基于Sentinel_1A数据的地面沉降监测研究

朱双

【摘要】随着遥感技术的逐步发展，D-InSAR技术在现实社会中得到广泛的认可。本文以乌鲁木齐沙依巴克区为例，叙述了D-InSAR技术中Sentinel_1A影像处理流程，包括配准复影像，干涉图滤波与相干性计算，相位解缠以及重去平等进行了阐述，然后运用二轨法差分干涉技术成功得到了研究区的地表沉降信息，并生成了形变图。

【关键词】D-InSAR;Sentinel-1A;沉降监测;相位解缠

Land subsidence monitoring based on Sentinel_1A data

（1. School of Civil Engineering， Xinjiang Institute of Engineering， Urumqi， Xinjiang）

Abstract：With the gradual development of remote sensing technology，D-InSAR technology has been widely recognized in real society.Taking the Shayibak area of Urumqi as an example， this paper describes the Sentinel 1A image processing process in D-InSAR technology， including registration of complex images， interferogram filtering and coherence calculation， phase unwrapping and re-equality. Then， the two-track differential interferometry technology is used to successfully obtain the surface subsidence information of the study area and generate the deformation map.

Key words ： D-InSAR;Sentinel-1A; subsidence monitoring;phase unwrapping

隨着城镇现代化建设进程的不断加快，人们对矿产、地下水、石油等资源的需求急剧增大。但由此引发的地面沉降现象愈发频繁且沉降范围越来越大，而传统的监测技术，如精密水准测量、全站仪测最，仅能获取“点”无法直接获取“面”的沉降结果，这显然无法满足当前地面沉降监测的需求。近年来发展起来的合成孔径雷达差分干涉测董技术凭借其大范围监测、全天时、全天候等优势己经在北京、天津、南京、西安等地区沉降监测中得到应用，并取得了较好的结果。本文基于此，进行地面沉降监测研究。

1 D-InSAR技术的基本原理

差分干涉测量（Differential  Interferometric  Synthetic  Aperture  Radar）重复观测同一地区的形变，利用前后不同的SAR影像得到干涉图，并利用差分技术消去参考椭球面相位，大气相位，地形起伏影响来得到地表的变化特征的一种测量手段。D-InSAR差分干涉测量普遍用于确定采空区和明显沉降区的漏斗范围，也符合对滑坡，地震，采空区等沉降范围较大的地质灾害的变形监测，其监测精度可达到cm级。根据差分干涉所需影像的多少，D-InSAR可以分为二轨法、三轨法和四轨法。

2 数据源

准备2017年7月24日和2020年7月20日两景研究区的Sentinel-1雷达卫星数据以及DEM数据，像对Sentinel_1A scl，极化方式VV极化，地面分辨率15m，DEM精度为30m。

本次主要使用软件ENVI5.6里面的插件SARscape5.6。SARscape5.6优化了导入数据的功能，新增下载90m精度的DEM数据的工具。除了ENVI之外，还使用了ArcGIS10.3，ArcMAP是ArcGIS中的一个主应用程序，可以完成数据的输入，数据编辑，数据查询以及数据结果分析等操作。

3 D-InSAR地面沉降监测数据处理

（1）数据导入

首先导入原始影像数据，在导入的过程中用精密轨道数据消除轨道误差，导入过程中注意将Parameters中将Rename the File Using Parameters改为True。

（2）SAR复数影像配准

整个干涉复图像对的配准分为三步：①粗配准，配准精度大约为30个像元;②像元级配准;③亚像元级配准，配准精度一般 小于1/8个像元。

（3）基线估算

使用Baseline Estimation输入裁剪后的主景影像和副景影像。得出基线估算结果符合要求，各参数值都在要求范围内，具有合适的相干性，如图1所示。

（4）生成干涉图

经过精确配准后的两幅影像上对应点共轭相乘得到干涉图，如图2。

（5）滤波及相干性计算

相位解缠之前需要对干涉图进行滤波，如图3为滤波后的干涉图，主要是可以提高信噪比，消弱噪声，更好的进行下一步的相位解缠，更好的保留地形信息。

（6）相位解缠

如图4，相位解缠就是将相位由主值或相位差值恢复为真实值。干涉相位只能以2π为模，所以只要相位变化超过了2π，就会重新开始和循环，相位解缠是对去平和滤波后的位相进行相位解缠，解决2π模糊的问题。

（7） 相位转形变及地理编码

将经过绝对校准和解缠的相位，结合合成相位，转换为形变数据。然后把雷达坐标系下的形变量转化为地理坐标系，输入参数选择经过相位转为形变的数据，终得到的形变图5。

4 数据提取分析与结果

4.1 数据提取分析

本次选用2017年与2020年的两景Sentinel-1A数据，处理数据，更改属性选择已分类，调整色带，使数据能够直观的显示沉降。对数据图像进行提取分析以及重分类。然后计算重分类后的面积，如图所示，最后输出成图，如图6和图7所示

4.2 沉降结果分析

选取一个沉降明显的区域，拉一个截面，然后选择剖面图图标即可查看，生成剖面图，如图8，该区域出现了明显的沉降，根据沉降图可知，深蓝色代表沉降，沉降量最大可达到-10cm，说明该区域为主要沉降区，而图中红色代表上升，变化量最高可达到+7cm，说明该区域为堆积区，由于土地资源、土壤堆积而成。

通过计算沉降面积，如下表，得出沉降区域的面积跟所在位置以及该地区资源活动关，从表中得出研究区最大的沉陷区域的面积达到1497多平方公里，体现了土地资源的丰富，且影像力度较大，可能会造成周边影响，其他沉降区域相对较小。

本次利用二轨法处理数据，基线估算值为-19.798m，远小于临界基线[-5483.553] - [5483.553]m，且2PI值为0.028m也是满足要求的，后续对图像的差分干涉以及滤波和相干性处理都使得图像更接近实际，便于后面进行相位解缠，最终的成果图体现了研究区所有区域的沉降显示，以及沉降程度，為后续的研究工作提供参考。

5 结束语

（1）以乌鲁木齐市沙依巴克区为研究区，选取了2017年至2020年的2景Sentinel-1A影像数据，对其进行二轨法差分干涉处理，得到D-InSAR形变图。

（2）将D-InSAR技术获取的形变图结合ArcMAP进行分析。结果表明：在市中心上方形成了明显的沉降区域，且沉降中心随着工作面推进而相应的变化，根据沉降图显示D-InSAR沉降结果在时间和空间上都表现了良好的一致性。

参考文献：

[1]  张自发;张广学;房振;娄明明.D-InSAR技术在矿区沉陷监测中的应用[J].北京测绘，2020，（12）：1785-1789.

[2]  李广宇，张瑞，刘国祥，等.Sentinel-1A TS-DInSAR 京津冀地区沉 降监测与分析[J].遥感学报，2018，22（ 4） ： 633-646.

[3]  高文峰.DInSAR沉降监测技术在铁路区域沉降监测中的应用研究[J].铁道勘察，2020，46（06）：18-23+32.

[4]  蒋叶林;左小清;李勇发;熊鹏;王鑫.基于双极化Sentinel-1数据的昆明市地面沉降监测[J].贵州大学学报（自然科学版），2021，（02）：50-56+77.

[5]  孙赫，张勤，杨成生，赵超英.PS-InSAR 技术监测分析辽宁盘锦地区地面沉降[J].上海国土资源，2014，35（04）：68-71.

[6]  Yu Chen， Kefei Zhang， Kun Tan， et al. Correction： Chen， Y.， et al. Long-Term Subsidence in Lava Fields at the Piton de la Fournaise Volcano Measured byInSAR： New Insights for Interpretation of the Eastern Flank Motion. Remote Sense.2018， 10， 597. 2018， 11（1）