王書娟 陳志國 秦衛(wèi)軍 劉 巖 劉 芳 甘 進

(吉林省交通科學(xué)研究所季節(jié)性凍土區(qū)公路建設(shè)與養(yǎng)護技術(shù)交通行業(yè)重點實驗室1) 長春 130012) (武漢理工大學(xué)交通學(xué)院2) 武漢 430063)

0 引 言

季凍區(qū)公路路基在凍結(jié)與融化交替作用下，土體密度逐漸疏松、強度下降，引起路面鼓裂，路面變形[1].對路基凍脹融沉變形進行長期監(jiān)測，對高速公路安全預(yù)警具有重要意義.

目前季凍區(qū)路基變形監(jiān)測主要依靠野外單點測量，如水準、GPS、預(yù)埋傳感器等[2]，測量結(jié)果空間分辨率低，人力成本投入大，難以獲取完整公路沿線的形變數(shù)據(jù).隨著雷達對地觀測技術(shù)的發(fā)展，雷達干涉測量技術(shù)(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)技術(shù)在形變解算方面表現(xiàn)出極大優(yōu)勢[3]，在地震、城市沉降、凍土等形變監(jiān)測領(lǐng)域得到較好的應(yīng)用[4].Kourkouli等利用差分雷達干涉測量技術(shù)(differential Interferometric synthetic aperture radar,DInSAR)對威尼斯瀉湖的地表形變進行研究，探測到地表微小持續(xù)形變；謝酬等[8]利用PALSAR數(shù)據(jù)，采用InSAR技術(shù)對青藏高原凍土形變開展研究，獲得不錯的效果；胡波等[9]對青藏高原的凍土形變開展試驗研究，獲得與水準較為一致的監(jiān)測結(jié)果；李珊珊等[10]利用SBAS方法，采用21景ASAR數(shù)據(jù)對高原凍土季節(jié)性形變開展研究，與水準數(shù)據(jù)結(jié)果一致；以上研究表明DInSAR技術(shù)在形變探測領(lǐng)域的有效性.

本文利用2017年2月19日—5月29日間的5景高分辨率TerraSAR/TanDEM影像，采用DInSAR技術(shù)對季凍區(qū)長雙高速公路沿線穩(wěn)定性開展研究，探測時間序列形變信息，監(jiān)測路基凍脹融沉變形規(guī)律，服務(wù)于路基穩(wěn)定性風(fēng)險預(yù)測.

1 DInSAR技術(shù)原理

DInSAR采用時間測距原理，結(jié)合外部DEM，利用不同視角下兩景或多景SAR影像對干涉計算，實現(xiàn)地形起伏重構(gòu).通過基線估計、干涉計算、去平地效應(yīng)、相位解纏及差分處理，解算形變信息.根據(jù)干涉計算時外部DEM獲取方式差異，主要分為二軌DInSAR、三軌DInSAR等[11].

圖1為雷達差分幾何關(guān)系示意圖，S1，S2為兩次成像時傳感器位置.若地表在兩次成像間隔發(fā)生了位移，目標點P沿矢量r方向平移到了點P1，位移量r在雷達視線向S1P上的投影分量為Δr.在雷達位置S1處SAR影像獲取是P點信息，S2獲取是形變后的P1信息.

圖1 雷達差分幾何關(guān)系示意圖

若不考慮噪聲和大氣效應(yīng)的影響，則地表發(fā)生形變前后對應(yīng)的干涉相位表達式為

(1)

由于形變Δr?R2，則：R2′≈R2+Δr，代入式(1)則有

(2)

式中：第一項是地面目標點P形變前的地形相位;第二項為為雷達視線LOS向的形變相位，計算式為

(3)

根據(jù)式(3)，對波長為3.1 cm的TerraSAR影像而言，每個周期2π的形變相位，對應(yīng)于LOS方向上約1.55 cm的形變.

圖2為三軌差分計算流程圖，通過發(fā)生形變前的SAR-1和SAR-2計算DEM.

圖2 三軌差分流程圖

2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

2.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于長春至雙遼高速公路段的K37公里處.探井側(cè)壁發(fā)現(xiàn)，從路堤表面向下分別為20 cm白灰土、80 cm山皮石、原地基土含水量較高.為了解該段季凍區(qū)公路路基的凍脹與沉降情況，2014年11月，分別在山皮石層上表面、下表面及一定深度處(距離頂面0.2，0.9，1.8，1.1 m處)布設(shè)凍脹計，且初始設(shè)置為上下各10 cm的變形余量，保證凍脹和融沉的有效觀測.

2.2 數(shù)據(jù)源

采集5景高分辨率TSX/TanDEM影像，對該段季凍區(qū)公路路基穩(wěn)定性進行監(jiān)測，影像上道路長度約5.5 km，影像信息見表1，雷達影像見圖3，其中長方形邊框所示范圍為公路沿線.

表1 TSX/TanDEM影像列表

圖3 SAR影像長雙公路沿線示意圖

DInSAR干涉測量受成像間隔地表變化、傳感器位置變化的影響，存在明顯時空去相干，差分干涉相位除形變相位也包含各種誤差組份.此外，研究區(qū)地表狀況也會對干涉效果產(chǎn)生較大影響，如建筑物、石頭等在時間序較為穩(wěn)定的目標干涉相對較好，而農(nóng)田、樹木、草地等受時間及季節(jié)因素影響較大，干涉性相對較差.

由圖3可知，研究區(qū)中長雙公路沿線主要以農(nóng)田為主，部分段有村莊分布.農(nóng)田時間失相干明顯，干涉性較差，在公路沿線的農(nóng)田區(qū)域難以篩選得到穩(wěn)定的相干點，為后續(xù)形變解算增大難度.

3 DINSAR技術(shù)季凍區(qū)路基凍脹融沉形變監(jiān)測

3.1 DINSAR處理流程

利用DInSAR技術(shù)解算路基差分干涉相位及形變信息，需經(jīng)過影像配準、干涉計算、相位解纏等一系列流程.在反演真實相位時，采用最小費用流MCF算法進行解纏處理，以解纏相位梯度與纏繞相位梯度差最小為原則解算費用函數(shù)，有效反演真實形變相位[12-13].

外部DEM不具現(xiàn)勢性，誤差會傳播到形變相位中，降低形變監(jiān)測效果.選取前兩景影像，即：2017年2月19日與3月2日干涉計算提取DEM，構(gòu)建具有現(xiàn)勢DEM.然后利用三軌DInSAR技術(shù)解算2017年3月2—24日、3月24日—4月26日、4月26日—5月29日三個階段的形變信息.形變量為正，表示位置抬升，對應(yīng)凍脹；形變量數(shù)值為負，表示位置下沉，對應(yīng)融沉.

3.2 形變提取及結(jié)果分析

針對兩個干涉組合2017年2月19日—3月2日及2月19日—3月24日，按圖2流程，進行三軌DInSAR形變解算.圖4為形變解算結(jié)果，圖中長方形邊框所示區(qū)域表示研究區(qū)公路沿線.由圖4發(fā)現(xiàn)，在2017年3月2日—3月24日路基沿線存在一定的形變，但與路基沿線兩側(cè)差異不大，形變量并不非常明顯，形變量約為2 mm，總體表現(xiàn)為上抬，表明該階段凍脹大于融沉，如路基沿線典型目標點A，形變量為1.89 mm.而道路左側(cè)段正方形邊框范圍所示，形變量為-1.29 mm，表現(xiàn)為下沉，但從沿線趨勢猜測這部分可能為InSAR軌道誤差引起，這種誤差受DInSAR模型限制，難以有效去除，所以該階段的形變主要以凍脹為主.

圖4 2017年3月2—24日形變示意圖

由于研究區(qū)地表影響導(dǎo)致的時空失相干及DInSAR技術(shù)本身的限制，形變結(jié)果中存在一定噪聲及失相干影響.經(jīng)模型解算，2017年3月24日—4月26日的形變結(jié)果見圖5.

圖5 2017年3月24日—4月26日形變結(jié)果

由圖5可知，在2017年3月24日—4月26日沿長雙公路路基較兩側(cè)形變明顯，見圖中長方形邊框，表明路基沿線形變相對較大，且路基沿線形變呈明顯不均勻性.該階段公路沿線形變量約為-5 mm，如典型目標點A，位移下沉量為-4.62 mm，表明該階段路基主要以融沉為主.

但圖中正方形邊框所示區(qū)域段，明顯存在較大的形變誤差，這是由于同樣受到數(shù)據(jù)干涉性以及DINSAR技術(shù)本身的限制，結(jié)果中殘留大量失相干及大氣效應(yīng)導(dǎo)致的形變誤差，但總體而言，DINSAR方法可有效獲取整個路基沿線的形變信息.

2017年4月26日—5月29日形變結(jié)果見圖6.

圖6 2017年4月26日—5月29日形變結(jié)果

由圖6可知，2017年4月26日—5月29日，長雙公路路基沿線也存在明顯形變，呈持續(xù)融沉的狀態(tài)，該階段路基沿線形變量約為5 mm，典型目標點A的形變量為-8.13 mm.該階段的形變分布，與2017年3月24日—4月26日形變分布相似.

3.3 路基沿線典型目標點凍脹融沉精度驗證

以離地表最近的0.2 m層位布設(shè)的凍脹計監(jiān)測結(jié)果作為真實形變數(shù)據(jù)，對比凍脹儀埋設(shè)位置的DInSAR監(jiān)測結(jié)果與凍脹計記錄的形變效果.凍脹儀埋設(shè)位置見圖4中點A.

由該凍脹計于2016年4月26號之后發(fā)生損壞，之后未采集新形變數(shù)據(jù).對于因凍脹融沉引起的公路變形，具有明顯季節(jié)性和周期性，所以2017年3月2日—4月26日間的真實形變，可以2016年同期凍脹計數(shù)據(jù)為參考.將兩種監(jiān)測方法3月2號作為形變起始點，該時刻監(jiān)測的形變量置為0 mm，其他節(jié)點的形變量均表示與該年3月2號之間的變形量，繪制2016年3月2日—4月26日的凍脹儀及DInSAR監(jiān)測結(jié)果，見圖7.

將其和2016年的凍脹計監(jiān)測數(shù)據(jù)進行對比圖7b)可知：

1) 凍脹計監(jiān)測結(jié)果顯示，在2016年3月10日路基凍脹變形達到最大，路基頂面下0.2 m與3月2日處比凍脹抬升0.72 mm，3月24日回落至-2.37 mm，4月26日回落至-16.72 mm，該階段凍融變化量為17.44 mm；形變過程呈現(xiàn)先凍脹再融沉.

2) DInSAR監(jiān)測結(jié)果：顯示為2017年3月24日路基頂面凍脹達到最大，與3月2日相比，抬升量為1.89 mm，之后顯示融沉，持續(xù)回落，至4月26日回落至-4.62 mm.呈現(xiàn)明顯的先凍脹再融沉的形變過程.3月24日，在四個形變監(jiān)測節(jié)點中路基頂面凍脹達到最大，這和該季凍區(qū)歷年2017年3月1—14日一般仍為負溫，路基持續(xù)凍脹有關(guān).

DInSAR監(jiān)測結(jié)果在2017年3月2日—4月26日段與凍脹計2016年同期采集的形變數(shù)據(jù)，在形變過程變化趨勢上具有較好的一致性；同時也進一步表明季凍區(qū)路基變形具有明顯的周期性特點.

圖7 典型目標點位C的DInSAR監(jiān)測結(jié)果與凍脹計監(jiān)測結(jié)果對比

綜上可知，兩種監(jiān)測方法形變趨勢較為一致，表明DInSAR進行季凍區(qū)路基凍脹融沉探測的可行性，而且具有范圍廣的優(yōu)點.另外兩組監(jiān)測結(jié)果，具體形變數(shù)據(jù)不完全一致，可能由以下原因?qū)е拢?/p>

1) 用于驗證凍脹計數(shù)據(jù)是2016年的，雖形變存在周期性，但受兩年溫度的差異影響，2016年和2017年的真實形變量不可能完全一致；則DInSAR監(jiān)測的2017年的形變與2016年凍脹計結(jié)果也不會完全一致.

2) 研究區(qū)地表狀況以農(nóng)田為主，時空失相干一定程度上會影響形變解算.

3) 由于SAR影像數(shù)據(jù)量的限制，論文主要采用DInSAR技術(shù)開展形變探測，但是DInSAR存在誤差組份難以有效去除，一定程度上也會影響監(jiān)測結(jié)果.若后續(xù)通過采集更多的SAR影像，則可采用基于時序分析的SBAS-InSAR技術(shù)進行形變探測，獲得更為精細的形變效果.

4 結(jié) 論

本文采用5景高分辨率TSX/TanDEM-X影像，利用差分DINSAR技術(shù)對季凍區(qū)長雙公路段路基凍脹融沉的形變過程進行建模求解.

通過DINSAR結(jié)果發(fā)現(xiàn)，路基沿線存在較為明顯形變現(xiàn)象，在2017年3月2日—5月29日，存在先凍脹再融沉的過程，2017年3月2—24日以凍脹為主，2017年3月24日之后路基一直處于融沉狀態(tài).本文通過DINSAR監(jiān)測形變量及形變過程與凍脹計監(jiān)測得到的形變信息總體一致.但存在以下問題和建議：①受DINSAR模型本身的限制，部分區(qū)域存在形變解算精度不高.后續(xù)可考慮引入更多的SAR影像開展MTInSAR形變探測研究，獲取更高空間分辨率和高時間分辨率的形變信息.②建議在路基沿線布設(shè)部分角反射器(CR-InSAR)，并精確測量其坐標及高程值作為控制點，為形變提取階段提高INSAR數(shù)據(jù)處理的精度、去除大氣影響、確定絕對形變及提高形變精度起到重要支撐.③在后續(xù)研究中，可結(jié)合差分雷達干涉測量獲取公路沿線形變信息、路基凍溫度場分布數(shù)據(jù)、地質(zhì)數(shù)據(jù)等，基于多學(xué)科交叉研究，探索路基凍脹融沉形變機理.

[1] 王平.基于DINSAR技術(shù)的青藏高原區(qū)域凍土變形監(jiān)測研究[D].長沙：中南大學(xué),2009.

[2] 王書娟,陳志國,秦緒喜,等.季節(jié)性凍土地區(qū)公路路基凍融過程實時監(jiān)測分析[J].路基工程,2015(1)：39-42.

[3] ZHU Z, ZHOU J. Optimum selection of common master image for ground deformation monitoring based on PS-DInSAR technique[J]. Journal of Systems Engneering and Electronics,2009,20(6):1213-1220.

[4] LANARI R F, MANZO M. Application of the SBAS-D-InSAR technique to fault creep: a case study of the Hayward fault，California[J]. Remote Sensing of Evironment,2007,109:20-28.

[5] KOURKOULI P, WEGMüLLER U,TEATINI P, et al. Ground deformation monitoring over venice lagoon using combined DInSAR/PSI techniques[J]. Iaeg XII Congress,2014(1):183-186.

[6] ROCCA A, MAZZANTI P, BOZZANO F. Advanced characterization of a landslide-prone area by satellite a-DInSAR[J]. Engineering Geology for Society & Territory,2015(1):177-181.

[7] 李震,李新武,劉永智,等.差分干涉SAR凍土形變監(jiān)測方法研究[J].冰川凍土,2004,40(11):1-7.

[8] 謝酬,李震,李新武.基于PALSAR數(shù)據(jù)的青藏高原凍土形變檢測方法研究[J].國土資源遙感,2008(3):15-19.

[9] 胡波,汪漢勝,賈路路,等.DINSAR技術(shù)監(jiān)測青藏高原凍土形變的試驗研究[J].大地測量與地球動力學(xué),2010(1):53-56.

[10] 李珊珊,王平,胡俊.基于ASAR數(shù)據(jù)的青藏線多年凍土區(qū)形變監(jiān)測研究[J].工程勘察,2012(12):50-54.

[11] SETTIMIO F, DARIO P, GIOVANNI G, et al．The use of DInSAR data for the analysis of building damage induced by slow-moving landslides[J]. Engineering Geology for Society and Territory,2015(10)：1835-1839.

[12] ROSEN P，HENSLEY S，JOUGHIN I，et al.Synthetic aperture radarint erferometry[C]. Proceedings of the IEEE,2000,88(3)：333-338.

[13] SIMONS M，ROSEN P．Interferometric synthetic aperture radar geodesy[J]. Treatise on Geophysics,2007(3):391-446.