劉嚴(yán)萍,王 勇,張立輝
(1.中南大學(xué)土木工程學(xué)院,湖南長沙410075;2.河北省地震工程研究中心,河北唐山063009)
合成孔徑雷達(dá)干涉測量(InSAR)是獲取米級精度、數(shù)十米空間分辨率地面高程信息的一種高效手段,其差分技術(shù)(D-InSAR)可用于探測毫米級的微小地表形變。InSAR差分技術(shù)已成功應(yīng)用于不同領(lǐng)域的地表形變監(jiān)測,如油田快速沉降監(jiān)測[1]、地震研究[2]、滑波災(zāi)害監(jiān)測[3]、城市地表沉降[4-6]。據(jù)中國之聲《央廣新聞》報(bào)道,目前全國大部分城市都遭受地面沉降的影響,全國累計(jì)地面沉降量超過200 mm的地區(qū)達(dá)到了79 000 km2,并且有進(jìn)一步擴(kuò)大的趨勢。2012年年初,由國土資源部、水利部會同發(fā)改委、財(cái)政部等十部委聯(lián)合編制的中國首部地面沉降防治規(guī)劃目前已經(jīng)獲得國務(wù)院批復(fù)[7]。
InSAR技術(shù)是監(jiān)測城市地面沉降的有效手段,如何提高InSAR處理精度,使其滿足城市地面沉降監(jiān)測要求是目前InSAR應(yīng)用研究的一個(gè)熱點(diǎn)和難點(diǎn)。隨著InSAR技術(shù)研究的不斷深入,盡管其測量精度已有較大提高,但在實(shí)際形變探測中受到一些因素的制約,限制了該方法的應(yīng)用。同區(qū)域不同期SAR數(shù)據(jù)時(shí)間的大氣延遲差異是影響SAR干涉測量的最主要因素之一,易變的大氣條件導(dǎo)致不同的相位延遲,最大可導(dǎo)致數(shù)厘米的形變誤差,影響InSAR技術(shù)在城市地表形變、礦區(qū)沉降監(jiān)測的應(yīng)用。因此,在InSAR數(shù)據(jù)處理和干涉影像的解釋過程中,必須研究和分析大氣的影響并加以處理。
目前常用的InSAR大氣校正方法受天氣狀況或SAR圖像數(shù)量的限制,本文擬綜合地形和氣象參數(shù),提出一種不受天氣狀況和SAR圖像數(shù)量限制的大氣延遲估算方法,與GPS對流層延遲比較其估算精度,并以北京SAR數(shù)據(jù)和GPS數(shù)據(jù)進(jìn)行該方法的InSAR大氣校正應(yīng)用,提高InSAR數(shù)據(jù)處理精度。
從北京GPS連續(xù)跟蹤網(wǎng)數(shù)據(jù)中選取與SAR數(shù)據(jù)時(shí)間對應(yīng)的GPS數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)時(shí)間為2007年6月11日、2008年3月 17日、2008年 6月 30日、2008年8月4日。GPS數(shù)據(jù)用于解算對流層延遲以及對實(shí)驗(yàn)的形變結(jié)果對比,以驗(yàn)證改善效果。
GPS對流層延遲和站點(diǎn)坐標(biāo)的解算采用高精度GPS軟件GAMIT/GLOBK來完成,解算如下:衛(wèi)星星歷采用精密星歷,松馳解模式,每半小時(shí)估算一個(gè)對流層延遲,按天解算。GAMIT/GLOBK解算的站點(diǎn)坐標(biāo)平面精度為1~2 mm,高程精度為5~6 mm,GPS站點(diǎn)對流層延遲可以從GPS解算結(jié)果文件提取(SAR衛(wèi)星經(jīng)過北京的時(shí)間為UTC時(shí)間02∶30,本文提取對流層延遲均為該時(shí)間)。將GPS對流層延遲提取出來,并用于大氣延遲的估算。
由于對流層延遲(大氣延遲)與站點(diǎn)的地形(平面位置、高程)和氣象參數(shù)(氣壓、溫度)有關(guān),本文將綜合地形和氣象要素,進(jìn)行大氣延遲的估算。
各影響因素的數(shù)值差別也較大,以一個(gè)直接的確定化模型來進(jìn)行大氣延遲的估算實(shí)施非常困難。地形參數(shù)和氣象參數(shù)的數(shù)值差異較大,如何構(gòu)建基于兩種類型參數(shù)的大氣延遲估算模型是一個(gè)復(fù)雜的問題。
BP(Back Propagation)網(wǎng)絡(luò)是一種按誤差逆?zhèn)鞑ニ惴ㄓ?xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)能學(xué)習(xí)和存貯大量的輸入-輸出模式映射關(guān)系,而無需事前揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是使用最速下降法,通過反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。
本文采用BP網(wǎng)絡(luò)綜合地形和氣象要素,用于大氣延遲的估算。模型的構(gòu)建和大氣延遲估算過程如下。
(1)BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的建立
將地形參數(shù)和氣象參數(shù)作為輸入訓(xùn)練樣本,對流層延遲作為輸出訓(xùn)練樣本。對訓(xùn)練樣本進(jìn)行歸一化處理,見式(1)。
式中:Xi為第i個(gè)參數(shù)的實(shí)際值,X′i為第i個(gè)參數(shù)的歸一化后的數(shù)值,Xmax為X參數(shù)的最大值,Xmin為X參數(shù)的最小值。
(2)BP網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)構(gòu)
BP網(wǎng)絡(luò)控制結(jié)構(gòu)如圖1所示,該網(wǎng)絡(luò)采用m-x-1結(jié)構(gòu),即m個(gè)輸入節(jié)點(diǎn)(m為主要的地形參數(shù)和氣象參數(shù)個(gè)數(shù))、x個(gè)隱層節(jié)點(diǎn)、1個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)(大氣延遲)。
圖1 BP大氣延遲神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)構(gòu)
(3)BP網(wǎng)絡(luò)輸出的計(jì)算
設(shè)網(wǎng)絡(luò)輸入為n維向量u,輸出為m維向量y,輸入 /輸出樣本長度為L。
隱層是對作用函數(shù)的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整,采用的是非線性優(yōu)化策略和無導(dǎo)師的學(xué)習(xí)算法。
輸出層是對線性權(quán)進(jìn)行調(diào)整,采用的是線性優(yōu)化策略和有導(dǎo)師的學(xué)習(xí)算法。網(wǎng)絡(luò)輸出層第k個(gè)節(jié)點(diǎn)的輸出為隱層節(jié)點(diǎn)輸出的線性組合,見式(2)。
式中:wki為qi→yk的連接權(quán);θk為第k個(gè)輸出節(jié)點(diǎn)閾值。
(4)BP網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與驗(yàn)證
選取歸一化后的前m組樣本作為訓(xùn)練樣本對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。通過設(shè)置擴(kuò)展常數(shù)SPREAD,迭代運(yùn)行,當(dāng)誤差幾乎為零,即達(dá)到目標(biāo)誤差平方和要求,此時(shí)可以獲得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱層單元數(shù),獲得訓(xùn)練好的BP誤差曲線。
取歸一化后的后n組數(shù)據(jù)對訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行驗(yàn)證,預(yù)測結(jié)果與實(shí)際結(jié)果相符,表明可以用BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行大氣延遲預(yù)測。
在對多組數(shù)據(jù)訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)驗(yàn)證后,利用該網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行大氣延遲的估算。為了驗(yàn)證大氣延遲的估算效果,將其與GPS測站對流層延遲、Kriging插值結(jié)果進(jìn)行比較。
圖2所示為四個(gè)時(shí)間(SAR數(shù)據(jù)時(shí)間)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和Kriging法估算的對流層延遲與GPS站點(diǎn)對流層延遲(實(shí)際值)的比較。圖中橫軸為測站名,縱軸為對流層延遲。藍(lán)色曲線代表實(shí)際值,紅色曲線代表BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值,黃色曲線代表Kriging法估算值。從圖2可見,與Kriging插值結(jié)果相比,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測的對流層延遲結(jié)果與GPS站點(diǎn)對流層延遲更接近。
為進(jìn)一步研究BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及Kriging插值對流層延遲與實(shí)際對流層延遲之間的差異,比較兩種方法所得對流層延遲與GPS對流層延遲的偏差見表1。
由圖2和表1可見,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的對流層延遲精度高于Kriging法,該方法精度優(yōu)于1 cm,滿足InSAR大氣校正要求。
本文采用兩對干涉影像對研究北京主城區(qū)以及周圍地區(qū)形變情況。所用SAR數(shù)據(jù)由ENVISAT衛(wèi)星獲取的北京地區(qū)ASAR數(shù)據(jù)。見表2。
利用ROI_PAC軟件和DORIS精密星歷、SRTM采用“二軌法”獲得北京市InSAR垂直方向形變圖,見圖3。通過本文提出的綜合多要素的大氣延遲構(gòu)建模型,獲得與SAR數(shù)據(jù)時(shí)間對應(yīng)的大氣延遲數(shù)據(jù),將兩SAR數(shù)據(jù)時(shí)間的大氣延遲作差獲得InSAR大氣延遲改正圖。
表1 對流層延遲預(yù)測值與實(shí)際值差量統(tǒng)計(jì)
圖2 對流層延遲實(shí)際值與預(yù)測值的比較
圖3 InSAR垂直形變圖
圖4 大氣延遲改正圖
圖5 基于綜合模型改善大氣延遲影響的InSAR垂直形變圖
表2 ENVISAT ASAR數(shù)據(jù)
由于本文所選研究兩幅SAR數(shù)據(jù)組成的干涉對時(shí)間為夏季與春季,夏季SAR數(shù)據(jù)大氣延遲誤差相對大,大氣延遲分布不均衡,SAR圖像受大氣影響不可忽略。為進(jìn)行InSAR大氣延遲改正,把兩幅SAR數(shù)據(jù)對應(yīng)時(shí)間的大氣延遲進(jìn)行差分,如圖4所示。
在獲得大氣延遲改正結(jié)果的基礎(chǔ)上,對In-SAR垂直形變結(jié)果進(jìn)行大氣延遲去除,獲得基于綜合模型改善大氣延遲影響的InSAR垂直形變(圖 5)。
由于GPS高程精度為毫米級,為檢驗(yàn)本文提出的模型效果,作者利用GAMIT/GLOBK軟件處理了與SAR數(shù)據(jù)同期的北京GPS數(shù)據(jù),獲得了GPS站點(diǎn)大地高的變化。以 CEHY(測繪院)、DSQI(東三旗)的高程變化(沉降量)為基準(zhǔn),將大氣改正前后的InSAR變形量與之進(jìn)行比較(圖5、表3)。
由表3可見,經(jīng)大氣改正的InSAR形變與GPS形變更接近,說明GPS大氣延遲可部分改善InSAR數(shù)據(jù)處理精度。
表3 InSAR大氣改正前后形變與GPS沉降量對比
本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合經(jīng)度、緯度、高程、氣壓、溫度、GPS對流層延遲等要素進(jìn)行了大氣延遲的模型構(gòu)建,模型估算大氣延遲精度為毫米級,并將估算大氣延遲用于InSAR大氣延遲改正。通過與同期GPS沉降量比較,本文提出綜合多要素的大氣延遲模型可有效改善InSAR地面沉降監(jiān)測精度。下一步工作擬應(yīng)用該模型用于其他區(qū)域InSAR的地面沉降監(jiān)測,證明該模型的普適性。
[1] Fielding E J,Blom R G,Goldstein R M.Rapid Subsidence over Oil Fields Measured by SAR Interferometry[J].Geophysical Research Letters,1998,25(17):3215 -3218.
[2] 喬學(xué)軍,游新兆,王琪,等.2008年1月9日西藏改則扎西錯(cuò)Ms6.9級地震的InSAR實(shí)測形變場[J].自然科學(xué)進(jìn)展,2009,19(2):173-179.
[3] Massonnet D,Holzer T,Vadon H.Land Subsidence Caused by the East Mesa Geothermal Field,Calfornia,Observed Using SAR Interferometry[J].Geophysical Research Letters,1997,24(8):901-904.
[4] 王超,張紅,劉智,等.蘇州地區(qū)地面沉降的星載合成孔徑雷達(dá)差分干涉測量監(jiān)測[J].自然科學(xué)進(jìn)展,2002,12(6):621-625.
[5] 宮輝力,張有全,李小娟,等.基于永久散射體雷達(dá)干涉測量技術(shù)的北京市地面沉降監(jiān)測研究[J].自然科學(xué)進(jìn)展,2009,19(11):1261-1266.
[6] 張永紅,張繼賢,龔文瑜,等.基于SAR干涉點(diǎn)目標(biāo)分析技術(shù)的城市地表形變監(jiān)測[J].測繪學(xué)報(bào),2009,38(6):482-488.
[7] 中國廣播網(wǎng)首部地面沉降防治規(guī)劃獲批復(fù)沉降災(zāi)害或能遏制[EB/OL].(2012-02-21)[2012-12-12].http://china.cnr.cn/ygxw/201202/t20120221_509188435.shtml.