陸燕燕,柯長青,陳德良,何 敏
(1.南京大學(xué),江蘇 南京210098;2.南京郵電大學(xué),江蘇 南京210098;3.河海大學(xué),江蘇 南京210098)
PS-InSAR在沛縣礦區(qū)地表沉降監(jiān)測中的應(yīng)用
陸燕燕1,柯長青1,陳德良2,何 敏3
(1.南京大學(xué),江蘇 南京210098;2.南京郵電大學(xué),江蘇 南京210098;3.河海大學(xué),江蘇 南京210098)
以徐州北部重要煤礦產(chǎn)地沛縣為例,采用永久散射體時序分析技術(shù)(PS-InSAR)對2007~2011年間的18景ALOS PALSAR影像進行時序分析,反演了該地區(qū)這4 a間由于煤礦開采造成的地表形變過程。實驗結(jié)果表明,①實驗區(qū)域存在兩處較大礦區(qū)形變,分別為沛城煤礦和孔莊煤礦,其沉降中心區(qū)沉降速率分別達到-38 mm/y和-18 mm/y,且與實際礦區(qū)的空間分布位置一致;②受孔莊煤礦開采的影響,沛縣北部的省道321以及縣內(nèi)道路沉降也較為明顯,沉降速率為-8 mm/y;③其他形變區(qū)域中心形變速率為-6~-16 mm/y。
地表沉降; PS-InSAR;礦區(qū)形變;沉降速率
礦山開采引起的城市地表沉降問題由來已久,大面積的地下煤礦的開采,破壞了巖體應(yīng)有的應(yīng)力平衡,不僅對礦山本身造成危害,還對城市地表的工程造成威脅,成為諸多礦業(yè)城市面臨的主要地質(zhì)災(zāi)害之一[1]。水準(zhǔn)測量、GPS測量、巖土測量技術(shù)等傳統(tǒng)的地表沉降監(jiān)測方法,由于其測量周期長、費用高且無法獲取大范圍沉降信息,難以滿足大面積長時間序列沉降觀測的需要。合成孔徑雷達干涉測量技術(shù)(D-InSAR)因其全天候、全天時、監(jiān)測范圍廣、高分辨率、成本低等特點成為近年來監(jiān)測沉降的重要手段。常規(guī)的D-InSAR測量方法雖然使用圖像少,但對圖像質(zhì)量要求高,且容易受時間失相關(guān)和空間失相關(guān)的影響,不利于長時間序列的沉降監(jiān)測。為克服這一缺陷,F(xiàn)reetti[2]于1999 年提出了PS-InSAR。該方法不僅繼承了D-InSAR在地表沉降監(jiān)測中的優(yōu)點,同時克服了D-InSAR存在的時間失相關(guān)和空間失相關(guān),大大提高了數(shù)據(jù)的利用率。對PS-InSAR方法的研究逐漸展開,并廣泛應(yīng)用于地表沉降、地震、火山運動、滑坡、開采沉陷和冰川滑坡等形變監(jiān)測研究中[3-6]。在礦區(qū)開采沉陷方面,Saygin Abdikan[7]等利用PS-InSAR獲取了土耳其西北部的煤礦開采造成的地表沉降信息;Jungle[8]等采用PS-InSAR方法準(zhǔn)確獲取了韓國Gaeun煤礦區(qū)的地表沉降形變;楊成生[9]等利用Envisat ASAR雷達數(shù)據(jù)對山西大同煤礦進行了監(jiān)測;尹宏杰[10]等利用L波段的PALSAR 數(shù)據(jù)進行了冷江礦區(qū)的時序分析,獲得該地區(qū)的序列形變場;邢學(xué)敏[11]對PSInSAR方法與人工角反射器方法聯(lián)合監(jiān)測礦區(qū)時序地表沉降進行了研究。
針對礦區(qū)開采對于地表沉降的影響所具有的獨特性(監(jiān)測范圍廣、周期長),本文在已有研究的基礎(chǔ)上,采用PS-InSAR開展徐州沛縣煤礦沉降監(jiān)測研究,獲取了沛縣礦區(qū)及其周邊地區(qū)的地表沉降速率,并結(jié)合相關(guān)資料對實驗結(jié)果進行了相關(guān)分析說明。
PS-InSAR的基本原理是將覆蓋研究區(qū)域的n+1 景時間序列的影像按時間順序排列,優(yōu)化選取其中一幅為主影像,其余n景為輔影像,將所有的輔影像分別與主影像進行配準(zhǔn)并作差分處理,得到n個干涉對,采用適當(dāng)?shù)姆椒ǎǚ乳撝捣?、相干系?shù)法、信噪比法等)提取穩(wěn)定的PS點[12]。PS點目標(biāo)相位構(gòu)成可表示為:
式中,φndef_i表示第n個干涉對中第i個PS點像元的地表形變相位;φndem_i表示第n個干涉對中第i個PS點由于DEM高程誤差導(dǎo)致的誤差項; φnatm_i表示第n個干涉對中由于大氣延遲引起的相位值; φnnoise_i表示第n 個干涉對中的噪聲相位。
建立回歸分析模型為:
式中,Hin為DME高程改正; tn是干涉對時間基線;為殘余相位;K1與DME高程改正成正比;K2與LOS(雷達視線)方向地表線性形變速率成正比。
對模型求解獲得形變信息、高程改正值和大氣相位值等,得到PS點形變信息,從而反演研究區(qū)域的地表形變信息,本質(zhì)上來說InSAR時序分析方法也屬于差分干涉技術(shù)。
PS-InSAR數(shù)據(jù)處理流程如圖1所示。采用相干系數(shù)閾值與振幅離差指數(shù)閾值相結(jié)合的方法,提高PS點目標(biāo)的準(zhǔn)確性。對提取的PS點目標(biāo)進行差分干涉處理,得到PS點目標(biāo)的差分干涉相位,建立二維線性回歸模型,對模型進行求解,去除高程誤差、大氣延遲以及噪聲相位的影響得到PS點目標(biāo)的形變速率。
圖1 PS-InSAR數(shù)據(jù)處理流程
2.1 研究區(qū)概況
沛縣是典型的礦業(yè)開采城市,位于江蘇省西北端,與山東省微山縣毗連,西北與山東省魚臺縣接壤,西鄰豐縣,南接銅山縣(圖2白色方框區(qū)域)。沛縣境內(nèi)以煤炭資源最為豐富,煤田面積為160 km2,已探明儲量為23.7億t。沛縣境內(nèi)分布8對礦井,分別是大屯煤電集團的姚橋煤礦、徐莊煤礦、孔莊煤礦和龍東煤礦,徐州礦務(wù)集團的三河尖煤礦和張雙樓煤礦,華潤電力集團天能龍固煤礦和沛城煤礦。其中沛城煤礦因其煤層厚、儲量大、煤質(zhì)好、分布穩(wěn)定等特點成為長期高強度開采的煤礦之一,由此造成的采空區(qū)塌陷誘發(fā)的地表變形及其損害問題日益突出。
2.2 實驗數(shù)據(jù)處理
本文以ALOS 衛(wèi)星L波段傳感器PALSAR于2007-02-17~2011-03-03重復(fù)飛行得到的覆蓋徐州沛縣的18景SAR影像為數(shù)據(jù)源,以SRTM 90 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)作為輔助高程數(shù)據(jù)。根據(jù)實驗需求截取了徐州沛縣所在區(qū)域;根據(jù)時間基線以及空間基線最優(yōu)的原則,選取2010-01-03的SAR圖像作為主影像,其余的17景為輔影像,形成17組干涉對,干涉對信息如表1所示。
圖2 研究區(qū)影像圖
表1 干涉對組合
從表1中可以得出干涉對中空間基線的最大值為2 424 m,對于L波段的影像來說是符合要求的,最小值為90 m;時間基線的最大值為1 058 d,最小值為46 d。
2.2.1 PS點的選取
PS點的選取是整個PS-InSAR至關(guān)重要的一步,高質(zhì)量的點的選取能夠保證實驗監(jiān)測結(jié)果的可靠性。常用的PS候選點選取方法有信噪比法、相干系數(shù)閾值法、振幅閾值法及振幅離差指數(shù)閾值法。本文采用相干系數(shù)閾值與振幅離差指數(shù)閾值相結(jié)合的方法,以提高PS點的準(zhǔn)確性。最終得到45 453個PS侯選點,如圖3所示,PS點多分布在建筑物上,沛縣縣城的PS點較多,周圍村莊以及裸露的地表PS點覆蓋也較好,且植被覆蓋嚴(yán)重的農(nóng)田里基本沒有PS點,可見識別出的PS點質(zhì)量較好。
2.2.2 點目標(biāo)形變的提取
經(jīng)過對PS點目標(biāo)的差分干涉處理,得到PS點目標(biāo)的差分干涉相位,本實驗運用二維線性回歸模型去除高程誤差、大氣延遲以及噪聲相位的影響,得到PS點目標(biāo)的形變速率。
圖3 PS點分布圖
通過PS-InSAR得到的沛城煤礦及其周邊地區(qū)的形變圖,如圖4所示。其中沉降較嚴(yán)重的區(qū)域主要有沛城煤礦(圖4中A區(qū))、孔莊煤礦部分礦井(圖4中B區(qū))、省道及其城市道路所在地區(qū)(圖4中C區(qū))、東關(guān)小區(qū)(圖4中D區(qū))。沛城煤礦的沉降值在-20~-38 mm/y;孔莊煤礦部分礦井所在地沉降也較為嚴(yán)重,沉降值在-8~- 18 mm/y;沛縣城區(qū)東北部的東關(guān)小區(qū)也存在相關(guān)沉降,與煤礦開采有一定的關(guān)系,除此之外也與地表建筑物造成的負荷有關(guān)。本文除了對礦區(qū)的地表沉降研究外,還對受礦區(qū)開采影響的道路和東關(guān)小區(qū)進行了研究。研究表明,受礦區(qū)開采影響的沛縣北部的省道321以及縣內(nèi)道路沉降也較為明顯,沉降值約為-8~-16 mm/y;東關(guān)小區(qū)的沉降值約為-6~-12 mm/y。
為了對礦區(qū)形變和對周邊地區(qū)造成的影響進行精細化分析,對點目標(biāo)的形變圖進行插值得到面狀沉降信息分布如圖5所示(由于道路為線狀分布目標(biāo),插值后作為面狀目標(biāo)分析有失妥當(dāng),因而此處不對道路沉降進行剖面分析)。不同顏色代表不同沉降值,紅色區(qū)域代表地表沉降,藍色區(qū)域代表地表上升。
圖4 研究區(qū)平均形變速率圖
圖5 沉降區(qū)域面狀分布圖
結(jié)合沉降剖面圖(圖6)對沛城煤礦(剖面線1)、東關(guān)小區(qū)(剖面線2)和孔莊煤礦(剖面線3)進行分析可得,沛城煤礦沉降面積較大,形成兩處較大的沉降漏斗,其中心沉降值分別達到-38 mm/y和-24 mm/y;東關(guān)小區(qū)沉降漏斗中心值達到-15 mm/y;孔莊煤礦沉降漏斗中心值為-18 mm/y。從圖7中PS點的形變趨勢可以看出,4處沉降區(qū)域中心沉降特征點的累積沉降量較大,線性沉降趨勢明顯,且這一沉降趨勢會持續(xù)下去。
圖6 沉降漏斗剖面圖
綜合分析可知研究區(qū)的沉降原因:沛城煤礦和孔莊煤礦的沉降較為嚴(yán)重,該區(qū)域煤礦開采量較大,礦區(qū)周圍巖土體的原巖應(yīng)力平衡遭到破壞,造成采空區(qū)的頂板坍塌以及煤柱破壞引發(fā)地表沉降[13];而東關(guān)小區(qū)的沉降除了與煤礦的開采有關(guān),還與小區(qū)大規(guī)模建設(shè)有關(guān),地表建筑負載造成了該區(qū)域的沉降;孔莊煤礦的采空區(qū)塌陷同時也引發(fā)了沛縣北部的省道321以及縣內(nèi)道路沉降[14]。
圖7 PS點變化過程
1)實驗區(qū)出現(xiàn)了4處形變較大區(qū)域,其中沉降速率較大的礦區(qū)——沛城煤礦和孔莊煤礦,位置與實際礦區(qū)分布一致,通過對沉降漏斗剖面的分析得出兩處礦區(qū)的最大沉降值分別達到-38 mm/y和-18 mm/y,沉降趨勢明顯。通過對4處形變區(qū)域中心PS點目標(biāo)變化過程的分析得出4處沉降區(qū)域沉降在時間上具有延續(xù)性。
2)受孔莊煤礦開采的影響,沛縣北部道路出現(xiàn)相關(guān)沉降,沉降值分布在-8~-16 mm/y之間。除此之外,沛縣東關(guān)小區(qū)也存在沉降,主要是受地表建筑負載的影響。
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P258
B
1672-4623(2016)05-0096-04
10.3969/j.issn.1672-4623.2016.05.030
陸燕燕,博士,研究方向為InSAR技術(shù)及其應(yīng)用。
2015-04-24。
項目來源:國家自然科學(xué)基金資助項目(41371391、41204002);江蘇省科技計劃資助項目(BE2013702);南京郵電大學(xué)引進人才科研啟動基金資助項目(NY214195)。