基于时序InSAR 技术的响滩村滑坡形变特征分析

刘欢LIU Huan；张童康ZHANG Tong-kang；郭瑞华GUO Rui-hua

（西安煤航遥感信息有限公司，西安 710199）

0 引言

早期识别是防治地质灾害的重要技术手段之一，对于人工调查难以到达的陡峻山区以及植被覆盖度较高的区域，滑坡灾害早期识别可以解决隐患点底数不清的问题，具有良好的地质灾害预警和风险管理作用。近年来，合成孔径雷达干涉测量不断发展，打破了传统形变监测技术的限制，实现了全天时、全天候、大范围的对地监测，并被广泛应用于滑坡监测。本文采用SBAS-InSAR 方法，选取2021 年1 月12 日至2021 年9 月21 日的21 景Sentinel-1A 升轨数据，分析研究了响滩村滑坡的发育特征，并对滑坡坡体形变的时空演变进行了综合分析，为灾害预警提供了重要科学依据。

1 研究区域概况及数据来源

1.1 研究区概况

该滑坡位于四川省仪陇县响滩村，属四川盆地北部低山与川中丘陵过渡地带，以低山为主，地势由东北向西南倾斜。地貌属于低山丘陵区，地形起伏较大，山体植被茂盛，微地貌属于山前缓坡。出露基岩以侏罗系碎屑岩为主，岩层近于水平，其上为较厚的第四系松散层所覆盖，结构松散，在人工开挖扰动及降雨的扰动下，易发生斜坡失稳，沿基岩面形成规模较大的松散层滑坡。响滩村滑坡于2021 年5 月24 日因人工开挖扰动导致边坡局部坡面发生牵引式溜塌，于2021 年9 月5 日因持续暴雨造成山体出现整体滑移，地表出现多处张拉裂隙及错台，错台宽可达0.5m、深1m。

1.2 数据来源

本文下载覆盖四川省仪陇县响滩村2021 年01 月12日-2021 年09 月21 日的21 景欧洲航天局Sentinel-1A升轨影像数据进行实验，数据类型为干涉宽幅模式（IW）的单视复数（SLC）数据，地面分辨率为5m×20m，极化方式为VV+VH 极化。实验还利用30m 分辨率的SRTM1 高程数据消除地形相位，利用各影像对应的POD 回归轨道数据（POD Restituted Orbit）减少轨道误差。

2 数据处理流程

对21 景Sentinel-1 数据进行预处理后，利用SBASInSAR 技术对滑坡区进行时序处理，选取相干性高的稳定参考点作为解缠参考点，对干涉图进行相位解缠。挑选出解缠效果好的干涉图进行干涉图相位叠加（stacking-InSAR）技术去除一部分大气延迟相位的影响。然后从叠加的干涉图中提取高相干点，再对相干点进行滤波，并进行回归分析，可以得到相干点的高程修正值、线性形变速率和残差相位等。获得高程改正相位值并进行去除。由于大气延迟相位会对相位模型造成影响，需要多次进行回归分析迭代并进行SVD 分解获得单主影像时间序列，使相位模型能够达到最好的匹配，大气延迟相位能够分离出来并去除。从解算结果中可以分离出非线性形变相位，通过最小二乘法获得相干点的形变速率，最终的形变相位是将线性形变和非线性形变叠加起来。处理的流程图如图1 所示。干涉对时间基线阈值为36 天，空间基线阈值为200m，共计组合51 个干涉对，干涉图组合图2 所示。

图1 SBAS-InSAR 数据处理流程

图2 Sentinel-1 时空基线连接图

3 实验结果分析

在利用SBAS-InSAR 技术对滑坡区进行时序处理的基础上，采用Stacking 技术分别获取2021.01.12-2021.08.28 与2021.01.12-2021.09.21 两个时间段期间的年平均形变速率（如图3、图4 所示），在此基础上结合光学影像及实地调查该区域滑坡范围进行了重新圈定，最终圈定了A、B、C 三个区域，并在每个滑坡区内主要位置提取了相应的特征点，为了更清楚地识别特征点的位置，将其放在光学影像上展示的结果如图5 所示。根据形变信息可知，1-8 月Stacking 形变结果显示，形变主要发生于A区，B 区次之；1-9 月的Stacking 形变结果显示，A 区趋于稳定，而B 区形变量增强，因此推测1-8 月份A 区首先发生滑动，B 区局部有滑动但整体活动性不强，9 月份B 区整体发生较强滑动而A 区与C 区趋于稳定。

图3 工作区Sentinel-1 年平均形变速率图（2021.01.12-2021.08.28）

图4 工作区Sentinel-1 年平均形变速率图（2021.01.12-2021.09.21）

图5 特征点光学位置图

特征点分别在每个滑坡区的后缘、拉张裂隙处、前缘等重要部位分别选取，选取的结果如图5 所示，下面针对各个分区特征点结合SBAS-InSAR 处理得到的时序结果对滑坡的时空演变特征进行分析。

3.1 A 区滑坡点时序分析

从时序形变曲线结果（图6）可以看出，2021 年1 月至4 月形变量较为稳定；5 月份开始发生形变，整体上为持续的下滑，但形变量不大；从6 月中旬到7 月底开始形变速率开始增大，形变量增大，最大累积形变量为-60mm；基于多时相光学影像对比发现该区域有多处明显滑动现象，上部形变特征明显，影像较粗糙，可见裂缝，地面植被覆盖好；进入8、9 月份，根据Stacking 形变图结合时序曲线特征显示，A 区整体趋于稳定，但其坡面中部仍然有缓慢滑动，随着降雨等因素诱发，A 区有继续发生形变的可能，威胁下方居民区的安全。

3.2 滑坡B 区点时序分析

从时序形变曲线结果（图7）可以看出，2021 年1 月至5 月B 区整体形变趋于稳定，伴有微弱的抬升或下滑；从6月中旬开始极速下降，形变速率开始增大，形变量增大，最大累积形变量为-44mm；8-9 月又出现反向加速形变，随着降雨等因素影响，B 区有加速滑动的可能，表明B 区整体在该时间段有一次较强活动；9 月中旬至9 月底坡面趋于稳定。

图7 滑坡B 区各特征点时序形变

3.3 C 区滑坡点时序分析

从时序形变曲线结果（图8）可以看出，斜坡前缘与中部：1-9 月份整体比较稳定，伴有微弱的形变现象，形变量不大。斜坡后缘：1-4 月份较为稳定；5-7 月份开始发生扰动持续下滑，最大累积形变量为-32mm，为主要变形期；8-9 月为反复的抬升下滑阶段，但形变量不大；9 月份以后较为稳定。整体上C 区形变量较小，波形平缓，整体较其它两个滑坡区活动性偏弱。

图8 滑坡C 区各特征点时序形变

4 结束语

本文利用21 景Sentinel-1A 影像采用SBAS-InSAR方法，对四川省仪陇县响滩村滑坡进行了形变监测，并根据形变结果结合野外实地调查分析得到以下结论：

①响滩村滑坡整体上形变速率区间为-110-90mm/year，可划分为A、B、C 三个次级滑坡区，整体上A 区首先滑动，最大累积形变量为-60mm，B 区则稍晚滑动，最大累积形变量为-44mm，C 区整体趋于稳定但伴有微弱的变形现象，最大累积形变量为-32mm。

②响滩村滑坡时空演变特征：3-4 月份由于降雨的冲刷坡体不稳定的岩层开始缓慢形变，人工扰动后后遇连续降雨，A 区在6 月中旬滑动，滑动后裂缝形成；一方面为B区的滑动创造了条件；随着时间的发展，降雨持续，最终带动B 区在6 月下旬-7 月加速滑动；8 月份降雨量陡然增加，A 区、B 区滑动加剧，拉裂了后缘坡面，并伴着局部坡面溜塌。C 区较其他四个滑坡区活动性整体偏弱，根据时序曲线特征可知，C 区形变时序与其他四个滑坡区没有明显的时间关系，因此推测C 区为独立的滑动。

③结合降雨量数据可知，降雨对于响滩村滑坡活动有着直接而明显的影响，一般来说，降雨持续时间越长、强度越大，坡体出现形变加速的可能性越高，整体来看，随着降雨的影响，响滩村滑坡仍将处于长期活跃状态中。

综上所述，时序InSAR 技术在滑坡形变的监测应用中具有较高的精度和可靠性，研究结果能够为地质灾害早期预警、工程治理、防灾减灾和基础设施建设等方面提供可靠的数据支撑，可以有效指导当地经济建设，具有十分广阔的应用前景。