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        應(yīng)用StaMPS-PS 監(jiān)測惠州地表沉降時空演化

        2021-04-23 02:58:10,
        華南地震 2021年1期
        關(guān)鍵詞:惠東縣惠州市時序

        羅 莉 , 王 斌

        (1. 廣東省測繪工程公司, 廣州 510670; 2. 廣東省國土資源測繪院, 廣州 510500)

        0 引言

        地面沉降是一種典型的地質(zhì)災(zāi)害[1]。 當(dāng)自然或人為因素誘發(fā)地面垂直形變超過一定量時, 會造成滑坡、 崩塌、 地貌塌陷、 泥石流等多種災(zāi)害破壞[2]。 傳統(tǒng)地面沉降監(jiān)測技術(shù)如水準(zhǔn)測量、 傳感器網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測[3]等技術(shù)手段, 點位測量精度優(yōu)于毫米級, GPS 高精度似大地水準(zhǔn)測量精度達到或者優(yōu)于厘米級[4-5], 在建筑變形測量、 邊坡監(jiān)測、 區(qū)域地表沉降[6]等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。 對于大范圍地面沉降監(jiān)測, 需耗費大量人力、 物力資源, 勞動強度大, 精度不均勻。 InSAR 是一種新興的空間大地測量技術(shù)[7], 目前已被廣泛用于地表沉降監(jiān)測, 自然災(zāi)害 (如地震、 火山、 滑坡、 水土流失等)監(jiān)測及環(huán)境監(jiān)測(如海上溢油、 土地利用變化等)等民用、 軍用領(lǐng)域。 相較傳統(tǒng)監(jiān)測手段, 具有監(jiān)測范圍廣、 監(jiān)測效率高、 監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)空間密度高、 提供整體時序形變等特點[8]。 劉一霖等利用短基線集INSAR 技術(shù)(SBAS)分析黃河三角洲地表形變特征場和時間序列特征, 對地下水抽取等人為因素進行了相關(guān)分析[9], 但難以獲取有效地表INSAR 信息, 對沉積物固結(jié)壓實產(chǎn)生的地面沉降因素未納入相關(guān)分析。 開展大范圍沉降監(jiān)測和預(yù)警, 陳炳乾等基于D-INSAR 和永久散射體雷達干涉技術(shù)(PS-INSAR)獲取和分析開采區(qū)沉陷影響和發(fā)展趨勢[10-12], 不需要先驗知識獲取沉陷區(qū)影響范圍和發(fā)展趨勢, 但也存在在有植被的地區(qū)提取的PS 點目標(biāo)形變結(jié)果可靠不足, 在未聯(lián)合GPS 連續(xù)運行參考站數(shù)據(jù)解算情況下, 還難以全面掌握精細(xì)的地表三維形變場。

        本文采用StaMPS-PS(Stanford Method for Persistent Scatters PS-INSAR)技術(shù)[13-14], 分析研究區(qū)地表沉降變化。 通過振幅離差法和相干系數(shù)法篩選出相位穩(wěn)定的PS, 然后將PS 點的相位重新采樣到格網(wǎng)上, 利用形變相位、 大氣延遲相位、 軌道誤差相位在時間域和空間域上頻譜特性的不同, 通過一定的濾波手段分離出形變相位和其他誤差相位,獲得精度較高的地表形變場。

        1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)預(yù)處理

        1.1 研究區(qū)域

        惠州市地勢總體北高南低, 地貌類型復(fù)雜多樣, 有山地、 丘陵、 臺地、 平原和湖泊, 北部多為山地和高丘陵, 南部則為平原和臺地。 構(gòu)成惠州市各類地貌的基巖巖石以花崗巖最為普遍, 砂巖和變質(zhì)巖也較多, 此外局部還有紅色巖系地貌,沿海沿河地區(qū)多優(yōu)質(zhì)沙灘及復(fù)雜形態(tài)的珊瑚礁, 地質(zhì)構(gòu)造多為第四紀(jì)沉積層。 這些不同的地貌類型及地質(zhì)構(gòu)造導(dǎo)致惠州市地表沉降變化復(fù)雜, 尤其是連續(xù)性地表沉降可以發(fā)展為一種嚴(yán)重的地質(zhì)災(zāi)害, 能持續(xù)對道路、 房屋建筑、 地下管線等造成破壞。 尤其位于珠江三角洲平原區(qū)的惠州市是廣東省經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)之一, 人口稠密, 經(jīng)濟繁榮, 但近幾年出現(xiàn)的地面沉降給當(dāng)?shù)毓贰?橋梁、 水利設(shè)施、 地下管網(wǎng)設(shè)施等造成了不同程度的破壞。 如圖1 所示。

        表1 Sentinal-1A 主要參數(shù)Table 1 Main parameters of Sentinal-1A

        1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

        1.2.1 SAR 影像數(shù)據(jù)

        歐空局Sentinel-1A 作為歐洲空間局哥白尼計劃的首顆環(huán)境監(jiān)測衛(wèi)星, 于2014 年4 月3 日發(fā)射升空。 在 2015 年 4 月至 5 月期間, 衛(wèi)星系統(tǒng)穩(wěn)定運行后開始采用12 d 的重訪周期進行不間斷全球成像任務(wù)。 成像模式主要有4 種: 條帶模式(Strip Map, SM)、 干涉寬幅模式(Interferometric Wide,IW)、 極寬幅模式(Extra-Wide Swath, EW)和波譜模式(Wave)。 本項目采用 IW 模式下的 VH 數(shù)據(jù), 具體參數(shù)如表1。

        選取合適的SLC 影像作為原始SAR 影像。 IW模式下 Sentinel-1A 采用 TOPS 技術(shù), 一景 SAR 影像可以成像三個子條帶及多個Burst, 根據(jù)惠州市范圍對原始影像進行裁剪及拼接, 形成最終符合要求的整幅單視復(fù)數(shù)影像。 如圖2 所示。

        圖1 惠州市轄區(qū)分布圖Fig.1 Distribution map of Huizhou City

        圖2 惠州市單視復(fù)數(shù)影像Fig.2 The single-view complex image of Huizhou City

        1.2.2 DEM 數(shù)據(jù)

        采用 ALOS Global Digital Surface Model, 30 m分辨 率 DEM 高程 數(shù) 據(jù)。 AW3D30(ALOS World 3D-30 m)是日本宇宙航空研究開發(fā)機構(gòu)(JAXA)于2016 年5 月發(fā)布的全球數(shù)字表面模型數(shù)據(jù)集, 水平分辨率約30 m。 由陸地觀測衛(wèi)星ALOS 上搭載的PRISM 立體相機對全球陸地±80°緯度地區(qū)進行覆蓋觀測。

        圖3 惠州市地理編碼后DEMFig.3 The geocoding DEM of Huizhou City

        AW3D30 存在一定范圍內(nèi)的無效數(shù)據(jù)值, 在處理過程中, 對原始的DEM 進行缺失數(shù)據(jù)的探測, 沿海范圍有少量的數(shù)據(jù)缺失, 將其高程置為0值。 然后對預(yù)處理后的DEM 數(shù)據(jù)進行拼接及地理編碼, 使其與SAR 影像統(tǒng)一坐標(biāo)系。 如圖3 所示。

        2 時序StaMPS 模型及處理方法

        2.1 時序StaMPS

        StaMPS 技術(shù)是基于統(tǒng)計方法篩選PS 點, 利用三維解纏算法, 首先在時間上計算每個PS 點的相位差異, 然后設(shè)置參考點用最小二乘法在空間上進行解纏。 對于空間相關(guān)誤差去除, 利用相位解纏使PS 點的相位值恢復(fù)到絕對值, 但同時除了包含形變相位, 也包含了大氣相位、 衛(wèi)星軌道誤差、DEM 殘差相位、 隨機噪聲相位, 而這些相位在時間上是不相關(guān)的, 采用時間域上的高通濾波分離出形變相位, 并用空間域上的高通濾波分離出輔影像的大氣相位和軌道誤差。 其具體算法流程如下:

        (1)在N 幅影像中選取1 幅作為主影像, 其余影像均與主影像配準(zhǔn), 并進行輻射定標(biāo), 將副影像的幾何信息和幅度信息與主影像匹配。

        (2)作干涉及差分處理, 差分主要去除平地相位, 并利用外部DEM 去除地形相位, 得到N-1 幅干涉圖和差分干涉圖。

        (3)利用 M 幅影像的幅度信息, 設(shè)置閾值, 進行PS 點的選取。

        (4)進行相位解纏, PSInSAR 較為常用的空間域解纏方法為稀疏格網(wǎng)解纏。 估計相鄰PS 點的纏繞相位梯度, 對梯度進行積分, 空間搜索, 進行解纏。

        (5)計算相應(yīng)的形變量、 DEM 誤差, 并從殘差相位中分離大氣擾動和非線性形變量。

        (6)得到各個分量之后, 進行后處理工作, 如克里金插值, 最終得到整個實驗區(qū)的形變場。

        2.2 三維解纏及最小二乘解算

        StaMPS 中三維解纏分別體現(xiàn)在空間(二維)和時間(一維)上, 基于最小化L-P 范框架, 將相位解纏看做最優(yōu)化問題, 找到目標(biāo)函數(shù)的最小值,從而獲取解纏后的相位值。 目標(biāo)函數(shù)為:

        圖4 StaMPS 處理流程Fig.4 The processing flow of StaMPS

        式(1)中, ΔΦ 為解纏相位梯度, Δψ 為纏繞相位梯度, x 和y 分別表示二維的兩個方向, z 表示第三維方向, i 和 j 表示點坐標(biāo), w 表示權(quán)重。 和傳統(tǒng)L-P 范分布不同之處在于, Hooper 在StaMPS加入了第三維度的相位梯度信息, 通常為時間序列信息。 這里, 參數(shù)P 決定如何處理ΔΦ 和Δψ 的差值關(guān)系, 當(dāng)P=0 時, 若僅考慮二維信息, 上式為類似枝切解纏算法的L-0 范數(shù)目標(biāo)函數(shù); 當(dāng)P=2 時,即為最小二乘解纏算法。 在解纏完成并去除空間不相關(guān)的誤差后, 構(gòu)建觀測方程, 加入最小二乘準(zhǔn)則, 求取線性形、 主影像的大氣延遲和軌道誤差以及空間相關(guān)的 DEM 誤差

        參數(shù)估值及協(xié)方差陣可以解得:

        3 試驗結(jié)果及分析

        3.1 平均形變速率

        惠州市覆蓋范圍跨度較大, 若在不做多視的情況下整體處理, 對內(nèi)存的要求很高且時間效率低。 本文對原始影像裁剪分為龍門縣、 博羅縣、惠城、 惠陽區(qū)和惠東縣分別進行處理。 每個區(qū)域的控制點選取穩(wěn)定的水準(zhǔn)點作為參考, 惠州市整體形變速率圖根據(jù)各區(qū)域的形變結(jié)果進行拼接,選取了龍門 277 092、 博羅 974 064、 惠城 794 967、 惠陽 1 001 252、 惠東 487 997 個 PS 點, 獲取其形變結(jié)果。 試驗發(fā)現(xiàn): 2015 年 12 月至2018年2 月期間, 惠州市地表平均形變速率整體形變較小, 大部分區(qū)域在-3~3 mm/y 之間, 龍門縣南部地區(qū)和博羅縣城區(qū)有部分下沉(紅圈范圍),最大形變速率達到-12 mm/y (如圖 5 所示)。 惠城、 惠陽區(qū)及惠東縣近海域有部分地區(qū)出現(xiàn)輕微的抬升,但不超過3 mm/y (藍(lán)圈范圍)。 由于C 波段數(shù)據(jù)在多植被覆蓋區(qū)相干性較差, 惠東縣東部選點較少,城區(qū)部分地形較穩(wěn)定, 基本無形變趨勢, 山區(qū)有部分地區(qū)存在沉降。 博羅縣和惠陽區(qū)穩(wěn)定性較差,相對沉降速率較高; 惠東縣近海域地區(qū)以及惠城區(qū)有少量抬升情況, 如圖6 所示。

        圖5 惠州區(qū)域平均形變速率Fig.5 The average deformation rate of Huizhou

        3.2 形變序列

        2015 年 12 月至 2018 年 2 月期間, 惠州市地表整體形變趨勢隨時間變化總體較穩(wěn)定。 累積沉降量 (年平均形變速率與監(jiān)測期乘積)最大為-24 mm, 抬升量最大為 8 mm, 如圖 7 所示。

        3.3 結(jié)果討論與分析

        圖6 惠州市形變速率Fig.6 The deformation rate of Huizhou

        (1)利用StaMPS 技術(shù)對惠州市地表沉降進行分區(qū)監(jiān)測, 獲得了沉降速率、 時序累計沉降值。根據(jù)監(jiān)測結(jié)果, 龍門縣南部地區(qū)和博羅縣城區(qū)有部分下沉情況, 最大形變速率達到-12 mm/y, 應(yīng)該予以重視。 博羅縣最大累積形變量量達-24 mm、惠陽區(qū)北部萬里工業(yè)區(qū)附件形變速率達到-6 mm/y,穩(wěn)定性較差, 相對沉降速率較高, 對于這些地區(qū)的地表狀況應(yīng)予以關(guān)注; 惠東縣近海域地區(qū)以及惠城區(qū)速率最大達到4 mm/y 有少量抬升情況。

        (2)重點監(jiān)測惠州市整體地表時序沉降, 并分析整個目標(biāo)區(qū)內(nèi)的沉降時空特征及變化, 對惠州市地表沉降做出預(yù)判, 反映地表形變的動態(tài)變化信息, 為城市地表沉降防治提供依據(jù)。 為惠州市經(jīng)濟社會發(fā)展提供科學(xué)可靠的地理國情信息服務(wù)。

        (3)本項目使用的SAR 衛(wèi)星影像較為單一, 主要是Sentinel-1A 的C 波段數(shù)據(jù), 沒有使用不同衛(wèi)星對具有不同地表特征的區(qū)域分別進行形變監(jiān)測分析比較。 Sentinel-1A 數(shù)據(jù)介于X 波段和L 波段之間, 雖然均衡性較好, 但是在城區(qū)監(jiān)測方面不如X 波段數(shù)據(jù); 另一方面, 惠州市龍門縣和惠東縣地貌多變, 植被覆蓋范圍較廣, C 波段數(shù)據(jù)失相干嚴(yán)重, 造成了選點過少因此無法有效監(jiān)測的問題。 建議對城區(qū)采用X 波段數(shù)據(jù), 對山區(qū)采用L波段數(shù)據(jù)能更加有效精確地反演地表形變特征。

        (4)本項目主要使用的StaMPS 的技術(shù), 該技術(shù)在選點和解纏方面優(yōu)勢較大, 但是StaMPS 技術(shù)是以線性模型求解形變相位和沉降速率, 若實際形變并不是以線性模型沉降, 這會導(dǎo)致StaMPS 技術(shù)得出的沉降值偏小。 建議在選點和解纏方面可以利用該技術(shù), 后續(xù)的解算可以考慮與其他時序技術(shù)聯(lián)合處理。

        圖7 惠州市時序形變速率圖(部分)Fig.7 The time series deformation rate diagram of Huizhou City (part)

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