基于SBAS-InSAR的城市地表形变监测技术研究——以兰州新区城区为例

叶萍萍

(甘肃省基础地理信息中心，甘肃 兰州 730000)

地面沉降作为一种常见的地质灾害，具有持续时间长、范围大和影响因素复杂等特点。目前我国已有多个城市发生不同程度的地面沉降，对城市基础设施造成重大安全隐患。

传统的地表形变监测主要是水准测量、全站仪监测等，虽然测量精度高，但是人工作业强度大、成本高，并且难以实现大范围监测[1-2]。合成孔径雷达干涉测量技术作为新兴的空间对地观测技术，凭其全天时作业、监测范围广、成本低、精度高等优点，在城市沉降监测等方面得到了广泛的应用。常规InSAR技术往往受限于时空失相关和大气延迟的影响，形变探测精度较低，为克服以上问题，在此基础上发展形成了多种时序InSAR技术，主要包括PS-InSAR、SBAS-InSAR。

兰州新区作为西北第一个国家级新区，战略地位十分重要，是西北地区重要的经济增长极、国家重要的产业基地、承接产业转移示范区[3]。新区近年为了促进城市发展，一直推行平山造地，为城市储备土地。因此，对新区，尤其是平山造地区域进行地表形变监测具有十分重要的意义。本次监测选择兰州新区城区作为研究区域，选取2016年1月～2018年6月期间共28景Sentinel-1A雷达数据，采用SBAS-InSAR技术进行差分干涉处理，生成区域形变图,并根据结果分析形变原因，为灾害防治提供参考和依据。

1 研究区概述

兰州新区坐落于甘肃省兰州市北部的秦王川盆地，位于东经103°26′20″～103°58′18″，北纬36°12′30″～36°52′27″之间[4]。本次研究区域范围为兰州新区城区，包含新区建成区以及新区的平山造地区域。具体位置如图1所示。

图1 研究区位置图

2 数据来源

2.1 雷达影像数据

雷达影像为C波段的Sentinel-1A影像，来源于欧空局网站。共有28景，时间跨度为2016年1月～2018年6月，采用升轨模式，VV单极化，干涉宽幅(IW)模式的斜距单视复数(SLC)[5]，空间分辨率为5 m×20 m。雷达影像数据采集时间如表1所示。

表1 雷达影像数据采集时间

2.2 DEM数据

DEM数据采用国际热带农业中心CIAT发布的90 m分辨率的SRTM DEM数据，用以消除由地形产生的相位。DEM的范围必须大于雷达影像的范围。

2.3 轨道数据

轨道信息是SBAS-InSAR数据处理中非常重要的信息,从最初的图像配准到最后的形变图像生成都有着重要的作用，含有误差的轨道信息造成基线误差以残差条纹的形式存在于干涉图中[6]，使用卫星精密轨道数据对轨道信息进行修正，可有效去除因轨道误差引起的系统性误差。

雷达影像数据的卫星轨道信息采用欧空局发布的POD精密定轨星历数据。这是最精确的轨道数据，但该数据距离GNSS下行21天之后才可以使用，定位精度优于5 cm。

3 技术方法和数据处理

3.1 技术方法

本次监测采用短基线集差分干涉测量技术，即Small Baseline Subset InSAR(SBAS-InSAR)技术，它是在常规InSAR技术的基础上发展的一种差分干涉测量技术，由Berardino等人在2002年提出[7]。为了克服常规InSAR技术由于时空基线过长引起的失相干，SBAS-InSAR技术通过将雷达影像进行适当的组合，选择空间基线、时间基线都较小的InSAR干涉对，保证每幅干涉图的高相干性。在保证相干性的同时，差分短基线集中包含的数据增加了时间采样率，实现了连续观测[8-9]。

SBAS-InSAR技术主要是利用奇异值分解(SVD)的方法将多个子集联合进行最小二乘法求解，获得微小形变的信息[8-9]，在保留了传统 InSAR方法中大面积覆盖和高时间分辨率的优点的同时，提高了形变监测的精度。

SBAS-InSAR具体技术流程如图2所示。

图2 SBAS-InSAR技术流程图

3.2 数据处理

3.2.1 数据准备

Sentinel-1A数据解压后，导入软件，生成强度图数据(_pwr)、slc索引文件(.slc_list)等数据。由于下载的雷达影像范围远大于兰州新区的范围，数据量较大，处理耗时，需将雷达影像进行裁切。

3.2.2 生成连接图

对输入的数据进行干涉像对的配对，输入N景数据，能得到的最大配对数是(N×(N-1))/2，软件会选择最优的组合方式进行配对，也会自动选择超级主影像作为参考影像，所有的像对都会配准到超级主影像上。

通过反复试验，调整参数，最后确定空间基线临界基线最大百分比为2%，时间基线阈值为120 d，最后得到连接图如图3所示。

图3 生成连接图

3.2.3 干涉工作流

对所有配对的干涉像对进行干涉处理，从相干性生成，去平、滤波和相位解缠，所有的数据对都配准到超级主影像上。

依次查看各个像对的相干性图和相位解缠图。相干性图颜色越黑，相干性越低，颜色越白，相干性越高。相位解缠图也是一样，白色区域越多越好。相干性图、滤波后的干涉图、相位解缠图，只要其中一个结果较好，都可以保留。若有相干性低的，就用连接图编辑工具移除该像对。

查看所有像对的干涉结果，相干性图、滤波后的干涉图和相位解缠图的效果都比较好。

3.2.4 轨道精炼和重去平

估算和去除残余的恒定相位和解缠后还存在的相位坡道。

选择20171005-20170911这一像对作为输入数据。控制点要选择没有形变、稳定的点，不能选择有残余地形条纹、形变条纹、相位跃变等地方。在进行控制点选择的时候，可以多选择一些，轨道精炼和重去平做完后，查看控制点的误差，删除不好的控制点。

3.2.5 SBAS反演STEP1

这是SBAS反演的核心，第一次估算形变速率和残余地形。二次解缠，用来对输入的干涉图进行优化。基于模型计算出所有像对的形变和高程，提供线性、二次方、无位移、三次方四个模型，线性模型最稳定，其他需要密集的连接图和高相干性才能得到可靠的结果[10]。

3.2.6 SBAS反演STEP2

核心是计算时间序列上的位移，以反演第一步计算的形变速率为基础，通过大气滤波去除大气相位，得到更加纯净的时间序列上的最终位移结果。大气高通、大气低通两个选项，对大气影响进行估计，最后每个时间都从测量的位移中减去这些大气部分。控制点使用轨道精炼时使用的控制点文件，用来移除恒定相位或者斜坡相位。

3.2.7 地理编码

对SBAS-InSAR的结果进行地理编码，可以将地表形变结果投影到自定义方向上。

4 结果分析

图4为2016～2018年兰州新区城区地表形变速率图。监测结果表明：2016～2018年，研究区域形变速率为-54.18～18.23 mm/a，大部分区域形变速率在-4.39～4.66 mm/a之间，处于稳定状态，形变不明显，主要形变区域集中在新区东部职教园区和东南部平山造地区域，且整体呈现下降趋势。

图4 兰州新区城区地表形变速率图

通过分析平山造地相关专题资料、查看遥感卫星影像以及实地调查，可以得出新区地表沉降的主要原因是在新区东部和东南部进行平山造地等工程开发，使得地面荷载加重，导致地面下沉。

5 结 论

本文通过对兰州新区城区进行时间序列的形变监测研究，形成了SBAS-InSAR地表形变监测的技术流程和监测成果。

SBAS-InSAR技术监测范围广、成本低、精度高、全天候作业等特点对城镇地区地表形变监测有很强的示范作用。使用SBAS-InSAR技术进行时间序列监测，能够为地质灾害监测和防治提供技术手段，实现城市地区地表形变动态监测，帮助有关部门动态掌握城市地表形变的发生与变化规律，避免城市地质灾害发生，对城市建设有着十分重要的意义。

在非城市地区，尤其是山区，由于地面实测数据缺少，还需进一步加强SBAS-InSAR技术研究，争取达到更好的监测精度。