王道順,李偉*,孫建,鄭國棟
(1.山東省魯南地質工程勘察院(山東省地質礦產勘查開發(fā)局第二地質大隊),山東 兗州 272100;2.高分辨率對地觀測系統(tǒng)濟寧數(shù)據與應用中心,山東 兗州 272100;3.自然資源部采煤沉陷區(qū)綜合治理工程技術創(chuàng)新中心,山東 兗州 272100)
煤炭資源作為我國的重要能源之一,極大地推動了國家的經濟和社會發(fā)展。隨著開采強度的日益增加,由此引起的生態(tài)環(huán)境問題更加凸顯[1-3]。煤炭開采造成的地表沉陷屬于典型地質災害之一,往往導致礦區(qū)及一定范圍內的地表產生不同程度的沉降,對地面房屋設施、道路、農田水利基礎設施等建(構)筑物造成不同程度的損毀,為經濟發(fā)展和社會穩(wěn)定帶來重大隱患,因此對煤炭開采引起的地表沉降進行監(jiān)測具有重要意義。
以往的礦區(qū)地表沉降監(jiān)測多采用布設巖移觀測站的方式,利用水準測量、GNSS測量等傳統(tǒng)方法進行監(jiān)測,此類方法監(jiān)測精度可觀,但作業(yè)成本較高,獲取的監(jiān)測數(shù)據量有限,不能完全反映礦區(qū)地表沉降特征,難以實現(xiàn)大范圍的地表沉降監(jiān)測。合成孔徑雷達差分干涉測量(D-InSAR)通過微波遙感主動測量的方式,可以克服傳統(tǒng)監(jiān)測方法的不足,且具有全天時、全天候作業(yè)的優(yōu)點,可獲取大范圍、高精度的空間延續(xù)性地表形變信息。已有學者將其應用于礦區(qū)的地表形變監(jiān)測研究[4-9],但該方法使用數(shù)據量較少,在長時間序列的監(jiān)測過程中容易受到時空失相干、大氣延遲等因素的影響,降低其監(jiān)測精度。在此基礎上發(fā)展而來的時序InSAR技術彌補了上述不足,極大地提高了形變監(jiān)測精度,已廣泛應用于礦區(qū)形變監(jiān)測、城市沉降監(jiān)測等方面,其中以永久散射體技術(Permanent Scatterer InSAR,PS-InSAR)和短基線集方法(Small Baseline Subset InSAR,SBAS-InSAR)應用最為普遍[10-15]。
PS-InSAR技術已成功應用于礦區(qū)的地表沉降監(jiān)測,為了獲得在時間序列上散射特性穩(wěn)定的PS點,PS-InSAR往往需要20景以上的數(shù)據量參與計算。該方法基于大量PS點的迭代回歸計算,導致運算效率偏低[16]。礦區(qū)多位于郊區(qū)、農田等低相干地區(qū),若所用數(shù)據量偏少、時間間隔較長,利用PS-InSAR技術難以獲取足夠的PS點,導致無法完整揭示礦區(qū)沉降規(guī)律。本文在分析SBAS-InSAR技術方法的基礎上,以濟寧北部礦區(qū)為研究區(qū)域(圖1),采用C波段Sentinel-1A雷達數(shù)據和SBAS-InSAR時序方法開展礦區(qū)地表沉降監(jiān)測和時序分析,獲取監(jiān)測范圍內的地面沉降時空分布特征,可為采煤沉陷區(qū)的調查和治理提供技術支撐。
圖1 研究區(qū)域影像圖
SBAS-InSAR由Berardino等人[17]于2002年提出,不同于PS-InSAR的單主影像,該方法是一種基于多主影像的InSAR時間序列方法。它通過短基線原則,將大量SAR數(shù)據組合為具有多個主影像的干涉子集,每個子集內的干涉對基線長度均低于臨界基線值,時間基線也盡可能短,集合間的SAR影像基線距大,通過這種方式克服了時間和空間上的失相關,因此SBAS-InSAR可以通過較少的數(shù)據量來獲取較可靠的監(jiān)測結果,且其監(jiān)測對象為分布式散射體,該方法更適合于礦區(qū)的地表形變監(jiān)測。
基于短基線集原則,SBAS-InSAR具有多個主影像,但仍需選取其中一景影像作為公共主影像進行配準;組成各干涉子集后,利用外部參考數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)數(shù)據模擬并去除每個干涉相對的地形相位,然后生成時間序列差分干涉圖集;相位解纏后得到每個相干目標的相位信息,包括形變相位、大氣延遲相位、軌道誤差相位等信息,各誤差相位可在時間序列上采用濾波方法或多項式模型予以去除;由于SBAS-InSAR具有多個主影像,各干涉子集在聯(lián)合求解時容易出現(xiàn)方程秩虧現(xiàn)象,因此引入奇異值分解方法,利用最小二乘原理得到地表時間序列形變信息。
濟寧市位于山東省魯西南地區(qū),礦產資源豐富,是魯西煤田基地的重要組成部分,是全國重要的煤炭基地之一[18-20]。本次實驗研究區(qū)域位于濟寧市北部地區(qū),覆蓋范圍大致為E116°28′01″~116°44′34″、N35°29′40″~35°42′35″,研究區(qū)域內礦區(qū)集中分布,主要有義橋煤礦、唐陽煤礦、義能煤礦、魯西煤礦、新驛煤礦等礦區(qū)(圖1)。
本文使用覆蓋研究區(qū)域2019年9月19日—2020年3月29日間的17景Sentinel-1A C波段單視復數(shù)(SLC)數(shù)據,該數(shù)據為干涉寬幅(IW)成像模式,極化方式VV,空間分辨率5m×20m(方位向×距離向),具體信息見表1。Sentinel-1A衛(wèi)星在軌運行高度693km,重訪周期12d,若與Sentinel-1B衛(wèi)星組網觀測,可將重訪周期縮短至6d,可有效提高監(jiān)測區(qū)域的時間相干性,此外由于Sentinel-1A衛(wèi)星采用先進的軌道控制技術,其干涉對空間基線最大為162m,多數(shù)都在100m范圍內[21],遠遠小于其空間臨界基線值,因此可以忽略其干涉對空間基線的差異。外部參考DEM選擇由日本太空發(fā)展署(JAXA)免費分發(fā)的ALOS World 3D數(shù)據,空間分辨率30m,用于模擬去除地形相位和地理編碼。
表1 研究區(qū)Sentinel-1A影像參數(shù)
實驗選擇2019年11月30日的影像作為公共主影像,其余影像作為從影像與主影像進行配準并采樣到主影像像素空間。設置空間基線閾值100m,時間基線閾值60d,共得到55組干涉相對,其中最大空間基線87.47m,最小空間基線4.11m,時空基線連接情況見圖2。
圖2 時空基線圖
將得到的55組像對進行差分干涉處理,得到時間序列干涉圖集,同時生成對應的相干系數(shù)圖,由于設置的閾值相對嚴格,多數(shù)差分干涉圖干涉效果較好,可以看到明顯的形變干涉條紋。圖3是2019年11月30日—2019年12月24日內生成的差分干涉結果(SAR坐標系),圖3a為相干系數(shù)圖,顏色越亮代表相干性越高;圖3b為差分干涉圖,可以看出,監(jiān)測區(qū)域內有多處明顯的形變干涉條紋。相位解纏選擇最小費用流(MCF)解纏算法,相干性閾值設為0.2,低于相干閾值的像元進行掩膜處理,不參與計算,然后逐個干涉圖進行相位解纏,圖3c為對應的相位解纏圖,黑色代表相干性過低而沒有解纏結果的地方。
對得到的55組干涉像對結果進行目視檢查,剔除相干性過低或解纏錯誤的像對。選取一組干涉效果良好的像對作為參考影像,選擇遠離形變區(qū)域且相干性較高的若干穩(wěn)定地面點作為控制點,使用多項式模型進行軌道精煉,去除殘余的恒定相位和相位坡道。
上述步驟完成后反演區(qū)域形變速率,同時對干涉圖進行二次解纏優(yōu)化。在第一次形變速率反演的基礎上,利用大氣相位在時間上的高通濾波和空間上的低通濾波進行去除,獲取時間序列上的位移結果(圖4)。
a—相干系數(shù)圖;b—差分干涉圖;c—解纏相位圖圖3 干涉對相干系數(shù)圖、差分干涉圖、解纏相位圖
圖4 監(jiān)測區(qū)域年均沉降速率圖
從監(jiān)測結果可以看出,監(jiān)測區(qū)域整體基本處于穩(wěn)定狀態(tài),濟寧北部礦區(qū)內明顯分布有6處不同沉降程度的區(qū)域(A—F),分別位于義橋煤礦、唐陽煤礦、義能煤礦、新驛煤礦、魯西煤礦、何崗煤礦,其中C區(qū)域沉降最大,年平均沉降速率達到-242mm/y,呈現(xiàn)出雙沉降漏斗特征;A、B兩處沉降區(qū)域相距僅640m,已呈現(xiàn)接連成片沉降趨勢,沉降范圍最大;D區(qū)域最大沉降速率達到-85.7mm/y;E,F(xiàn)兩處區(qū)域沉降范圍最小,E區(qū)域最大沉降速率為-70.1mm/y,F(xiàn)區(qū)域最大沉降速率達到-91.6mm/y。部分沉降區(qū)域中心不同程度的出現(xiàn)了“監(jiān)測空值”,主要是礦區(qū)沉降過大,超出了InSAR可探測的最大形變梯度,致使沉降中心出現(xiàn)失相干,但其沉降邊緣范圍探測不受影響。
(1)基于2019年9月19日—2020年3月29日的17景Sentinel-1A數(shù)據,運用SBAS-InSAR技術獲取了濟寧北部礦區(qū)的年均沉降速率和沉降漏斗分布。
(2)濟寧北部礦區(qū)內分布有6處明顯沉降區(qū)域,分布于義橋煤礦、唐陽煤礦、義能煤礦、新驛煤礦、魯西煤礦和何崗煤礦,形變范圍與礦區(qū)實際空間分布位置一致,其中義能煤礦沉降特征最為明顯,年均沉降速率達到-242mm/y。
(3)受形變梯度影響,部分沉降區(qū)域中心出現(xiàn)“監(jiān)測空值”,但沉降范圍仍可以完整探測。相比較于C波段數(shù)據,L波段數(shù)據波長更長,在低相干區(qū)域更容易穿透地表植被覆蓋,得到更高質量的干涉結果和更大中心沉降量。下一步工作將收集該區(qū)域L波段數(shù)據,開展更高質量的InSAR礦區(qū)地表形變監(jiān)測,為礦區(qū)的地面沉降防治提供決策依據。