利用小基线集技术的南京地区地面沉降监测与分析

2022-02-22陈江楠王建敏

北京测绘 2022年1期

陈江楠王建敏

(1. 东华理工大学测绘工程学院, 江西南昌 330013;2. 南京白鲨测绘科技有限公司, 江苏南京 210046)

0 引言

随着城市的快速发展,基础设施建设增加了对城市的地表负荷。根据统计,地下水开采过度导致长江三角洲、天津等地面沉降严重,进而演变为地面灾害[1],同时,给人类造成了巨大的经济损失。因为,对沉降的及时监测,可掌握地质灾害的状况,为有效预防提供了可靠的信息,降低其带来的危险事故发生率。

目前,城区地表沉降大多基于传统的测绘测量。但传统的监测方法周期长、监测周期不连续、受天气影响较大[2]。而合成孔径雷达技术(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)可全天时、全天候获取地表目标信息,为连续获取地面的沉降信息,小基线集(Small Baseline Subsets,SBAS) 技术是基于差分干涉测量技术(Differential Interferometric Synthetic Aperture Radar,D-InSAR)而提出的一种时间序列分析方法,有效地抑制时空失相干现象[3]。Casu等利用SBAS-InSAR技术对意大利那不勒斯市和美国洛杉矶地区进行地表形变监测,通过与GPS数据结果的对比,验证了SBAS-InSAR技术在地表形变监测的可行性[4]。

在以往的研究中,罗海滨是最早利用可用性判断因子提取合格影像,将其用InSAR手段处理该数据的[5]。黄其欢等主要研究南京的漫滩区,即长江沿岸区域(包括建邺区等)，结合水准数据表明沉降在不均匀地持续增大[6]。王庆等采用地基InSAR技术得到南京河西新城实时的地表变化[7]。黄其欢等利用Sentinel数据,研究了适用于桥梁沉降监控的InSAR分析方法,将该方法的监测结果与桥支座位移传感器建模结果相对比,证明InSAR技术同样适用于桥梁安全监测[8]。高二涛等通过交叉验证的方法,在实验中分别使用永久散射体合成孔径雷达干涉测量(Persistent Scatterer Interferometric Synthetic Aperture Radar，PS-InSAR)技术与SBAS技术获取覆盖南京的地表沉降结果，沉降范围与高层建筑的基坑位置符合[9]。朱邦彦等将南京市主要沉降区河西区域单独研究,结合地质条件、地下水开采情况以及该地区的沉降情况分层研究[10]。杨振则通过结合城市开发、人口分布、沉降结果，深入分析地面沉降分布特征和成因[11]。以上研究均只考虑人文环境因素对南京沉降观测的影响,未进行更多不同尺度的分析。

针对当前南京沉降仅基于人文环境却未探究与地震断层等自然地质因素之间的关系，本文研究以2017—2020年覆盖南京市的64景哨兵数据为基础,在断层等数据的支撑下,分析地面沉降与地铁建设、地震断层之间的关系。

1 SBAS-InSAR技术基本原理

SBAS技术是由Beradino等在2002年提出的一种基于时间序列分析的InSAR监测方法[12]。通过设置时空基线阈值,将SAR影像分为若干小集合,通过奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)[13]求解出最小二乘解,最终得出方位向上的相位平均速率。

假设获取t0,…,tN时间段的N+1幅SAR影像,选取一幅为主影像,其余为辅助影像。两两进行配准,则生成M幅干涉图。

(1)

对于在tA和tB两个时间段,且tB>tA。获取的SAR影像生成第j幅差分干涉图,干涉图j的方位向坐标为x和距离向坐标为r。则干涉相位可以表示为

(2)

(3)

可用矩阵表示为

(4)

假设,A为系数矩阵[M×N],行表示为每幅图对应的干涉相位,列为第N幅SAR影像,若M≥N,则A的秩为N,则利用最小二乘法可得

(5)

当不考虑时空基线的限制,所有的SAR影像为一个集合,则上式成立。而实际情况,面对多个集合,在基线组合时可能会引起矩阵秩亏,若有L个基合,则A的秩N-L+1,根据最小二乘法不可能得到唯一解。为解决这个问题,可采用奇异值分解法,求出最小二乘解,最后得出形变速率。

2 研究区概况及数据简介

2.1 研究区域概况

南京市位于江苏省西南部,东临长江三角洲,南濒太湖地区,西接皖南丘陵,北连江淮平原。主城区位于长江以南,城区主要山脉有栖霞山、幕府山、钟山,主要河流为秦淮河、秦淮新河、玄武湖等。地貌复杂多变以低山缓岗为主,包括低山、丘陵等。地质构成主要是轻变质的片岩和变质的火山岩。如图1所示,南京长江漫滩区,属于软土层,地质薄弱，对这个地区建设造成极大困难,若过度开采或建设违章建筑,会导致城市的承载力下降。

2.2 数据简介

本文选取来自欧空局的2017年3月16日至2020年4月29日的影像(升轨数据)。Sentinel-1A数据是由欧空局于2014年发射的卫星可获取的C波段影像,它提供的极化方式与条带模式有4种。在本实验中,极化方式为(VV),条带模式为(IW),轨道path为69,frame为99,其详细参数见表1。哨兵数据的TOPS模式影像相对于其他模式,方位向的多普勒中心处于变化中,因此，在实验中仅需要考虑方位向的变化。因南京市城区需要4个burst数据块即可覆盖,即选择的研究区如图1所示。

图1 研究区地理位置

使用欧州空间局提供的卫星精密轨道数据对轨道信息进行纠正。DEM数据为美国航空航天局航天飞机雷达地形测绘任务(Shuttle Radar Topography Mission，SRTM)提供的30m分辨率的数字高程模型。采用SBAS-InSAR技术对南京城区进行大范围的时序监测。

3 实验结果与分析

3.1 处理流程

本实验技术路线主要包括8个步骤：

(1)提取原始数据中的为VV极化方式的参数文件,对其使用POD数据文件进行轨道误差纠正,减少由系统误差带来的实验的不确定性。

(2)以20181106影像为主影像,其余影像为辅助影像进行迭代配准,直至方位向配准精度达到千分之一个像素。

(3)根据研究区所在位置,进行burst范围裁剪。

(4)基于约束时间与空间基线的范围生成干涉对,将时间基线设置小于100 d,空间基线设置为不大于150 m,最大的组合类别设置为3,共生成180对干涉对(为有效避免哨兵数据因时间失相干导致的干涉对失相干),其时空基线的分布如图2所示。

图2 干涉对时空基线分布

(5)将30 m分辨率的实地地面模型作为外部DEM,进行地形相位消除。

(6)采用Goldstein滤波方法,滤波窗口设置为16,滤波窗口阈值设置为3,滤波指数设置为0.4,进行处理。

(7)选择位于中间位置且相对稳定、相干性高的地面控制点,采用最小费用流解缠方法,相干阈值设置为0.7,强度阈值设置为0.35,估算得出残余地形和平均形变速率,使解缠后的结果是平滑、连续、相对稳定的。并去除估计大气相位。

(8)将获取的模拟雷达坐标下结果通过地理编码,得到研究区WGS-84大地坐标系(World Geodetic System-1984 Coordinate System)下的时间形变序列。

3.2 地面沉降空间分布

获得2017年03月至2020年04月南京市主要城区LOS方向形变速率,如图3所示,南京市地面沉降基本上保持稳定,典型的沉降区域主要分布在南京市建邺区和鼓楼区。地面沉降区域呈由南向北趋势。年沉降速率集中在-20～-5 mm/a,最大沉降量为-77 mm。A区域(苏宁环球商贸城附近)沉降速率为-17 mm/a左右。B区域(集庆门西北方)是沉降范围最广的区域,平均年沉降速率整体超过-15 mm/a。C区域(贡园小区附近)最大沉降速率达-26.2 mm/a。D区域(德盈大厦附近)沉降速率达-27.3 mm/a。I区域(南京—湖熟断层处)最大沉降速率达-17.6 mm/a,最大累积沉降达70 mm。

图3 平均年沉降速率图

4 结果分析

4.1 地面沉降与断层的关系

断层是地壳受力过大导致岩层的断裂,断裂面两侧发生相对位移的构造。目前南京有4条断层经过,如图3所示,由江北方向跨长江向东南经过鼓楼至湖熟的南京—湖熟断层,沿长江走势由幕府山至焦山的沿江断层(幕府山—焦山断层),处于江北由西南往东北走势的江浦六合断层,处于江南由方山往东北走势的方山—小丹阳断层。在断层活动的过程中,不免带来地面的位移,也给地面带来破坏。南京湖熟断层为第四纪活动断层,倾斜角度较陡。断层附近地形地貌明显,主要为低山缓岗。于书媛在分析合肥市地面沉降于断层关系一文中[14]表明,相比线性等地面沉降,断层的地壳形变变化缓慢,型变量小。湖熟断层两侧均有沉降或抬升趋势,基本控制在-5～5 mm/a之间,形变量较小。典型沉降区Ⅰ如图4所示,I区位于南京—湖熟断层处,它两侧有明显沉降,其平均年沉降速率为-17.6 mm/a,最大累积沉降达-70 mm。其余断层处沉降情况较为稳定,可知南京市地面沉降与断层相关性较弱。最近一次监测到断层的活动已是10万年前,推测断层附近的形变量较小是由于这4条断层的活动性较弱。

图4 断层处沉降速率图

4.2 地面沉降与城市建设的关系

为了分析南京城区地面沉降与南京地铁线路的建设运营关系,以南京二号线与南京七号线为例做缓冲区,得到南京二号线2017年运营以来周边的沉降情况,南京七号线周边2017年以来的建设情况与地面沉降是否存在一致性。南京二号线于2005年正式施工,如图5(a)所示,南京二号线由建邺区油坊桥站经河西地区开往经天路站,整体年沉降速率可达-18.4 mm/a。在河西地区的云景路站附近最大年沉降量达-44.7 mm,集庆门站附近最大沉降量达-32.8 mm。主要包括集庆门大街、商业街、旅游景点、万达广场等人流量密集区域,这与沉降结果趋于一致。地铁七号线于2017年11月正式开工,由栖霞区向西经河西地区至雨花台区,正处于建设中,如图5(b)所示2017年以来整体的沉降速率可达-19.2 mm/a。南湖站位于集庆门大街与南湖路交叉路口,南湖路附近最大年沉降量达-49.4 mm。应天大街站处累积沉降量达-35.8 mm,大士茶亭站处累计沉降量达-22.2 mm。南湖站附近包括江苏省第二中医院、南京莫愁中等专业学校等。省第二中医院站为新增站点,位于南湖站与应天大街站之间的站点。在图5中,看出南湖站东侧的沉降量比西侧要严重,江苏省第二中医院的沉降相较而言更为严重。根据资料显示,2018年11月南京七号线省第二中医院站进行施工,工期截止到2020年底,符合东侧沉降量大于西侧沉降量的沉降特点。

图5 地铁沿线年沉降速率图

4.3 地面沉降与降雨量的关系

图6为典型沉降点分布图。a、b点处于南京七号线,南京七号线于2017年正式施工,通过a、b两点沉降情况,模拟了七号线建设以来的地面沉降情况,时间序列图如图7所示。c、e、f点位于秦淮区,d点位于典型沉降C区(贡园小区)附近。

图6 典型沉降点分布图

南京市属于热带季风湿润气候,降雨量充沛。初夏受锋面雨带影响,降雨量明显增多,暴雨等天气频繁出现。为了分析降雨量和地面沉降之间的关系,我们将降雨量与InSAR技术监测成果进行比较。图7为5个典型沉降点a、b、c、d、e的地面累积沉降情况与每月平均降水量的关系图。在降雨量较大的时间段,累积沉降量的趋势是减小的,在降雨量较小的时间段,累积沉降量的趋势明显增加。这说明城市的降雨量在一定程度上,补充了地下水资源,在地面发生沉降的时候对其有一定的缓解作用。