分干涉相位及形变信息，需经过影像配准、干涉计算、相位解缠等一系列流程.在反演真实相位时，采用最小费用流MCF算法进行解缠处理，以解缠相位梯度与缠绕相位梯度差最小为原则解算费用函数，有效反演真实形变相位[12-13].

外部DEM不具现势性，误差会传播到形变相位中，降低形变监测效果.选取前两景影像，即：2017年2月19日与3月2日干涉计算提取DEM，构建具有现势DEM.然后利用三轨DInSAR技术解算2017年3月2—24日、3月24日—4月26日、4月26日—5月29日三个阶段的形变信息.形变量为正，表示位置抬升，对应冻胀；形变量数值为负，表示位置下沉，对应融沉.

3.2 形变提取及结果分析

针对两个干涉组合2017年2月19日—3月2日及2月19日—3月24日，按图2流程，进行三轨DInSAR形变解算.图4为形变解算结果，图中长方形边框所示区域表示研究区公路沿线.由图4发现，在2017年3月2日—3月24日路基沿线存在一定的形变，但与路基沿线两侧差异不大，形变量并不非常明显，形变量约为2 mm，总体表现为上抬，表明该阶段冻胀大于融沉，如路基沿线典型目标点A，形变量为1.89 mm.而道路左侧段正方形边框范围所示，形变量为-1.29 mm，表现为下沉，但从沿线趋势猜测这部分可能为InSAR轨道误差引起，这种误差受DInSAR模型限制，难以有效去除，所以该阶段的形变主要以冻胀为主.

图4 2017年3月2—24日形变示意图

由于研究区地表影响导致的时空失相干及DInSAR技术本身的限制，形变结果中存在一定噪声及失相干影响.经模型解算，2017年3月24日—4月26日的形变结果见图5.

图5 2017年3月24日—4月26日形变结果

由图5可知，在2017年3月24日—4月26日沿长双公路路基较两侧形变明显，见图中长方形边框，表明路基沿线形变相对较大，且路基沿线形变呈明显不均匀性.该阶段公路沿线形变量约为-5 mm，如典型目标点A，位移下沉量为-4.62 mm，表明该阶段路基主要以融沉为主.

但图中正方形边框所示区域段，明显存在较大的形变误差，这是由于同样受到数据干涉性以及DINSAR技术本身的限制，结果中残留大量失相干及大气效应导致的形变误差，但总体而言，DINSAR方法可有效获取整个路基沿线的形变信息.

2017年4月26日—5月29日形变结果见图6.

图6 2017年4月26日—5月29日形变结果

由图6可知，2017年4月26日—5月29日，长双公路路基沿线也存在明显形变，呈持续融沉的状态，该阶段路基沿线形变量约为5 mm，典型目标点A的形变量为-8.13 mm.该阶段的形变分布，与2017年3月24日—4月26日形变分布相似.

3.3 路基沿线典型目标点冻胀融沉精度验证

以离地表最近的0.2 m层位布设的冻胀计监测结果作为真实形变数据，对比冻胀仪埋设位置的DInSAR监测结果与冻胀计记录的形变效果.冻胀仪埋设位置见图4中点A.

由该冻胀计于2016年4月26号之后发生损坏，之后未采集新形变数据.对于因冻胀融沉引起的公路变形，具有明显季节性和周期性，所以2017年3月2日—4月26日间的真实形变，可以2016年同期冻胀计数据为参考.将两种监测方法3月2号作为形变起始点，该时刻监测的形变量置为0 mm，其他节点的形变量均表示与该年3月2号之间的变形量，绘制2016年3月2日—4月26日的冻胀仪及DInSAR监测结果，见图7.

将其和2016年的冻胀计监测数据进行对比图7b)可知：

1) 冻胀计监测结果显示，在2016年3月10日路基冻胀变形达到最大，路基顶面下0.2 m与3月2日处比冻胀抬升0.72 mm，3月24日回落至-2.37 mm，4月26日回落至-16.72 mm，该阶段冻融变化量为17.44 mm；形变过程呈现先冻胀再融沉.

2) DInSAR监测结果：显示为2017年3月24日路基顶面冻胀达到最大，与3月2日相比，抬升量为1.89 mm，之后显示融沉，持续回落，至4月26日回落至-4.62 mm.呈现明显的先冻胀再融沉的形变过程.3月24日，在四个形变监测节点中路基顶面冻胀达到最大，这和该季冻区历年2017年3月1—14日一般仍为负温，路基持续冻胀有关.

DInSAR监测结果在2017年3月2日—4月26日段与冻胀计2016年同期采集的形变数据，在形变过程变化趋势上具有较好的一致性；同时也进一步表明季冻区路基变形具有明显的周期性特点.

图7 典型目标点位C的DInSAR监测结果与冻胀计监测结果对比

综上可知，两种监测方法形变趋势较为一致，表明DInSAR进行季冻区路基冻胀融沉探测的可行性，而且具有范围广的优点.另外两组监测结果，具体形变数据不完全一致，可能由以下原因导致：

1) 用于验证冻胀计数据是2016年的，虽形变存在周期性，但受两年温度的差异影响，2016年和2017年的真实形变量不可能完全一致；则DInSAR监测的2017年的形变与2016年冻胀计结果也不会完全一致.

2) 研究区地表状况以农田为主，时空失相干一定程度上会影响形变解算.

3) 由于SAR影像数据量的限制，论文主要采用DInSAR技术开展形变探测，但是DInSAR存在误差组份难以有效去除，一定程度上也会影响监测结果.若后续通过采集更多的SAR影像，则可采用基于时序分析的SBAS-InSAR技术进行形变探测，获得更为精细的形变效果.

4 结 论

本文采用5景高分辨率TSX/TanDEM-X影像，利用差分DINSAR技术对季冻区长双公路段路基冻胀融沉的形变过程进行建模求解.

通过DINSAR结果发现，路基沿线存在较为明显形变现象，在2017年3月2日—5月29日，存在先冻胀再融沉的过程，2017年3月2—24日以冻胀为主，2017年3月24日之后路基一直处于融沉状态.本文通过DINSAR监测形变量及形变过程与冻胀计监测得到的形变信息总体一致.但存在以下问题和建议：①受DINSAR模型本身的限制，部分区域存在形变解算精度不高.后续可考虑引入更多的SAR影像开展MTInSAR形变探测研究，获取更高空间分辨率和高时间分辨率的形变信息.②建议在路基沿线布设部分角反射器(CR-InSAR)，并精确测量其坐标及高程值作为控制点，为形变提取阶段提高INSAR数据处理的精度、去除大气影响、确定绝对形变及提高形变精度起到重要支撑.③在后续研究中，可结合差分雷达干涉测量获取公路沿线形变信息、路基冻温度场分布数据、地质数据等，基于多学科交叉研究，探索路基冻胀融沉形变机理.

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