基于PS-InSAR技术的淄博市地面沉降监测

2019-02-27邢立鹏曲国庆黄洁慧邓晓景

山东理工大学学报（自然科学版） 2019年2期

邢立鹏，曲国庆，黄洁慧，邓晓景

(山东理工大学建筑工程学院，山东淄博 255049)

淄博市矿产资源丰富，煤矿、铁矿、铝土矿等资源的大量开采产生了大面积的采空区，容易造成地面不均匀沉降。据相关资料显示，地面沉降已成为淄博市的主要地质灾害之一。地面沉降会使建筑物、构筑物墙体开裂，损害铁路与道路路基，还会破坏现有管道设施，影响人们的生产和生活安全[1]。山东省全球导航卫星连续运行参考站综合服务系统(Shandong Continuous Operational Reference Systerm，SDCORS)在淄博市有12个站点，空间密度过小，难以获得连续的空间形变分布场[2]，而利用水准测量的方法监测地面沉降工作量大，观测周期长。

与传统测量技术相比，合成孔径雷达差分干涉测量(Differential Synthetic Aperture Radar Interferometry，D-InSAR)利用遥感卫星多时相的雷达图像相位信息，提取地表形变量，具有连续空间覆盖和髙度自动化监测地表形变的能力[3-4]。相关专家学者利用D-InSAR技术对香港、台湾、天津、北京、江苏盐城等地区进行了地面沉降研究，分析了D-InSAR在地面沉降监测领域的技术要点，证明D-InSAR技术精度可达亚厘米级[5-9]。部分学者利用InSAR技术研究了山东省内的沂沭断裂带、黄河三角洲以及济宁等地区的地表形变，对地表形变与板块运动、地下水采集和矿产开采之间的关系展开分析[10-12]，丰富了山东地区沉降监测研究领域。由于D-InSAR技术受时空基线、大气效应和数据质量的制约，导致难以获取连续的地表形变场。基于永久性散射体(Permanent Scatterers，PS)的InSAR技术有效地解决了传统D-InSAR技术大气效应和时空去相干的影响[13-15]，从稳定的PS单元上获得高密度的地表形变场，监测精度可达毫米级[16-17]。自2001年Ferretti等人率先提出PS概念以来，PS-InSAR技术在地面沉降监测领域中的应用越来越多，不仅解决了非线性运动的检测问题，还通过与传统InSAR技术比较，证明了PS-InSAR技术在地面沉降监测中具有明显的优势[18]。

1 PS-InSAR技术地面沉降监测原理

(1)

和

(2)

(3)

(4)

式(3)、(4)表明，PS-InSAR技术获取的高程以及形变速率精度是时间相干性和时空基线分布的函数，该模型与干涉像对的组合方式无关。

2 淄博市地面沉降分析

2.1 数据处理

实验采用2007年10月3日—2011年2月26日的25景L波段的ALOS PALSAR SLC影像，影像的轨道方向为升轨，极化方式为HH极化，时间信息如表1所示，在25景数据中，22景相邻数据相隔1个重访周期(ALOS的重访周期为46 d)，3景相邻数据之间相隔2个重访周期，保证了实验数据的连续性。

表1 SLC影像获取时间表

实验综合考虑时空基线对干涉像对的影响，选取2010年1月8日的SLC影像作为主影像，其它SLC影像作为辅影像与主影像进行配准和干涉处理，得到24幅干涉图，各干涉像对的空间基线如表1所示，24个干涉像对的空间基线均小于1/2 ALOS PALSAR数据的空间基线阈值(±9 797.055 m)，保证了干涉像对的质量，其中最短空间基线为321.939 m，最长空间基线为3 564.540 m。在PS点的筛选方面，采用振幅离差指数法与设定相干系数阈值相结合的方法来提取相干点目标，在一定程度上提高了低相干区域PS点的密度和估算精度。

2.2 形变场分析

实验共得到203 265个相干性大于0.8的PS点，PS点的密度约为50个/km2。PS点在城市地区和乡镇居民区密度较大，在博山区南部和西南部以及淄川区东南部等山地、丘陵地区PS点较少。从图1可以看出，2007年10月3日—2011年2月26日期间，影像覆盖范围内平均沉降速率在10 mm/a以内，淄博市内共存在四个沉降严重的区域。其中，沉降区1位于张店区东北部与临淄区的交界处，最大沉降速率为37 mm/a，最大沉降量为126 mm；沉降区2位于张店区西南部与淄川区北部，最大沉降速率为66 mm/a，最大沉降量为206 mm；沉降区3位于周村区西南部与淄川区西部交界地带，最大沉降速率为45 mm/a，最大沉降量为141 mm；沉降区4位于博山北部—淄川中部，最大沉降速率为60 mm/a，最大沉降量为182 m。

图1 2007-10-03—2011-02-26形变速率图Fig. 1 The deformation rate from 20071003 to 20110226

为解译区域沉降结果，实验采用Kriging算法对沉降区内的PS点进行插值，剔除沉降较小的区域，绘制等值线图，选取沉降量和沉降范围较大的沉降区4进行重点分析，如图2和图3所示。通过Kriging插值和等值线绘制，能够直观看出沉降区4的沉降详情及其空间分布特征，沉降区整体沿张博铁路呈西南—东北分布，沉降最大的区域位于博山区西南部，最大沉降量为182 mm。

图2 沉降区4沉降量克里金插值Fig.2 Settlement Kriging interpolation of the settlement area 4

图3 沉降区4沉降量等值线图 Fig.3 Contour map of the settlement area 4

如图4所示，通过对淄博市地表形变场的时间序列处理，获取了研究区的地表演变过程。图4(a)中整个研究区内沉降量较小，最大沉降量为85 mm，沉降较大的PS点分布较分散，无明显的沉降区。图4(b)中4个沉降区已初显轮廓，最大沉降量为107 mm；至2010年10月11日，沉降区的空间分布更加明显，沉降区范围和沉降量均有所增大，最大沉降量为151 mm，如图4(c)所示。图4(d)中沉降区1的沉降水平最低，沉降较大的PS点分布相对离散，沉降区4的沉降水平最高，沉降较大的PS点分布比较集中。综上所述，淄博市的地面沉降在时间和空间上存在明显的差异，沉降主要集中在4个区域，在2008年10月5日—2010年10月11日期间沉降区范围扩展较快，沉降量逐年增大。

(a)2007-10-03—2008-10-05 (b)2007-10-03—2009-10-08

综合图4(d)、图5、图6，通过对比分析沉降区分布、矿山地质环境影响分布和地质灾害分布情况，发现4个沉降区均处于矿山地质环境影响严重区和采空塌陷地质灾害易发区，说明矿产开采是造成淄博市地面沉降的主要因素。

图5 淄博市矿山地质环境影响分布图Fig.5 Distribution of geological and environmental effects by mines in Zibo

2.3 精度分析

相关研究显示，在雷达影像大于或等于25景的条件下，距地面参考控制点(Ground Control Point，GCP)小于5 km范围内PS点的形变速率精度最高可达0.1 mm/a。实验选取25景ALOS PALSAR SLC数据，每3到5 km选取一个形变量小于0.1 mm的GCP点，理论精度可达毫米级。

(5)

(6)

对淄博市地表形变场精度进行验证与评估，见表2、表3。在研究区内选择了两个SDCORS站点，运用最临近点位法、最小差值法、100 m算数平均法、200 m算数平均法和300 m算数平均法统计了SDZB站与ZCHW站距离最近的PS点、差异最小的PS点以及周边100 m、200 m、300 m范围内所有PS点的形变速率精度以及在相同时间内与CORS站监测结果的差异。如表2所示，四种方法求得的形变速率精度均小于3 mm/a，说明形变速率的内符合精度为毫米级。在表3中，SDZB站的监测结果与最接近该站的PS点的形变量误差为-7.76 mm，ZCHW站的监测结果与最接近该站的PS点的形变量误差为-3.75 mm；CORS站周边100 m范围内与SDZB站监测结果相差最小的PS点与其误差为-0.12 mm，与ZCHW站监测结果相差最小的PS点与其误差为-0.62 mm；CORS站周边100 m、200 m和300 m内所有PS点形变量的平均值与CORS站的监测结果误差都在1 cm以下，说明实验的外符合精度也为毫米级。综合表2与表3，验证了PS-InSAR技术对淄博市地面沉降的监测精度在毫米级。