基于SBAS-InSAR和PS-InSAR监测阜阳市主城区地面沉降

樊俊廷，董燕

(1.昆明理工大学国土资源与工程学院，云南 昆明 650031； 2.云南省自然资源厅，云南 昆明 650224)

1 引 言

近年来，中国各个城市的社会化程度与城市化水平在不断提高，与之俱来进行的各种城市发展活动，引发了许多城市沉降问题。譬如超采地下水、地下地面工程、地面荷载不断增长等人工行为，直接或间接增加了地面沉降事件[1]。城市的地面沉降可引起建筑物的倾斜，道路路基路面被破坏，地基稳定性受到破坏等，给城市发展带来较大影响，因此地面沉降已经成为我国城市主要的地质灾害之一[2]。

安徽省阜阳市由于地表水资源较为短缺，城市、灌溉以及工业用水严重依赖地下水资源开采，阜阳市被划为作为全国严重沉降地区之一[3]。由于地面沉降对阜阳市发展的各个方面都起到了破坏作用，2018年阜阳市颁布了《阜阳市地下水管理条例》，这一举措使地面沉降情况得到了缓解。因此，监测2018年前阜阳市沉降情况可以为阜阳市相关部门制定地面沉降控制方案提供理论依据与技术参考。

相对于传统的变形监测手段，合成孔径雷达差分干涉测量(differential interferometry synthetic aperture radar，D-InSAR)具有全天候、全天时、范围广、精度高的特点，是近几年发展较快的微波遥感技术之一[4]。时序InSAR技术通过在D-InSAR技术基础上进一步完善，发展出了包括干涉图堆叠(Stacking-InSAR)技术、永久散射体干涉测量(PS-InSAR)技术、小基线集(SBAS-InSAR)技术等有效的监测手段[5]。以多景SAR影像为基础，在时序分析层面提高了InSAR监测地面形变的精度，完善了D-InSAR中出现的时空失相关和产生大气效应误差的缺陷。

国外专家学者已有将SBAS-InSAR技术和PS-InSAR运用在监测城市地面沉降的先例[6]，其证明了两者可以更好地监测城市地区传统尺度难以监测到的微小形变，在城市沉降监测层面成功论证了该技术的准确性以及和其他测量技术监测结果的一致性[7，8]。国内学者如彭鹏等人就曾使用SBAS技术成功监测2012～2013年阜阳市地面沉降监测并验证其精度[9]。

本文使用的Sentinel-1数据采用C波段，考虑到哨兵卫星重访周期较短、生产结果快速且拥有双极化的特点[10]，在国内，此卫星在城市沉降监测中得到了广泛应用，包括监测利用SBAS-InSAR技术和PS-InSAR监测我国西北部的西安市，兰州市等均得到了较好的结果[11～13]。

本文的研究内容是利用Sentinel-1A数据，主要研究区域为阜阳市城区。采用SBAS-InSAR与PS-InSAR技术处理数据得到阜阳市2016年～2017年地面沉降形变。在时间序列上分析阜阳市的地面沉降情况，通过两种方法交叉验证可靠性。在结合形变特征的基础上，分析导致阜阳市地面沉降的影响因素。

2 基本原理与技术优势

2.1 PS-InSAR技术

(1)PS-InSAR技术(permannentscatterers InSAR)原理是利用多幅时序影像，经过时序差分干涉后，在结果中寻找稳定的永久散射特性的像素点。通过分离出这些目标点上的地形相位得到研究区的时序形变速率。

(2)PS-InSAR技术流程，如图1所示。

图1 PS技术数据处理流程

2.2 SBAS-InSAR技术

(1)SBAS-InSAR(small baseline subset，SBAS)技术的原理是通过整合时间序列雷达数据，得到多个小基线集数据。为研究区域的形变速率以及时间序列，采用矩阵奇异值分解(singwlarvalnedecomposi-tion，SVD)方法。

(2)SBAS-InSAR技术流程如图2所示。

图2 SBAS技术数据处理流程

(3)SBAS-InSAR技术优势

①与D-InSAR技术比，SBAS-InSAR技术以较短的时空基线阈值来组合大量像对，在原始影像数量较少的情况下，组合得到较多的差分干涉对，提高了时空相干性。相对于D-InSAR，PS-InSAR具有较稳定散射性的PS点，其回波信号具有较高的信噪比，由于对区域性的微小形变具有更强的敏感度，因此沉降监测的观测精度得到了提高[14]。

②与PS-InSAR技术比。PS-InSAR技术基于高相干PS点进行解算，在非城市区域探测的PS点少之又少，而SBAS-InSAR技术监测目标是分布式，可以用更多的干涉对获取更加密集的结果，从而提高空间分辨率；SBAS-InSAR技术所需要的影像数量较少；PS-InSAR技术基于有限的PS点来估计目标区域的大气相位并去除，而SBAS-InSAR技术将所有相干像元的信息通过滤波方法加以去除，使得去除结果更加可靠。

3 SBAS-InSAR与PS-InSAR监测实验

3.1 试验区域与实验数据

阜阳市位于安徽省西北部，地势总趋势西北高、东南低。地理坐标为北纬32°41′～33°10′，东经115°30′～116°15′，下辖包括：阜南县、颍东区、颍泉区、颍上县、颍州区、太和县、临泉县、界首市，总面积 10 118.17 km2，总人口 1 070万，地形平坦。研究区域范围选取如3图所示。

图3 研究区范围

选取下载36景IW模式下Sentinel-1A降轨影像，时间范围为2016年1月7日～2017年12月27日，极化方式为VV。

Sentinel-1A SAR影像参数 表1

Sentinel-1重访周期为12 d，单幅影像覆盖范围为 250 km×250 km，本次采用的干涉宽幅模式(IW)的数据，方位向分辨率 5 m，距离向分辨率 20 m。此次用于实验的SAR影像数据基本参数如表1所示。

3.2 PS-InSAR数据处理

本实验利用SARscape软件，结合36幅Sentinel-1A降影像的振幅影像图，进行时空基线估算，估计结果如图4所示，结果正常，满足实验要求。

图4 时空基线分布

通过干涉工作流处理得到相关系数图，利用SARscape软件，将阈值设置为0.75。图5为PS选点结果，由于区域内建筑物分布较多，选取得到 358 217个有效PS点。

图5 PS点图

3.3 SBAS-InSAR数据处理

本实验利用SARscape软件，影像进行轨道精化导入，精轨数据为POD数据。最后将单视复数影像数据根据研究区进行影像裁剪。

(1)选取2016-07-05的影像作为超级主影像，与其他影像进行精配准处理，生成连接图和连接像对。

(2)干涉工作流：用干涉的方法，将596个像对进行处理。把去平，滤波以及解缠后的数据与超级主影像配准，导入 30 m分辨率DEM，选择解缠方法为Delaunay MCF，滤波方法选择Goldstein。

(3)轨道精炼和重去平：用地面控制点来修正数据。本文一共选择了66个GCP点。

(4)SBAS两次反演，通过二次解缠获得非线性形变得到地表精确的形变信息。

(5)通过地理编码得到视线方向(LOS)上的形变结果。

图6 SBAS时空基线

4 SBAS与PS监测结果

经过上述处理过程，通过SARscape和ArcGIS软件结合使用，得到阜阳市主城区地表年沉降速率分布图如图7、图8所示。可见二者得到的沉降中心位置基本相同。其中沉降速率以及沉降范围具有一致性。SBAS图像中，阜阳市整体形变空间分布趋势呈现出西北抬升，东南沉降趋势。PS图像中，西南和东北片区沉降比较明显，东南地区大部分呈现抬升趋势，小部分地区出现沉降，沉降地区总体上与SBAS区域基本相符。

图7 SBAS年平均沉降速率

图8 PS年平均沉降速率

4.1 形变结果分析

沉降区中，选取两种方法中重合的沉降区域提取作对比。其中三片区域沉降较为严重。综合其建筑属性，承担城市功能，根据年沉降速率不同，选取沉降特征较为明显建筑群，分为A、B、C三部分区域进行时序分析。

A区位于位于颍河东畔，沉降区域大部分位于阜阳市颍东区河东街道的赵大社区化肥厂。该厂隶属安徽昊源化工集团有限公司，以煤炭为主要原料，生产氨水、尿素、甲醇等化工产品。工厂面积较大约 1.1 km2，工厂西部存在大面积区域性漏斗沉降，其PS与SBAS得到的最大沉降速率达到-62.196 mm/a与-49.215 mm/a。

B区位于颍州区与阜南县交界。具体位于双清湾城市中心与老城区交界两侧。其中阎庄—西关村—三合庄—时庄—清河村—后马场一带出现比较明显沉降。其余沉降区位于颍州区修建的铁路工程(颍州段)和省道公路沿线附近，交通流量和建筑物的施压造成了这片区域的沉降。PS与SBAS得到的最大沉降速率达到-20.136 mm/a与-17.241 mm/a。

C区位于颍州区经济开发区的三十里铺镇，依靠105国道，颍河大桥以东，沙颍河以南。包含颍州区阜阳会展中心一带，和谐新村，十八里铺社区，张桥社区，田庄社区，黄庄社区，何大庄社区，申小庄，常王庄等区域，区域建筑多为居民区以及汽车贸易厂，阜阳市合阜工业园，多个汽贸物流园等多种产业园区。产业园区的西边是三十里铺村庄，有正在拆除的居民建筑和兴建的公园。最PS与SBAS得到年沉降速率分别为-46.599 mm/a与-54.677 mm/a。

4.2 形变成因分析

研究表明，长期以来，阜阳市超采地下水导致地下水位下降。地下水压力的减少使得土体的有效应力随之增强，颗粒之间孔隙度降低随着水体渗入土壤固化，建筑物上部荷载传递于软类土层上加剧土体发生压密固结，诱发建筑物发生下沉[15]。

由于沉降区A，B分别位于颍东区与颍州区，A区位于颍东区阜蚌路化肥厂附近，沉降原因是工厂带来的人工活动。西气东输工程带来的管道压迫、高速铁路及飞机场周边的大量重要基础工程通过颍州区的B区，交通流量和建筑物的载荷增加施压造成了这片区域的沉降[16]。根据阜阳市地下水资源开采评价得知，阜阳城区和太和县城两个漏斗区已经相连，超采十分严重[17]，B区正位于太和县下方，开采机构主要来源是自来水厂与企事业单位供水开采。C区地处郊外，作为经济开发区，汽贸建筑载荷不断增加，村庄建筑拆迁施工等原因导致地面沉降。综上所述，沉降原因主要是地下水开采与交通流量等人工活动导致的建筑物载荷不断增加。

5 交叉验证精度

5.1 SBAS与PS时序分析

分别在A、B、C三个区域选出了位置基本相同的3点，在使用PS与SBAS方法下进行时序分析对比，如图9～图11所示。A1，A2点位置选择赵大社区内化肥厂附近，B1，B2点选择在清河社区附近，C1，C2点选择在三十里铺附近，绘制出这三个典型点在2016年1月～2017年12月时间跨度内的SBAS与PS观测累积形变曲线。

由图9～图11可知，PS总体上较SBAS各点形变趋势较缓，累积形变量较低。图9、图10中，A1与A2累积形变量较高，达到-74.113 mm和-84.113 mm，B1与B2累积形变量达到-31.508 mm和-35.508 mm，PS沉降情况和趋势与SBAS相近，两者对比有细微差别。其中图10中SBAS点在2016年6月到8月间沉降速率保持基本不变，PS点则波动剧烈，SBAS在2017年9月～2017年10月间形变速率呈加剧趋势，PS点沉降速率则呈现放缓趋势，出现这些差别是原因是两种方法选择备选点的算法不同[18]。

图9 A区同名点时序

图10 B区同名点时序

C1累积形变量为-39.382 mm，C2累积形变量为-85.121 mm。如图11所示，PS波动较大，形变速率不稳定，且累积形变量与SBAS差距较大，说明两种方法在该点的相干性较差。

图11 C区同名点时序

5.2 SBAS与PS相关性分析

通过将A，B，C区内选取的三个同名点进行SBAS与PS时序沉降量进行相干性分析，所得的相关系数图如下多图所示。

图12中，A1，A2点相关系数为 0.989 37，R2=0.97885，PS与SBAS点均匀分布。可以得出SBAS与PS在同名点位置的沉降观测在分布上具有一致性。说明了在A区两种方法在沉降点的相干性较高。

图12 PS与SBAS A区同名点沉降速率相关系数图

图13中，B1，B2点相关系数为 0.949 04，R2=0.89776，PS与SBAS点分布较为均匀。可以得出B区SBAS与PS在同名点位置的沉降观测在分布上具有一定一致性，说明两点相干性良好。

图13 PS与SBAS B区同名点沉降速率相关系数图

图14中，C1，C2点相关系数为 0.747 06，R2=0.55819，PS与SBAS点分布较离散，相干系数较小，说明SBAS与PS在C区同名点位置的沉降观测上相干性不高。主要原因是由于两种方法选择的PS点选点位置农田较多，密集的植物掩盖地形，会导致时序形变监测不稳定，相干性较差。综上所述，两种方法在A区B区都具有较好的相干性，在C区相干性较差，其沉降情况与周围误差较大，沉降产生的原因与精度评定有待进一改进论证。

图14 PS与SBAS C区同名点沉降速率相关系数图

6 结 论

基于Sentinel-1A卫星数据对阜阳市中心城区在2016年～2017年时间段内的地表形变进行了时序监测，得出累计沉降量和年平均沉降速率。并分析了三片沉降区在监测时段的沉降变化与形成原因。①研究表明，PS与SBAS两种方法得到的最大年均沉降速率分别为-62.196 mm/a和-50.044 mm/a，最大累计沉降量为-85.763 mm，沉降较为严重地区为颍州区西南和东南部分建筑群以及颍东区化肥工厂附近。②通过对PS-InSAR和SBAS-InSAR两种方法得到的时序结果进行对比验证。验证结果表明：除去相关性较差的C区，两种时序InSAR方法监测得到的时序在阜阳市中心城区高相干处沉降曲线基本吻合，监测结果较为可靠。