基于SBAS技术的四川阿坝州小金县地表形变监测

莫玉娟, 吴 洋，刘学武

(1.西宁市测绘院，青海 西宁 810001；2. 广东工业大学，广东 广州 510006)

InSAR技术是合成孔径雷达和电磁波干涉技术相结合的新技术，它利用天线获取同一研究区域两次或多次观测的影像数据，提取同一目标在多个回波信号中的相位差，并结合卫星所在平台的各项参数获取地面高程和地面变化信息[1-3]。对比常规的测量手段(如水准测量、GPS测量等)，InSAR技术具有空间分辨率高、范围广以及全天时全天候的特征，并且不受天气条件的影响，能够有效克服山体滑坡多发地区常规手段所面临的监测困难的问题。然而真实形变的相位和噪声相位的存在将极大地影响常规InSAR监测技术的精度，而SBAS技术可有效克服此类失相干和大气效应的影响，将监测精度提高至mm级[4-5]。现如今，SBAS技术已经广泛应用于山体滑坡灾害监测[6-7]。

小金县为四川省阿坝藏族羌族自治州下辖县，位于四川省的西北部，阿坝州的南部，东邻汶川县，西毗甘孜州丹巴县，南连雅安市宝兴县，北接马尔康县。小金县地形狭长，地势东北高，西南低。一般山脊高达4 500 m。河谷地区多在3 000 m以下，垂直起伏约1 500～2 500 m。小金县境属亚热带气候，气候冬寒夏凉，常年干燥，雨量稀少，气温变化剧烈，日差较大，有时达20 ℃以上，年均降雨量613.9 mm。由于小金县毗邻汶川县，受到“5·12”汶川地震的影响，小金县成为主要受灾区之一，且受到余震波及，山区地质环境条件遭受极大破坏，加之其地质构造复杂、山体疏松等原因，在强降雨等自然条件的多重作用下，滑坡、崩塌、泥石流的地质灾害也更加频繁地被触发[8]。因此，对于小金县地区的形变监测、灾害风险分析变得尤为重要。

本文将以Sentinel-1A数据为数据源，利用SBAS技术获取小金县2017-04—2018-02的地表形变监测结果。

1 实验数据

本次实验选用26景Sentinel-1A数据，采用C波段观测，轨道方向是降轨，获取的卫星影像的时间跨度为2017-04—2018-02，其成像模式为干涉宽幅模式(Interferometric Wide swath，IW)[9]，分辨率为5 m×20 m。实验中所使用的DEM数据是由日本JAXA公司提供的ALOS数字表面模型“ALOS World 3D-30 m”。由于影像区域过大，对影像进行了裁剪，裁剪得到的影像幅宽为4 000 km2，表1为26景Sentinel-1影像基本信息，图1红色方框为本研究范围。

图1 Sentinel-1卫星影像覆盖范围

2 SBAS技术原理

SBAS技术的基本思想是把所有SAR影像根据一定范围的时间基线和空间基线内的干涉对组合成小基线集，在每个子集里利用最小二乘的方法求得一定时间序列下的地表形变，同时利用奇异值分解法(SIngular Value Decomposition，SVD)解算每个子集间可能存在的病态方程的参数。最后将多个子集的方程联合起来求得整个时间序列上的形变量[10]。

表1 Sentinel-1A影像信息

SBAS技术的处理流程大致包括干涉对的选取、差分干涉处理和时间序列形变生成3个部分。

2.1 干涉对的选取

干涉对的选取主要是选取主影像，将其它影像与之进行精配准，为了得到数据的基线情况，首先将所有的影像进行自由组合，并设置干涉对的时间基线、空间垂直基线和相干性等限制条线，根据所设置的条件确定合理的时间、空间基线阈值并对自由组合的干涉对进行筛选，得到较为理想的基线分组。

针对上述情况，本次实验设置的时间基线为200 d，空间重叠度为50%，垂直基线设定为20%临界基线，影像配准的信噪比(Signal-noise Ratio，SNR)阈值为5。同时在干涉之后对干涉图进行目视解译，挑选出其中低相干区域多、解缠结果整周跳变大等影响干涉结果的图像进行删减，最终在本次实验中得到75对干涉像对，干涉对时空基线图如图2所示。

图2 干涉对时空基线图

2.2 差分干涉处理

差分干涉处理是对选取的干涉对进行批量的差分处理，其内容主要包括地形及平地相位差分、噪声滤除、相位解缠、去除大气相位以及地面控制点选取消除轨道残差相位。

在本次实验中，滤波方法采用Goldstein滤波，并且考虑到山区环境下有干涉条件不理想的情况，得到的干涉图用最小费用流法(Minimum Cost Flow，MCF)会出现“孤岛效应”的情况，所以本次实验采用Delauny最小费用流法对干涉图进行解缠，解缠阈值设定为0.2。

本次实验利用SBAS反演消除残差，SBAS的反演可以分成两次：第一次反演用于估计位移速率和未消除的地形相位，并对合成的干涉图进行新的相位解缠和轨道精炼；在第一次反演之后，通过第二次反演消除大气和噪声相位，以提高实验结果的精度。

2.3 时间序列形变生成

SBAS反演差分干涉处理是对选取的干涉对进行批量的差分处理，其内容主要包括地形及平地相位差分、噪声滤除、相位解缠、去除大气相位以及地面控制点选取消除轨道残差相位。

3 结果分析

通过Sentinel-1A数据得到的结果可知(见图3)，在研究区域中大部分区域都呈现出较为稳定的抬升或下沉现象，变化速率大多在-45～45 mm/a，为了探究这些稳定区域的时间序列变化情况，将公路及沿公路两侧村庄的形变速率作为重点观察对象，同时，选取小金县县城进行时序分析(见图4)，结果如图5所示。从图5中可以得知，小金县县城在监测时段内虽然有起伏，但是形变量较小，在2017-04—2018-02期间累积形变量基本维持在±25 mm以内。

同时，从沉降速率分布图中可以发现，有2处区域的下沉速率明显高于周边地区，分别位于木栏村、黄家山村(见图6)和钱家村附近(见图7)，而时间序列形变的差异可能会导致滑坡、地裂缝等地质灾害的发生。

图3 Sentinel-1A小金县平均沉降速率分布图

图4 小金县县城采样点分布及沉降速率

图5 小金县城采样点时间序列形变图

在木栏村和黄家村之间的区域中，提取3个特征点进行时间序列分析，其中P4是该区域下沉速率最大点，形变速率已超过-200 mm/a，达到了-217 mm/a，P5和P6则分别为区域内一点和区域外一点。图8为该区域提取点的时间序列形变图。从图中可以看出，P4、P5点的实际序列形变和速率明显高于P6，P6的累积沉降量趋于0且在时间序列形变中也呈现出稳定状态，而P4和P5则呈现出明显的下沉趋势，最高累积沉降量可达-190 mm。

图6 木栏村西北部采样点分布及沉降速率

图7 钱家村附近采样点分布及沉降速率图

图8 木栏村西北部沉降区域时间序列形变

图9 钱家村附近沉降区域时间序列形变

在钱家村附近，上述情况也较为明显。同样选P7、P8、P9 3个点对该区域进行分析。其中，P7和P8为下沉明显区域中的两点，而P9位于钱家村。可以发现，该区域中心地带累积形变量达-117 mm且一直呈现下沉趋势，而钱家村(P9点)虽然形变上有起伏，但是其累积形变量始终在±15 mm之间(见图9)。通过对时间序列形变的分析可以看出，钱家村西南方向区域形变速率明显高于周边地区，存在地质灾害隐患。

4 结 论

本次研究基于欧空局Sentinel-1A卫星影像，运用SBAS技术对小金县进行时间序列形变的监测，并沿公路对目标区域进行时间序列分析，基本查明小金县在监测期间的地表形变情况。实验结果表明，研究区域内大部分山区表现为较稳定的形变，形变速率多在-45～45 mm/a。而在小金县的木栏村、钱家村附近有一定范围下沉明显，其中在木栏村附近，地面下沉速率最高可超过-200 mm/a，与周边地区形变速率差异较大，易引发地面塌陷或滑坡等地质灾害。