基于SBAS-InSAR方法的矿区沉降监测与分析

姚向东，张金峰

（1.甘肃农业大学水利水电工程学院，甘肃 兰州 730070;2.甘肃煤田地质局综合普查队，甘肃 天水 741000）

目前，合成孔径雷达差分干涉测量（Differetial Interferometric Synthetic Aperture Radar，D-InSAR）已广泛地应用于地表形变监测，为矿区的沉陷监测提供了新的技术手段。相比传统测量而言，D-InSAR具有全天候、高精度和监测面积广等优势。但D-InSAR因时间上的去相关性和大气干扰问题，无法满足沉陷长时间连续监测的需求。小基线子集合成孔径雷达干涉测量（small base- line subset Interferometric Synthetic Aperture Radar，SBAS-InSAR）技术的出现正好弥补了D-InSAR的不足，SBAS-InSAR 方法可以减弱由于长基线引起的的几何去相干影响，而且在形变计算中会使用较多的 SAR 图像，能获取大范围毫米级精度的地表形变信息，同时又会增加时间上的采样。近年来，国内许多研究学者将D-InSAR技术用于地表沉降监测，例如山锋等使用SBAS-InSAR技术，监测了大同盆地的地面沉降；刘志敏等利用SBAS技术对长治矿区2003~2010年地面沉降进行了监测。

以某煤矿区为例，选取2016~2017年两年间的数据，采用SBAS-InSAR 方法对雷达数据进行处理，对矿区的沉降位置及范围进行有效识别，为矿区的稳定性分析及地质环境调查提供地表形变数据。

1 数据及处理方法

1.1 数据准备

为研究矿区的地表沉降，采用Sentinel-1A的影像数据，使用C波段，波长为5.6 cm。时间跨度为2016年1月24日~2017年12月20日。为消除地形相位造成的偏差，数据处理中还需采用美国国家航空航天局所提供SRTM 3数字高程模型（DEM）数据，该数据地面分辨率为90 m，平均精度为16 m。

1.2 数据处理方法

本次主要基于SBAS-InSAR 方法来处理某煤矿区地表沉降，其处理流程见下图1。

图1 数据处理流程

2 结果分析

2.1 沉降区域识别

文章基于获取的2016年1月~2017年12月期间的Sentinel-1A影像序列，采用SBAS-InSAR方法，获取了某煤矿区2016年1月~2017年12月间监测区域主要的沉降区域，形变区域图见图2。依据数据处理结果获得了年形变速率的最大值为-53.59 mm/y，该位置为图3中的红色五角星位置。年平均沉降速率超过 10 mm/y点见图4，占监测区域总数的7.02%；年平均沉降速率超过20 mm/y点见如图5，占监测区域总数的 4.13%。

图2 形变区域图（红色矩形区）

图3 年平均形变速率最大值点（红色五角星）

图4 年平均沉降速率超过10 mm/y的点

图5 年平均沉降速率超过20 mm/y的点

2.2 沉降等值线图

绘制等监测区的沉降量等值线图，如图6；将沉降区沉降量图放大，并标注出各条等值线表示的沉降量，如图7；沉降量过20 mm的范围如图8，面积为1.398 km2。

图6 煤矿区沉降量等值线图

图7 煤矿区沉降量等值线图

图8 沉降量超过20 mm的区域范围（黄色区域）

3 结束语

采用SBAS-InSAR方法对矿区的Sentinel1-A影像数据处理，结果表明该方法能够提高监测精度、满足矿区的地表形变监测的需求，可以有效地识别出主要的沉降位置及范围，监测结果可以满足矿区的稳定性分析及为安全生产提供数据支持。