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        基于SBAS技術(shù)的深圳市地表形變監(jiān)測(cè)

        2018-07-23 00:52:10詹景祥管玉琦
        測(cè)繪工程 2018年7期
        關(guān)鍵詞:深圳市基線速率

        詹景祥,馬 玚,管玉琦

        (1.廣東省地質(zhì)測(cè)繪院,廣東 廣州 510800;2.黑龍江第三測(cè)繪工程院,黑龍江 哈爾濱 150086;3.黑龍江省恒信測(cè)繪有限公司,黑龍江 哈爾濱 150050)

        InSAR技術(shù)利用傳感器的系統(tǒng)參數(shù)和成像幾何關(guān)系等精準(zhǔn)測(cè)繪地表某一點(diǎn)的高程及其形變信息,是一門(mén)極具潛力的空間對(duì)地觀測(cè)新技術(shù)。目前在城市地表形變、山體滑坡、地震、泥石流等監(jiān)測(cè)中廣泛應(yīng)用,取得成果[1-3]。2011年Manunta 等采用SBAS技術(shù)對(duì)意大利中部翁布里亞地區(qū)的災(zāi)害識(shí)別與形變監(jiān)測(cè)[4],Lauknes 等采用SBAS技術(shù)對(duì)挪威北部災(zāi)害活動(dòng)區(qū)域進(jìn)行變形監(jiān)測(cè),并繪制災(zāi)害分布圖[5],Stimely也利用SBAS技術(shù)采用L-band數(shù)據(jù)獲取美國(guó)加州森林覆蓋區(qū)域的Boulder Creek災(zāi)害的形變時(shí)間序列[6-9]。對(duì)于長(zhǎng)時(shí)間緩慢地表形變,在極端情況下由于失相干嚴(yán)重導(dǎo)致常規(guī)InSAR技術(shù)失效。SBAS技術(shù)可有效克服常規(guī)InSAR技術(shù)失相干和大氣效應(yīng)的影響,大大提高形變監(jiān)測(cè)精度,監(jiān)測(cè)精度可達(dá)毫米級(jí)[10-12]。

        本文將以TerraSAR數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,利用SBAS技術(shù)獲取深圳市2013年3月~2015年11月的地表形變監(jiān)測(cè)結(jié)果。其監(jiān)測(cè)結(jié)果可用于提升城市地質(zhì)災(zāi)害、建筑安全等監(jiān)測(cè)預(yù)警和防范能力,推動(dòng)應(yīng)急管理由救災(zāi)響應(yīng)型向防災(zāi)準(zhǔn)備型轉(zhuǎn)變,對(duì)保障城市安全運(yùn)行和人民群眾生命財(cái)產(chǎn)安全具有重要的意義。

        1 SBAS技術(shù)原理

        SBAS技術(shù)是Berardino于2002年提出的一種改進(jìn)的D-InSAR時(shí)間序列分析技術(shù)[13],現(xiàn)如今已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于低分辨率、大范圍尺度上的形變。SBAS技術(shù)通過(guò)組合一定時(shí)間基線、空間基線范圍內(nèi)的影像對(duì),產(chǎn)生的一系列基于不同主影像的時(shí)間序列干涉圖集,并對(duì)集合內(nèi)的干涉對(duì)進(jìn)行常規(guī)差分干涉處理,再利用奇異值分解(SVD)方法,將多個(gè)短基線集組合起來(lái)進(jìn)行求解,該技術(shù)緩解大氣延遲所造成的影像,提高監(jiān)測(cè)的時(shí)間分辨率,有效地解決了各個(gè)數(shù)據(jù)集之間由于空間基線過(guò)長(zhǎng)而造成的時(shí)間不連續(xù)的問(wèn)題,可以得到整個(gè)觀測(cè)時(shí)段內(nèi)的時(shí)間序列結(jié)果和沉降速率。

        1)獲取同一區(qū)域按照時(shí)間順序t0,t1,…,tN排列的N+1幅SAR影像,選取其中一幅影像作為主影像,并將其他SAR影像配準(zhǔn)到這幅影像上。N+1幅SAR影像可生成M幅多視差分干涉圖。

        2)從影像tA和主影像tB(tB>tA)時(shí)刻獲取的SAR影像生成的第j幅差分干涉圖,方位向坐標(biāo)為x和距離向坐標(biāo)r的像素的干涉相位可以寫(xiě)為

        δφj(x,r)=φB(x,r)-φA(x,r)≈

        (1)

        δφj(x,r)=φB(x,r)-φA(x,r)≈

        (2)

        3)為了獲得具有物理意義的沉降序列,將式(2)中相位表示為兩個(gè)獲取時(shí)間之間平均相位速度和時(shí)間的乘積:

        (3)

        第j幅干涉圖的相位值為

        (4)

        即各時(shí)段速度在主、從影像時(shí)間間隔上的積分。寫(xiě)成矩陣形式:

        Bν=δφ.

        (5)

        最后采用SVD方法得到矩陣B的廣義逆矩陣,進(jìn)而得到數(shù)據(jù)矢量的最小范數(shù)解,通過(guò)各時(shí)間段速度的積分得到形變量。

        2 SBAS數(shù)據(jù)處理

        本次實(shí)驗(yàn)選用了28景TerraSAR/TanDEM-X數(shù)據(jù),采用X波段,波長(zhǎng)為5.6 cm。獲取的衛(wèi)星影像的時(shí)間跨度為2013—2015年。其中DEM數(shù)據(jù)采用來(lái)自日本JAXA的30 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)。表1為25景TerraSAR/TanDEM-X影像基本信息,圖1紅色方框?yàn)楸狙芯糠秶?/p>

        表1 TerraSAR影像信息

        續(xù)表1

        圖1 TerraSAR/TanDEM-X衛(wèi)星影像覆蓋范圍

        2.1 干涉數(shù)據(jù)集獲取

        本次SBAS數(shù)據(jù)處理中,時(shí)間基線閾值設(shè)定200 d,垂直基線閾值設(shè)定為20%臨界基線,共生成73對(duì)干涉影像對(duì)。按照干涉像對(duì)進(jìn)行干涉圖的生成。影像配準(zhǔn)的信噪比(SNR)閾值設(shè)定為5、格網(wǎng)大小設(shè)定為25 m×25 m、濾波方法采用Goldstein濾波,濾波窗口大小為64,重疊度為80%,平滑窗口大小為5、相位解纏采用Delauny三角網(wǎng)最小費(fèi)用流法,解纏閾值設(shè)定為0.38。

        由于干涉條件差導(dǎo)致出現(xiàn)質(zhì)量較差的干涉圖,需要去除后減少干涉相位對(duì)最終結(jié)果的干擾。對(duì)解纏干涉圖進(jìn)行目視圖像解譯,挑選出現(xiàn)大量明顯的相位跳變以及大面積的低相干區(qū)域的解纏干涉圖,選出44對(duì)并予以去除。為保證有足夠的干涉像對(duì),在去除干涉質(zhì)量差的干涉對(duì)以后又添加了5對(duì)干涉像對(duì)進(jìn)行補(bǔ)充。最終的干涉數(shù)據(jù)集包含34對(duì)干涉像對(duì)。

        2.2 形變速率反演和地理編碼

        SBAS反演分為兩個(gè)步驟,①反演估計(jì)位移速率和殘余地形,對(duì)合成的干涉圖去平,重新相位解纏和軌道精煉;②反演在第一次得到的形變速率基礎(chǔ)上,進(jìn)行大氣濾波,估算和去除大氣和噪聲相位。在時(shí)間序列形變后,對(duì)結(jié)果進(jìn)行地理編碼。將解算結(jié)果歸算到WGS-84坐標(biāo)系下,進(jìn)行地理編碼的時(shí)候。平面精度閾值設(shè)定為10,高程精度閾值設(shè)定為16。圖2即為平均形變速率圖。

        圖2 TerraSAR/TanDEM-X平均沉降速率分布(垂直形變/mm)

        3 結(jié)果分析

        在使用TERRASAR-X/TANDEM-X衛(wèi)星數(shù)據(jù)得到的沉降速率分布圖中,顯示蓮麻坑的礦場(chǎng)出現(xiàn)了平均-104.69 mm的沉降現(xiàn)象。由沉降速率分布圖可以看出該礦坑的沉降高發(fā)區(qū)域?yàn)榈V坑南側(cè)的部分,而礦坑北側(cè)的廢液池部分則大體處于穩(wěn)定狀態(tài),見(jiàn)圖3。

        圖3 蓮麻坑礦山地表沉降分布

        分別對(duì)蓮麻坑南部和北部提取3個(gè)特征點(diǎn)進(jìn)行時(shí)間系列分析,得到其形變規(guī)律,圖4為選取的蓮麻坑特征點(diǎn)分布圖,圖5為蓮麻坑礦山北部采樣點(diǎn)時(shí)間序列,圖6為蓮麻坑礦山南部采樣點(diǎn)時(shí)間序列。從圖5中3個(gè)采樣點(diǎn)的形變趨勢(shì)可以看出,蓮麻坑礦山北部區(qū)域沒(méi)有明顯的持續(xù)沉降現(xiàn)象,從圖6中3個(gè)采樣點(diǎn)的形變趨勢(shì)可以看出,蓮麻坑礦山南部存在較為明顯的下沉趨勢(shì),累計(jì)沉降量可以達(dá)到將近200 mm。

        圖4 蓮麻坑時(shí)間序列采樣點(diǎn)的分布

        圖5 蓮麻坑礦山北部采樣點(diǎn)時(shí)間序列形變

        此外,在研究中發(fā)現(xiàn)深圳市前海區(qū)沿岸區(qū)域觀測(cè)到較大范圍的沉降信號(hào),該區(qū)域的相干目標(biāo)點(diǎn)的年平均沉降速率可達(dá)30~40 mm/year。圖7為前海區(qū)沉降速率分布圖,在前海區(qū)域提取3個(gè)有代表性的相干目標(biāo)(見(jiàn)圖8),其時(shí)間序列形變結(jié)果如圖9所示??梢钥闯鲈搮^(qū)域的3個(gè)采樣點(diǎn)都顯示相對(duì)一致的沉降趨勢(shì)以及沉降信號(hào)的量級(jí),累計(jì)均達(dá)到50 mm。

        圖7 前海區(qū)沉降速率分布

        圖8 前海區(qū)特征點(diǎn)分布

        圖9 深圳市前海區(qū)特征點(diǎn)時(shí)間序列形變

        4 結(jié) 論

        采用SBAS方法對(duì)深圳市區(qū)進(jìn)行時(shí)間系列形變監(jiān)測(cè),基本查明深圳市在監(jiān)測(cè)期間的地表形變演化歷史,并對(duì)災(zāi)害隱患點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)分析。在雷達(dá)影像覆蓋的區(qū)域存在較多災(zāi)害隱患點(diǎn),隱患點(diǎn)多聚集在前海、福田、深圳機(jī)場(chǎng)等地區(qū)。大部分地區(qū)累計(jì)下沉量在-10~10 mm之間,前海區(qū)域以及機(jī)場(chǎng)區(qū)域下沉明顯,年均下沉量大于-50 mm。同時(shí)本研究對(duì)深圳市地鐵沿線、深圳市福田區(qū)范圍內(nèi)的超高層建筑區(qū)等高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域目標(biāo)的InSAR相干目標(biāo)點(diǎn)進(jìn)行采樣分析,提取相干目標(biāo)點(diǎn)形變的時(shí)間序列。得出深圳市地鐵11號(hào)線沿線的前海區(qū)以及紅樹(shù)灣區(qū)兩個(gè)沿海的區(qū)域出現(xiàn)較為明顯的沉降現(xiàn)象。同時(shí)基于SBAS得到的地表形變結(jié)果,對(duì)位于羅湖區(qū)的五方家居樂(lè)建材市場(chǎng)區(qū)域相干目標(biāo)進(jìn)行位移分析,發(fā)現(xiàn)該建材市場(chǎng)由于周邊區(qū)域的基坑開(kāi)挖以及地鐵運(yùn)營(yíng)聯(lián)合影響而出現(xiàn)的相干目標(biāo)移位現(xiàn)象。

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