尹振興，鐘麗云，許 兵，呂曉旭

(1.華南師范大學(xué) 信息光電子科技學(xué)院，廣東 廣州 510006； 2.中南大學(xué) 地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410083)

基于SBAS-InSAR的昆明地面沉降監(jiān)測(cè)研究

尹振興1，鐘麗云1，許 兵2，呂曉旭1

(1.華南師范大學(xué) 信息光電子科技學(xué)院，廣東 廣州 510006； 2.中南大學(xué) 地球科學(xué)與信息物理學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410083)

昆明主城區(qū)位于滇池以北沉積平壩區(qū)，高原湖相沉積軟土分布廣泛，在荷載作用下容易產(chǎn)生地面沉降。本文利用短基線(SBAS)技術(shù)對(duì)昆明市主要區(qū)域(近900km2)進(jìn)行大規(guī)模的地面沉降研究。實(shí)驗(yàn)中采用了17景C波段ENVISAT ASAR雷達(dá)影像和9景L波段ALOS PLASAR雷達(dá)影像，利用StaMPS軟件SBAS算法反演昆明市2007-2010年的地面沉降。兩種影像的時(shí)間序列分析結(jié)果均表明：小板橋、河尾村等沉降中心沉降速率持續(xù)上升；三竹營(yíng)、吳家營(yíng)、小漁村等新的沉降中心正在形成；吳家營(yíng)、大塘子、河尾村、小漁村、雨龍村等沉降中心已經(jīng)連為一體。得出的地面沉降趨勢(shì)與實(shí)地歷史水準(zhǔn)測(cè)量結(jié)果較為一致，驗(yàn)證了SBAS技術(shù)進(jìn)行地面沉降監(jiān)測(cè)的可靠性和有效性。

地面沉降；短基線(SBAS)；昆明市區(qū)；StaMPS

0 引言

地面沉降是一種典型的地質(zhì)災(zāi)害，表現(xiàn)為在地表一定范圍內(nèi)發(fā)生地面垂直形變，當(dāng)形變量超過一定量時(shí)，會(huì)對(duì)城市建設(shè)造成巨大的破壞，主要表現(xiàn)為城市重力排污失效、地下管道和道路破損、建筑物開裂等[1]，這些因素均威脅城市的安全。對(duì)已經(jīng)或正在發(fā)生地面沉降的區(qū)域進(jìn)行形變監(jiān)測(cè)，形成災(zāi)害預(yù)警評(píng)估，能夠?yàn)檎块T制定防災(zāi)減災(zāi)措施提供重要決策依據(jù)。

合成孔徑雷達(dá)干涉測(cè)量(InSAR)技術(shù)[2-4]，因其大面積、非接觸、全天候、高精度和高分辨率等特點(diǎn)，在地面形變監(jiān)測(cè)方面顯示出前所未有的優(yōu)越性。與傳統(tǒng)大地測(cè)量(GPS和精密水準(zhǔn))的離散點(diǎn)測(cè)量相比，其測(cè)量結(jié)果具有連續(xù)的空間覆蓋性，有效補(bǔ)充了傳統(tǒng)大地測(cè)量手段的不足。常規(guī)的差分干涉測(cè)量(DInSAR)技術(shù)在監(jiān)測(cè)地表形變中受時(shí)間失相干、空間失相干以及大氣延遲[5]的影響，發(fā)展和應(yīng)用受到嚴(yán)重的限制。近幾年發(fā)展的時(shí)間序列差分干涉測(cè)量技術(shù)，如永久散射體雷達(dá)干涉測(cè)量(PS)技術(shù)[6-7]和短基線(SBAS)技術(shù)[8-11]，克服了常規(guī)DInSAR在地表形變監(jiān)測(cè)過程中受到的失相干影響，大大提高了監(jiān)測(cè)的精度，并被廣泛運(yùn)用于城市地面沉降監(jiān)測(cè)[12-17]。

昆明緊鄰滇池，高原湖相沉積軟土分布廣泛，此類軟土孔隙比大、含水量高、承載力低，在荷載作用下易發(fā)生形變[18]。近年來，昆明市城市化進(jìn)程的加快極大地增加了對(duì)地下水資源的開采，導(dǎo)致地下水位下降；同時(shí)，由于建筑物分布過于密集，且新興建筑物多為高層建筑，使得地面載荷過大，導(dǎo)致昆明市出現(xiàn)多處嚴(yán)重的地面沉降現(xiàn)象。迄今為止，昆明地面沉降是中國(guó)大陸西部高原地區(qū)所發(fā)現(xiàn)的唯一一例沉降現(xiàn)象。1987-1998年的4期全網(wǎng)水準(zhǔn)數(shù)據(jù)結(jié)果表明，截至1998年已形成小板橋、漁戶村、大塘子和嚴(yán)家山等4個(gè)漏斗形沉降區(qū)，并逐漸連成一體，構(gòu)成嚴(yán)重的沉降區(qū)域，其中前兩個(gè)沉降區(qū)形成了總面積約300 km2的沉降帶[19]。小板橋沉降中心的累計(jì)沉降量達(dá)236.2 mm以上，平均沉降速率約-20.0 mm/a，最大沉降速率達(dá)-31.1 mm/a；河尾村最大沉降中心下沉速率也達(dá)-25.1 mm/a。

本文基于Andy Hooper開發(fā)的StaMPS[20]開源軟件，運(yùn)用SBAS技術(shù)，將17景ENVISAT ASAR雷達(dá)影像和9景ALOS PLASAR雷達(dá)影像應(yīng)用于昆明市區(qū)地面沉降監(jiān)測(cè)的試驗(yàn)研究，提取了昆明市區(qū)的沉降速率圖，研究了昆明市區(qū)地面沉降特征。將得到的沉降監(jiān)測(cè)結(jié)果與已有的歷史水準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)發(fā)生沉降的地理位置、沉降趨勢(shì)都非常接近，證明該方法適用于不同數(shù)據(jù)的沉降監(jiān)測(cè)，結(jié)果穩(wěn)定可靠。

1 SBAS地面沉降監(jiān)測(cè)原理

SBAS的基本思想是通過采用短基線干涉圖組合，限制時(shí)間、空間基線去相干影響，并基于形變速率的最小范數(shù)準(zhǔn)則獲取高相干目標(biāo)的形變信息。下面介紹SBAS技術(shù)的數(shù)據(jù)處理流程。

對(duì)同一地區(qū)的N+1景影像，根據(jù)設(shè)定的時(shí)空基線閾值，生成M幅短時(shí)空基線的干涉圖。利用外部DEM數(shù)據(jù)，根據(jù)成像幾何關(guān)系，去除干涉圖中平地相位和地形相位。

在對(duì)高相干點(diǎn)進(jìn)行迭代選取的同時(shí)，估算高程誤差對(duì)相位貢獻(xiàn)的大小，并在相位解纏前將其從干涉相位中剔除，然后利用如下線性模型估計(jì)N幅影像的形變量：

Aφ=Δφ

(1)

式中：系數(shù)矩陣A[M×N]的每一行對(duì)應(yīng)于1幅干涉圖，每一列對(duì)應(yīng)于1景影像；φ為高相干點(diǎn)在N個(gè)時(shí)刻的未知形變相位組成的矩陣；Δφ為M幅差分干涉圖中高相干點(diǎn)解纏相位組成的矩陣。

由于StaMPS短基線算法已將組成干涉圖的所有影像限定在唯一的短基線集內(nèi)，因此直接利用最小二乘便能得到形變相位，即：

(2)

進(jìn)一步將相位信息的求解轉(zhuǎn)化為對(duì)相位變化速度的求解，可以得到如下矩陣方程：

Bv=Δφ

(3)

式中：B為M(N-1)矩陣，通過式(3)就可以得到速度矢量v的最小范數(shù)解。

再根據(jù)各分時(shí)間段的沉降速率，對(duì)各分時(shí)段速率在時(shí)間域上進(jìn)行積分就能得到各時(shí)間段的形變量。

2 數(shù)據(jù)處理與結(jié)果分析

2.1 數(shù)據(jù)選取

本研究基于Doris、StaMPS等開源軟件進(jìn)行SBAS分析。選取2007年1月至2008年10月的9景ALOS PLASAR數(shù)據(jù)以及2008年5月至2010年9月的17景ENVISAT ASAR數(shù)據(jù)對(duì)昆明市主城區(qū)地面形變進(jìn)行監(jiān)測(cè)。兩種數(shù)據(jù)情況如下：

1)ALOS PLASAR數(shù)據(jù)

獲取的9景ALOS PLASAR數(shù)據(jù)為沿升軌所獲取，其中3景FBS(精細(xì)模式單極化)模式，6景FBD(精細(xì)模式雙極化)模式，L波段(波長(zhǎng)23.6 cm)，分辨率10 m，成像中心入射角為38.8°。

2)ENVISAT ASAR數(shù)據(jù)

從歐空局獲取的17景ENVISAT ASAR數(shù)據(jù)為沿降軌所獲取，C波段(波長(zhǎng)5.6 cm)，分辨率30 m，VV極化，成像中心入射角為23.1°。

如圖1所示，黑色虛線框?yàn)楸疚难芯繀^(qū)域，紅色框?yàn)镋NVISAT ASAR 影像的覆蓋范圍，綠色和藍(lán)色框?yàn)橄噜弮蓭珹LOS PLASAR影像的覆蓋范圍，底圖為SRTM DEM數(shù)據(jù)。影像的具體參數(shù)，如表1、表2所示。

圖1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)覆蓋范圍Fig.1 Study area and data set coverage 注：右側(cè)為ENVISAT ASAR影像和ALOS PLASAR影像空間分辨率的比較

序號(hào)成像日期模式軌道號(hào)序號(hào)成像日期模式軌道號(hào)120070109FBS05114620080227FBS11153220070712FBD07798720080714FBD13166320070827FBD08469820080829FBD13837420071012FBD09140920081014FBD14508520080112FBS10482

表2 ENVISAT ASAR影像列表

2.2 數(shù)據(jù)處理

如圖1所示，ALOS數(shù)據(jù)的相鄰兩幀(Frame490、 Frame480)都只涵蓋了部分研究區(qū)域，所以在對(duì)PLASAR數(shù)據(jù)進(jìn)行差分干涉處理之前，需先把相鄰兩幀影像進(jìn)行拼接，然后把6景FBD模式下獲取的SAR影像在距離向進(jìn)行重采樣，使其與 3景FBS模式獲取的SAR影像具有相同的空間分辨率。

由于獲取的兩組雷達(dá)數(shù)據(jù)都較少，為充分利用獲取的雷達(dá)數(shù)據(jù)，提高形變測(cè)量的時(shí)間采樣頻率和研究區(qū)域的空間覆蓋率，本文采用短基線組合的方法，通過設(shè)定干涉對(duì)之間的時(shí)空基線閾值，以及干涉對(duì)影像之間的相關(guān)性閾值，既能得到較多干涉對(duì)，同時(shí)干涉對(duì)的相干性也較高。ALOS數(shù)據(jù)干涉對(duì)之間的時(shí)空基線閾值設(shè)為1 000 d、3 000 m，ASAR數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的參數(shù)設(shè)為600 d、250 m，兩組數(shù)據(jù)干涉對(duì)之間相關(guān)性閾值都設(shè)為0.3。在ENVISAT數(shù)據(jù)集中，為確保干涉對(duì)之間較高的相干性，將20090128、20090304以及20091209這3景與其他數(shù)據(jù)空間基線較大的數(shù)據(jù)剔除。在滿足上述條件的情況下，9景ALOS影像和14景ENVISAT影像分別組成了19和39對(duì)干涉對(duì)，如圖2所示。

圖2 干涉像對(duì)組合Fig.2 The interferometric pair combination 注：綠線代表實(shí)驗(yàn)中短基線方法用到的干涉對(duì)，紅色的小三角形為實(shí)驗(yàn)中剔除的數(shù)據(jù)。

時(shí)序分析主要分兩步進(jìn)行。首先，利用Doris軟件對(duì)上述干涉對(duì)進(jìn)行差分干涉處理，并采用美國(guó)宇航局(NASA)公布的30 m分辨率、高程精度約為7 m的SRTM DEM模擬并去除地形相位，得到含有形變信息的差分干涉圖。然后利用StaMPS軟件SBAS算法對(duì)得到的差分干涉圖進(jìn)行時(shí)序分析，主要分3步進(jìn)行：一是選擇高相干點(diǎn)，估算高程誤差對(duì)相位的貢獻(xiàn)；二是將高程誤差對(duì)相位的貢獻(xiàn)從所選取的高相干點(diǎn)相位中剔除后進(jìn)行三維相位解纏；三是得到高相干點(diǎn)的形變時(shí)序分布以及平均形變速率。

2.3 地面沉降監(jiān)測(cè)結(jié)果

經(jīng)過SBAS處理，利用9景ALOS數(shù)據(jù)和14景ENVISAT數(shù)據(jù)獲得了研究區(qū)沿雷達(dá)視線方向(LOS)上的地面沉降速度場(chǎng)信息(如圖3所示)，正值代表靠近衛(wèi)星，地面抬升；負(fù)值代表遠(yuǎn)離衛(wèi)星，地面沉降。在約880 km2的研究區(qū)域內(nèi)，兩個(gè)數(shù)據(jù)集分別識(shí)別出222 156和114 726個(gè)高相干點(diǎn)。在滇池水域沒有探測(cè)到高相干點(diǎn)，證明識(shí)別的高相干點(diǎn)較為可靠。根據(jù)歷史水準(zhǔn)數(shù)據(jù)，選取遠(yuǎn)離沉降漏斗且形變較小的，以經(jīng)緯度(102.791 8°，24.989 6°)為中心，300 m為半徑的區(qū)域作為參考。為了便于比較兩個(gè)數(shù)據(jù)集監(jiān)測(cè)結(jié)果，在實(shí)驗(yàn)中，兩個(gè)數(shù)據(jù)集都采用了相同的試驗(yàn)參數(shù)。鑒于實(shí)驗(yàn)區(qū)存在梯度較大的形變，實(shí)驗(yàn)中的相位解纏網(wǎng)格尺寸設(shè)為80 m。

將獲取的不同時(shí)期不同分辨率數(shù)據(jù)得到的沉降速率圖在相同的地理坐標(biāo)下投影。從圖3可以看出，兩幅沉降速率圖雖然代表昆明不同時(shí)期的沉降速率，但發(fā)生沉降的地理位置和沉降趨勢(shì)都非常接近，證明該方法適用于不同數(shù)據(jù)的沉降監(jiān)測(cè)，結(jié)果穩(wěn)定可靠。在2007年1月至2010年9月內(nèi)，昆明市區(qū)地面沉降區(qū)域主要分布在滇池的北岸及東北岸，分布范圍廣，出現(xiàn)了多個(gè)沉降漏斗，而中部昆明老城區(qū)沉降較為平緩。研究區(qū)域內(nèi)最大沉降速率位于東菊新村。地面沉降漏斗分布由北往南依次為：嚴(yán)家山、吳家營(yíng)、三竹營(yíng)、大塘子、小漁村、河尾村、東菊新村、雨龍村、小板橋、斗南村。其中，吳家營(yíng)、大塘子、河尾村、小漁村、雨龍村等沉降中心已經(jīng)連為一體。

圖3 研究區(qū)年平均沉降速率圖Fig.3 Average vertical deformation of studied area

由于缺乏同期地面沉降實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，無法對(duì)所得沉降結(jié)果進(jìn)行直接的評(píng)估和驗(yàn)證，將研究區(qū)地面沉降監(jiān)測(cè)結(jié)果與經(jīng)水準(zhǔn)測(cè)量得出的昆明市1993-1998年地面沉降等值線圖疊加后進(jìn)行對(duì)比(如圖4所示)，發(fā)現(xiàn)兩種監(jiān)測(cè)結(jié)果的沉降中心位置基本一致，沉降區(qū)范圍吻合較好，水準(zhǔn)測(cè)量結(jié)果在一定程度上也驗(yàn)證了該方法的可靠性。與水準(zhǔn)測(cè)量結(jié)果相比，本文所監(jiān)測(cè)時(shí)間段內(nèi)研究區(qū)地面沉降在空間分布和沉降速率上都發(fā)生了一定的變化。

圖4 研究區(qū)2007年1月至2008年10月年平均沉降速率與1993年至1998年水準(zhǔn)數(shù)據(jù)的比較Fig.4 Comparison of SBAS and leveling vertical deformation，leveling of 1993 to 1998 and SBAS of Jan 2007 to Oct 2008

在研究時(shí)間內(nèi)，昆明市城區(qū)地面沉降分布區(qū)域有所擴(kuò)張：往北出現(xiàn)了三竹營(yíng)和吳家營(yíng)等新的沉降中心；滇池西北岸的碧雞路一帶出現(xiàn)了較大的沉降，其中小漁村最大沉降速率達(dá)到-26.4 mm/a；向南已擴(kuò)展至呈貢區(qū)，龍城鎮(zhèn)以及斗南村一帶也出現(xiàn)了較為明顯的地面沉降，最大沉降速率達(dá)到-17.6 mm/a。過去的小板橋沉降中心往北偏移至雨龍村附近，沉降速率進(jìn)一步加大，但沉降面積有所縮?。粐?yán)家山沉降速率有所下降；大塘子和河尾村仍為較明顯的沉降中心。表3對(duì)比了昆明市各沉降中心在1987-1998年與2007-2010年各時(shí)期內(nèi)沉降速率的變化情況。

表3 昆明市各沉降中心在不同時(shí)期內(nèi)的沉降速率

Tab.3 Vertical deformation of subsidence funnels of Kunming city in different period

沉降中心沉降速率/(mm/a)1987-1994年1994-1998年2007-2008年2008-2010年吳家營(yíng)三竹營(yíng)非沉降中心-9.4-19.0-8.6-14.6大塘子-9.0-14.2-22.8-21.6嚴(yán)家山-4.0-21.6-7.2-6.2河尾村-2.5-25.1-27.5-26.1

續(xù)表3

沉降中心沉降速率/(mm/a)1987-1994年1994-1998年2007-2008年2008-2010年小板橋-16.0-31.1-21.6-20.2東菊新村雨龍村小漁村斗南村非沉降中心-24.6-65.5-42.9-37.8-26.4-23.3-16.4-17.6

注：1987-1998年沉降速率來自文獻(xiàn)[19]。

3 地面沉降特征分析與討論

由圖3可知，雨龍村一帶的地面沉降速率在兩個(gè)監(jiān)測(cè)時(shí)間段內(nèi)存在較大的差異。為進(jìn)一步揭示出研究區(qū)地表沉降的變化過程及其空間分布特征，以雨龍村為中心，截取一個(gè)7 km×5.5 km的區(qū)域(如圖5所示)進(jìn)行分析。可以看到，選取的區(qū)域人工建筑物分布密集，探測(cè)到的高相干點(diǎn)密度較大，兩幅圖中高相干點(diǎn)分布情況大致相同。與ENVISAT影像相比，ALOS影像的探測(cè)波長(zhǎng)更長(zhǎng)，數(shù)據(jù)受時(shí)空失相關(guān)影響更小，且分辨率更高，所以探測(cè)到的高相干點(diǎn)更為稠密。另外，在兩個(gè)數(shù)據(jù)集中，巫家壩機(jī)場(chǎng)內(nèi)都沒有探測(cè)到高相干點(diǎn)，這主要是機(jī)場(chǎng)跑道表面相對(duì)于雷達(dá)波長(zhǎng)更為光滑，入射的雷達(dá)波在跑道表面發(fā)生鏡面反射所致。圖中圈出的3塊區(qū)域，分別為東菊新村、雨龍村和疊春苑所在區(qū)域，A、B、C分別為對(duì)應(yīng)區(qū)域內(nèi)的一點(diǎn)。

圖5 截取區(qū)域年平均沉降速率Fig.5 Vertical deformation of intercepted area

如圖5所示，雨龍村在兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)的沉降速率和沉降范圍基本一致；東菊新村2007-2008年的沉降速率較為平緩，2008-2010年內(nèi)沉降速率急劇增加；疊春苑在2007-2008年內(nèi)存在較明顯的沉降，在2008-2010年內(nèi)沉降現(xiàn)象逐漸消失。為更加直觀地分析所截取區(qū)域的地表沉降發(fā)展態(tài)勢(shì)，分別繪制了區(qū)域內(nèi)A、B、C三點(diǎn)目標(biāo)沉降時(shí)序圖(如圖6所示)。A點(diǎn)：在時(shí)間段2007年1月至2008年10月，以及2008年5月至2009年9月內(nèi)，沉降速率較小，分別為-24.6 mm/a、-24.1 mm/a，在2009年9月至2010年9月期間，沉降速率突然加快，達(dá)-102.3 mm/a；B點(diǎn)：在兩個(gè)監(jiān)測(cè)時(shí)間段內(nèi)，沉降速率都較大，且基本不變，分別為-42.9 mm/a、-37.8 mm/a；C點(diǎn)：在整個(gè)監(jiān)測(cè)時(shí)間段內(nèi)，沉降速率逐漸減小，沉降速率分別為-38.9 mm/a、-14.2 mm/a。

(a)2007-2008年 (b)2008-2010年圖6 A、B、C三點(diǎn)的時(shí)間序列累積沉降量Fig.6 Accumulative deformation of point A，B and C

沉降的發(fā)展過程與昆明地區(qū)城市化進(jìn)程密切相關(guān)。據(jù)了解，疊春苑所在區(qū)域2005年以前為農(nóng)耕區(qū)，2006年建成疊春苑后發(fā)生沉積軟土的自固壓縮，至2010年底自固壓縮基本結(jié)束。而昆明國(guó)家級(jí)經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)的首條主干道昌宏路橫穿東菊新村沉降中心，大量機(jī)械制造工廠先后遷入昌宏路東菊新村段兩側(cè)，極大的增加了地面荷載；加上2009年昆明地區(qū)發(fā)生了嚴(yán)重的干旱，導(dǎo)致當(dāng)?shù)丶哟罅藢?duì)地下水的需求與開采，進(jìn)而引發(fā)地面大幅度下沉。

4 結(jié)論

本文采用9景ALOS PLASAR和17景ENVISAT ASAR雷達(dá)影像，利用StaMPS短基線方法分別反演了昆明市區(qū)2007-2008年以及2008-2010年的地面沉降。對(duì)比兩個(gè)時(shí)間段內(nèi)地面沉降監(jiān)測(cè)結(jié)果，發(fā)現(xiàn)兩者得到的沉降中心位置基本一致，沉降區(qū)范圍吻合較好；與歷史水準(zhǔn)數(shù)據(jù)相比，監(jiān)測(cè)時(shí)間段內(nèi)地面沉降區(qū)域有所擴(kuò)張，吳家營(yíng)、大塘子、河尾村、小漁村、雨龍村等沉降中心已經(jīng)連為一體，沉降速率增幅較大，東菊新村、雨龍村最大年平均沉降速率分別達(dá)-102.3 mm/a、-42.9 mm/a。在得到研究區(qū)地面沉降范圍、沉降速率、沉降累積量的基礎(chǔ)上，著重對(duì)雨龍村一帶的沉降中心時(shí)空演化特征、發(fā)展特征以及沉降原因進(jìn)行了分析。為政府部門了解區(qū)域地面沉降特征、制定沉降防治措施提供了一定的參考依據(jù)。

致謝 感謝歐洲空間局提供的ENVISAT ASAR數(shù)據(jù)和荷蘭TUDELFT大學(xué)提供的衛(wèi)星精密軌道數(shù)據(jù)!

[1] 殷躍平，張作辰，張開軍.我國(guó)地面沉降現(xiàn)狀及防治對(duì)策研究[J].中國(guó)地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報(bào)，2005，16(2)：1-8.

[2] 劉國(guó)祥.合成孔徑雷達(dá)遙感新技術(shù)——InSAR介紹[J].四川測(cè)繪，2004，27(2)：92-95.

[3] 田馨，廖明生.InSAR技術(shù)在監(jiān)測(cè)形變中的干涉條件分析[J].地球物理學(xué)報(bào)，2013，56(3)：812-823.

[4] 溫?fù)P茂，許才軍，李振洪，等.InSAR約束下的2008年汶川地震同震和震后形變分析[J].地球物理學(xué)報(bào)，2014，57(6)：1814-1824.

[5] Zebker H A，Rosen P A，Hensley S.Atmospheric effects in interferometric synthetic aperture radar surface deformation and topographic maps[J].Journal of Geophysical Research：Solid Earth，1997，102(B4)：7547-7564.

[6] Ferretti A，Prati C，Rocca F.Permanent scatterers in SAR interferometry[J].Geoscience and Remote Sensing，IEEE Transactions on，2001，39(1)：8-20.

[7] Ferretti A，Prati C，Rocca F.Nonlinear subsidence rate estimation using permanent scatterers in differential SAR interferometry[J].Geoscience and Remote Sensing，IEEE transactions on，2000，38(5)：2202-2212.

[8] Lanari R，Mora O，Manunta M，et al.A small-baseline approach for investigating deformations on full-resolution differential SAR interferograms[J].Geoscience and Remote Sensing，IEEE Transactions on，2004，42(7)：1377-1386.

[9] Berardino P，F(xiàn)ornaro G，Lanari R，et al.A new algorithm for surface deformation monitoring based on small baseline differential SAR interferograms[J].Geoscience and Remote Sensing，IEEE Transactions on，2002，40(11)：2375-2383.

[10] Mora O，Mallorqui J J，Broquetas A.Linear and nonlinear terrain deformation maps from a reduced set of interferometric SAR images[J].Geoscience and Remote Sensing，IEEE Transactions on，2003，41(10)：2243-2253.

[11] Lanari R，Casu F，Manzo M，et al.An overview of the small baseline subset algorithm：A DInSAR technique for surface deformation analysis[J].Pure and Applied Geophysics，2007，164(4)：637-661.

[12] 劉媛媛，張勤，趙超英，等.PS-InSAR技術(shù)用于太原市地面沉降形變分析[J].大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué)，2014，34(2)：6-9.

[13] 王艷，廖明生，李德仁，等.利用長(zhǎng)時(shí)間序列相干目標(biāo)獲取地面沉降場(chǎng)[J].地球物理學(xué)報(bào)，2007，50(2)：598-604.

[14] 許文斌，李志偉，丁曉利，等.利用InSAR短基線技術(shù)估計(jì)洛杉磯地區(qū)的地表時(shí)序形變和含水層參數(shù)[J].地球物理學(xué)報(bào)，2012，55(2)：452-461.

[15] 胡波，汪漢勝，江利明.Monitoring of reclamation-induced ground subsidence in Macao(China)using PSInSAR technique[J].Journal of Central South University，2013，20(4)：1039-1046.

[16] 何敏，何秀鳳.利用時(shí)間序列干涉圖疊加法監(jiān)測(cè)江蘇鹽城地區(qū)地面沉降[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)：信息科學(xué)版，2011，36(12)：1461-1465.

[17] 劉國(guó)祥，張瑞，李陶，等.基于多衛(wèi)星平臺(tái)永久散射體雷達(dá)干涉提取三維地表形變速度場(chǎng)[J].地球物理學(xué)報(bào)，2012，55(8)：2598-2610.

[18] 王曉楠，郭一鵬，劉江濤，等.高原湖相沉積軟土地基沉降計(jì)算經(jīng)驗(yàn)系數(shù)的推算[J].工程地質(zhì)學(xué)報(bào)，2013，20(6)：1036-1041.

[19] 薛傳東，劉星，李保珠，等.昆明市區(qū)地面沉降的機(jī)理分析[J].中國(guó)地質(zhì)災(zāi)害與防治學(xué)報(bào)，2004，15(3)：47-54.

[20] Hooper A，Segall P，Zebker H.Persistent scatterer interferometric synthetic aperture radar for crustal deformation analysis，with application to Volcán Alcedo，Galápagos[J].Journal of Geophysical Research Atmospheres，2007，112(B7)：B07407.

SBAS-InSAR Monitoring of Land Subsidence in Kunming

YIN Zhen-xing1，ZHONG Li-yun1，XU Bing2，Lü Xiao-xu1

(1.SchoolofInformationandOptoelectronicScienceandEngineering，SouthChinaNormalUniversity，GuangzhouGuangdong510006，China； 2.SchoolofGeoscienceandInfo-Physics，CentralSouthUniversity，ChangshaHunan410083，China)

Kunming city is locating in the north of Dian lake，characterized by the presence of plateau lacustrine clay-rich sedimentary formations.And this characteristic makes Kunming particularly prone to several geological hazards，such as land subsidence.In this paper，the Small Baseline Subset(SBAS)is used to monitoring the land subsidence of the main area of Kunming(about 900 km2).StaMPS(Stanford Method for Persistent Scatterers) SBAS approach is used to extract ground subsidence rates in Kunming based on 9 ALOS PLASAR and 17 ENVISAT ASAR acquisitions，which covering the period from 2007 to 2010.The two kinds of time series analysis results exhibit that the subsidence velocity of several subsidence funnels，such as Xiaobanqiao and Heweicun，are rising.Sanzuying，Wujiaying，Xiaoyucun and several other new subsidence funnels are generating.Moreover，some subsidence funnels such as Wujiaying，Datangzi，Heweicun，Xiaoyucun and Yulongcun are becoming a big whole subsidence funnel.The trend of land subsidence we have got agreed well with the history level measurement results of Kunming，indicating the reliability and validity of the SBAS technology in monitoring the land subsidence.

land subsidence；SBAS；Kunming；StaMPS

2016-05-19

國(guó)家自然科學(xué)基金(61475048、61275015、61177005)

P 642.26

：A

：1007-9394(2016)04-0001-05

尹振興(1989～)，男，江西樂安人，碩士研究生，主要研究方向?yàn)榇蟮販y(cè)量數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用。