基于InSAR技术的蓬江区地面沉降成因分析

摘 要：【目的】探索遥感技术应用于地面沉降灾害的流程模式和有效性，解译识别出蓬江区软土区内多处活动性或非活动性地质灾害区域，以便对该区域进行地质灾害的早期识别。【方法】利用多时相关学遥感影像和合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）影像，综合采用目视解译InSAR技术对蓬江区，尤其是蓬江区东南部软土区域地表形变进行时序监测。【结果】获取了蓬江区软土区近5年的地表形变，最大累积沉降量达到了30～48 mm/yr，分析了该区域地面沉降时空演化特征。【结论】研究结果可为该区域灾害链的监测评估提供技术支撑，对当地的地质灾害识别及灾害空间分布特征研究具有重要意义。

关键词：InSAR技术；地面沉降；分布特征

中图分类号：U416.3 文献标志码：A 文章编号：1003-5168（2024）21-0093-04

DOI：10.19968/j.cnki.hnkj.1003-5168.2024.21.019

Analysis of the Causes of Ground Subsidence in Pengjiang District Based on InSAR Technology

ZHOU Zhitao

（Guangdong Provincial Geophysical Exploration Brigade， Guangzhou 510800， China）

Abstract： [Purposes] This paper explores the process model and effectiveness of remote sensing technology applied to land subsidence disasters， and interprets and identifies multiple active or inactive geological disaster areas in the soft soil area of Pengjiang District， so as to identify early geological disasters in this area. [Methods] Using multi-temporal correlation remote sensing images and Synthetic Aperture Radar （ SAR ） images， the surface deformation of Pengjiang District， especially the southeastern soft soil area of Pengjiang District， was monitored by visual interpretation of InSAR technology. [Findings] The surface deformation of the soft soil area in Pengjiang District in recent years was obtained， and the maximum cumulative settlement reached 30～48 mm/yr. The spatiotemporal evolution characteristics of ground settlement in this area were analyzed.[Conclusions] The research results can provide technical support for the monitoring and evaluation of the disaster chain in the region， and are of great significance for the identification of local geological disasters and the study of the spatial distribution characteristics of disasters.

Keywords： InSAR technology; ground subsidence; distribution characteristics

0 引言

随着遥感技术的不断发展，遥感卫星不断增多，地面分辨率不断提高，历史存档遥感数据不断丰富，卫星光学遥感成为地质灾害识别最常用的方法之一［1］。合成孔径雷达干涉测量（InSAR）技术具有大覆盖、全天时、全天候成像等特点且对地表形变高度敏感［2］，不仅可以获取厘米到毫米的地表形变，还可以克服现场勘测与监测困难，在地质灾害监测与识别中发挥了重要作用。

为探究遥感技术应用于地面沉降灾害的流程模式和有效性，更好地进行地质灾害的早期识别，本研究以蓬江区全域范围为研究对象，利用多时相关学遥感影像和合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）影像，综合采用目视解译InSAR技术对蓬江区全区尤其是蓬江区东南部软土区域地表形变进行了时序监测，分析该区域地面沉降时空演化特征，为灾害链的监测评估提供技术支撑。

1 研究区概况

研究区位于蓬江区东南部白沙街道、环市街道沿江一带、潮连街道，荷塘镇存在大面积软土层，收集整理以往勘察资料可知，淤泥层较厚的地方分布在棠下镇—环市街道—白沙街道东部一带，地貌类型属冲积平原。淤泥多呈单层结构，顶部常发育“硬壳层”，收集分析钻孔软土（包含淤泥及淤泥质土）厚度0.7～21.8 m，呈软～流塑状。在蓬江区地质灾害详细调查工作中曾发现地面沉降地质灾害隐患现象4处，由于规模较小未纳入在册地质灾害点。以往调查成果足以说明该区域存在发育地面沉降地质灾害发育的风险。本研究选用覆盖蓬江地区的Sentinel-1雷达影像数据对地面沉降开展精细探测，影像覆盖区域如图1所示。

2 InSAR数据与处理

2.1 InSAR数据来源

通过收集2017年1月至2022年7月期间的覆盖蓬江区166景Sentinel-1单视复数（Single Look complex，SLC）SAR影像，对研究区域进行时序InSAR地表形变监测，揭示近年来这3个重点区域的地表沉降状况。采用的SAR影像成像模式为IW，IW模式因具有大范围覆盖和中等分辨率等特征，成为陆地覆盖的默认模式。

2.2 InSAR数据处理方法

本研究利用一种改进的时序InSAR新技术对2017年1月至2022年7月期间覆盖蓬江区范围的Sentinel-1数据进行处理。得到研究区域内的精细形变速率和时序形变结果。该技术结合PS-InSAR技术和SBAS-InSAR技术的优点，对选中的密集干涉点进行处理。通过干涉相位和垂直基线的线性回归求取高程残差，通过干涉相位和时间的线性回归求取线性形变速率，通过滤波去除噪声获取大气延迟相位。最终将大气延迟相位、形变相位和高程残差进行分离，利用模型解算时序形变［3］。这一技术对干涉点的要求并不苛刻，即使在山区也能选取足够多的干涉点，是进行地面沉降等灾害监测的有效方法［4］。

2.3 InSAR数据处理流程

在项目实施过程中，基于最大限度精细处理的原则，采用距离向和方位向5∶1的多视视数进行精细化处理，获取所有区高分辨率监测成果。

2.3.1 差分干涉。首先对配准后的SLC进行差分干涉处理，其次对干涉图进行滤波和相位解缠。

2.3.2 去除地形残差与大气误差。由于后续处理是对点目标进行处理，因此，需要将差分干涉解缠图、模拟的DEM和SLC等文件转换成点文件，并利用式（1）去除其中的轨道误差。

[Rorbit=bo+b1x+b2y+b3xy+b4x2+b5y2] （1）

式中：x、y表示轨道上的坐标；b0、b1、b2、b3、b4、b5表示轨道的模型参数。

去除轨道误差后对点形式的干涉对进行滤波，然后利用线性回归模型估计高程残差［5］。为获取准确的大气延迟误差，首先需要去除残余相位中与地形相关的大气误差，其次对残余相位进行空间滤波去除其中的噪声，最后剩下的便是大气相位（非与地形相关），为获得更好的结果，需要进行多次线性回归去除误差。

2.3.3 形变序列求解。由于分离出的大气延迟相位有误差，需将其加回已去除地形残差的干涉图中，根据不同的解算模型，利用奇异值分解法求解每个点的形变序列和形变速率，并按行政区域提取出监测范围内的干涉点，最后利用GMT软件对形变结果进行制图。

3 形变结果与分析

结合研究区域2017年1月至2022年7月共5个监测年份内的年平均地表沉降速率情况，以及获取的形变结果，蓬江区大部分区域趋于稳定，地表形变量级较小，少部分区域存在较为明显的地表形变，根据地表变形量的大小圈定4个重点监测区域（P1、P2、P3、P4），如图2所示。结合实地调查及收集的以往勘查资料分析，InSAR形变与光学解译结果分析如下。

区域P1位于棠下镇东部盛华路以北，滨江大道以西，大林村以南的区域。从InSAR监测的结果来看，这部分区域内形变量级较大，整体年平均形变速率达到了48 mm/yr，面积为4.18 km2。根据以往勘查资料，该区域软土层厚度大于15 m，为蓬江区软土厚度最大的区域之一。

经过现场调查，2018年以前该区域主要是植被覆盖区域和农业种植区，伴有少量的居民房屋，近两年来该区域进行了大量工程建设，现建设有碧桂园滨江湾、越秀星汇、保利悦公馆等房地产楼盘。沉降中心区域直接因素为人类工程建设活动。

区域P2位于潮连沙滩公园附近，该公园是冲积形成的三角洲，其浅层地质情况以淤泥为主，软土层厚度为5～10 m。从InSAR监测的结果来看，该地区最大沉降量达到了30 mm/yr，面积为0.97 km2，沉降较为明显。

经过现场调查，该区域为潮连沙滩公园所在。潮连沙滩公园天然沿江拓展而成，园内有沙滩乐园、绿道、洪圣公园等景点，是江门独特的风景。该地区修建了公园、广场、垃圾压缩站等土木工程，造成了软土地区的地表沉降。

区域P3位于潮连街道西南部，区域内为小梅河湿地公园、潮尾公园。地貌特征属于河流冲积形成的三角洲，从InSAR监测的结果来看，该地区最大沉降量达到了30 mm/yr，面积为1.56 km2，根据以往勘察资料，该区域内软土厚度大于15 m。

经过现场调查，造成该区域地面沉降的主要因素为人类工程活动，近两年对潮尾公园的开发建设，造成该区域地表变形较为明显，对InSAR监测数据产生了一定的干扰。此外，造成该地区沉降的原因可能还与地面载重因素有关。小梅河湿地公园附近有大量的建筑物和高架桥，佛江高速公路也横跨该区域。

区域P4位于江海轻轨站附近，该地区沉降较为明显，最大累积沉降量达到了40 mm/yr，面积为2.63 km2。

经现场调查，P4沉降区内大面积为水塘、旱地，仅北部为江门中港英文学校及奕聪花园小区，现场地面沉降迹象不明显。地面沉降与周边地铁工程、房屋建设等人类工程活动相关，地铁工程一般为浅埋隧道且该地区地质多为软土、淤泥残积土，地铁轨道围绕着城市的中心地带而建，地下有大量的线路和管道，在盾构机施工的过程中，容易造成一定的地表沉降。

4 地面沉降成因分析

地面沉降的形成与地质条件、人类工程活动等因素密切相关，具体分析如下。

4.1 地质条件

人工填土：新近填土在未完成自然重压固结之前，土体结构松散，密实度不均匀，若未进行压密处理，容易导致地面沉降。

软弱土：蓬江区软弱土（包含淤泥及淤泥质土）主要分布在东部冲积平原地带，分布范围较广，厚度较大，埋藏较浅，工程性质差，在外荷载作用下易产生沉陷和剪切变形。蓬江区软土厚度多数在10～15 m，滨江新区、潮连街道南局部有大于15 m厚度软土分布。

饱和砂土：地面沉降伴随着地下水位下降而发生，在水位下降或上部荷载作用下，砂类土易发生局部流失、压密固结变形、差异性沉降，从而引起地基变形。

4.2 人类工程活动

道路建设、建筑物建造的动静荷载。因城市道路建设、建筑物建造施工的直接影响，机器堆载扰动高压缩性土体，造成土体固结沉降，导致路面不均匀沉降，建筑物越密集，地面沉降越明显。

地下水开采。地面沉降与地下水位下降区在空间分布和时间上基本对应，过量的地下水开采容易导致水位下降，从而引发地面沉降。

4.3 工程施工

主要包括基坑开挖、地下管道和隧道建设等。在工程施工的过程中，大量的土方的开挖，容易导致土体变形，土层间孔隙水的排出，随着时间的推移容易出现变形、坍塌等现象，进而导致地面沉降。

5 结语

本研究利用InSAR技术对蓬江区全区重点是蓬江区东南部软土区域近年的地表形变进行了监测，结果表明蓬江区存在多处地面沉降地质灾害区域，最大累积沉降量达到了30～48 mm/yr。同时分析了该区域地面沉降的成因，可为进行地质灾害的早期识别，探索遥感技术应用于地面沉降地质灾害的监测提供参考。

参考文献：

［1］郭晨，许强，董秀军，等.复杂山区地质灾害机载激光雷达识别研究［J］.武汉大学学报（信息科学版），2021，46（10）：1538-1547.

［2］曾诗卉.基于InSAR技术的植被覆盖地震多发区地表形变监测方法研究［D］.昆明：云南大学，2021.

［3］戴真印，刘岳霖，张丽平，等.基于改进时序InSAR技术的东莞地面沉降时空演变特征［J］.中国地质灾害与防治学报，2023，34（1）：58-67.

［4］梁景才.雷州半岛地区InSAR时序形变监测与分析［J］.地矿测绘，2020，36（4）：21-26.

［5］罗澍然.广域InSAR地质灾害识别与评估算法研究［D］.长沙：中南大学，2022.

［6］谢浴根，周志涛.广东省江门市蓬江区地质灾害风险调查评价报告（1∶50000）［R］.2022.