一种露天矿高边坡形变监测的新方法

刘小阳 李 峰 孙广通 钱 安 朱 红 李佳乐

（防灾科技学院生态环境学院，河北三河065201）

露天矿边坡垮塌所引起的灾害是矿山建设的主要灾害之一，为预警和防治露天矿边坡灾害发生，对露天矿边坡进行有效的形变监测尤为重要。传统监测方法中GPS测量、全站仪测量、水准测量、倾斜测量、位移计测量等虽然精度高，但劳动强度大，工作效率低，危险性高。摄影测量、星载SAR和三维激光扫描等非接触测量技术因测量精度低而难以满足矿山边坡形变监测的要求。

地基雷达作为一种新型高精度测量技术，具有非接触、全天候、设站灵活等优点，同时能全面监测区域内的整体形变情况，已成为国内外各监测领域研究的热点。GENTILE等［1-2］利用地基SAR对桥梁环境振动进行了监测试验研究，将地基雷达应用于结构振动的动态监测，取得了理想成效。ALBERTO［3］利用GBSAR技术实现了冰川变化监测，初步探讨了应用地基雷达监测冰川变化的技术方法。ALESSANDRO等［4］用GB-InSAR技术成功监测了意大利艾米利亚—罗马地区的滑坡。VENTISETTE等［5］利用GB-SAR技术对位于意大利卡拉布里亚地区的紧急滑坡进行了监测，根据GB-SAR技术测量结果，评价了该滑坡对高速公路的安全影响。MONSERRAT等［6］针对地面雷达干涉测量在长期监测中受到相位测量的模糊性以及大气相位影响导致可测量点减少的问题，对以不连续模式获取的地面合成孔径雷达（GB-SAR）数据幅度分量处理方法进行了研究，使用与匹配技术相结合的振幅图像的几何特征估算特定目标的位移。对西班牙比利牛斯东部地区8个不同运动中活跃滑坡进行了19个月的定期观测试验，并与其它测量技术成果进行对比，两者形变测量结果完全吻合，且精度优于1 cm。文献［7］分析了GB-SAR技术原理、仪器设备研制及其技术特点，讨论了该技术的适用条件、应用现状、关键技术发展现状以及未来发展趋势。ATZENI等［8］利用地基合成孔径雷达对自然和人工边坡进行了预警监测研究，讨论了现代SAR技术对边坡监测的主要技术特点，并与其他监测技术进行比较分析，给出了一些成功的坡度监测案例。

在国内，邓增兵等［9］利用IBIS系统对露天矿边坡形变进行了监测，获得多时相形变图，对边坡远程监测方法进行了初步探索。邱志伟等［10］利用地基SAR对隔河岩大坝进行了监测研究，通过对比传统监测方法，分析了地基雷达技术在大坝变形监测中的优势。汪学琴等［11］等通过对地基雷达大气扰动影响的分析，建立了基于二次曲面函数的大气扰动分布模型，利用固定点估算了测区内任意位置的大气扰动误差，实现了大气改正。张享［12］应用地基雷达进行滑坡监测研究，并就大气校正问题进行了探讨。LIU等［13］利用IBIS-L对深基坑边坡进行了微形变应急监测，获得了较为理想的结果，为基坑施工应急监测提供了一种新方法。徐亚明等［14］针对地基SAR测量中的气象影响，提出了构建永久散射体网改正气象扰动方法。黄长军等［15］针对地基雷达测量中的大气干扰问题，基于测量区域内稳定地面控制点对观测目标中的大气扰动误差进行了改正，提高了观测精度。曾涛等［16］对现阶段地基差分干涉雷达处理中的差分干涉、PS点选择、大气相位补偿等重要技术问题进行了分析，并结合山体滑坡监测和桥梁振动测量实例进行了分析。周吕等［17］为研究地基SAR形变探测能力与精度，建立了一套精度验证平台和系统，验证了其具有亚毫米级形变探测精度，对于缓慢微小变化，其具有更好的形变探测能力与可靠性。

上述研究表明，地基雷达可用于人工边坡监测，且相对于传统监测方法具有优势。但基于地基雷达的露天矿高边坡微形变监测的应用成果较少，同时，在露天矿高边坡长时间、大范围、远距离监测中，不同区域的大气变化存在较大差异，已有的大气校正方法处理效果不稳定。本研究依据地基雷达系统测量原理，提出了基于地基雷达的露天矿高边坡形变监测方法，结合三友露天矿边坡监测工程实例，分析了监测过程及数据处理方法，重点讨论了基于PSC（Persistent Scatterer Candidates）网的大气校正方法，对比分析了同期高精度测量机器人的监测结果，验证了FastGBSAR系统用于露天矿边坡监测的有效性。

1 监测原理与方法

1.1 地基雷达测量原理

地基雷达测量采用合成孔径雷达和进步频率连续波等技术，利用两个不同时刻拍摄的同一场景的一对复杂且相干的雷达图像相位之间的定量比较来实现测量［18］。系统发射电磁波到目标表面，反射回来再接收。发射波对应的后向散射回波的时延与雷达和目标间距对应。雷达以距离向和横向分辨率输出二维相位和振幅图像。振幅表示目标的反射率，相位取决于目标和雷达距离以及大气扰动等。通过计算两幅相位差得到干涉相位：

式中，ϕdisp为物体相对雷达移动造成的相位差；ϕatm为大气扰动引起的相位差；ϕnoise为噪声引起的相位差；n为整周模糊度。

通过滤波去除噪声相位，相位解缠得到整周模糊度n，通过大气改正方法消除大气扰动相位后，视线向位移即可通过相位差解算。

1.2 数据采集

地基雷达作为一种高精度、高频率的非接触测量技术，但只能观测到一维视线向形变信息。为最大限度地提高地基雷达设备在形变监测中的灵敏度，雷达的观测视线方向应尽量与监测目标的形变方向相一致［19］。在露天矿高边坡监测中，可将观测设备安置于边坡正前方，天线入射角设置在水平5°以内。为减少监测误差，应保证观测过程中观测系统的稳定性。同时考虑到长时间观测，大气温差、湿度和气流等大气环境变化的影响，在保证视线角度的前提下，尽可能减小观测距离。

1.3 大气改正

地基雷达监测精度的主要影响因素有雷达系统相位的不稳定性、仪器观测平台的不稳定性、噪声、大气扰动等。噪声相位通过加权圆周中值滤波去除。在不考虑仪器误差和观测平台稳定性的情况下，大气扰动的影响极其显著［11-12］。因此，要获得高精度雷达视线向形变量，必须有效消除大气扰动的影响。

针对露天矿高边坡形变监测特点，本研究探索构建PSC三角网来消除大气扰动影响。首先通过设定相干系数阈值提取监测区域内的稳定点作为PS（Persistent Scatterer）点，再利用振幅离散指数阈值对所选PS点进行进一步筛选，选择其中更加稳定的点位作为PSC点。利用提取出的PSC点构建PSC三角网，以此实现对区域内目标点的气象改正。

1.4 时序分析

地基雷达干涉处理比星载雷达数据简单。由于滑动轨道以较短的工作周期反复成像，能够克服空间失相关问题。空间基线为0，地基雷达不需要去地形效应和轨道误差修正。在时间上，由于观测间隔较短，干涉图的相干性在很大程度上得到了保证［20］。在进行数据聚焦、解缠、大气校正处理后，获得边坡位移随时间的变化规律。

2 实例分析

2.1 监测数据获取

三友矿位于河北省唐山市古冶区赵各庄西，主要生产矿石、水泥，露天开采矿区面积约2.4 km2，边坡长度约5.2 km，矿区边坡落差最大约100 m。为保障矿区生产安全，应相关部门要求，于2015年开始利用高精度测量机器人对矿区高边坡进行自动监测，因测量距离远，受测量机器人精度及监测环境的影响，监测数据的误差较大，难以反映矿区边坡微小形变信息。同时因测量机器人只能观测到有限点位的形变信息，难以精确反映高边坡的整体形变情况。为精确实时获取高边坡的整体形变信息，本研究利用Fast GBSAR对矿区中部的高边坡进行了形变监测，观测技术参数如表1所示。

为有效监测边坡的形变信息，选择边坡对面的山坡作为仪器安置点，因观测视线倾角小，雷达视线方向与露天矿边坡移动方向基本平行，故认为雷达监测视线向距离形变量即为露天矿边坡的位移量。为保障监测过程中仪器稳定，将Fast GBSAR架设于测量机器人监测棚前的水泥硬化地面。监测边坡位于仪器正前方，监测距离为250～420 m，监测现场如图1所示。本次监测数据采集时间为2018年11月1日17时10分—11月4日12时00分，每5 min进行一次采样，共采集了SAR影像803幅。

2.2 数据预处理

利用SePSI数据处理软件对原始观测数据进行聚焦处理后，获得露天矿边坡监测区域的平均振幅强度，如图2所示。露天矿边坡岩石散射性好，因此可以明显看出露天矿边坡岩石具有较高的平均振幅强度。

为进一步检验SAR数据质量，对数据预处理后的振幅离散指数、估计的稳定性指数、位移精度等质量参数进行分析。监测时间段内，目标区域稳定的岩石边坡的振幅离散指数优于0.1（图3），即振幅标准偏差与其平均振幅之比较小，表明雷达信号强度稳定；相位相干性系数大于0.9（图4），即信号具有很好的相干性；估计的稳定性指数大于10（图5），即信号振幅值变化稳定性好；位移精度优于0.2 mm（图6），即相位精度高。上述分析表明：本研究地基雷达监测数据质量较高。

2.3 基于PSC的大气校正

本研究数据处理设定相干系数阈值为0.9，振幅离散指数阈值为0.2，得到PSC点458个。最后设定距离阈值为50 m，利用所选的PSC点构建875个PSC气象校正网如图7所示。

为反映监测边坡的位移形变情况，从PS点网中选取振幅离散指数优于0.1的19个PS点（图8）进行形变分析，得到其大气校正前的位移变化，如图9所示。由于监测是从下午5时开始，从图9中分析得到各点在下午5时至上午9时向远离雷达方向移动，最大位移达到13 mm，上午9时至11时随着温度变化迅速向雷达方向移动，白天基本处于稳定状态，下午气温下降后又开始重复周期性变化。监测结果与实际情况完全不符，表明监测结果受大气影响较大，需要进行大气校正。

图10为采用PSC网进行大气校正后的各PS点的位移形变量。经大气校正后，各点位移集中在±0.2 mm以内，对于个别位移跳动较大的点，可认为是由于异常引起的。由图10可以看出改正后的位移受大气扰动影响较小，说明通过PSC网消除大气影响有效可行。各PS点位移变化约0.2 mm，表明在监测期内各监测点基本没有发生形变位移。图11给出了露天矿监测区域内边坡的整体形变情况，也表明了边坡整体基本稳定，无明显形变。

2.4 测量机器人数据对比分析

Fast GBSAR系统作为一种新的形变监测技术，为验证其形变监测结果的有效性，本研究将地基SAR监测数据和高精度测量机器人监测结果进行对比。

在监测区域内选择了2个测量机器人监测点（A1、A2点），自2018年11月1日19时01分—11月4日15时01分，每隔4 h测量一次点位位移形变量，共得到2个监测点的18个位移变化信息。A1、A2点形变位移曲线如图12所示。由图12可知：A1点的位移变化量保持在6.3 mm左右，测量中误差为1.96 mm；A2点的位移变化量保持在6.5 mm左右，测量中误差为1.89 mm。可以看出各点位移变化量有一定的波动，但位移变化趋势保持稳定，各点位移变化量的上下波动主要是测量机器人的测量误差引起的，表明边坡整体基本无变形。总体上，Fast GBSAR系统监测精度优于测量机器人。

3 结 语

针对传统监测方法的不足，提出了基于地基雷达的露天矿高边坡形变监测新方法。通过Fast GBSAR设备对三友露天矿高边坡进行了监测试验，并将监测结果与高精度测量机器人的监测数据进行了对比分析。研究表明：Fast GBSAR能有效实现露天矿高边坡亚毫米级的形变监测，相对于传统的露天矿高边坡监测技术，具有更高的测量精度，且能提供监测区域内的整体形变信息。同时，因其全天候、自动化、非接触、设站灵活等优势，地基雷达作为一种新的监测技术在露天矿等各种人工边坡监测领域将具有更好的应用前景。