朱雙
【摘要】隨著遙感技術(shù)的逐步發(fā)展,D-InSAR技術(shù)在現(xiàn)實社會中得到廣泛的認可。本文以烏魯木齊沙依巴克區(qū)為例,敘述了D-InSAR技術(shù)中Sentinel_1A影像處理流程,包括配準復(fù)影像,干涉圖濾波與相干性計算,相位解纏以及重去平等進行了闡述,然后運用二軌法差分干涉技術(shù)成功得到了研究區(qū)的地表沉降信息,并生成了形變圖。
【關(guān)鍵詞】D-InSAR;Sentinel-1A;沉降監(jiān)測;相位解纏
Land subsidence monitoring based on Sentinel_1A data
(1. School of Civil Engineering, Xinjiang Institute of Engineering, Urumqi, Xinjiang)
Abstract:With the gradual development of remote sensing technology,D-InSAR technology has been widely recognized in real society.Taking the Shayibak area of Urumqi as an example, this paper describes the Sentinel 1A image processing process in D-InSAR technology, including registration of complex images, interferogram filtering and coherence calculation, phase unwrapping and re-equality. Then, the two-track differential interferometry technology is used to successfully obtain the surface subsidence information of the study area and generate the deformation map.
Key words : D-InSAR;Sentinel-1A; subsidence monitoring;phase unwrapping
隨著城鎮(zhèn)現(xiàn)代化建設(shè)進程的不斷加快,人們對礦產(chǎn)、地下水、石油等資源的需求急劇增大。但由此引發(fā)的地面沉降現(xiàn)象愈發(fā)頻繁且沉降范圍越來越大,而傳統(tǒng)的監(jiān)測技術(shù),如精密水準測量、全站儀測最,僅能獲取“點”無法直接獲取“面”的沉降結(jié)果,這顯然無法滿足當前地面沉降監(jiān)測的需求。近年來發(fā)展起來的合成孔徑雷達差分干涉測董技術(shù)憑借其大范圍監(jiān)測、全天時、全天候等優(yōu)勢己經(jīng)在北京、天津、南京、西安等地區(qū)沉降監(jiān)測中得到應(yīng)用,并取得了較好的結(jié)果。本文基于此,進行地面沉降監(jiān)測研究。
1 D-InSAR技術(shù)的基本原理
差分干涉測量(Differential ?Interferometric ?Synthetic ?Aperture ?Radar)重復(fù)觀測同一地區(qū)的形變,利用前后不同的SAR影像得到干涉圖,并利用差分技術(shù)消去參考橢球面相位,大氣相位,地形起伏影響來得到地表的變化特征的一種測量手段。D-InSAR差分干涉測量普遍用于確定采空區(qū)和明顯沉降區(qū)的漏斗范圍,也符合對滑坡,地震,采空區(qū)等沉降范圍較大的地質(zhì)災(zāi)害的變形監(jiān)測,其監(jiān)測精度可達到cm級。根據(jù)差分干涉所需影像的多少,D-InSAR可以分為二軌法、三軌法和四軌法。
2 數(shù)據(jù)源
準備2017年7月24日和2020年7月20日兩景研究區(qū)的Sentinel-1雷達衛(wèi)星數(shù)據(jù)以及DEM數(shù)據(jù),像對Sentinel_1A scl,極化方式VV極化,地面分辨率15m,DEM精度為30m。
本次主要使用軟件ENVI5.6里面的插件SARscape5.6。SARscape5.6優(yōu)化了導(dǎo)入數(shù)據(jù)的功能,新增下載90m精度的DEM數(shù)據(jù)的工具。除了ENVI之外,還使用了ArcGIS10.3,ArcMAP是ArcGIS中的一個主應(yīng)用程序,可以完成數(shù)據(jù)的輸入,數(shù)據(jù)編輯,數(shù)據(jù)查詢以及數(shù)據(jù)結(jié)果分析等操作。
3 D-InSAR地面沉降監(jiān)測數(shù)據(jù)處理
(1)數(shù)據(jù)導(dǎo)入
首先導(dǎo)入原始影像數(shù)據(jù),在導(dǎo)入的過程中用精密軌道數(shù)據(jù)消除軌道誤差,導(dǎo)入過程中注意將Parameters中將Rename the File Using Parameters改為True。
(2)SAR復(fù)數(shù)影像配準
整個干涉復(fù)圖像對的配準分為三步:①粗配準,配準精度大約為30個像元;②像元級配準;③亞像元級配準,配準精度一般 小于1/8個像元。
(3)基線估算
使用Baseline Estimation輸入裁剪后的主景影像和副景影像。得出基線估算結(jié)果符合要求,各參數(shù)值都在要求范圍內(nèi),具有合適的相干性,如圖1所示。
(4)生成干涉圖
經(jīng)過精確配準后的兩幅影像上對應(yīng)點共軛相乘得到干涉圖,如圖2。
(5)濾波及相干性計算
相位解纏之前需要對干涉圖進行濾波,如圖3為濾波后的干涉圖,主要是可以提高信噪比,消弱噪聲,更好的進行下一步的相位解纏,更好的保留地形信息。
(6)相位解纏
如圖4,相位解纏就是將相位由主值或相位差值恢復(fù)為真實值。干涉相位只能以2π為模,所以只要相位變化超過了2π,就會重新開始和循環(huán),相位解纏是對去平和濾波后的位相進行相位解纏,解決2π模糊的問題。
(7) 相位轉(zhuǎn)形變及地理編碼
將經(jīng)過絕對校準和解纏的相位,結(jié)合合成相位,轉(zhuǎn)換為形變數(shù)據(jù)。然后把雷達坐標系下的形變量轉(zhuǎn)化為地理坐標系,輸入?yún)?shù)選擇經(jīng)過相位轉(zhuǎn)為形變的數(shù)據(jù),終得到的形變圖5。
4 數(shù)據(jù)提取分析與結(jié)果
4.1 數(shù)據(jù)提取分析
本次選用2017年與2020年的兩景Sentinel-1A數(shù)據(jù),處理數(shù)據(jù),更改屬性選擇已分類,調(diào)整色帶,使數(shù)據(jù)能夠直觀的顯示沉降。對數(shù)據(jù)圖像進行提取分析以及重分類。然后計算重分類后的面積,如圖所示,最后輸出成圖,如圖6和圖7所示
4.2 沉降結(jié)果分析
選取一個沉降明顯的區(qū)域,拉一個截面,然后選擇剖面圖圖標即可查看,生成剖面圖,如圖8,該區(qū)域出現(xiàn)了明顯的沉降,根據(jù)沉降圖可知,深藍色代表沉降,沉降量最大可達到-10cm,說明該區(qū)域為主要沉降區(qū),而圖中紅色代表上升,變化量最高可達到+7cm,說明該區(qū)域為堆積區(qū),由于土地資源、土壤堆積而成。
通過計算沉降面積,如下表,得出沉降區(qū)域的面積跟所在位置以及該地區(qū)資源活動關(guān),從表中得出研究區(qū)最大的沉陷區(qū)域的面積達到1497多平方公里,體現(xiàn)了土地資源的豐富,且影像力度較大,可能會造成周邊影響,其他沉降區(qū)域相對較小。
本次利用二軌法處理數(shù)據(jù),基線估算值為-19.798m,遠小于臨界基線[-5483.553] - [5483.553]m,且2PI值為0.028m也是滿足要求的,后續(xù)對圖像的差分干涉以及濾波和相干性處理都使得圖像更接近實際,便于后面進行相位解纏,最終的成果圖體現(xiàn)了研究區(qū)所有區(qū)域的沉降顯示,以及沉降程度,為后續(xù)的研究工作提供參考。
5 結(jié)束語
(1)以烏魯木齊市沙依巴克區(qū)為研究區(qū),選取了2017年至2020年的2景Sentinel-1A影像數(shù)據(jù),對其進行二軌法差分干涉處理,得到D-InSAR形變圖。
(2)將D-InSAR技術(shù)獲取的形變圖結(jié)合ArcMAP進行分析。結(jié)果表明:在市中心上方形成了明顯的沉降區(qū)域,且沉降中心隨著工作面推進而相應(yīng)的變化,根據(jù)沉降圖顯示D-InSAR沉降結(jié)果在時間和空間上都表現(xiàn)了良好的一致性。
參考文獻:
[1] ?張自發(fā);張廣學(xué);房振;婁明明.D-InSAR技術(shù)在礦區(qū)沉陷監(jiān)測中的應(yīng)用[J].北京測繪,2020,(12):1785-1789.
[2] ?李廣宇,張瑞,劉國祥,等.Sentinel-1A TS-DInSAR 京津冀地區(qū)沉 降監(jiān)測與分析[J].遙感學(xué)報,2018,22( 4) : 633-646.
[3] ?高文峰.DInSAR沉降監(jiān)測技術(shù)在鐵路區(qū)域沉降監(jiān)測中的應(yīng)用研究[J].鐵道勘察,2020,46(06):18-23+32.
[4] ?蔣葉林;左小清;李勇發(fā);熊鵬;王鑫.基于雙極化Sentinel-1數(shù)據(jù)的昆明市地面沉降監(jiān)測[J].貴州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2021,(02):50-56+77.
[5] ?孫赫,張勤,楊成生,趙超英.PS-InSAR 技術(shù)監(jiān)測分析遼寧盤錦地區(qū)地面沉降[J].上海國土資源,2014,35(04):68-71.
[6] ?Yu Chen, Kefei Zhang, Kun Tan, et al. Correction: Chen, Y., et al. Long-Term Subsidence in Lava Fields at the Piton de la Fournaise Volcano Measured byInSAR: New Insights for Interpretation of the Eastern Flank Motion. Remote Sense.2018, 10, 597. 2018, 11(1)