SBAS-InSAR技术在奎达市及以东地区地面沉降监测与分析中的应用

2022-09-02马露，张帆

中国煤炭地质 2022年8期

马露，张帆

(中国煤炭地质总局航测遥感局，西安 710199)

地面沉降对人类经济和社会活动造成了严重影响，不仅制约着人类生存区域的生产经营活动，也是造成安全事故的重大隐患[1]。合成孔径雷达干涉测量技术(Interferometric Synthetic Aperture Radar，InSAR)能够有效地监测地面沉降，与传统的精密水准仪监测和GPS监测相结合能够极大地提高地面沉降监测的效率，在生产生活中被广泛应用[2-3]。Gabriel等人提出的D-InSAR技术能够获取较短时间内的变形情况及精度较高的形变值[4]，但该项技术在长时间连续监测方面存在不足。为了弥补D-InSAR技术的不足，Ferretti提出了PS-InSAR技术[5]。PS-InSAR技术能够开展长时间序列的地面沉降监测，在地势平坦的城区取得了较好的应用效果，但是在地表起伏较大的自然地貌区监测结果很不理想。而Berardino和Lanari等人提出的SBAS-InSAR技术主要采用短时空基线的SAR数据集形成干涉像对[6-7]，充分利用像对间的相干信息，降低相位噪声对地形相位的影响，有效获取地表形变的时间序列图以及地表缓慢形变的长时间变化规律[8]。SBAS-InSAR技术实现了利用有限数量影像获取地表毫米级的沉降量，数据处理的运算量也随空间分辨率的降低而减少[9]。

奎达市是巴基斯坦俾路支省省会城市，奎达市存在较严重的地面沉降，2006—2009年平均沉降速率为100mm/a[10]。奎达市以东地区为山地区，地形复杂，构造发育，地质灾害多发，本次选择奎达市及以东地区采用SBAS-InSAR技术进行地面沉降监测，旨在初步掌握奎达市及以东地区沉降区的位置、最大沉降量和沉降趋势，结合研究区自然地理概况、地质背景等分析沉降发生的主要原因。

1 短基线集(SBAS-InSAR)技术原理

SBAS-InSAR技术广泛应用于长时间序列地表形变监测领域[11]，基本思路是通过设定合适的时间和空间基线阈值得到若干个小基线集合[12]，应用最小二乘法获得各集合的地表形变序列，采用奇异值分解法(SVD)进行求解[13]，该方法不仅能有效避免空间失相干，还能够提高时间采样率[14-18]，主要技术流程如图1所示。

图1 技术流程Figure 1 Technical process

2 研究区概况及数据处理

2.1 研究区概况

奎达市城区位于研究区西部，属冲积平原区，地势较平坦，海拔在1 600～1 750m，整体呈东南高，西北低。地处俾路支高原，属亚热带沙漠气候，气候干旱，耕地靠坎儿井灌溉。该区靠近阿富汗边境，是巴基斯坦和阿富汗的贸易中心，人口密度大。

奎达市以东地区为褶皱侵蚀中低山区，海拔在670～3 300m，山势较缓，山脉走向西北—东南、东北—西南以及近南北向均有，以西北—东南为主，山体以直坡为主，局部存在凸坡，坡角多在8°～49°，山间谷地较发育，多沿河流呈树枝状分布(图2)。

图2 研究区位置Figure 2 Location of study area

2.2 数据选取

选取覆盖研究区的28景Sentinel-1A降轨影像数据，数据类型为IW_SLC即干涉宽幅模式(TOPS Mode)的斜距单视复数数据。影像数据的成像时间在2018年1月至2019年12月，空间分辨率为5m×20m，C波段，波长5.6cm，极化方式为VV极化(表1)。此外还用到日本JAXA公司提供的ALOS数字表面模型“ALOS World 3D-30 m”以及各影像对应的POD精密定轨星历数据(POD Precise Orbit Ephemerides)。

表1 Sentinel-1A数据时相

2.3 数据处理流程

利用ENVI5.3软件中的SARScape模块，通过设置时间和空间基线的阈值，控制生成干涉像对的数量[19]。本次研究设定监测时间基线阈值为120天，空间基线阈值为最大临界基线的15%。通过干涉组合共生成115对干涉像对(图3)。

图3 时空基线连接图Figure 3 Space-time baseline connection diagram

通过对SLC影像配准、干涉图生成和去平、自适应滤波、相干图生成和相位解缠获取一系列解缠图。解缠相干系数阈值设置为0.15，解缠方法采用Minimum Cost Flow，滤波方法为Goldstein。选择干涉效果较好的1景干涉图，根据相干图选取相干性高的GCP点，为下一步轨道精炼和重去平做准备。为了降低GCP点的误差，在谷歌地球上选择后向散射性高、相干性好的人工建筑，如道路、房屋等，共选取近50个控制点。经过两次SBAS反演，精确估计并去除地形残余相位和大气效应相位，结合研究区DEM数据进行地理编码后获取各时期累积形变图和平均形变速率图。

本次监测通过采用SBAS-InSAR技术对Sentinel-1数据进行处理，利用ArcGIS软件作为辅助，得到了2018年1月至2019年12月两年内的年平均沉降速率图和累积形变量图(图4、图5)。

图4 研究区年平均形变速率Figure 4 Annual average deformation rate in the study area

图5 研究区累积形变量Figure 5 Cumulative deformation in the study area

3 监测结果与分析

在奎达市城区存在非常明显的沉降，尤以城市中心地区沉降最为集中，从2018年1月16日至2019年12月30日，城区以外区域沉降速率大多为3 mm/a ±，平均沉降速率为1.6 mm/a，城市中心沉降速率最大可达197 mm/a，表明研究区地面沉降分布很不均衡，空间差异较大。

在奎达市城区有A、B、C3个区域存在沉降漏斗且沉降量较大，其中A区域面积最大，是奎达市主城区所在地，B、C区域范围较小，地表大多为农田。重点对这3个区域进行分析，从这3个区域中分别选择能够代表本区域形变特征的、形变量较大的点进行时间序列分析，A区域选择了4个点，B、C区域各选择1个点。由各形变点的时间序列分析可以看出：沉降区A有4个明显的沉降中心，A1和A4沉降量>315 mm，A2和A3沉降量>350 mm；沉降区B最大沉降量约为290mm；沉降区C的沉降中心沉降量>210 mm(图6至图8)。

图6 A区域形变时间序列Figure 6 Deformation time series of A area

图7 B区域形变时间序列Figure 7 Deformation time series of B area

图8 C区域形变时间序列Figure 8 Deformation time series of C area

为了进一步研究奎达市及以东区域地面沉降成因，详细查阅了奎达市相关资料，发现在沉降速率较大的区域存在明显的人类活动和城市化进程。奎达市人口众多，气候干旱，周围无水源地，只能通过抽取地下水来满足生活用水需求，耕地大多也是依靠坎儿井来灌溉。因此，可以推测奎达市城区地面沉降是由于城市化的快速发展，过量开采地下水导致的。

巴基斯坦奎达市在2006—2009年间，通过GPS测量沉降速率为100mm/a[10]，而本次监测结果显示奎达市的沉降速率已达到近200mm/a。

研究区矿产资源丰富，根据巴基斯坦1∶100万地质矿产图及相关资料，研究区主要矿产资源有煤矿、铬铁矿和铜矿等。奎达市区以东的山地区，沉降多分布于研究区的中部和东南部区域，累计形变量大多为60～150mm。通过与高分辨率遥感影像对比发现，沉降区域大多与矿产资源开发密切相关，在遥感影像上可见多处采矿集中区，开采强度较大，个体企业的不规范开采及落后的采矿技术更加剧了地面塌陷的发生(图9)。